2.3.2 Заўсёды-на
Заўсёды-на вялікіх дадзеных дазваляе вывучаць нечаканых падзей і вымярэнняў ў рэжыме рэальнага часу.
Многія буйныя інфармацыйныя сістэмы заўсёды-на; яны ўвесь час збірае дадзеныя. Гэта заўсёды на характарыстыка забяспечвае даследчыкам падоўжных дадзеных (г.зн. дадзеных з цягам часу). Які заўсёды на два важных наступствы для даследаванняў.
Па-першае, заўсёды на зборы дадзеных дазваляе даследчыкам вывучаць нечаканыя падзеі спосабамі, якія інакш не маглі б быць магчыма. Напрыклад, даследчыкі, зацікаўленыя ў вывучэнні Займайце Gezi пратэсты ў Турцыі летам 2013 года, як правіла, засяродзіцца на паводзінах дэманстрантаў падчас мерапрыемства. Серэну Будак і Дункан Ўотс (2015) быў у стане зрабіць больш, выкарыстоўваючы заўсёды на прыроду Twitter для вывучэння дэманстрантаў , якія выкарыстоўвалі Twitter да, падчас і пасля мерапрыемства. І яны былі ў стане стварыць параўнальную групу няўдзельнікам да, падчас і пасля мерапрыемства (малюнак 2.2). У агульнай складанасці іх постфактум групы ўваходзілі твіты 30000 людзей у працягу двух гадоў. Па папаўняючы часта выкарыстоўваюцца дадзеныя пратэстаў з гэтай іншай інфармацыяй, Будак і Ўотс змог даведацца значна больш: яны былі ў стане ацаніць, якія чалавек былі больш схільнае да ўдзелу ў Gezi пратэстаў і ацаніць змены ў адносінах удзельнікаў і няўдзельнікам, як у кароткатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi на працягу Gezi) і ў доўгатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi з пост-Gezi).
Малюнак 2.2: Канструкцыя выкарыстоўваецца Budak and Watts (2015) для вывучэння Займайце Gezi пратэсты ў Турцыі улетку 2013 г. Выкарыстоўваючы заўсёды на прыроду Twitter, даследчыкі стварылі тое , што яны называюць экс-пост панэль , якая ўключала каля 30000 людзей на працягу двух гадоў. У адрозненні ад тыповага даследаванні, якія сканцэнтраваны на удзельніках падчас пратэстаў, экс-пост панэль дадае 1) дадзеных ад удзельнікаў да і пасля падзеі і 2) дадзеныя з няўдзельнікам да, падчас і пасля мерапрыемства. Гэтая узбагачаная структура дадзеных дазволіла Будак і Ўотс, каб ацаніць, якія людзі былі больш схільныя да ўдзелу ў Gezi пратэстах і ацаніць змены ў дачыненні да ўдзельнікаў і няўдзельнікам, як у кароткатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi з ва Gezi ) і ў доўгатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi з пост-Gezi).
Скептык мог бы паказаць на тое, што некаторыя з гэтых ацэнак маглі б быць зробленыя без заўсёды на крыніцах збору дадзеных (напрыклад, доўгатэрміновыя ацэнкі змены адносіны), і гэта правільна, хоць такі збор дадзеных для 30000 чалавека быў бы зусім дорага. Нават улічваючы неабмежаваны бюджэт, аднак, я не магу думаць пра нейкі - альбо іншым метадзе , які па сутнасці дазваляе даследчыкам падарожнічаць падчас і непасрэдна назіраць за паводзіны ўдзельнікаў у мінулым. Бліжэйшая альтэрнатыва будзе збіраць рэтраспектыўныя справаздачы аб паводзінах, аднак гэтыя справаздачы будуць мець абмежаванні па зярністасці і сумнеўную дакладнасць. Табліца 2.1 змяшчае іншыя прыклады даследаванняў, якія выкарыстоўваюць заўсёды на крыніцы дадзеных для вывучэння нечаканага падзеі.
| нечаканае падзея | Заўсёды-на дадзеных крыніцы | цытаванне |
|---|---|---|
| Займайце рух Gezi ў Турцыі | шчэбет | Budak and Watts (2015) |
| Парасон пратэсты ў Ганконгу | Zhang (2016) | |
| Здымкі паліцыі ў Нью-Ёрку | Стоп-і-FRISK справаздачы | Legewie (2016) |
| Твар далучэння ISIS | шчэбет | Magdy, Darwish, and Weber (2016) |
| 11 верасня 2001 напад | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
| 11 верасня 2001 напад | пэйджара паведамлення | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
У дадатак да вывучэння нечаканых падзей, заўсёды на вялікіх сістэмах перадачы дадзеных таксама дазваляюць даследчыкам для атрымання адзнак у рэальным часе, што можа быць важна ва ўмовах, калі палітыкі-ў дзяржаўных або галіновых хочаце адказаць на аснове сітуацыйнай дасведчанасці. Напрыклад, дадзеныя сацыяльныя медыя могуць быць выкарыстаны для кіраўніцтва рэагавання на надзвычайныя сітуацыі ў выпадку стыхійных бедстваў (Castillo 2016) і розных буйных крыніц дадзеных могуць быць выкарыстаны атрымання адзнак у рэжыме рэальнага часу эканамічнай дзейнасці (Choi and Varian 2012) .
У заключэнне, заўсёды на дадзеныя сістэмы дазваляюць даследчыкам вывучаць нечаканыя падзеі і прадастаўляць інфармацыю ў рэальным часе для асоб, якія вызначаюць палітыку. Я, аднак, не думаю, што заўсёды на дадзеных сістэма добра падыходзіць для адсочвання змяненняў на працягу вельмі доўгага перыяду часу. Гэта адбываецца таму , што многія буйныя інфармацыйныя сістэмы пастаянна мяняюцца-працэс , які я буду называць дрэйфаваць пазней (раздзел 2.3.7) кіраўніка.
