2.3.1.3 Non-reaktive
Mjitting is folle minder kâns om te feroarjen gedrach yn grutte gegevens boarnen.
Ien útdaging fan sosjale ûndersyk is dat minsken kinne feroarje harren gedrach as se witte dat se wurde waarnommen troch ûndersikers. Sosjale wittenskippers algemien neame dit gedrach feroaring yn oanlieding fan ûndersiker mjitting reaktiviteit (Webb et al. 1966) . Ien aspekt fan grutte gegevens dy't in soad ûndersiker fine ta is dat dielnimmers binne oer it algemien net bewust dat harren gegevens wurde finzen nommen of se hawwe wurden sa wend oan dizze gegevens samling dat it net mear feroaret harren gedrach. Omdat se binne net-reaktive, dêrom, in protte boarnen fan grutte gegevens kinne brûkt wurde om te studearjen gedrach dat hat net west amendable nei krekte mjitting earder. Bygelyks, Stephens-Davidowitz (2014) brûkt it foarkommen fan rasistyske termen yn sykmasine fragen te mjitten rasiale animus yn ferskillende regio fan 'e Feriene Steaten. De net-reaktive en grut (sjoch foarige paragraaf) aard fan sykje gegevens ynskeakele mjittingen dat soe wêze dreech mei help fan oare metoaden, lykas ûndersiken.
Non-reaktiviteit, lykwols, net soargje dat dizze gegevens binne ien of oare wize in direkte wjerspegelje fan minsken syn gedrach of hâlding. Bygelyks, as ien respondint fertelde Newman et al. (2011) , 'It is net dat ik haw gjin problemen, ik bin krekt net nei't se op Facebook. "Mei oare wurden, ek al guon grutte gegevens boarnen binne net-reaktive, se binne net altyd frij fan sosjale winsklikheid bias , de oanstriid om minsken te wolle presintearje harsels yn 'e bêste mooglike manier. Fierder, as ik beskriuwe mear ûnder, dy gegevens boarnen wurde soms beynfloede troch de doelen fan platfoarm eigeners, in probleem neamd algorithmic confounding (beskreaun mear hjirûnder).
Hoewol't net-reaktiviteit is foardielich foar ûndersyk, folgjen minsken fan hâlden en dragen sûnder harren ynstimming en bewustwêzen ropt etyske soargen besprutsen hjirûnder en yn detail yn Haadstik 6. In publike backlash tsjin ferhege digitale tafersjoch koe liede grutte gegevens systemen te wurden mear reaktive oer tiid, en sterk soarch oer digitale tafersjoch koe sels liede in pear minsken te besykje te kiezen-út fan de grutte gegevens systemen folslein, tanimmende soargen oer net-representativity (beskreaun mear hjirûnder).
Dy trije goede eigenskippen fan grutte gegevens foar sosjale ûndersyk-grut, altyd-op, en net-reaktive-algemien ûntstien omdat dizze gegevens boarnen waarden net makke troch ûndersikers foar ûndersyk. No, ik keare nei de sân eigenskippen fan grutte gegevens boarnen dy't minne foar ûndersyk. Dy funksjes ek oanstriid te ûntstean omdat dizze gegevens waard net makke troch ûndersikers foar ûndersyk.
