2.4.1 الأشياء العد

عد بسيط يمكن أن تكون مثيرة للاهتمام إذا قمت بضم سؤال جيد مع بيانات جيدة.

على الرغم من أنها صيغت بلغة السبر متطورة، والكثير من البحوث الاجتماعية هو في الحقيقة مجرد عد الأشياء. في عصر البيانات الكبيرة، يمكن للباحثين الاعتماد أكثر من أي وقت مضى، ولكن هذا لا يعني تلقائيا ينبغي أن تركز تلك البحوث على عد المزيد والمزيد من الأشياء. بدلا من ذلك، إذا أردنا أن تفعل البحوث الجيدة مع البيانات كبيرة، ونحن بحاجة إلى أن نسأل: ما هي الأشياء قيمتها عد؟ قد يبدو هذا وكأنه مسألة ذاتية تماما، ولكن هناك بعض الأنماط العامة.

في كثير من الأحيان الطلاب تحفيز البحوث العد بالقول: أنا ذاهب إلى الاعتماد شيء أن لا أحد على الإطلاق تحسب من قبل. على سبيل المثال، يمكن لطالب أن أقول، لقد درس كثير من الناس المهاجرين وكثير من الناس قد درسوا التوائم، ولكن لا أحد قد درس التوائم المهاجرين. الدافع من خلال غياب عادة لا تؤدي إلى البحوث الجيدة. بالطبع، قد تكون هناك أسباب وجيهة لدراسة التوائم المهاجرين، ولكن الحقيقة أنها لم تدرس من قبل لا يعني أنه ينبغي دراستها الآن. أحدا لم تحسب من أي وقت مضى عدد من المواضيع على السجادة في مكتبي، ولكن هذا لا يعني تلقائيا أن هذا سيكون مشروعا بحثيا جيدا. الدافع من خلال غياب هو نوع من مثل قوله: نظرة، وهناك حفرة هناك، وانا ذاهب الى العمل بجد لملء عنه. ولكن، لا يحتاج إلى أن تملأ كل حفرة.

بدلا من تحفيز من الغياب، وأعتقد أن العد يؤدي إلى البحوث الجيدة في حالتين، عندما البحث مثير للاهتمام أو مهم (أو مثاليا على حد سواء). على سبيل المثال، والذي يقيس معدل البطالة مهم لأنه هو في مؤشر على الاقتصاد الذي يدفع القرارات السياسية. عموما، الناس لديهم شعور جيد جدا من ما هو مهم. لذلك، في ما تبقى من هذا القسم، وانا ذاهب لتقديم ثلاثة أمثلة حيث عد من المثير للاهتمام. في كل حالة، كان الباحثون لا تعول بشكل عشوائي، بل كانوا يعتمدون في الإعدادات الخاصة جدا التي كشفت عن معلومات هامة إلى مزيد من الأفكار العامة حول كيفية العمل الاجتماعي النظم. وبعبارة أخرى، هناك الكثير من ما يجعل هذه التمارين العد معينة مثيرة للاهتمام ليس في البيانات نفسها، لأنه يأتي من هذه الأفكار أكثر عمومية.

أدناه سوف نقدم ثلاثة أمثلة على: 1) سلوك العمل من سائقي سيارات الأجرة في نيويورك (القسم 2.4.1.1)، 2) تشكيل الصداقة من قبل الطلاب (القسم 2.4.1.2) و 3) وسائل الاعلام السلوك الرقابة الاجتماعية للحكومة الصينية (القسم 2.4.1.3). ما تشترك هذه الأمثلة هو أنها كلها تظهر أن عد البيانات الكبيرة يمكن استخدامها لاختبار التنبؤات النظرية. في بعض الحالات، تمكنك مصادر البيانات كبيرة للقيام بذلك العد مباشرة نسبيا (كما في حالة نيويورك سيارات الأجرة). في حالات أخرى، سوف يحتاج الباحثون إلى التعامل مع النقص عن طريق دمج البيانات معا وتفعيل البنى النظرية (كما في حالة تكوين الصداقة)؛ وفي بعض الحالات، يحتاج الباحثون إلى جمع بيانات الرصد الخاصة بها (كما في حالة الرقابة وسائل الاعلام الاجتماعية). كما آمل تظهر هذه الأمثلة، للباحثين قادرين على طرح الأسئلة المثيرة للاهتمام، والبيانات الكبيرة يحمل وعودا كبيرة.