የመለኪያ ትልቅ የመረጃ ምንጮች ውስጥ ባህሪ ለመለወጥ ያህል እምብዛም ነው.
ማህበራዊ ጥናቶች ውስጥ አንዱ ተፈታታኝ እነርሱም ተመራማሪዎች ተመልክተዋል ናቸው እናውቃለን ጊዜ ሰዎች ባሕርያቸውን መለወጥ የሚችል መሆኑ ነው. ማህበራዊ ሳይንቲስቶች በአብዛኛው ተመራማሪ የመለኪያ reactivity ምላሽ ይህ ባህሪ ለውጥ ይደውሉ (Webb et al. 1966) . ብዙ ተመራማሪ ቃል በመግባት ለማግኘት ዘንድ ትልቅ ውሂብ አንደኛው ዘርፍ ተሳታፊዎች በአብዛኛው ውሂብ የተያዙ ናቸው ወይም ከአሁን በኋላ ያላቸውን ባህሪ የሚቀይር ይህን ውሂብ ስብስብ በጣም ልማድ ሆኖብን ሊሆን እንደሆነ የማያውቁ መሆናቸው ነው. እነዚህ ያልሆኑ-ምላሽ ስለሆነ, ስለዚህ, ትልቅ ውሂብ በርካታ ምንጮች ቀደም ትክክለኛ ጊዜ ለክቶ ከአዋጅና አልነበረም ይህ ባህሪ ለማጥናት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል. ለምሳሌ ያህል, Stephens-Davidowitz (2014) የዩናይትድ ስቴትስ በተለያዩ ክልሎች ውስጥ የዘር animus ለመለካት የፍለጋ ፕሮግራም መጠይቆች ላይ የዘረኝነት ውሎች ስርጭት ላይ ይውላል. የፍለጋ ውሂብ (ቀዳሚው ክፍል ተመልከት) ያልሆነ ምላሽ መስጠት እና ትልቅ ተፈጥሮ እንደ የዳሰሳ ጥናቶች ያሉ ሌሎች ዘዴዎች በመጠቀም አስቸጋሪ እንደሚሆን መለኪያዎች ነቅቷል.
ያልሆነ reactivity, ይሁን እንጂ, እነዚህ ውሂብ ሰዎች ባህሪ ወይም ዝንባሌዎች መለስ በሆነ በቀጥታ መሆናቸውን ለማረጋገጥ አይደለም. ለምሳሌ ያህል, አንድ ምላሽ ሰጪ እንደ ነገራቸው Newman et al. (2011) , አንዳንድ ትልቅ ውሂብ ምንጮች ሁልጊዜ ማህበራዊ መቻሉና በመድሎ ነፃ አይደሉም, ያልሆኑ ምላሽ ናቸው ቢሆንም, በሌላ አባባል "እኔ ችግር, እኔ ብቻ Facebook ላይ በማስቀመጥ አይደለሁም. የላቸውም ማለት አይደለም" , ሰዎች ዝንባሌ ከሁሉ በተሻለ መንገድ ራሳቸውን ለማቅረብ ፍላጎት. በተጨማሪም, ከዚህ በታች ተጨማሪ እናብራራለን እንደ እነዚህ የመረጃ ምንጮች አንዳንድ ጊዜ መድረክ ባለቤቶች ግቦች ተፅዕኖ ነው, ስልተ ያሳጣቸው የሚባል ችግር (ከዚህ በታች የተገለጹትን).
ያልሆኑ reactivity ቢሆንም ምግባር ጉዳይ ምዕራፍ 6 ከጊዜ ወደ ጊዜ ይበልጥ ምላሽ እንዲሆኑ ትልቅ ውሂብ ስርዓት ሊያደርግ ይችላል እየጨመረ ዲጂታል ክትትል ላይ የሕዝብ ተቃውሞ, እና ጠንካራ ውስጥ ከዚህ በታች በዝርዝር ውይይት እንደሚያነሣ ስምምነት እና ግንዛቤ ያለ ሰዎች ባህሪ በመከታተል, ምርምር ጠቃሚ ነው ዲጂታል ክትትል ስለ አሳቢነት እንኳ (በተጨማሪ ከዚህ በታች የተገለጹትን) ያልሆኑ representativity ስለ ስጋት እየጨመረ, ሙሉ በሙሉ ትልቅ ውሂብ ስርዓት-መርጠው ለመውጣት መሞከር አንዳንድ ሰዎች ሊያደርግ ይችላል.
ሁልጊዜ ላይ ምርምር-ትልቅ ማኅበራዊ, ያልሆኑ ምላሽ መስጠት-አብዛኛውን ጊዜ እነዚህ የመረጃ ምንጮች ምርምር ተመራማሪዎች አልተፈጠረም ነበር ምክንያቱም ሊነሱ የሚሆን ትልቅ ውሂብ እነዚህ ሦስት ጥሩ ባሕርያት. አሁን እኔ ምርምር መጥፎ የሆኑ ትልቅ የመረጃ ምንጮች ሰባት ባህርያት እንመለሳለን. እነዚህ ባህሪያት ደግሞ ይህን ውሂብ ምርምር ተመራማሪዎች የተፈጠረ አይደለም, ምክንያቱም ሊነሳ ይቀናቸዋል.