nga mga Kalihokan

Key:

• nga matang sa kalisud: sayon ​​sa , medium , lisud nga , Kaayo lisud nga
• nagkinahanglan math ( )
• nagkinahanglan coding ( )
• koleksyon nga data ( )
• akong mga paborito ( )

1. [ , ] Algorithmic pagsupak mao ang usa ka problema sa Google trangkaso Trends. Basaha ang papel sa Lazer et al. (2014) , ug isulat sa usa ka mubo, tin-aw nga email sa usa ka engineer sa Google nga nagpatin-aw sa problema ug sa paghalad sa usa ka ideya kon sa unsang paagi sa pag-ayo sa mga problema.

2. [ ] Bollen, Mao, and Zeng (2011) nag-angkon nga mga data gikan sa Twitter mahimong gamiton sa pagtagna sa stock market. Kaplag Kini nga gidala ngadto sa paglalang sa usa ka koral sa pundo-Derwent Capital Markets-nga mamuhunan sa stock market base sa datos nga nakolekta gikan sa Twitter (Jordan 2010) . Unsang ebidensiya ang imong gusto nga makita sa una pagbutang sa imong salapi sa pundo nga?

3. [ ] Samtang ang ubang mga tigpasiugda sa publiko nga panglawas nga-yelo ilis sa e-sigarilyo ingon nga usa ka epektibo nga tabang alang sa smoking paghunong, ang uban sa pagpasidaan mahitungod sa mga potensyal nga risgo, sama sa hatag-as nga-lebel sa nikotina. Hunahunaa nga ang usa ka tigdukiduki mohukom sa pagtuon sa opinyon sa publiko ngadto sa e-sigarilyo pinaagi sa pagkolekta sa e-sigarilyo-related haligi Twitter ug pagpahigayon sa sentimento analysis.

   1. Unsa ang tulo ka mga posible nga pagpihig nga ikaw labing nabalaka mahitungod sa niini nga pagtuon?
   2. Clark et al. (2016) midagan lang sa ingon nga sa usa ka pagtuon. Una, sila nakolekta 850,000 tweets nga gigamit sa e-sigarilyo-related keywords gikan sa Enero 2012 ngadto sa Disyembre 2014. Sa mas inspection, ilang naamgohan nga daghan sa niini nga mga mga tweets ang automated (ie, dili nga gipatungha sa mga tawo) ug sa daghan niini nga mga automated tweet mga esensya komersiyal. Sila og usa ka Human Detection algorithm sa pagbulag automated Tweets gikan sa organic nga Tweets. Pinaagi sa paggamit niini Human Namatikdan algorithm sila nga 80% sa mga tweets ang automated. kaplag niining-usab ba ang imong tubag sa bahin (sa usa ka)?
   3. Sa diha nga sila itandi sa sentimento sa organic ug automated Tweets ilang nakita nga ang mga automated Tweets mas positibo kay sa organic nga Tweets (6.17 batok sa 5.84). kaplag niining-usab ba ang imong tubag sa (b)?

4. [ ] Sa Nobyembre 2009, Twitter-usab sa mga pangutana diha sa Tweet kahon gikan sa "Unsay imong gibuhat?" Sa "Unsa ang nahitabo?" (Https://blog.twitter.com/2009/whats-happening).

   1. Sa unsa nga paagi sa imong hunahuna ang kausaban sa prompt makaapektar nga-tweet ug / o unsa ang ilang tweet?
   2. Ngalan sa usa ka research nga proyekto alang sa nga kamo gusto sa prompt "Unsa imong gibuhat?" Ipasabut kon ngano.
   3. Ngalan sa usa ka research nga proyekto alang sa nga kamo gusto sa dali "Unsay nahitabo?" Ipasabut kon ngano.

