大数据时代还需要现场调查吗
1. 什么是大数据
大数据顾名思义数据量很大，也称之为巨量资料，指所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理的时间内达到撷取，管理，处理并整理成为帮助各个行业经营决策更积极目的的资料。
个人理解：网络的出现（2G-3G-4G……），手机的诞生，尤其是智能手机及各类APP的应用推进了大数据时代的来临。例如；淘宝（其他网上购物平台等），外卖，快递，微博，社交软件（微信，QQ等），短视频软件（抖音，快手等），各种网页（百度等）。 2. 大数据的特征（4个“V”）
数据量大(Volume)
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。（1024个G=1T,想想我们的手机电脑内存加一起也没有1个T吧）
类型繁多(Variety)
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。（每个人每天都要发好多信息，视频等等）
价值密度低(Value)
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值\提
纯\，是大数据时代亟待解决的难题。（沙堆里找金粒的意思？筛选，过滤）
速度快、时效高(Velocity)
时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。数据实时处理，遵循“1秒定律”。（昨天和今天的信息已发生很大的变化）
3. 那么还需不需要进行现场调查呢？
目前我们个人实时的消费习惯、资产配置、出行模式、地理定位、社交关系、娱乐活动等，都被编码成不同形式的信息储存在各大商业公司的数据库中，为市场营销、金融咨询、甚至政治选举这样重大事件的预测提供了海量的信息基础。这股潮流近年来也渐渐地蔓延至了学术界，涌现出了很多颇为新颖的研究话题。在学术价值上，大数据宝贵的一点就是极大程度将数据的收集化繁为简，省去了冗长的问卷调查过程，为研究者节省了不少精力和时间。
首先，入户调查注重个体和家户行为的成因，而大数据更多的分析只是局限于相关性。
研究者利用住户调查的问卷信息，探究某两个变量之间是否存在因果机制。比如，子女外出务工对留在家的老人精神状况的影响。而大数据的亮点之一，就是包含了某固定群体的全样本，这有助于精准地分析某固定群体的总体特征。比如，大众点评网的用户有五成以上是女性，年龄段聚集中在15至40岁之间，或者民谣歌手歌词中念叨“南方”比“北方”的频率高出六个百分点等等类似这样的描述性
统计。大数据的收集主要来自可观察的表面行为和现象。但对于需要深度访谈才能获取的数据（比如了解动机、想法、感受），恐怕还是得抽样。这样的分析揭示的，仅仅是某种趋势和规律。
其次，现场调查涉及的个人信息维度更广更深。
问卷会收集个体及其家庭的生活条件、福利状况、教育历史、工作信息以及近年来逐渐增加的各种心理认知和健康方面的测度。同时，家庭中所有成员的特征、成员之间的关系和活动也会被收集。研究者不仅可以利用个人信息探索个人行为的成因，也可以探索代际的家户决策的成因，如教育投资、转移支付、老人照料等。而大数据，虽然目前社会上存在的数据集很多，但都只有各自侧重的维度。携程的出行数据、淘宝的交易数据、微信的社交数据，在目前的商业环境和数据保密协定的规制下，它们彼此很难完全融合，使得研究者可以全方位地了解个体。
再次，住户调查能确保访问到当前大数据中遗漏的个体对象，同时进行逐年追踪。
农村人口和城市外来务工人口，正是中国经济发展和城市化进程的学术研究中需要高度重视的两部分劳动力。这当中的许多人并不是互联网的频繁使用者，他们的家庭情况如何，需要我们抽取有代表性的样本进行问卷调查才能了解全貌。更重要的是，他们的流动性很大，必须通过访员孜孜不倦的联系和沟通，才能保证我们可以追踪其家庭经济和社会状况的演变。
大数据不是万能的，当然，入户调查也不是。受访者拒访率的提
高，越发增加了执行调查团队的工作难度。的确，传统的住户调查可以提升的空间还有很多。目前利用平板进行调查问卷也越来越普遍了。因此，拥抱新的变化，对传统的入户调查着实重要。 4. 总结
目前充分利用大数据的平台，利用各种数据进行相关研究是一种比较简约快速的方法，但同时现场调查在现在也是必不可少的，是对调查员能力的培养，同时也能近距离了解民情。所以大数据时代还需要现场调查吗？当然是必不可少的！但也要根据个人的研究方向，研究内容结合方法的优缺点进行选择了。
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