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数据能够不偏不倚？
社会科学研究在20世纪为机构组织提供了强大的工具，利用这些工具创造出来的研究成果——从产品开发到组织设计，已经成为职场的重要组成部分。但是，社会科学领域的测量工具直到几十年前才出现。 问卷调查、观察、性格测试以及对照实验模型等都是社会科学领域的研究方法，这些方法虽然很有用，但从根本上讲都存在一些缺陷。 大家对问卷调查都很熟悉，也许你曾被无数次地要求填写网络购物问卷调查。频率是多久一次？一个月一次，一年一次？大概只有对某次消费特别满意或者特别不满意的顾客，以及觉得自己有责任填写问卷的顾客才会填写。这样得到的数据明显存在偏见，因为数据是从一小部分顾客那里搜集来的，其余大部分顾客的意见都被忽略了。 然而，即便是来自普通调查对象的回复也可能带有偏见。如果你这一天过得很糟，你的答案就会比较消极；如果今天天气不错，你的答案就会更积极。研究者会试着运用观察得来的数据矫正这一误差。受过严格训练的人种志学者和人类学家会深入某个环境，通过肉眼观察，搜集几乎没有偏见的行为数据。但是这个方法存在两个问题：个体差异和样本规模。 首先，不同的观察者自然会看到不同的事情，即使训练了上千小时，由于观察者的个体差异，对“究竟什么才算一次对话”这样的问题也可能有不同的定义；其次，让不同的观察者在同一地点同时出现不切实际，因此，任何尝试理解数以百万计的个人行为的研究都会走向失败。最近，这一方法终于被淘汰了，因为采样规模过于庞大，人类还没有发明出从微观层面理解这类样本规模的行为的工具。讽刺的是，社会科学数据搜集革命的驱动力并非来自人们的渴望，而是来自一个全新沟通工具的出现——电子邮件。
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