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    KCI우수등재

    빅데이터와 사회과학하기 = 자료기반의 변화와 분석전략의 재구상

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    빅데이터와 사회과학하기의 관계에 논의의 초점을 맞추는 이 글에서는 이론-방법-자료를 꼭짓점으로 하는 삼각형의 구도를 사회과학하기의 기본 틀로 잡고 논의를 시작하여, 빅데이터가 가져온 자료기반의 변화와 그 특성을 살펴보고, 그에 따른 분석전략을 가늠해보고자 한다. 사회과학에서 자료가 차지하는 위치와 그동안의 변화 추세, 그리고 빅데이터의 출현을 가져온 배경과 그 영향에 대해 논의하면서 자료의 양과 질에 있어서의 변화가 오랜 기간 계속되어온 것이라는 점을 짚고, 그 연장선상에 빅데이터의 출현도 자리매김한다. 빅데이터 시대가 가져온 새로운 사회과학의 시제품 역할을 하면서 그 가능성과 한계를 극명하게 보여준 구글 독감추세예측 서비스를 취사선택의 필요성과 근거, 방향을 경험적으로 보여주는 유용한 실제 사례로 검토한다. 이 논의들을 원론적 사회과학하기의 틀 안에서 다시 정리하고 이 비판적 검토에 근거하여 앞으로의 전망을 제시하는 것으로 글을 맺는다. 글머리에 제시한 삼각구도의 요소들 각각의 내용과 상대적 비중, 그들 간 연결의 구조와 방향 등은 재조정되어야 하겠지만, 크게는 이 기본 틀의 개조와 확장을 통해 빅데이터의 잠재력을 수용할 수 있을 것이라 조심스러운 진단을 내린다.
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    빅데이터와 사회과학하기의 관계에 논의의 초점을 맞추는 이 글에서는 이론-방법-자료를 꼭짓점으로 하는 삼각형의 구도를 사회과학하기의 기본 틀로 잡고 논의를 시작하여, 빅데이터가 가...

    빅데이터와 사회과학하기의 관계에 논의의 초점을 맞추는 이 글에서는 이론-방법-자료를 꼭짓점으로 하는 삼각형의 구도를 사회과학하기의 기본 틀로 잡고 논의를 시작하여, 빅데이터가 가져온 자료기반의 변화와 그 특성을 살펴보고, 그에 따른 분석전략을 가늠해보고자 한다. 사회과학에서 자료가 차지하는 위치와 그동안의 변화 추세, 그리고 빅데이터의 출현을 가져온 배경과 그 영향에 대해 논의하면서 자료의 양과 질에 있어서의 변화가 오랜 기간 계속되어온 것이라는 점을 짚고, 그 연장선상에 빅데이터의 출현도 자리매김한다. 빅데이터 시대가 가져온 새로운 사회과학의 시제품 역할을 하면서 그 가능성과 한계를 극명하게 보여준 구글 독감추세예측 서비스를 취사선택의 필요성과 근거, 방향을 경험적으로 보여주는 유용한 실제 사례로 검토한다. 이 논의들을 원론적 사회과학하기의 틀 안에서 다시 정리하고 이 비판적 검토에 근거하여 앞으로의 전망을 제시하는 것으로 글을 맺는다. 글머리에 제시한 삼각구도의 요소들 각각의 내용과 상대적 비중, 그들 간 연결의 구조와 방향 등은 재조정되어야 하겠지만, 크게는 이 기본 틀의 개조와 확장을 통해 빅데이터의 잠재력을 수용할 수 있을 것이라 조심스러운 진단을 내린다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    How do we do social sciences? It is a question that needs to be asked more often. Commonly found in the various answers is a tripartite structure of theory-method-data. I ask the question yet again in the context of a recent and drastic change in the data environment: the emergence of “Big Data.” Reviewing the change and its characteristics, I consider possible analytical strategy to take advantage of the new development. In both quantity and quality, the data environment has been changing constantly. Big Data, too, can be located in the continuum. To illustrate its possibilities and limitations, I describe the case of Google Flu Trends (GFT). These critical discussions suggest what to do with the Big Data-what to take and what not to and, when you do, how to. With adjustments and extensions, the theory-method-data tripartite structure still seems to be capable of providing a solid framework to integrate the potentials of Big Data.
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    How do we do social sciences? It is a question that needs to be asked more often. Commonly found in the various answers is a tripartite structure of theory-method-data. I ask the question yet again in the context of a recent and drastic change in the ...

