2.4.1 დათვლა რამ

Simple დათვლა შეიძლება იყოს საინტერესო, თუ გავაერთიანებთ კარგი კითხვა კარგი მონაცემები.

მიუხედავად იმისა, რომ ისეთი დახვეწილი sounding ენაზე, უამრავი სოციალური კვლევა ნამდვილად იმედი რამ. წლის ასაკში დიდი მონაცემები, მკვლევარები შეიძლება ითვლიან მეტი, ვიდრე ოდესმე, მაგრამ ეს სულაც არ ნიშნავს იმას, რომ კვლევა ორიენტირებული უნდა იყოს იმედი უფრო და უფრო მეტი პერსონალი. სამაგიეროდ, თუ ჩვენ ვაპირებთ, რომ გავაკეთოთ კარგი კვლევა დიდი მონაცემები, ჩვენ უნდა ვთხოვოთ: რა რამ ღირს იმედი? ეს შეიძლება, როგორც ჩანს, როგორც სრულიად სუბიექტური საკითხია, მაგრამ არსებობს გარკვეული ზოგადი ნიმუშები.

ხშირად სტუდენტები მოტივაცია მათი დათვლა კვლევის განაცხადა: მე ვაპირებ იმედი, რომ რაღაც არავის დათვლილი ადრე. მაგალითად, სტუდენტი, შეიძლება ითქვას, ბევრი ადამიანი არ სწავლობდა მიგრანტების და ბევრი ადამიანი სწავლობდა ტყუპი, მაგრამ არ არის შესწავლილი მიგრანტების ტყუპი. მოტივაციის არარსებობა, ჩვეულებრივ, არ გამოიწვიოს კარგი კვლევა. რა თქმა უნდა, არ შეიძლება იყოს კარგი მიზეზი, რათა შეისწავლოს მიგრანტების twins, მაგრამ ფაქტია, რომ ისინი არ სწავლობდა, სანამ არ ნიშნავს, რომ ისინი უნდა სწავლობდნენ ახლა. არავის დათვლილი ხმების თემა ხალიჩა ჩემს ოფისში, მაგრამ ეს ავტომატურად არ ნიშნავს იმას, რომ ეს იქნება კარგი კვლევითი პროექტი. მოტივაციის არარსებობა სახის როგორც ამბობდა: სახეს, ხვრელი იქ, და მე ვაპირებ შრომაა შეავსოთ იგი. თუმცა, არ არის ყველა ხვრელი უნდა შეივსოს.

იმის ნაცვლად, რომ მოტივაციის არარსებობით, მე ვფიქრობ, რომ იმედი იწვევს კარგი კვლევა ორ სიტუაციაში, როდესაც კვლევა საინტერესო და მნიშვნელოვანი (ან იდეალურად ორივე). მაგალითად, საზომი უმუშევრობის მნიშვნელოვანია, რადგან ეს არის მაჩვენებელი ეკონომიკის, რომელიც მართავს პოლიტიკაზე. საერთოდ, აქვს საკმაოდ კარგი გაგებით რა არის მნიშვნელოვანი. ასე რომ, დარჩენილ ნაწილში, მე ვაპირებ უზრუნველყოფს სამი მაგალითები, სადაც დათვლის საინტერესოა. ყოველ შემთხვევაში, მკვლევარები არ ჩავთვლით haphazardly, არამედ ისინი დათვლის ძალიან კონკრეტული პარამეტრების, რომელიც გამოვლინდა მნიშვნელოვანი insights შევიდა უფრო ზოგადი იდეები, თუ როგორ სოციალური სისტემების მუშაობას. სხვა სიტყვებით, ბევრი ის, რაც ამ კონკრეტულ დათვლის წვრთნები საინტერესო ის არის, არ არის მონაცემები თავისთავად, მოდის ეს უფრო ზოგადი იდეები.

ქვემოთ მე წარმოადგინოს სამი მაგალითები: 1) სამუშაო ქცევის ტაქსის მძღოლებს New York (სექცია 2.4.1.1), 2) მეგობრობისათვის ფორმირების სტუდენტები (სექცია 2.4.1.2) და 3) სოციალური მედია ცენზურის ქცევის ჩინეთის მთავრობა (სექცია 2.4.1.3). რა ეს მაგალითები გაუზიაროს არის, რომ ისინი აჩვენებს, რომ იმედი დიდი მონაცემები შეიძლება გამოყენებული იქნას, რათა გამოსცადოს თეორიული წინასწარმეტყველება. ზოგიერთ შემთხვევაში, დიდი მონაცემთა წყაროებს, საშუალებას გაძლევთ ამის გაკეთება დათვლის შედარებით პირდაპირ (როგორც იმ შემთხვევაში, New York ტაქსი). სხვა შემთხვევაში, მკვლევარები უნდა გაუმკლავდეთ დაუსრულებლობის შერწყმის მონაცემთა ერთად და Operationalizing თეორიული კონსტრუქტი (როგორც იმ შემთხვევაში, მეგობრობის ჩამოყალიბება); და ზოგიერთ შემთხვევაში მკვლევარები უნდა შეაგროვოს საკუთარი დაკვირვების მონაცემები (როგორც იმ შემთხვევაში, სოციალური მედიის ცენზურა). როგორც იმედი მაქვს, ეს მაგალითები გვიჩვენებს, მკვლევარები, რომელთაც შეუძლიათ ვთხოვო საინტერესო კითხვები, დიდი მონაცემები ფლობს დიდ.