2.3.2.4 Triiv

Rahvaarv triivi, kasutamine triivi ja süsteemi triivi teha on raske kasutada suur andmeallika uurida pikaajalisi suundumusi.

Üks suuri eeliseid paljude suurte andmete allikad on, et nad koguvad andmeid aja jooksul. Sotsiaalne teadlased nimetavad sellist üle-time andmeid, kestevandmetest. Ja loomulikult kestevandmetest on väga oluline õppimiseks muutus. Et usaldusväärselt mõõta muutusi, aga mõõtesüsteemi ise peab olema stabiilne. Sõnu sotsioloog Otis Dudley Duncan, "kui sa tahad, et mõõta muutust, ei muuda meetme" (Fischer 2011) .

Kahjuks paljud suured infosüsteemid-eriti äri süsteemi, et luua ja jäädvustada digitaalse jälgi-muutuvad kogu aeg, protsess, mis ma helistan triivi. Eriti need süsteemid muutuvad peamiselt kolmel viisil: elanikkonna triivi (muutus, kes kasutab neid), käitumuslikud triivi (muutus, kuidas inimesed ei kasuta neid) ja süsteemi triivi (muutus süsteem ise). Kolm allikad triivi tähenda, et muster digitaalne jälg andmed võivad olla põhjustatud olulist muutust maailmas, või see võib olla põhjustatud mingi triivi.

Esimene allikas triiv-populatsiooni triiv-on, kes kasutab süsteemi, ja see muutub pika aja kaalud ja lühikese aja kaalud. Näiteks alates 2008. aastast esitama inimeste keskmine vanus sotsiaalmeedia kasvanud. Lisaks neile pikaajalisi suundumusi, inimesed kasutavad süsteemi igal ajal erinev. Näiteks ajal USA presidendivalimistel 2012. osakaal tweets umbes poliitika, mis olid kirjutatud naiste kõikus päevast päeva (Diaz et al. 2016) . Seega, mida võib tunduda muutus meeleolu Twitter-salm võiks tegelikult olla ainult muutused, kes räägib igal hetkel.

Lisaks muutustele kes kasutab süsteemi, on ka muutusi, kuidas süsteemi kasutatakse. Näiteks ajal Occupy Gezi Park proteste Istanbul, Türgi 2013 meeleavaldajat muutunud kasutamisel hashtags kui protesti arenenud. Siin on, kuidas Zeynep Tufekci (2014) kirjeldas triivi, mida ta oli võimeline avastama, sest ta oli jälgides käitumist Twitter ja kohapeal:

"Mis juhtus oli see, et niipea, kui protest sai rinde, suur hulk inimesi. . . lõpetas abil hashtags välja juhtida tähelepanu uus nähtus. . .. Kuigi protesti jätkus ja isegi süvenedes hashtags vaibunud. Intervjuud näitasid seda kahel põhjusel. Esiteks, kui kõik teadsid teema, hashtag oli korraga üleliigsed ja raiskav iseloomust piiratud Twitter platvormi. Teiseks hashtags täheldati ainult kasulik märkamatult konkreetse teema, mitte rääkimise eest. "

Seega teadlased, kes uurisid protestid analüüsides tweets protesti seotud hashtags oleks tunnetus on häiritud, mis juhtub, sest see käitumuslikud triivi. Näiteks, nad võivad arvata, et arutelu protesti vähenenud kaua, enne kui see tegelikult vähenenud.

Kolmas selline triiv süsteemi triivi. Sel juhul ei ole inimesed muutuvad või nende käitumist vahetamine, kuid süsteem ise muutub. Näiteks ajas Facebook kasvanud piirangu pikkus staatuse uuendusi. Seega, ükskõik longituuduurimus staatuse uuendusi on tundlikud tingitud moonutused see muutus. Süsteem triiv on tihedalt seotud probleem nimega algoritmilise segavate mida me nüüd pöörduda.