Synergia badań społecznych, analiz statystycznych i nowych technologii – nowe możliwości i zastosowania

Main Article Content

Kamil Wais

Abstrakt

Nowe technologie w konsekwentny i nieunikniony sposób zmieniają otaczającą nas rzeczywistość. Następuje to również dzięki coraz większym ilościom generowanych danych i ich nowym rodzajom. Duża część z tych danych jest wartościowym produktem, nadającym się do wykorzystania w projektach analitycznych i badawczych. Ogromnym potencjałem sprzyjającym rozwojowi badań społecznych dysponują zwłaszcza technologie internetowe. Rozwijają się również szeroko dostępne narzędzia analityczno-statystyczne. Problemem pozostaje jednak brak wysoko wykwalifikowanych, interdyscyplinarnie wykształconych analityków i badaczy. Dotyczy to szczególnie takich, którzy swobodnie łączą kompetencje informatyczno-programistyczne z umiejętnościami analityczno-statystycznymi i głębokim, humanistycznym rozumieniem problemów społecznych. Można jednak wskazać już przykłady udanego połączenia nowych technologii i metod statystycznych w służbie badań społecznych, które niosą ze sobą ogromny potencjał w dostarczeniu danych kluczowych z punktu widzenia potrzeb prowadzenia innowacyjnych badań naukowych i tworzenia polityk publicznych opartych na danych.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Jak cytować
Wais, K. (2013). Synergia badań społecznych, analiz statystycznych i nowych technologii – nowe możliwości i zastosowania. Nauka I Szkolnictwo Wyższe, (1(41), 203-216. Pobrano z https://pressto.amu.edu.pl/index.php/nsw/article/view/1665
Dział
Articles
Biogram autora

Kamil Wais, Katedra Metod Ilościowych w Ekonomii Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

Doktor nauk humanistycznych, adiunkt w Katedrze Metod Ilościowych w Ekonomii Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie, specjalizujący się w badaniach społecznych wspieranych technologiami internetowymi (access panels, CAWI, single-source data, pomiary pasywne).

