数字形式的社交数据（包括用户生成的内容，人与人之间表达或隐含的关系以及行为痕迹）是许多流行应用程序和平台的核心，从而推动了许多研究人员的研究议程。 社会数据的前景广阔，包括了解“世界如何思考”社会问题，品牌，产品，名人或其他实体，以及在公共政策，医疗保健，和经济学。 许多学者和从业者都警告过不要天真的使用社交数据。 数据源中存在偏差和不准确之处，但在处理过程中也会出现偏差和不准确之处。 存在方法上的局限性和陷阱，以及经常被忽视的道德界限和意想不到的后果。 这项调查认识到不同研究人员解决这些问题的严谨性在很大范围内各不相同。 我们提供了一个框架，用于识别有关社交数据使用的研究和实践中的各种威胁。
