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Network Canvas: Key decisions in the design of an interviewer-assisted network data collection software suite
Social Networks ( IF 4.144 ) Pub Date : 2021-02-24 , DOI: 10.1016/j.socnet.2021.02.003
M Birkett 1 , J Melville 1 , P Janulis 1 , G Phillips 1 , N Contractor 2 , B Hogan 3
Affiliation  

Self-reported social network analysis studies are often complex and burdensome, both during the interview process itself, and when conducting data management following the interview. Through funding obtained from the National Institute on Drug Abuse (NIDA/NIH), our team developed the Network Canvas suite of software – a set of complementary tools that are designed to simplify the collection and storage of complex social network data, with an emphasis on usability and accessibility across platforms and devices, and guided by the practical needs of researchers. The suite consists of three applications: Architect: an application for researchers to design and export interview protocols; Interviewer: a touch-optimized application for loading and administering interview protocols to study participants; and Server: an application for researchers to manage the interview deployment process and export their data for analysis. Together, they enable researchers with minimal technological expertise to access a complete research workflow, by building their own network interview protocols, deploying these protocols widely within a variety of contexts, and immediately attaining the resulting data from a secure central location. In this paper, we outline the critical decisions taken in developing this suite of tools for the network research community. We also describe the work which guides our decision-making, including prior experiences and key discovery events. We focus on key design choices, taken for theoretical, philosophical, and pragmatic reasons, and outline their strengths and limitations.



中文翻译:

网络画布:面试官辅助网络数据收集软件套件设计中的关键决策

自我报告的社交网络分析研究通常是复杂且繁重的,无论是在访谈过程本身期间,还是在访谈后进行数据管理时。通过从国家药物滥用研究所 (NIDA/NIH) 获得的资金,我们的团队开发了 Network Canvas 软件套件——一组旨在简化复杂社交网络数据的收集和存储的补充工具,重点是跨平台和设备的可用性和可访问性,并以研究人员的实际需求为指导。该套件包含三个应用程序: Architect:研究人员设计和导出采访协议的应用程序;采访者:一个触摸优化的应用程序,用于加载和管理研究参与者的采访协议;和服务器:供研究人员管理采访部署过程并导出数据进行分析的应用程序。通过构建自己的网络访谈协议,在各种环境中广泛部署这些协议,并立即从安全的中央位置获取结果数据,它们共同使技术专业知识最少的研究人员能够访问完整的研究工作流程。在本文中,我们概述了为网络研究社区开发这套工具所做出的关键决策。我们还描述了指导我们决策的工作,包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。通过构建自己的网络访谈协议,在各种环境中广泛部署这些协议,并立即从安全的中央位置获取结果数据,它们共同使技术专业知识最少的研究人员能够访问完整的研究工作流程。在本文中,我们概述了为网络研究社区开发这套工具所做出的关键决策。我们还描述了指导我们决策的工作,包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。通过构建自己的网络访谈协议,在各种环境中广泛部署这些协议,并立即从安全的中央位置获取结果数据,它们共同使技术专业知识最少的研究人员能够访问完整的研究工作流程。在本文中,我们概述了为网络研究社区开发这套工具所做出的关键决策。我们还描述了指导我们决策的工作,包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。在各种环境中广泛部署这些协议,并立即从安全的中心位置获取结果数据。在本文中,我们概述了为网络研究社区开发这套工具所做出的关键决策。我们还描述了指导我们决策的工作,包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。在各种环境中广泛部署这些协议,并立即从安全的中心位置获取结果数据。在本文中,我们概述了为网络研究社区开发这套工具所做出的关键决策。我们还描述了指导我们决策的工作,包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。包括先前的经验和关键发现事件。我们专注于基于理论、哲学和实用性原因的关键设计选择,并概述它们的优势和局限性。

更新日期:2021-02-24
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