2.5 Ondorioa
Big Datu da nonahi, baina, eta beste gizarte-ikerkuntzarako datuak behaketa forma erabiliz zaila da. Nire esperientzia ez bat ez free lunch ikerketarako jabetza antzeko zerbait da: zuk ez bada laneko datuak biltzeko asko jarri, orduan seguruenik ari zaren lana zure datuak aztertuz asko edo pentsatzen jarri behar joan zer galdera interesgarria da datuen eskatu. Oinarritutako kapitulu honetako ideia on, badirela hiru modu nagusi duten big datuak iturri ikerketa sozialerako baliotsua izango dela uste dut:
- enpirikoki iragarpen teoriko lehian arteko esleitzeko. Lan mota honen adibide dira, besteak Farber (2015) (New York Taxi-gidariak) eta King, Pan, and Roberts (2013) (Txinan Zentsura)
- politika nowcasting bidez hobetu social neurketa. Lan mota honen adibide bat da Ginsberg et al. (2009) (Google Gripearen joerak).
- esperimentu natural eta datozen kausala eraginak zenbatesteko. Lana. Mota honetako adibideak Mas and Moretti (2009) (peer produktibitatea ondorioak) eta Einav et al. (2015) (hasierako prezioa eragina enkanteak on eBay at).
ikerketa sozialetan askok galdera garrantzitsu hiru hauetako bat bezala adierazi daiteke. Hala ere, planteamendu horiek, oro har eskatzen ikertzaile asko ekartzea datuei. Zer egiten Farber (2015) interesgarri neurketa motibazio teoriko da. motibazio teoriko honek datuak kanpotik dator. Horrela, direnek ikerketa galdera-mota batzuk eskatuz ona da, big datuak iturri oso emankorra izan daiteke.
Azkenik, teoria-bultzatutako ikerketa enpirikoa (horrek du kapitulu honetako ardatza) baino, gidoia irauli ahal izango dugu eta enpirikoki bultzatutako teorizazio sortzeko. Hori da, enpirikoa hechos, ereduak, eta puzzleak metaketa ibili bidez, teoria berriak eraiki ahal izango dugu.
Alternatiba, datu-lehenengo teoria planteamendu hau ez da berria, eta hura izan zen gehien indarrez artikulatzen Glaser and Strauss (1967) bere oinarrituak teoria deialdi batera. Datu-lehen hurbilketa hau, ordea, ez du esan nahi "teoria amaieran," gisa erreklamatu du aro digitalean ikerketa inguruan kazetaritza askoz arabera (Anderson 2008) . Izan ere, datu-ingurunean egindako aldaketak, re-oreka teoria eta datuak arteko harremana ere espero behar dugu. Mundu bat non datu bilketa garestia zen horretan, zentzuzkoa da teoriak iradokitzen gehien erabilgarria izango da, datuak soilik bildu. Baina, mundu bat non datu kopuru izugarriak dira dagoeneko doan eskuragarri ere, zentzuzkoa da datu-lehen hurbilketa bat ere proba (Goldberg 2015) .
Kapitulu honetan ikusi dugun bezala, ikertzaile asko ikas daiteke, jendeak ikusteko moduan. hurrengo hiru kapituluetan, egingo da, gero eta gauza desberdinak nola ikasi ahal izango dugu, gure datu bilketa neurrira badugu eta elkarreragin jende gehiago zuzenean eskatuz galderak (3. kapitulua), esperimentuak exekutatzen (4. kapitulua), eta baita horiek inplikatuz arabera deskribatuko dut ikerketa prozesuan zuzenean (5. kapitulua).