5. [ ] Kwak et al. (2010) analisar 41.7 milyones profile user, 1.47 bilyones sosyal nga relasyon, 4262 trending mga hilisgutan, ug 106 milyon nga tweets sa taliwala sa Hunyo 6th ug Hunyo 31, 2009. Base sa niini nga pagtuki sila mihinapos nga Twitter nag-alagad ingon nga usa ka bag-o nga medium sa impormasyon pagpakigbahin kay sa usa ka sa social network.

   1. Tungod pagpangita Kwak et al ni, unsa nga matang sa research imong buhaton uban sa Twitter sa data? Unsa nga matang sa research nga kamo dili sa pagbuhat sa uban sa Twitter sa data? Ngano?
   2. Sa 2010, Twitter dugang pa sa usa Kinsa Aron Sunda pag-alagad sa paghimo sa ipahaum sugyot sa tiggamit. Tulo ka rekomendasyon gipakita sa usa ka panahon sa nag-unang pahina. Rekomendasyon sagad nga gikuha gikan sa usa ka sa "mga higala-sa-mga higala," ug sa usag usa kontak nga gipakita usab sa rekomendasyon. Users makapalagsik sa pagtan-aw sa usa ka bag-o nga set sa mga rekomendasyon o sa pagbisita sa usa ka panid sa usa ka na sa listahan sa mga rekomendasyon. Imong hunahuna kining bag-ong bahin nga mag-usab sa imong tubag sa bahin sa usa ka)? Ngano o nganong dili?
   3. Su, Sharma, and Goel (2016) evaluate sa epekto sa Kinsa Aron Sunda pag-alagad ug nakita nga samtang ang mga tiggamit sa tibuok pagkapopular kolor nakabenepisyo gikan sa mga rekomendasyon, ang labing popular nga mga tiggamit kapuslanan sa kinadak labaw pa kay sa average. kaplag niining-usab ba ang imong tubag sa bahin b)? Ngano o nganong dili?

6. [ ] "Retweets" sagad nga gigamit sa pagsukod sa impluwensya ug mikaylap sa impluwensya sa Twitter. Sa sinugdan, ang mga tiggamit nga sa pagkopya ug Paste ang tweet ganahan sila, inspect sa mga orihinal nga awtor nga uban sa iyang / sa iyang kuptanan, ug sa kamut type "RT" sa atubangan sa tweet sa nagpakita nga kini usa ka Nagdugay ug nagpusotpusot. Dayon, sa 2009 Twitter midugang sa usa ka "Nagdugay ug nagpusotpusot ang" button. Sa Hunyo 2016, Twitter mihimo niini nga posible alang sa mga tiggamit sa Nagdugay ug nagpusotpusot ang ilang kaugalingong mga Tweets (https://twitter.com/twitter/status/742749353689780224). Imong hunahuna niini nga mga kausaban nga kinahanglan makaapekto sa kon sa unsang paagi nga ikaw sa paggamit "retweets" diha sa imong research? Ngano o nganong dili?

7. [ , , ] Michel et al. (2011) gitukod sa usa ka corpus pagpakita, paggutla gikan sa paningkamot sa Google sa-digitize mga libro. Pinaagi sa paggamit sa unang bersyon sa corpus, nga gipatik sa 2009 ug anaa sa ibabaw sa 5 milyon digitized mga libro, ang mga tigsulat analisar paggamit sa mga pulong frequency sa pag-imbestigar pinulongan kausaban ug kultural nga mga uso. Sa wala madugay ang Google Books Corpus nahimong usa ka popular nga tinubdan sa data alang sa mga tigdukiduki, ug sa usa ka 2nd nga bersyon sa database nga gipagawas sa 2012.

