2.3.1.2 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 не былі магчымыя раней. Напрыклад, даследчыкі, зацікаўленыя ў вывучэнні Займайце Gezi пратэсты ў Турцыі летам 2013 года, як правіла, сканцэнтраваны на паводзінах пратэстуючых падчас мерапрыемства. Серэну Будак і Дункан Ўотс (2015) былі ў стане зрабіць больш, выкарыстоўваючы заўсёды на прыроду Twitter , каб , перш чым вывучаць Twitter-выкарыстоўваючы пратэстуючых, падчас і пасля мерапрыемства. І яны былі ў стане стварыць групу параўнання асоб, якія не з'яўляюцца ўдзельнікамі (або удзельнікаў, якія не цвіркалі пра пратэст) да, падчас і пасля мерапрыемства (Малюнак 2.1). У агульнай складанасці іх постфактум групы ўваходзілі твіты 30000 чалавек у працягу двух гадоў. Шляхам павелічэння часта выкарыстоўваюцца дадзеныя ад пратэстаў з гэтай іншай інфармацыі, Будак і Ўотс змаглі даведацца значна больш: яны былі ў стане ацаніць, якія людзі былі больш схільныя да ўдзелу ў Gezi пратэстаў і ацаніць змены ў адносінах ўдзельнікі і якія не з'яўляюцца ўдзельнікамі, як у кароткатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi на працягу Gezi) і ў доўгатэрміновай перспектыве (параўноўваючы пре-Gezi пост-Gezi).
Малюнак 2.1: 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 постфактум панэль , якая ўключала каля 30000 чалавек на працягу двух гадоў. У адрозненне ад тыповага даследаванні, якое засяроджана на ўдзельнікаў падчас пратэстаў, экс-пост панэль дадае 1) дадзеныя ад удзельнікаў да і пасля падзеі і 2) дадзеныя, якія не з'яўляюцца ўдзельнікамі да, падчас і пасля мерапрыемства. Гэтая узбагачаная структура дадзеных дазволіла Будак і ват, каб ацаніць, якія людзі былі больш схільныя да ўдзелу ў Gezi пратэстаў і ацаніць змены ў дачыненні да ўдзельнікаў і няўдзельнікам, як у кароткатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi на працягу Gezi) і ў доўгатэрміновай перспектыве (параўноўваючы папярэдне Gezi пост-Gezi).
Гэта праўда, што некаторыя з гэтых ацэнак маглі б быць зробленыя без заўсёды на крыніцы збору дадзеных (напрыклад, доўгатэрміновыя ацэнкі змены адносіны), хоць збор такіх дадзеных для 30000 чалавек былі б даволі дорага. І, нават улічваючы неабмежаваны бюджэт, я не магу думаць аб якой - небудзь іншы метад , які па сутнасці дазваляе даследчыкам падарожнічаць назад у часе і непасрэдна назіраць за паводзінамі удзельнікаў у мінулым. Бліжэйшай альтэрнатывай будзе збіраць рэтраспектыўныя справаздачы аб паводзінах, аднак гэтыя справаздачы будуць мець абмежаваную зярністасці і сумнеўнай дакладнасці. У табліцы 2.1 прадстаўлены іншыя прыклады даследаванняў, якія выкарыстоўваюць заўсёды на крыніцы дадзеных для вывучэння нечаканае падзея.
| нечаканае падзея | Заўсёды-на зыходных дадзеных | цытаванне |
|---|---|---|
| Займайце рух Gezi ў Турцыі | шчабятаць | Budak and Watts (2015) |
| Парасон пратэсты ў Ганконгу | Zhang (2016) | |
| Здымкі паліцыі ў Нью-Ёрку | Стоп-і-FRISK справаздачы | Legewie (2016) |
| які ўступае ISIS | шчабятаць | 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) |
Па-другое, заўсёды на зборы дадзеных дазваляе даследчыкам вырабляць вымярэння ў рэальным часе, што можа быць важна ва ўмовах, калі палітыкі хочуць не толькі вучыцца ў існуючага паводзінаў, але і адкажа на яго. Напрыклад, дадзеныя сацыяльныя медыя могуць быць выкарыстаны для накіравання рэагавання на стыхійныя бедствы (Castillo 2016) .
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 мяркуюць, што, што заўсёды на дадзеныя сістэмы дазваляюць даследчыкам адсочваць змены на працягу працяглых перыядаў часу. Гэта адбываецца таму , што многія буйныя інфармацыйныя сістэмы пастаянна мяняюцца-працэсу , званага дрэйфам (раздел 2.3.2.4).
