Sociotechnical research increasingly includes the social sub-networks that emerge from large-scale sociotechnical infrastructure, including the infrastructure for building open source software. This paper addresses these numerous sub-networks as advantageous for researchers. It provides a methodological synthesis focusing on how researchers can best span adjacent social sub-networks during engaged field research. Specifically, we describe practices and artifacts that aid movement from one social subsystem within a more extensive technical infrastructure to another. To surface the importance of spanning sub-networks, we incorporate a discussion of social capital and the role of technical infrastructure in its development for sociotechnical researchers. We then characterize a five-step process for spanning social sub-networks during engaged field research: commitment, context mapping, jargon competence, returning value, and bridging. We then present our experience studying corporate open source software projects and the role of that experience in accelerating our work in open source scientific software research as described through the lens of bridging social capital. Based on our analysis, we offer recommendations for engaging in fieldwork in adjacent social sub-networks that share a technical context and discussion of how the relationship between social and technically acquired social capital is a missing but critical methodological dimension for research on large-scale sociotechnical research.


翻译:社会技术研究日益关注大规模社会技术基础设施(包括构建开源软件的基础设施)中涌现的社交子网络。本文将这些众多子网络视为研究人员的优势,提供了一种方法论综合,聚焦于研究人员如何在参与式实地研究中有效跨越相邻的社交子网络。具体而言,我们描述了有助于在更广泛技术基础设施内的社交子系统之间移动的实践与工件。为凸显跨越子网络的重要性,我们融入了对社会资本及其在技术基础设施中发展作用的探讨,以服务于社会技术研究人员。随后,我们刻画了在参与式实地研究中跨越社交子网络的五步流程:承诺建立、情境映射、行话能力、价值回馈与桥梁搭建。接着,我们分享了研究企业开源软件项目的经验,以及该经验如何加速我们在开源科学软件研究中的工作——这一过程通过桥梁性社会资本的视角进行了阐述。基于分析,我们提出了在共享技术背景的相邻社交子网络中开展田野调查的建议,并讨论了社交资本与技术获取型社会资本之间的关系如何成为大规模社会技术研究中缺失但关键的方法论维度。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:33
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员