2.4.1 गिनती बातों

अगर आप अच्छा डेटा के साथ एक अच्छा सवाल गठबंधन सरल गिनती दिलचस्प हो सकता है।

हालांकि यह परिष्कृत लग भाषा में लिखी है, सामाजिक अनुसंधान के बहुत सारे सच सिर्फ बातें की गिनती है। बड़े डेटा के युग में, शोधकर्ताओं ने पहले से कहीं अधिक भरोसा कर सकते हैं, लेकिन स्वचालित रूप से मतलब यह नहीं है कि अनुसंधान में अधिक से अधिक सामान की गिनती पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए। क्या बातें की गिनती के लायक हैं: इसके बजाय, अगर हम बड़े डेटा के साथ अच्छे शोध करने के लिए जा रहे हैं, हम पूछने की जरूरत है? यह एक पूरी तरह से व्यक्तिपरक बात की तरह लग सकता है, लेकिन वहाँ कुछ सामान्य पैटर्न हैं।

मैं कुछ है कि कोई भी पहले कभी गिना गया है गिनती करने के लिए जा रहा हूँ: अक्सर छात्रों कह कर उनकी गिनती अनुसंधान प्रेरित करते हैं। उदाहरण के लिए, एक छात्र का कहना है कि हो सकता है, कई लोगों को प्रवासियों का अध्ययन किया है और कई लोगों के जुड़वा बच्चों का अध्ययन किया है, लेकिन कोई भी प्रवासी जुड़वां बच्चों का अध्ययन किया गया है। अनुपस्थिति से प्रेरणा आमतौर पर अच्छा अनुसंधान करने के लिए नेतृत्व नहीं करता है। बेशक, वहाँ प्रवासी जुड़वाँ अध्ययन करने के लिए अच्छा कारण हो सकता है, लेकिन तथ्य यह है कि वे पहले से अध्ययन नहीं किया मतलब यह नहीं है कि वे अब अध्ययन किया जाना चाहिए। कोई भी कभी भी अपने कार्यालय में कालीन पर धागे की संख्या गिना गया है, लेकिन लगता है कि स्वचालित रूप से मतलब नहीं है कि यह एक अच्छा शोध परियोजना होगी। अनुपस्थिति से प्रेरणा तरह का कह की तरह है: देखो, वहाँ एक छेद है वहाँ पर, और मैं बहुत मेहनत से काम करने के लिए इसे भरने के लिए जा रहा हूँ। लेकिन नहीं, हर छेद भरे जाने की जरूरत है।

इसके बजाय अनुपस्थिति से प्रेरित है, मैं दो स्थितियों में अच्छा शोध करने के लिए सुराग गिनती है कि, जब अनुसंधान (या आदर्श दोनों) दिलचस्प या महत्वपूर्ण है लगता है। उदाहरण के लिए, बेरोजगारी की दर को मापने के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अर्थव्यवस्था है कि नीतिगत फैसले ड्राइव का सूचक में है। आम तौर पर, लोगों को क्या महत्वपूर्ण है की एक बहुत अच्छी समझ है। तो, इस धारा के बाकी हिस्सों में, मैं तीन उदाहरण हैं, जहां उनकी गिनती के लिए दिलचस्प है प्रदान करने के लिए जा रहा हूँ। प्रत्येक मामले में, शोधकर्ताओं संयोग की गिनती नहीं थे, बल्कि वे बहुत खास सेटिंग्स है कि कैसे सामाजिक व्यवस्था काम के बारे में और अधिक सामान्य विचारों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि पता चला में भरोसा कर रहे थे। दूसरे शब्दों में, क्या इन विशेष गिनती अभ्यास रोचक बनाता है की एक बहुत कुछ नहीं है डेटा अपने आप में, यह इन अधिक सामान्य विचारों से आता है।

1) टैक्सी ड्राइवरों न्यू यॉर्क में काम कर व्यवहार (धारा 2.4.1.1), 2) दोस्ती चीनी सरकार के छात्रों (धारा 2.4.1.2 द्वारा गठन) और 3) सामाजिक मीडिया सेंसरशिप व्यवहार: नीचे मैं पर तीन उदाहरण पेश करेंगे (धारा 2.4.1.3)। क्या इन उदाहरणों का हिस्सा वे सब चलता है कि बड़े डेटा गिनती सैद्धांतिक भविष्यवाणियों का परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। कुछ मामलों में, बड़ा डेटा स्रोतों अपेक्षाकृत सीधे इस गिनती करने के लिए (न्यू यॉर्क में टैक्सियों के मामले में) के रूप में कर सकें। अन्य मामलों में, शोधकर्ताओं डेटा एक साथ और परिचालन सैद्धांतिक निर्माणों विलय (दोस्ती के गठन के मामले में) द्वारा अपूर्णता से निपटने के लिए की आवश्यकता होगी; और कुछ मामलों में शोधकर्ताओं ने अपने अवलोकन डेटा (सामाजिक मीडिया सेंसरशिप के मामले में) के रूप में लेने की आवश्यकता होगी। मुझे आशा है कि जैसा कि इन उदाहरणों से पता चलता है, शोधकर्ताओं दिलचस्प सवाल पूछने के लिए सक्षम हैं, जो के लिए, बड़ा डेटा महान वादा रखती है।