2.3.1.3 Nie-reaktiewe
Meting is veel minder geneig om gedrag in groot databronne te verander.
Een van die uitdagings van sosiale navorsing, is dat mense hul gedrag kan verander wanneer hulle weet dat hulle word waargeneem deur navorsers. Sosiale wetenskaplikes oor die algemeen noem hierdie gedragsverandering in reaksie op navorser meting reaktiwiteit (Webb et al. 1966) . Een aspek van groot data wat baie navorser vind belowende is dat deelnemers oor die algemeen nie bewus daarvan dat hulle data vasgelê word of hulle so gewoond aan hierdie dataversameling dat dit nie meer hul gedrag verander word. Want hulle is nie-reaktiewe dus baie bronne van groot data gebruik kan word om gedrag wat nie vatbaar vir verbetering om akkurate meting voorheen was studeer. Byvoorbeeld, Stephens-Davidowitz (2014) gebruik die voorkoms van rassistiese terme in 'n soektog navrae aan rasse animus in die verskillende streke van die Verenigde State te meet. Die nie-reaktiewe en groot (sien vorige afdeling) aard van soek data in staat gestel metings wat moeilik sal wees gebruik van ander metodes, soos opnames.
Nie-reaktiwiteit egter nie verseker dat die data is op 'n manier 'n direkte weerspieël van gedrag of houdings van mense. Byvoorbeeld, as een respondent het Newman et al. (2011) , "Dit is nie dat ek nie probleme, ek is net nie hulle sit op Facebook. Het" Met ander woorde, selfs al 'n paar groot databronne nie-reaktiewe, hulle is nie altyd vry van sosiale wenslikheid vooroordeel die neiging vir mense om hulself wil aanbied in die beste moontlike manier. Verdere, as ek meer onder sal beskryf, hierdie databronne word soms geraak deur die doelwitte van platform eienaars, 'n probleem genoem algoritmiese confounding (beskryf meer hieronder).
Hoewel nie-reaktiwiteit is voordelig vir navorsing, dop mense se gedrag sonder hul toestemming en bewustheid verhoog etiese kommer onder en in detail bespreek in Hoofstuk 6. 'n openbare teenreaksie teen verhoogde digitale toesig kan lei groot data stelsels om meer reaktief met verloop van tyd, en 'n sterk kommer oor digitale toesig kan selfs lei sommige mense om te probeer om heeltemal opt-out van die groot data stelsels, die verhoging van kommer oor nie-verteenwoordiging (meer hieronder beskryf).
Hierdie drie goeie eienskappe van die groot data vir sosiale navorsing-groot, altyd-op, en nie-reaktiewe-oor die algemeen ontstaan omdat hierdie databronne is nie geskep deur navorsers vir navorsing. Nou, sal Ek aan die sewe eienskappe van die groot data bronne wat sleg vir navorsing is. Hierdie eienskappe is ook geneig om op te staan, want hierdie data is nie geskep deur navorsers vir navorsing.
