5.3.4 Mmechi
Open oku ka ọtụtụ ndị ọkachamara na-abụghị ndị ọkachamara na-gwa Abigel nsogbu ebe ngwọta na-adị mfe iji lelee karịa n'ịwa.
Atọ a niile oghe oku na-aga oru ngo-Netflix Nrite, Foldit, ọgbọ na-Patent-eme nnyocha jụrụ ajụjụ nke a kpọmkwem ụdị,-achọ ihe ngwọta, wee họrọ nke kacha mma ngwọta. The eme nnyocha emeghị ọbụna mkpa ka ị mara ihe kasị mma ọkachamara na-arịọ, na mgbe ụfọdụ ndị ezi echiche si na-atụghị anya ebe.
Ugbu a, m nwekwara ike mata abụọ dị mkpa iche n'etiti emeghe oku na-aga oru na mmadụ mgbakọ oru ngo. Akpa, na-emeghe oku na-aga oru ngo na-eme nchọpụta ezipụta a mgbaru ọsọ (eg, ịkọ nkiri Anyela) ebe mmadụ mgbakọ ndị nnyocha ezipụta a Micro-ọrụ (eg, edida a galaxy). Nke abụọ, na-emeghe oku na-eme nnyocha chọrọ ihe kasị mma onyinye-kacha mma algọridim maka ịkọ nkiri Anyela, nke kasị ala-ume nhazi nke a protein, ma ọ bụ ihe ndị kasị mkpa mpempe tupu art-ọ bụghị ụdị ụfọdụ nke dị mfe Nchikota niile nke onyinye.
Nyere n'ozuzu na atụrụ nke na-emeghe oku na ndị a ihe atụ atọ, olee ụdị ihe nsogbu na-elekọta mmadụ nnyocha pụrụ ịbụ kwesịrị ekwesị ka a na-? N'oge a, m ga-ekweta na e nwere enwebeghị ọtụtụ ihe ịga nke ọma atụ ma (n'ihi ihe nke m na-akọwa na a oge). Na okwu nke kpọmkwem analogues, otu nwere ike iche na a ọgbọ na-Patent style oru ngo-eji a akụkọ ihe mere eme na-eme nchọpụta na-achọ ihe mbụ akwụkwọ banyere otu onye ma ọ bụ echiche. Na-emeghe oku obibia ụdị ihe a nwere ike ịbụ bara uru karịsịa mgbe mkpa akwụkwọ na-adịghị anakọtara ke otu Archive ma na-ekesa.
More n'ozuzu, ọtụtụ ndị ọchịchị nwere nsogbu ndị nwere ike ịbụ amenable na-emeghe oku n'ihi na ha bụ banyere eke amụma na ike ga-eji na-eduzi edinam (Kleinberg et al. 2015) . Dị ka ihe atụ, dị nnọọ ka Netflix chọrọ ịkọ ratings on fim, ọchịchị nwere ike chọrọ ịkọ a ga esi otú ahụ dị ka nke ụlọ oriri na ọṅụṅụ yikarịrị ka nwere ike koodu imebi iji igbunye nnyocha ego ọzọ rụọ ọrụ nke ọma. Akpali ụdị ihe a, Glaeser et al. (2016) na-eji na-emeghe oku na-aga na-enyere ndị City of Boston ịkọ ụlọ oriri na ọṅụṅụ ọcha na ịdị ọcha na idebe ihe ọcha imebi dabeere na data site na Yelp reviews na akụkọ ihe mere eme nnyocha data. Glaeser na ndị ọrụ ibe eme atụmatụ na e amụma nlereanya na merie ndị emeghe oku na-aga ga-melite arụpụtaghị ihe nke ụlọ oriri na ọṅụṅụ nlekọta site banyere 50%. Ulo oru na-enwe nsogbu na a yiri ihe owuwu ndị dị otú ahụ dị ka ịkọ ahịa churn (Provost and Fawcett 2013) .
