論文の概要: Digital trace data collection through data donation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09851v1
• Date: Fri, 13 Nov 2020 11:19:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 05:20:43.823473
• Title: Digital trace data collection through data donation
• Title（参考訳）: データ提供によるデジタルトレースデータ収集
• Authors: Laura Boeschoten and Jef Ausloos and Judith Moeller and Theo Araujo and Daniel L. Oberski
• Abstract要約: EUの一般データ保護規則(General Data Protection Regulation: 2018)第15条では、個人が個人データへの電子的アクセスを義務付けている。 主要なデジタルプラットフォームはすべて,ユーザによる“データダウンロードパッケージ(DDP)”の法律に準拠している。 公共機関や民間機関が収集したすべてのデータを通じて、市民のデジタル生活を入手し、分析して社会科学的疑問に答えることができる。 DDPを用いたデジタルトレースデータ収集のための青写真を提供し、そのようなプロジェクトのための「Total error framework」を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4499833362998487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A potentially powerful method of social-scientific data collection and investigation has been created by an unexpected institution: the law. Article 15 of the EU's 2018 General Data Protection Regulation (GDPR) mandates that individuals have electronic access to a copy of their personal data, and all major digital platforms now comply with this law by providing users with "data download packages" (DDPs). Through voluntary donation of DDPs, all data collected by public and private entities during the course of citizens' digital life can be obtained and analyzed to answer social-scientific questions - with consent. Thus, consented DDPs open the way for vast new research opportunities. However, while this entirely new method of data collection will undoubtedly gain popularity in the coming years, it also comes with its own questions of representativeness and measurement quality, which are often evaluated systematically by means of an error framework. Therefore, in this paper we provide a blueprint for digital trace data collection using DDPs, and devise a "total error framework" for such projects. Our error framework for digital trace data collection through data donation is intended to facilitate high quality social-scientific investigations using DDPs while critically reflecting its unique methodological challenges and sources of error. In addition, we provide a quality control checklist to guide researchers in leveraging the vast opportunities afforded by this new mode of investigation.
• Abstract（参考訳）: 社会科学的データ収集と調査の潜在的に強力な方法は、予期せぬ機関である法律によって作成されている。 2018年eu一般データ保護規則(gdpr)第15条では、個人が個人データのコピーに電子的にアクセスすることを義務付けており、主要なデジタルプラットフォームはすべて、ユーザに対して"data download package"(ddps)を提供することでこの法律に準拠している。 DDPの自発的な寄付を通じて、市民のデジタル生活の過程で市民や民間団体が収集したすべてのデータを取得し、社会科学的な質問に答えるために分析することができる。 このように、合意されたDDPは、大きな新しい研究機会の道を開く。 しかし、この全く新しいデータ収集手法が今後数年で確実に普及することは間違いないが、表現性や測定品質に関する独自の疑問も伴い、しばしばエラーフレームワークによって体系的に評価される。 そこで本稿では,DDPを用いたデジタルトレースデータ収集のための青写真を提供し,そのようなプロジェクトのための「Total error framework」を考案する。 データ提供によるデジタルトレースデータ収集のためのエラーフレームワークは,DDPを用いた高品質な社会科学的調査を促進することを目的としている。 さらに,この新たな調査方法によって得られる膨大な機会を活用するために,研究者を指導するための品質管理チェックリストを提供する。

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