   Apan, Pechenick, Danforth, and Dodds (2015) gipasidan-an nga mga tigdukiduki kinahanglan nga bug-os nga hatag hiyas sa sampling proseso sa corpus pa sa paggamit niini alang sa drawing halapad konklusyon. Ang nag-unang isyu mao nga ang corpus mao ang librarya-sama sa, nga naglangkob sa usa sa matag basahon. Ingon sa usa ka resulta, ang usa ka tawo, mabungahong awtor nga mao ang makahimo sa noticeably sal-ot sa bag-o nga hugpong sa mga pulong ngadto sa leksikon sa Google Books. Dugang pa, sa siyensiya teksto naglangkob sa usa ka mas sustantibo nga bahin sa corpus sa tibuok 1900. Dugang pa, pinaagi sa pagtandi sa duha ka bersiyon sa Iningles Fiction datasets, Pechenick et al. nakita nga ebidensiya nga kulang pagsala gigamit sa pagpatungha sa unang bersyon. Ang tanan nga sa mga data nga gikinahanglan alang sa kalihokan mao ang anaa dinhi: http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

   1. Sa Michel et al. Ni orihinal nga papel (2011) , nga gigamit sila sa 1st nga bersyon sa mga data set Iningles, naglaraw sa frequency sa paggamit sa mga tuig "1880", "1912" ug "1973", ug mihinapos nga "kita pagkalimot sa atong nangagi nga mas paspas sa matag tuig nga molabay "(Fig. 3Ang, Michel et al.). Pagkopya sa sama nga laraw sa paggamit sa 1) 1st bersyon sa corpus, Iningles panid (sama sa Fig. 3Ang, Michel et al.)
   2. Karon pagkopya sa sama nga laraw sa 1st nga bersyon, Iningles fiction panid.
   3. Karon pagkopya sa sama nga laraw sa 2nd nga bersyon sa corpus, Iningles panid.
   4. Sa katapusan, pagkopya sa sama nga laraw sa 2nd version, Iningles fiction panid.
   5. Hubita ang mga kalainan ug kaamgiran tali niining upat ka mga laraw. Ka ba mouyon uban sa Michel et al. Ni orihinal nga kahulogan sa obserbahan trend? (Timaan: c) ug d) kinahanglan nga sa mao usab nga ingon sa Figure 16 sa Pechenick et al).
   6. Karon nga ikaw maawat niini nga usa ka pagpangita og gamit ang lain-laing mga Google Books corpora, sa pagpili sa laing pinulongan nga kausaban o kultural nga butang katingalahan nga gipresentar sa Michel et al. Ni orihinal nga papel. Ka ba mouyon uban sa ilang kahulogan diha sa kahayag sa mga limitasyon nga gipresentar sa Pechenick et al.? Aron sa paghimo sa imong argumento on, sa pagsulay pagkopya sa sama nga graph sa paggamit sa lain-laing mga bersiyon sa data gibutang nga ingon sa ibabaw.

8. [ , , , ] Penney (2016) Isaysay kon sa kaylap nga publisidad bahin sa NSA / PRISM surveillance (ie, sa Snowden pagpadayag) sa Hunyo 2013 ang nakig-uban sa usa ka mahait nga ug kalit nga pagkunhod sa trapiko sa artikulo sa Wikipedya sa mga hilisgutan nga pagpataas sa mga kabalaka privacy. Kon mao, kini nga kausaban sa kinaiya nga pinasubay sa usa ka makahahadlok nga epekto nga miresulta gikan sa masa sa surveillance. Ang pamaagi sa Penney (2016) usahay gitawag nga usa ka mabalda disenyo sa panahon serye ug may kalabutan sa mga pamaagi sa kapitulo mahitungod sa kausa eksperimento gikan sa obserbar nga data (Section 2.4.3).

