2.3.1.3 Ոչ ռեակտիվ
Չափում է շատ ավելի քիչ հավանական է, որ փոխել վարքագիծը խոշոր տվյալների աղբյուրները.
Մեկը մարտահրավերը սոցիալական հետազոտությունների այն է, որ մարդիկ կարող են փոխել իրենց վարքը, երբ նրանք գիտեն, որ իրենք են նկատվում, ըստ հետազոտողների. Հասարակագետները, ընդհանուր առմամբ, զանգահարեք այս վարքագծի փոփոխության պատասխան հետազոտող չափման հակազդման (Webb et al. 1966) . Մի կողմը մեծ տվյալների, որ շատերը հետազոտող գտնում խոստանալով, այն է, որ մասնակիցներն են, ընդհանուր առմամբ, չեն գիտակցում, որ իրենց տվյալները են գրավել, կամ նրանք այնքան սովոր է այս տվյալների հավաքագրման, որ այն այլեւս չի փոխում իրենց վարքագիծը. Քանի որ նրանք ոչ ռեակտիվ, հետեւաբար, շատ աղբյուրներ մեծ տվյալները կարող են օգտագործվել է ուսումնասիրել պահվածքը, որը չի ուղղելի ճշգրիտ չափումներ նախկինում: Օրինակ, Stephens-Davidowitz (2014) , որն օգտագործվում է տարածվածությունը ռասիստական պայմանների որոնման հարցումների է չափել ռասայական թշնամություն տարբեր շրջաններում Միացյալ Նահանգներում. Ոչ-ռեակտիվ եւ մեծ (տես նախորդ բաժինը) բնույթը որոնողական տվյալներով միացված չափագրումներ, որոնք դժվար կլինի, օգտագործելով այլ մեթոդներ, ինչպիսիք են հարցումների:
Ոչ Reactivity, սակայն, չի ապահովել, որ այդ տվյալներն են ինչ - որ կերպ ուղղակի արտացոլում են մարդկանց վարքագծի կամ վերաբերմունքի. Օրինակ, քանի որ մեկ պատասխանող պատմեց Newman et al. (2011) , «Դա չի նշանակում, որ ես չեմ խնդիրներ ունեն, ես պարզապես չեմ դնում նրանց վրա Facebook- ում»: Այլ կերպ ասած, թեեւ որոշ խոշոր տվյալների աղբյուրները ոչ ռեակտիվ, որ նրանք միշտ չէ, որ ազատ սոցիալական ցանկալիությունը կողմնակալության , միտումը, որ մարդիկ ցանկանում են ներկայացնել իրենց լավագույն կերպ. Բացի այդ, քանի որ ես պետք է նկարագրել, ավելի ցածր, այդ տվյալների աղբյուրները երբեմն ազդել են նպատակներից հարթակ սեփականատերերի, մի խնդիր է, որը կոչվում ալգորիթմական զարմանալի (նկարագրված է ավելի ցածր):
Չնայած նրան, որ ոչ-հակազդման ձեռնտու հետազոտության համար, հետեւել մարդկանց վարքը առանց իրենց համաձայնության եւ իրազեկման բարձրացնում էթիկական մտահոգությունները քննարկել ստորեւ եւ մանրամասնորեն Գլուխ 6. Հասարակական backlash դեմ ավելացել թվային հսկողության կարող է հանգեցնել մեծ տվյալների համակարգերը դարձել են ավելի ռեակտիվ ժամանակի ընթացքում, եւ ուժեղ մտահոգություն թվային հսկողության նույնիսկ կարող է հանգեցնել որոշ մարդկանց փորձել է հեռացնել դուրս գալ մեծ տվյալների համակարգերի ամբողջությամբ, աճող մտահոգությունը ոչ-ներկայացուցչականության (նկարագրված է ավելի ստորեւ):
Այս երեք լավ հատկությունները մեծ տվյալների սոցիալական հետազոտությունների մեծ, մշտապես, եւ ոչ ռեակտիվ, ընդհանուր առմամբ, առաջանում են այն պատճառով, որ այդ տվյալների աղբյուրները չեն ստեղծվում հետազոտողների հետազոտության. Այժմ, ես դիմել յոթ հատկությունների մեծ տվյալների աղբյուրների, որոնք վատ է հետազոտության. Այդ հատկանիշները նաեւ հակված են առաջանում, քանի որ այս տվյալները չի ստեղծվել հետազոտողների համար հետազոտության.