    How do we do social sciences? It is a question that needs to be asked more often. Commonly found in the various answers is a tripartite structure of theory-method-data. I ask the question yet again in the context of a recent and drastic change in the data environment: the emergence of “Big Data.” Reviewing the change and its characteristics, I consider possible analytical strategy to take advantage of the new development. In both quantity and quality, the data environment has been changing constantly. Big Data, too, can be located in the continuum. To illustrate its possibilities and limitations, I describe the case of Google Flu Trends (GFT). These critical discussions suggest what to do with the Big Data-what to take and what not to and, when you do, how to. With adjustments and extensions, the theory-method-data tripartite structure still seems to be capable of providing a solid framework to integrate the potentials of Big Data.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 들어가기
    • Ⅱ. 내어놓기(Pledge)
    • Ⅲ. 바꾸어 놓기(Turn): 구글 독감추세예측(GFT)
    • Ⅳ. 되돌려 놓기(Prestige)
    • Ⅴ. 마무리 짓기
    • Ⅰ. 들어가기
    • Ⅱ. 내어놓기(Pledge)
    • Ⅲ. 바꾸어 놓기(Turn): 구글 독감추세예측(GFT)
    • Ⅳ. 되돌려 놓기(Prestige)
    • Ⅴ. 마무리 짓기
    • 참고문헌
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    참고문헌 (Reference)

    1 한신갑, "혼합식 조사와 웹패널의 (옅은) 빛과 (짙은) 그늘" 조사연구 13 (3) : 1 ~ 31, 2012

    2 송길영, "여기에 당신의 욕망이 보인다: 빅 데이터에서 찾아낸 70억 욕망의 지도" 쌤앤파커스, 2012

    3 Babbie, Earl R, "사회조사방법론" Cengage Learning, 2013

    4 시로카 마코토, "빅데이터의 충격: 거대한 데이터의 파도가 사업 전략을 바꾼다!" 한빛미디어, 2013

    5 이재현, "빅데이터와 사회과학: 인식론적, 방법론적 문제들" 커뮤니케이션 이론 9 (3) : 127 ~ 165, 2013

    6 이상구, "빅데이터와 사회과학" 서울대학교 사회과학대학, 2014

    7 정우진, "빅데이터를 말하다" 클라우드북스, 2013

    8 함유근, "빅데이터, 경영을 바꾸다" 삼성경제연구소, 2012

    9 매일경제 기획팀, "빅데이터 세상: 당신의 숨겨진 욕망까지읽어드립니다" 매경출판, 2014

    10 Gitelman, Lisa, "“Raw Data” is an Oxymoron" The MIT Press, 2013

    1 한신갑, "혼합식 조사와 웹패널의 (옅은) 빛과 (짙은) 그늘" 조사연구 13 (3) : 1 ~ 31, 2012

    2 송길영, "여기에 당신의 욕망이 보인다: 빅 데이터에서 찾아낸 70억 욕망의 지도" 쌤앤파커스, 2012

    3 Babbie, Earl R, "사회조사방법론" Cengage Learning, 2013

    4 시로카 마코토, "빅데이터의 충격: 거대한 데이터의 파도가 사업 전략을 바꾼다!" 한빛미디어, 2013

    5 이재현, "빅데이터와 사회과학: 인식론적, 방법론적 문제들" 커뮤니케이션 이론 9 (3) : 127 ~ 165, 2013

    6 이상구, "빅데이터와 사회과학" 서울대학교 사회과학대학, 2014

    7 정우진, "빅데이터를 말하다" 클라우드북스, 2013

    8 함유근, "빅데이터, 경영을 바꾸다" 삼성경제연구소, 2012

    9 매일경제 기획팀, "빅데이터 세상: 당신의 숨겨진 욕망까지읽어드립니다" 매경출판, 2014

    10 Gitelman, Lisa, "“Raw Data” is an Oxymoron" The MIT Press, 2013

    11 Auletta, Ken, "[Annals of Communications] Outside the Box: Netflix and the Future of Television" The New Yorker (3 Feb 2014), 2014

    12 Butler, Declan, "When Google got flu wrong" Nature 494 : 155 ~ 156, 2013

    13 Ansolabehere, Stephen, "Validation: What Big Data Reveal About Survey Misreporting and the Real Electorate" Political Analysis 20 (4) : 437 ~ 459, 2012