   Sa pagpili sa keywords hilisgutan, Penney naghisgot sa listahan nga gigamit sa US Department of Homeland Security alang sa tracking ug pag-monitor sa social media. Ang listahan DHS categorizes sa pipila ka termino search ngadto sa usa ka-laing mga isyu, ie "Health kabalaka," "Infrastructure Security," ug "Terrorism." Kay ang grupo sa pagtuon, Penney gigamit sa mga kap-atan ug walo ka keywords nga may kalabutan sa "Terrorism" (tan-awa sa Table 8 Apendise). Siya dayon aggregated Wikipedia artikulo panglantaw importante sa usa ka binulan nga basehan alang sa mga katugbang nga kap-atan ug walo ka mga artikulo sa Wikipedya sa ibabaw sa usa ka katloan ug duha ka bulan nga panahon, gikan sa sinugdanan sa Enero 2012 hangtud sa katapusan sa Agosto 2014. Sa paglig-on sa iyang argumento, siya usab gibuhat sa pipila ka mga pagtandi mga grupo pinaagi sa tracking panglantaw nga artikulo sa ubang mga hilisgutan.

   Karon, kamo moadto sa pagkopya sa ug mohatag Penney (2016) . Ang tanan nga mga hilaw nga mga data nga imong gikinahanglan alang sa niini nga kalihokan mao ang anaa sa Wikipedia (https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/). O mahimo og kini gikan sa R package wikipediatrend (Meissner and Team 2016) . Sa diha nga ikaw mosulat-sa inyong mga tubag, palihug timan-i nga data tinubdan imong gigamit. (Mubo nga sulat: Kini nga kalihokan makita usab sa Kapitulo 6)

   1. Basaha ang Penney (2016) ug pagkopya sa Figure 2 nga nagpakita sa panid panglantaw alang sa "Terorismo" -related mga panid sa wala pa ug sa human sa pagpadayag Snowden. Paghubad sa mga findings.
   2. Sunod, pagkopya sa sa Fig 4A, nga nagtandi sa pagtuon grupo ( "Terorismo" -related artikulo) uban sa usa ka comparator grupo sa paggamit keywords kategorya ubos sa "DHS & ubang Ahensiya sa" gikan sa listahan DHS (tan-awa sa Apendise Table 10). Paghubad sa mga findings.
   3. Sa bahin b) kamo itandi sa pagtuon nga grupo sa usa ka comparator grupo. Penney usab itandi sa laing duha ka mga grupo sa comparator: "Infrastructure Security" -related artikulo (Appendix Table 11) ug sa popular nga panid (Appendix Table 12). Umari kamo uban sa usa ka alternatibo nga comparator nga grupo, ug sulayan kon ang mga findings gikan sa bahin b) mao ang sensitibo sa imong pagpili sa comparator grupo. Nga pagpili sa comparator grupo naghimo labing pagbati? Ngano?
   4. Ang tagsulat nag-ingon nga keywords kalabutan sa "Terorismo" gigamit sa pagpili sa mga artikulo sa Wikipedya tungod kay ang gobyerno sa US nga gihisgotan terorismo nga ingon sa usa ka yawe nga pagkamatarong alang sa iyang mga buhat online surveillance. Ingon sa usa ka tseke niini nga mga 48 "Terorismo" -related keywords, Penney (2016) usab nagpahigayon og usa ka survey sa MTurk pagpangayo respondents sa grado sa matag usa sa mga keyword sa termino sa Gobyerno Kasamok, sa personal nga impormasyon-Sensitibong, ug Paglikay (Appendix Table 7 ug 8). Pagkopya sa survey sa MTurk ug itandi ang imong mga resulta.
   5. Base sa resulta sa bahin d) ug sa inyong pagbasa sa artikulo, dili ka mouyon sa pagpili sa tagsulat sa mga keywords hilisgutan sa grupo sa pagtuon? Ngano o nganong dili? Kon dili, unsay imong mosugyot sa baylo?