Bibliografia

  1. ALEKS 2012, Aleks. Course Products [on-line], Dostępne w Internecie: http://www.aleks.com/about_aleks/course_products
  2. Bendyk E. 2012, Punkt przełomu. Trendy rozwojowe o zasięgu globalnym i regionalnym, Warszawa: MGG Conferences
  3. Bicheno S. 2012, Global Smartphone Installed Base Forecast by Operating System for 88 Countries 2007 to 2017, Strategy Analytics.
  4. COURSERA 2012a, Coursera [on-line]. Dostępne w Internecie:
  5. https://www.coursera.org/about/pedagogy
  6. COURSERA 2012b, American Council on Education to Evaluate Credit Equivalency for Coursera’s Online Courses [on-line]. Dostępne w Internecie: http://blog.coursera.org/post/35647313909/american-council-on-education-to-evaluate-credit
  7. Das M. 2012, Innovation in online data collection for scientific research: the Dutch MESS project, ”Methodological Innovations Online” 2012, 7(1)
  8. DATA.GOV 2012, DATA.GOV. An Official Web Site of the United States Government [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.data.gov
  9. EUROSTAT 2012, Households having access to the Internet, by type of connection, European Commision. Dostępne w Internecie: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/information_society/data/main_tables
  10. Gasper T. 2012, Big Data Right Now: Five Trendy Open Source Technologies [on-line], TechCrunch. Dostępne w Internecie: http://techcrunch.com/2012/10/27/big-data-right-now-five-trendy-opensource-technologies/
  11. GatesFundation 2012, Massive Open Online Courses (MOOCs) [on-line], Bill&Melinda Gates Fundation. Dostępne w Internecie: http://www.gatesfoundation.org/postsecondaryeducation/Pages/massive-open-online-courses.aspx
  12. IDC 2012, Worldwide and U.S. Mobile Applications Download and Revenue 2012–2016 Forecast: The Appification of Everything Goes Global, International Data Corporation.
  13. ITU 2005, The Internet of Things. ITU Internet Reports 2005. Executive Summary, Geneva: International Telecommunication Union
  14. ITU 2012, Measuring the Information Society, Geneva: International Telecommunication Union
  15. Kaczmarek-Kurczak P. 2012, Mistrzowie nawigacji, „Polityka”, nr 2(2). Poradnik psychologiczny Polityki. Tom 9
  16. Lewin T. 2012, Collece of Future Could be Come one, Come All [on-line], ”The New York Times”. Dostępne w Internecie: http://www.nytimes.com/2012/11/20/education/colleges-turn-to-crowdsourcing-courses.html?pagewanted=all&_r=0
  17. LISS 2012a, CentERdata. Institute for data collection and research. LISS Panel [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.lissdata.nl/lissdata/
  18. LISS 2012b, LISS Panel. Data Archive [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.lissdata.nl/dataarchive/
  19. LISS 2012c, LISS Panel. About the Panel [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.lissdata.nl/lissdata/About_the_Panel
  20. LISS 2012d, LISS Panel. Proposals. Approval rate [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.lissdata.nl/lissdata/Proposals/Approval_Rate
  21. Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh Ch., Hung Byers A. 2011, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute.
  22. Markham A., Buchanan E. 2012, Ethical Decision-Making and Internet Research: Version 2.0. Recommendations from the AoIR Ethics Working Committee. Final Draft, Association of Internet Researchers.
  23. McLoone J. 2012, Code Length Measured in 14 Languages [on-line], Wolfram Blog. Dostępne w Internecie: http://blog.wolfram.com/2012/11/14/code-length-measured-in-14-languages
  24. Muenchen R. A. 2009, R for SAS and SPSS Users, New York: Springer
  25. Muenchen R. A. 2012, The Popularity of Data Analysis Software [on-line]. Dostępne w Internecie: http://r4stats.com/articles/popularity
  26. Nadolny M. 2012, Data Economy. Gospodarka oparta na danych, Trendy rozwojowe i zmiany gospodarcze w regionie, Warszawa: MGG Conferences
  27. NIC 2008, Disruptive Civil Technologies. Six Technologies With Potential Impacts on US Interests Out to 2025, Prepared by SRI Consulting Business Intelligence under the auspices of the National Intelligence Council, Conference report, CR 2008-07.
  28. ODI 2012, Open Data Institute. Knowledge for everyone [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.theodi.org/
  29. Revolution Analytics 2012, The Rise of Data Science in the Age of Big Data Analytics: Why Data Distillation and Machine Learning Aren’t Enough [on-line], Revolution Analytics. Dostępne w Internecie: http://www.revolutionanalytics.com/news-events/free-webinars/2012/rise-of-data-science
  30. Rexer Analytics 2011, 5th Annual Rexer Analytics Data Miner Survey [on-line]. Dostępne w Internecie: http://rexeranalytics.com/Data-Miner-Survey-Results-2011.html
  31. Rickert J. 2011, Big Data Analysis with Revolution R Enterprise, Revolution Analytics.
  32. R-Project 2012, R News. Changes in R Version 2.15.2 [on-line]. Dostępne w Internecie: http://cran.r-project.org/src/base/NEWS.html
  33. Scherpenzeel A., Sonck N., Fernee H. 2012, Time use data collection using Smartphones: Results of a pilot study among experienced and inexperienced users, 6th Internet SurveyMethodology Workshop, Ljublijana.
  34. Smith D. 2010, R is Hot. How Did a Statistical Programming Language Invented in New Zealand Become a Global Sensation?, Executive White Paper, Revolution Analytics.
  35. UDACITY 2012a, Udacity. Introduction to Statistics (ST101) [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.udacity.com/overview/Course/st101/CourseRev/1
  36. UDACITY 2012b, Udacity Blog. Why a Functional Verification Course? [on-line]. Dostępne w Internecie: http://blog.udacity.com/2012/11/why-functional-verification-course.html
  37. UK Cabinet Office 1999, Modernising Government. Presented to Parliament by the Prime Minister and the Minister for the Cabinet Office by Command of Her Majesty [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.archive.official-documents.co.uk/document/cm43/4310/4310.htm
  38. Worldometers 2012, Worldometers. Real Time World Statistics [on-line]. Dostępne w Internecie: http://www.worldometers.info