2.4.1 Counting şeylər

Yaxşı data ilə yaxşı bir sual birləşdirmək əgər sadə hesablanması maraqlı ola bilər.

Bu mürəkkəb səsləndirilməsi dilində ifadə baxmayaraq, sosial tədqiqat çox həqiqətən şeyi sayır. böyük data yaş, tədqiqatçılar daha çox arxalana bilər, lakin avtomatik olaraq tədqiqat daha çox stuff hesablanması diqqət edilməlidir demək deyil. hesablanması dəyər nə şeyi: biz böyük data ilə yaxşı araşdırma üçün gedir, əgər Əksinə, biz xahiş etmək lazımdır? Bu tamamilə subyektiv məsələ kimi görünə bilər, lakin bəzi ümumi nümunələri var.

Mən heç bir əvvəlkindən sayılır ki, bir şey saymaq üçün gedirəm: Tez-tez tələbələr deyərək onların hesablanması tədqiqat həvəsləndirmək. Məsələn, demək olar ki, bir tələbə, bir çox insanlar miqrantların tədqiq və bir çox insanlar əkiz təhsil, lakin heç kim miqrant əkiz təhsil almışdır. olmaması Motivation adətən yaxşı tədqiqat səbəb deyil. Əlbəttə, miqrant əkiz öyrənmək üçün yaxşı səbəbləri ola bilər, lakin onlar əvvəl tədqiq edilməmişdir ki, onlar indi tədqiq etmək lazımdır ki, demək deyil. Heç kim heç mənim ofisində xalça mövzuları sayı sayılır, lakin avtomatik olaraq bu yaxşı bir tədqiqat layihəsi olacağını demək deyil. olmaması ilə Motivasiya cür deyən kimi: baxmaq, bir çuxur orada var, və mən onu doldurmaq üçün çox ağır iş gedirəm. Lakin, hər deşik dolu olmalıdır.

Əvəzində olmaması həvəsləndirici, mən tədqiqat (və ya ideal hər ikisi) maraqlı və ya əhəmiyyətli olduqda, iki hallarda yaxşı tədqiqat potensial hesablanması olduğunu düşünürəm. Bu siyasət qərarlar sürücüler iqtisadiyyatın göstəricisi çünki Məsələn, işsizlik nisbətini ölçü vacibdir. Ümumiyyətlə, insanlar vacibdir nə bir olduqca yaxşı hissi var. Belə ki, bu bölmədə qalan, mən hesablanması maraqlı üç örnekler təmin edir gedirəm. Hər bir halda, tədqiqatçılar onlar sosial sistemləri işlər barədə daha geniş fikir vacib anlayışlar ortaya çox xüsusi ayarları hesablanması idi, afərin sayılması deyil. Başqa sözlə, bu xüsusi hesablanması təlimlər maraqlı edir nə çox deyil data özü, bu daha ümumi fikir gəlir.

New York taksi sürücüləri 1) iş davranış (Bölmə 2.4.1.1) Çin hökumətinin, tələbələr (Bölmə 2.4.1.2 2) dostluq formalaşdırılması) və 3) sosial media senzura davranış: Mən üç nümunələri təqdim edəcəyik Aşağıda (Bölmə 2.4.1.3). Nə bu nümunələr paylaşmaq onlar bütün böyük data hesablanması nəzəri proqnozlar test üçün istifadə edilə bilər ki, edir. Bəzi hallarda, böyük məlumat mənbələri (New York Taksi olduğu kimi) nisbətən birbaşa hesablanması etmək üçün imkan verir. Digər hallarda, tədqiqatçılar (dostluq formalaşmasında olduğu kimi) birlikdə operationalizing nəzəri inşa data birləşməsi ilə natamamlıq ilə məşğul olmaq lazımdır; və bəzi hallarda tədqiqatçılar (sosial media senzura olduğu kimi) öz müşahidə məlumat toplamaq lazımdır. Ümid edirəm kimi bu nümunələr maraqlı sual edə bilərlər tədqiqatçılar üçün, böyük data böyük ümid vəd göstərir.