Opis

• Tytuł:
  Does more mean better? Quantitative research in the socio-economic geography in the age of Big Data
• Twórca:
  Rzeszewski, Michał;
  Rodak, Olga
• Opis:
  Big Data are inseparable part of the current research methodology in many scientific disciplines – including socio-economic geography. They are being used as a new data in old research problems, as a new research objects and as a means to investigate digital geographies. Big Data are being criticized for lack of representativeness and problematic representation, heterogeneity, and ethical issues. Despite these problems, their presence as a part of the geographical research methodology is increasingly frequent. We propose a set of recommendations that in our view allows a researcher to critically assess the validity of utilizing Big Data in a given research project.;
  Wielkie zbiory danych typu Big Data są obecnie nieodłącznym elementem badań w wielu dziedzinach nauki – w tym w geografii społeczno-ekonomicznej. Znajdują one szereg zastosowań, zarówno wnosząc możliwość analizy nowych danych w klasycznych problemach badawczych, jak i same w sobie będąc nowym przedmiotem badań oraz pozwalając na badanie cyfrowych geografii. Jednocześnie Big Data krytykuje się za niejednorodność, brak reprezentatywności, nierówność reprezentacji czy też problemy etyczne. Z tego powodu zwracamy uwagę na szereg dylematów związanych z obecnością Big Data w praktyce badawczej, sugerując istotną rolę krytycznego podejścia do ich zastosowania w praktyce badawczej.
• Dostępność obiektu:
  Dostęp otwarty
• Prawa:
  Prawa autorskie (c) 2019 IGSEiGP
• Data:
  2019.05.09
• Typ:
  info:eu-repo/semantics/article;
  info:eu-repo/semantics/publishedVersion;
  Artykuł naukowy
• Język:
  polski
• Źródło:
  Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna; Nr 46 (2019); 67-89;
  2353-1428
• Format:
  application/pdf
• Wydawca:
  Adam Mickiewicz University Poznan
• Relacja: http://pressto.amu.edu.pl/index.php/rrpr/article/view/23056/21724
• Temat i słowa kluczowe:
  Big Data;
  geografia społeczno-ekonomiczna;
  badania ilościowe;
  Data Science;
  socio-economic geography;
  quantitative methods
• Identyfikator: http://pressto.amu.edu.pl/index.php/rrpr/article/view/23056
• Dostawca danych:
  Platforma Otwartych Czasopism Naukowych UAM
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  poproś o pozwolenie
• Rodzaj zawartości:
  teksty