现成品与定制物融合的直接输出成果

纯粹的现成策略和纯粹的定制策略都不能充分利用数字时代的能力。未来，我们将创造融合的策略。

在简介部分，我将马塞尔·杜尚的现成品艺术风格与米开朗琪罗的非现成品艺术风格进行了对比。这种对比还体现在数据科学家与社会科学家之间的差异上，前者倾向于用现成品工作，而后者倾向于用定制物工作。然而，在未来，我希望我们会看到更多的融合，因为每种纯粹的方法都是有局限性的。只想使用现成策略的研究人员正在努力奋斗，因为世界上并没有许多美丽的现成品。只想采用定制策略的研究人员将会牺牲研究规模。但是，融合的方法可以将现成策略中的规模限制与定制策略带来的问题和数据进行紧密结合。

我们在之前的4个实证章节中都看到了这些融合的例子。在第2章中，我们看到谷歌流感趋势这个项目如何将始终在线的大数据系统（搜索查询）与基于概率的传统测量系统（美国疾病控制与预防中心的流感检测系统）相结合，以便更快速地测量流感患病率。在第3章中，我们看到了斯蒂芬·安索拉比赫和埃坦·赫什如何将定制的调查数据与现有的政府行政数据结合起来，以更多地了解真正投票的人。在第4章中，我们看到了欧电公司的实验如何将现有的电力测量基础设施与定制技术相结合，以研究社会规范对数百万人行为的影响。最后，在第5章中，我们看到肯尼思·贝努瓦和他的同事如何将自定义人群编码过程应用于一系列由政党创建的既有宣言，以建立研究人员研究政策辩论动态的数据。(www.xing528.com)

这4个例子都表明，未来的强大战略将是丰富的大数据源，但这些大数据源不是为研究而创造的，所以也不具备适于研究的附加信息（Groves 2011）。无论是从定制的还是现成的策略开始，这种融合风格对于许多问题都具有广阔的研究前景。