    14 Bollier, D, "The promise and peril of big data"

    15 Berry, D, "The computational turn: thinking about the digital humanities"

    16 Halevy, Alon, "The Unreasonable Effectiveness of Data" IEEE Intelligent Syste 24 (2) : 8 ~ 12, 2009

    17 Tufte, Edward, "The Thinking Eye" University of Illinois, 2014

    18 Priest, Christopher, "The Prestige" Touchstone, 1995

    19 Lazer, David, "The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis" Science 343 (6176) : 1203 ~ 1205, 2014

    20 Abend, Gabriel, "The Meaning of ‘Theory’" Sociological Theory 26 (2) : 173 ~ 199, 2008

    21 Gleick, James, "The Information: A History, A Theory, A Flood" Pantheon Books, 2011

    22 Smolan, Rick, "The Human Face of Big Data" Against All Odds Productions, 2012

    23 Craig, David J, "The Ghost Files" Columbia Magazine : 16 ~ 23, 2013

    24 Anderson, Chris, "The End of Theory : The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete" Wired, 2008

    25 Savage, Mike, "The Coming Crisis of Empirical Sociology" Sociology 41 (5) : 885 ~ 899, 2007

    26 Stouffer, Samuel A, "The American Soldier:Adjustment During Army Life" Princeton University Press, 1949

    27 Latour, B, "Tarde’s idea of quantification" Routledge : 145 ~ 162, 2009

    28 Leinweber, D, "Stupid data miner tricks: overfitting the S&P 500" The Journal of Investing 16 (1) : 15 ~ 22, 2007

    29 Deming, W. E, "Statistical Design in Business Research" Wiley, 1960

    30 Merton, Robert K, "Social Theory and Social Structure" Free Press, 1968

    31 Poincaré, Henri, "Science and Hypothesis" Dover Publications, 2011

    32 Price, Derek J, "Science Since Babylon" Yale University Press, 1961

    33 Ryan, Joseph W, "Samuel Stouffer and the GI Survey: Sociologists and Soldiers during the Second World War" Univ Tennessee Press, 2013

    34 Michel, Jean-Baptiste, "Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books" Science 331 (6014) : 176 ~ 182, 2011

    35 Hunt, Morton, "Profiles of Social Research: The Scientific Study of Human Interactions" Russell Sage Foundation, 1985

    36 Snow, John, "On the Mode of Communication of Cholera" John Churchill, 1855

    37 Duncan, Otis Dudley, "Notes on Social Measurement: Historical and Critical" Russell Sage Foundation, 1984

    38 Lewis, Michael, "Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game" W. W. Norton & Company, 2014

    39 Bowker, Geoffrey C, "Memory Practices in the Sciences" The MIT Press, 2005

    40 Fenn, Jackie, "Mastering the Hype Cycle: How to Choose the Right Innovation at the Right Time" Harvard Business Press Harvard Business Review Press, 2008

    41 Miller, Warren E, "Leading Edges in Social and Behavioral Science" Russell Sage Foundation : 587 ~ 610, 1990

    42 Korb, Kevin B, "Introduction: Machine Learning as Philosophy of Science" Minds and Machines 14 : 433 ~ 440, 2004

    43 Dillman, Don A, "Internet, Mail, and Mixed-Mode Surveys: The Tailored Design Method" John Wiley & Sons, Inc, 2009

    44 Lesk, M, "How much information is there in the world?"

    45 Madrigal, Alexis C, "How Netflix Reverse Engineered Hollywood" The Atlantic, 2014

    46 Lyman, Peter, "How Much Information"

    47 Smith, Tom W, "General Social Survey Cumulative Codebook, 1972–2012" National Opinion Research Center, 2013

    48 Blossfeld, Hans-Peter, "Event History Analysis With Stata" Psychology Press, 2007

    49 Box, George, "Empirical Model-Building and Response Surfaces" Wiley, 1987

    50 Macy, Michael W, "Digital Footprints: Opportunities and Challenges for Social Research" Annual Review of Sociology 40 : 129 ~ 152, 2014

    51 Ginsberg, Jeremy, "Detecting influenza epidemics using search engine query data" Nature 457 : 1012 ~ 1014, 2009

    52 Du Gay, P, "Cultural Economy: Cultural Analysis and Commercial Life" Sage, 2002

    53 Boyd, Danah, "Critical Questions for Big Data" Information, Communication & Society 15 (5) : 662 ~ 679, 2012

    54 Lazer, David, "Computational Social Science" Science 323 (5915) : 721 ~ 723, 2009

    55 Pool, Ithiel. S, "Communications flows: A census in the United States and Japan" Elsevier North Holland, 1984

    56 Marini, Margaret M, "Causality in the Social Sciences" Sociological Methodology 18 : 347 ~ 409, 1988

    57 Manyika, James, "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity" McKinsey Global Institute, 2011

    58 Taylor, Linnet, "Big Data: Rewards and Risks for the Social Sciences"

    59 Arbesman, Samuel, "Big Data: Mind the Gaps" Boston Globe (30 Sep 2012), 2012

    60 Mayer-Schönberger, Viktor, "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt, 2013

    61 Kitcin, Rob, "Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts" Big Data &Society 1 (1) : 1 ~ 12, 2014

    62 LaValle, Steve, "Big Data, Analytics and the Path from Insights to Value" MIT Sloan Management Review 52 (2) : 21 ~ 32, 2011

    63 Cook, Samantha, "Assessing Google Flu Trends Performance in the United States during the 2009 Influenza Virus A(H1N1)Pandemic" PLoS ONE 6 (8) : e23610 ~, 2011

    64 Hume, David, "A Treatise of Human Nature" Oxford University Press, 2007

    65 Laney, Douglas, "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety" Application Delivery Strategies 949, 2001

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