N'ikpeazụ, na mgbakwunye na-emeghe oku na-agụnye a ga esi na-ama mere na a akpan akpan data set (eg, ịkọ ahụ ike koodu imebi site na iji data na n'oge gara aga ahụ ike koodu imebi), onye pụrụ iche ịkọ a ga esi na-emebeghị n'ihi na onye ọ bụla na dataset . Dị ka ihe atụ, ndị na-emebi emebi Ezinụlọ na Child wellbeing Ọmụmụ esoro banyere 5,000 ụmụ kemgbe a mụrụ na 20 dị iche iche US obodo (Reichman et al. 2001) . Researchers anakọtara data banyere ụmụaka ndị a, ezinụlọ ha, na ha nabatara umu gburugburu ebe obibi na nwa na mgbe afọ 1, 3, 5, 9, na 15. Nyere niile ozi banyere ụmụaka ndị a, otú ọma nwere ike nchọpụta na-ekwu ga esi otú ahụ dị ka onye ga-agụcha si na mahadum? Ma ọ bụ, kwuru n'ụzọ na-ga-abụ ihe na-akpali mmasị ọtụtụ ndị na-eme nnyocha, nke data na nchepụta echiche ga-kasị dị irè ịkọ ndị a ga esi? Ebe ọ bụ na ọ dịghị onye n'ime ụmụ ndị a nwere ugbu a toruru ịga mahadum, nke a ga-a ezi na-atụ-na-achọ amụma na e nwere ọtụtụ dị iche iche na azum na-eme nnyocha nwere ike jiri. A na-eme nchọpụta na-ekwere na agbata dị oké egwu n'ịkpụzi ndụ a ga esi na-akpọrọ otu obibia mgbe a na-eme nchọpụta na-elekwasị anya ezinụlọ nwere ike ime ihe dị iche iche. Nke n'ime ihe ndị a ga-arụ ọrụ ka mma? Anyị amaghị, na na usoro si amata na anyị nwere ike ịmụta ihe dị mkpa banyere ezinụlọ, agbata, agụmakwụkwọ, na-elekọta mmadụ inequality. Ọzọkwa, ndị a amụma wee eji eduzi n'ọdịnihu data collection. Were ya na e nwere ndị a ole na ole nke mahadum a na-atụghị gụọ akwụkwọ ọ bụla nke ụdị; a ndị mmadụ ga-abụ ezigbo aga ime ndị na-elu qualitative ajụjụ ọnụ na ethnographic chọpụtara. N'ihi ya, a na ụdị na-emeghe oku na-aga, ndị amụma na-bụghị ọgwụgwụ; kama, ha na-enye a ụzọ ọhụrụ-atụnyere, ọgaranya, na ikpokọta dị iche iche n'ọnụ omenala. Nke a na ụdị na-emeghe oku na-aga adịghị kpọmkwem ka eji data site na-emebi emebi Ezinụlọ ịkọ nke ga na mahadum; ọ nwere ike ji mee ihe ịkọ ihe ọ bụla esi na ya pụta nke ga-emecha-anakọtara ọ bụla longitudinal-elekọta mmadụ data set.
Dị ka m dere ná mmalite nkebi a, e enwebeghị ọtụtụ ihe atụ nke na-elekọta mmadụ na-eme nnyocha iji na-emeghe oku. Echere m na nke a bụ n'ihi na na-emeghe oku mma ruru eru ka ụzọ ahụ na-elekọta mmadụ ọkà mmụta sayensị a na-ede ha ajụjụ. -Alọghachi Netflix Nrite, na-elekọta mmadụ ọkà mmụta sayensị na-agaghị na-emekarị na-ajụ banyere ịkọ ndị na-amasị, ha na-ajụ banyere otú ihe mere omenala ndị na-amasị dị iche ndị mmadụ si dị iche iche na-elekọta mmadụ na klas (Bourdieu 1987) . Ndị dị otú ahụ "otú" na "ihe mere" ajụjụ ahụ adịghị eduga anyị mfe iji nyochaa ngwọta, ya mere iyi anaghị eme nke ọma kwesịrị ekwesị na-emeghe oku. N'ihi ya, ọ na-egosi na-emeghe oku nwere ihe amenable ka ajụjụ nke amụma karịa ajụjụ nke nkọwa; n'ihi na ihe na iche n'etiti amụma na nkọwa ahụ Breiman (2001) . -Adịbeghị anya theorists Otú ọ dị, ndị na-akpọ na-elekọta mmadụ ọkà mmụta sayensị iji tụleghachi ihe dichotomy n'etiti nkọwa na amụma (Watts 2014) . Dị ka ókè dị n'etiti amụma na nkọwa blurs, m na-atụ anya na-emeghe n'asọmpi ga-aghọwanye nkịtị na-elekọta mmadụ na sayensị.
