2.3.1.3 Non-reaktivní

Měření je mnohem méně pravděpodobné, že ke změně chování ve velkých datových zdrojů.

Jedním z problémů sociálního výzkumu je, že lidé mohou změnit své chování, když vědí, že jsou pozorovány výzkumníky. Sociologové obecně nazývají tuto změnu chování v reakci na měření výzkumník reaktivitu (Webb et al. 1966) . Jeden aspekt zpracování velkých objemů dat, že mnoho výzkumných pracovníků si slibují, že účastníci jsou obecně nejsou vědomi, že jejich údaje jsou zachyceny nebo se staly tak zvyklí na tomto sběru údajů, který se již mění jejich chování. Vzhledem k tomu, že jsou non-reaktivní, a proto, mnoho zdrojů velkých dat může být použit ke studiu chování, které není byla pozměněna, aby přesné měření dříve. Například Stephens-Davidowitz (2014) použil výskyt rasistických pojmů v dotazech vyhledávače na míru rasové nepřátelství v různých oblastech Spojených států. Non-reaktivní a velké (viz předchozí odstavec) povaha dat vyhledávacích umožnil měření, které by bylo obtížné používat jiné metody, jako je například průzkumy.

Non-reaktivita však nezaručuje, že tyto údaje jsou jakýmsi přímým odrážet chování a postojů lidí. Například, jako jeden respondent řečeno Newman et al. (2011) , "Neznamená to, že nemám problémy, já jen ne dávat je na Facebooku." Jinými slovy, i když některé velké zdroje dat jsou non-reaktivní, nejsou vždy bez předpojatosti sociální potřebnosti je tendence pro lidi chtít prezentovat v co nejlepším možným způsobem. Krom toho, jak budu popisovat více níže, tyto zdroje dat jsou často ovlivněny cílů vlastníků platformě, problém s názvem algoritmické matoucí (podrobněji popsána níže).

Ačkoli non-reaktivity je výhodná pro výzkum, sledování chování lidí bez jejich souhlasu a vědomí vyvolává etické obavy popsány níže a podrobněji v kapitole 6. Veřejná reakce proti zvýšenému digitální dozor by mohlo vést velké datové systémy, aby se stal více reaktivní v průběhu času a silný zájmem o digitální dohledu by mohlo vést dokonce některé lidi, aby se pokusili odhlásit velkých datových systémů zcela, rostoucí obavy o zákazu reprezentativnosti (popsáno více níže).

Tyto tři dobré vlastnosti velkých dat pro sociální výzkum, velký, vždy k dispozici, a non-reaktivní, obvykle vznikají proto, že tyto zdroje dat nebyly vytvořeny výzkumníky na výzkum. Teď, budu se obrátit na sedm vlastností velkých datových zdrojů, které jsou špatné pro výzkum. Tyto funkce také inklinují nastat, protože tato data nebyla vytvořena výzkumníky pro výzkum.