Sempre-in u grande dati permette à u studiu di iventa inaspettata è misurazzioni dâ vera-tempu.
Tanti sistemi di dati granni sunnu sempri-nant'à; ch'elli sò sempri à cugghiennu dati. Custa calidadi sempre-in u parmette circadori cù data, longitudinal (vale à dì, di dati filu di u tempu). Essa sempri-nant'à hà dui cunseguenze impurtante per a ricerca.
Prima, sempre-in u dati cullezzione parmetti circadori à studià evenimenti inaspettata in modi ca nun eranu pussibuli esiste. Per esempiu, circadori ntirissatu ô studiu di li prutesti Gezi in Turchia trovanu in l 'istati di lu 2013 si tipicamenti cunsacrà si à u cumpurtamentu di e ammazzati duranti l' eventu. Ceren Budak e Duncan Rimini (2015) èranu capaci à fà di più, aduprendu la natura sempre-di e Twitter à studià Twitter-aduprendu e ammazzati, prima, duranti, è dopu à u ballò. È, ch'elli eranu capaci pi criari un gruppu di paragunà non-participanti (o participanti ca nun Play circa la rivuluzioni), prima, duranti è dopu à u ballò (Figura 2.1). In totale so panel, ex-articulu nclusi lu Terme di 30.000 persone nantu à dui anni. Par augmenting i dati cumunimenti usatu da li prutesti cu stu altre nantu à u corsu, Budak e Watts eranu capaci à amparà assai di più: ch'elli eranu capaci à cuntà ciò chì li tipi di pirsuni eranu più atta à participà à a li prutesti Gezi è à cuntà i cambiamenti di a cumpurtamentu di participanti e non-participanti, sia in u cortu-tèrmini (comparing pre-Gezi à durante Gezi) è in la-à longu andà (comparing pre-Gezi du Plessis-Gezi).
Hè vera chì certi di sti estimates avissi statu fattu senza sempre-in u fonti cullezzione di dati (per esempiu, estimates-à longu andà di cambià attitudini), puru siddu cullezzione tali dati di 30.000 pirsuni chi avissi statu assai a cchiù cari. È, ancu datu un bugettu di quì, mi po 'aviri pinzatu di qualsìasi altru mètudu ca pirmetti a balla circadori à marchjà daretu in u tempu è di ussirvari dirittamenti cumpurtamentu di i participanti à u passatu. U alternativa chi fussi a sorte raporti retrospective di cumpurtamentu, ma sti raporti saria di granulera limitata, è accuratezza dubitandum. Table 2.1 dà altri esempii di studii chì utilizà un sempre-in u surghjente di dati di studià un evenimentu inaspettata.
evenimentu inaspettata | Sempre-in u dati surghjenti | francese citation |
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Occupari muvimentu Gezi in Turchia | Budak and Watts (2015) | |
prutesti tine in Hong Kong | WeiboFrancesco | Zhang (2016) |
LUCIA di la pulizzìa in New York City | E finiscila di-et-Frisk bugiarde | Legewie (2016) |
Person partendu da Isis | Magdy, Darwish, and Weber (2016) | |
11 di sittèmmiru, 2001 attacu | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
11 di sittèmmiru, 2001 attacu | missaghji pager | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
Siconda, sempre-in u dati cullezzione parmetti circadori à fà u falza vera-tempu, chì pò esse impurtante in u bastimentu induve capi pulitichi vulemu micca amparà da u cumpurtamentu esistenti, ma rispunniri puru à lu. Per esempiu, dati a sucetà di cumunicazione pò ièssiri usatu a prughjettanu risposti à principali naturale (Castillo 2016) .
In cunclusioni, sempre-in u dati sistema per attivà i circadori à studià evenimenti inaspettata, è derà infurmazione vera-tempu à capi pulitichi. I nun ci, parò, prupunimu chì chì sempre-in u dati sistema per attivà i circadori a pista canciamenti nantu à longu pirìudi di tempu. Pirtantu picchì tanti sistemi di dati grande, sò sempri à cambià-un prucessu ciamatu ricupartu (Section 2.3.2.4).