9. [ ] Efrati (2016) report, base sa kompidensiyal nga impormasyon, nga ang "total pagpakigbahin" sa Facebook nga mosimang sa mga 5.5% sa tuig sa tuig samtang "orihinal nga sibya sa pagpakigbahin" mao ang 21% sa tuig sa tuig. pagkunhod Kini nga ilabi mahait sa tiggamit sa Facebook ubos sa 30 ka tuig ang edad. Ang report ang hinungdan sa pagkunhod sa duha ka butang. Ang usa mao ang pagtubo sa gidaghanon sa mga "higala" nga mga tawo diha sa Facebook. Ang lain mao nga ang pipila nga kalihokan pagpakigbahin mibalhin sa messaging ug sa kompetensya sama sa Snapchat. Ang report usab sa gipadayag sa pipila ka mga taktika Facebook misulay sa pagpalambo sa pagpakigbahin, lakip na ang News Feed algorithm tweaks nga orihinal nga mga haligi nga mas prominente, ingon man usab sa periodical mga pahinumdom sa orihinal nga tiggamit haligi "Sa Kini nga Adlaw" sa pipila ka mga tuig na ang milabay. Unsa nga implikasyon, kon sa bisan unsa nga, ang kini nga mga kaplag alang tigdukiduki nga gusto sa paggamit sa Facebook ingon nga usa ka tinubdan sa data?

10. [ ] Tumasjan et al. (2010) mitaho nga ang gidaghanon sa mga tweets paghisgot sa usa ka partido sa politika nga nakigtagbo sa gidaghanon sa mga boto nga partido nga nadawat sa German nga parliamentary eleksyon sa 2009 (Figure 2.9). Sa laing mga pulong, kini nagpakita nga imong magamit sa Twitter sa pagtagna sa eleksyon. Sa panahon sa pagtuon niini nga gimantala kini giisip hilabihan kulbahinam tungod kay kini daw sa pagsugyot og usa ka bililhon nga paggamit alang sa usa ka komon nga tinubdan sa dagkong data.

    Tungod sa dili maayo nga mga bahin sa dagko nga impormasyon, bisan pa niana, kamo kinahanglan nga diha-diha dayon nga nagduhaduha sa niini nga resulta. Aleman sa Twitter sa 2009 ang mga na sa usa ka non-representante nga grupo, ug ang mga supporters sa usa ka partido aron tweet bahin sa politika nga mas kanunay. Mao kini ang, daw ikatingala nga ang tanan nga mga posible nga mga pagpihig nga imong mahanduraw nga paagi pagkanselar sa gawas. Sa pagkatinuod, ang mga resulta sa Tumasjan et al. (2010) nahimo gikan nga mahimong maayo nga kaayo nga tinuod. Sa ilang papel, Tumasjan et al. (2010) giisip nga sa unom ka mga partido sa politika: Kristohanong Democrats (CDU), ang Kristohanong mga Social Democrats (CSU), SPD, Liberals (FDP), Ang Wala (Die Linke), ug ang Green Partido (Grüne). Apan, ang labing gihisgutan nga German nga partido sa politika sa Twitter sa panahon nga mao ang pirata Partido (Piraten), usa ka party nga makig-away sa gobyerno sa regulasyon sa sa Internet. Sa diha nga ang pirata Partido gilakip sa pagtuki, Twitter naghisgot mahimo nga usa ka makalilisang nga ilhanan sa mga resulta sa eleksyon (Figure 2.9) (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    

    Figure 2.9: Twitter naghisgot makita sa pagtagna sa resulta sa 2009 German nga eleksyon (Tumasjan et al. 2010) , Apan kini resulta turns sa magdepende sa makatarunganon ug dili-makataronganong mga pagpili (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    Human niana, ang ubang mga tigdukiduki sa tibuok kalibutan nga gigamit tigpasanayg mga pamaagi-sama sa paggamit sa sentimento sa pagtuki sa pag-ila tali sa positibo ug negatibo nga naghisgot sa mga partido-aron sa pagpalambo sa abilidad sa Twitter nga data sa pagtagna sa usa ka matang sa lain-laing mga matang sa eleksyon (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.) . Ania kon unsaon Huberty (2015) summarize ang mga resulta sa niini nga mga pagsulay sa pagtagna eleksyon:

    "Ang tanan nga nailhan forecasting nga mga pamaagi base sa social media napakyas sa diha nga gipailalom sa mga gipangayo sa tinuod nga sa unahan sa pagtan-aw sa eleksyon forecasting. Kini nga mga kapakyasan makita nga tungod sa batakan nga mga kabtangan sa social media, labi kay sa methodological o algorithmic mga kalisdanan. Sa mubo, social media sa pagbuhat sa dili, ug tingali dili gayud, sa paghalad sa usa ka lig-on, patas, representante hulagway sa mga botante; ug kasayon ​​sample sa social media kulang igo nga data sa pag-ayo niini nga mga problema post hoc. "

    Basaha ang pipila sa mga research nga mosangpot Huberty (2015) sa konklusyon nga, ug isulat sa usa ka usa ka pahina memo ngadto sa usa ka politikal nga kandidato nga naghulagway kon ug sa unsa nga paagi Twitter kinahanglan nga gamiton sa pagtagna nga eleksyon.

11. [ ] Unsa ang kalainan tali sa usa ka sosyologo ug sa usa ka historyador nga? Sumala sa Goldthorpe (1991) , ang nag-unang kalainan tali sa usa ka sosyologo ug sa usa ka historyador nga mao ang pagkontrolar sa koleksyon data. Mga historyano napugos sa paggamit sa mga relikyas samtang sosyologo mahimo ipahaum sa ilang mga data koleksyon sa piho nga mga katuyoan. Basaha ang Goldthorpe (1991) . Sa unsang paagi ang kalainan tali sa sosyolohiya ug sa kasaysayan nga may kalabutan sa sa ideya sa Custommades ug Readymades?

12. [ ] Pagtukod sa miaging pangutana, Goldthorpe (1991) nanag-ibut sa usa ka gidaghanon sa mga kritikal nga mga tubag, lakip na ang usa gikan sa Nicky Hart (1994) nga gihagit ni Goldthorpe debosyon sa ipahaum nga impormasyon. Aron maklaro ang potensyal nga mga limitasyon sa mananahi-naghimo sa data, Hart gihulagway sa Datong Worker Project, usa ka dako nga survey aron sa pagsukod sa relasyon tali sa sosyal nga klase ug sa pagbotar nga gihimo sa Goldthorpe ug mga kauban sa tunga-tunga sa 1960. Ingon sa usa ka magdahom tingali gikan sa usa ka eskolar nga gikaloy-an sa gidisenyo sa data sa nakita nga data, ang manggaranon nga mga Worker Project nakolekta nga datos nga ipahaum sa pagsulbad sa usa ka bag-o lang gisugyot teoriya bahin sa umaabot sa social nga klase sa usa ka panahon sa pagdugang sa mga sumbanan sa pagpuyo. Apan, Goldthorpe ug kaubanan daw "nakalimot" sa pagkolekta impormasyon mahitungod sa kinaiya voting sa mga babaye. Ania kon unsaon Nicky Hart (1994) summary sa tibuok episode:

    ". . . kini [mao] lisud nga sa paglikay sa mga konklusyon nga ang mga babaye nga wala iapil tungod kay kini 'mananahi nga gihimo' panid nahibilanggo sa usa ka paradigmatic katarungan nga iapil sa babaye nga kasinatian. Tungod sa usa ka teoriya nga panan-awon sa klase sa panimuot ug aksyon ingon nga mga lalake nga buluhaton. . . , Goldthorpe ug ang iyang mga kauban nga gitukod sa usa ka hugpong sa empirical pamatuod nga gipakaon ug miamuma sa ilang kaugalingong mga teoretikal panghunahuna sa baylo nga sa pagbutyag kanila ngadto sa usa ka balido nga pagsulay sa kahusto. "

    Hart nagpadayon:

    "Ang empirical findings sa mga manggaranon nga mga Magbubuhat Project pagsulti kanato dugang bahin sa masculinist mga mithi sa tunga-tunga sa siglo Sociology kay pagpahibalo nila ang proseso sa stratification, politika ug materyal nga sa kinabuhi."

    Makahimo ka ba sa paghunahuna sa ubang mga ehemplo diin ang koleksyon mananahi-nga impormasyon adunay pagpihig sa mga data sa mga maniningil sa gitukod ngadto sa niini? Unsa nga paagi kini itandi sa algorithmic pagsupak? Unsa nga mga implikasyon mahimo niini kay sa diha nga ang mga tigdukiduki kinahanglan mogamit sa Readymades ug sa diha nga sila kinahanglan nga mogamit sa Custommades?

13. [ ] Sa niini nga kapitulo, gitandi ko datos nga nakolekta sa mga tigdukiduki alang sa mga tigdukiduki sa administratibo mga rekord nga gihimo sa mga kompaniya ug mga gobyerno. Ang ubang mga tawo sa pagtawag niini nga mga administratibo nga mga rekord "nga makita sa data," nga sila kalainan sa uban sa "gidisenyo nga data." Kini mao ang tinuod nga ang administratibo mga rekord sa mga nakit-an sa mga tigdukiduki, apan sila usab kaayo gidisenyo. Pananglitan, ang modernong tech nga mga kompanya mogahin dakong kantidad sa panahon ug mga kapanguhaan sa pagkolekta ug sibu sa ilang mga data. Busa, kini nga mga administratibo nga mga rekord sa mga pareho nga nakakaplag ug gidisenyo, kini lang nag-agad sa imong panglantaw (Figure 2.10).

    

    Figure 2.10: hulagway mao ang usa ka itik ug sa usa ka koneho; unsa imong tan-awa nag-agad sa imong panglantaw. Sa gobyerno ug negosyo administratibo nga mga rekord parehong makita ug gidesinyo; unsa imong tan-awa nag-agad sa imong panglantaw. Kay sa panig-ingnan, ang mga rekord sa tawag sa datos nga nakolekta sa usa ka kompaniya sa cell phone makita nga data gikan sa panglantaw sa usa ka tigdukiduki. Apan, niining maong mga rekord gidisenyo data sa panglantaw sa usa ka tawo nga nagtrabaho sa departamento billing sa panon sa telepono. Source: Wikipedia

    Paghatag og usa ka panig-ingnan sa mga data tinubdan diin pagkakita niini sa duha ingon sa makita ug gidisenyo ang makatabang sa diha nga ang paggamit sa nga data tinubdan alang sa research.

14. [ ] Sa usa ka mahunahunaon nga essay, ang Kristohanong Sandvig ug Eszter Hargittai (2015) paghulagway sa duha ka matang sa digital research, diin ang mga digital nga sistema mao ang "instrumento" o "butang sa pagtuon." Usa ka panig-ingnan sa unang matang sa pagtuon diin Bengtsson ug kaubanan (2011) nga gigamit sa data mobile phone sa pag-monitor sa paglalin human sa linog sa Haiti niadtong 2010. Usa ka panig-ingnan sa ikaduhang matang mao ang dapit diin Jensen (2007) mga pagtuon kon sa unsang paagi nga ang pasiuna sa mobile phone sa tibuok Kerala, India apekto sa ninglihok sa merkado alang sa mga isda. makakaplag ako niini nga makatabang tungod kay kini nagpatin-aw nga mga pagtuon sa paggamit sa digital nga mga tinubdan sa data makabaton na sa lain-laing mga tumong bisan kon sila sa paggamit sa sama nga matang sa mga data tinubdan. Aron sa dugang nga pagpatin-aw niini nga kalainan, sa paghulagway sa upat ka mga pagtuon nga imong nakita: ang duha ka nga sa paggamit sa usa ka digital nga sistema ingon nga usa ka instrumento ug duha ka nga sa paggamit sa usa ka digital nga sistema ingon nga usa ka butang sa pagtuon. kamo makahimo sa paggamit sa mga ehemplo gikan sa niini nga kapitulo kon gusto.