បើកការហៅទូរស័ព្ទអាចឱ្យអ្នកស្វែងរកដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាដែលអ្នកអាចបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ប៉ុន្តែអ្នកមិនអាចដោះស្រាយដោយខ្លួនឯង។
នៅក្នុងទាំងអស់គម្រោងក្រុមហ៊ុន Netflix Inc បីរង្វាន់ហៅបើកចំហ, Foldit, Peer-to-ប៉ាតង់អ្នកស្រាវជ្រាវ-ចោទសំណួរនៃទម្រង់ជាក់លាក់សុំដំណោះស្រាយ, ហើយបន្ទាប់មកជ្រើសរើសយកដំណោះស្រាយល្អបំផុត។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវមិនបានសូម្បីតែចាំបាច់ត្រូវដឹងថាអ្នកជំនាញខាងការល្អបំផុតដើម្បីសួរហើយជួនកាលគំនិតល្អនេះបានមកពីកន្លែងដែលមិនរំពឹងទុក។
ឥឡូវខ្ញុំក៏អាចគូសបញ្ជាក់ពីភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗរវាងគម្រោងការហៅបើកចំហនិងគម្រោងគណនាមនុស្ស។ ទីមួយនៅក្នុងគម្រោងការបើកចំហរអ្នកស្រាវជ្រាវបញ្ជាក់គោលដៅមួយ (ឧទាហរណ៍ការទស្សន៍ទាយការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ខ្សែភាពយន្ត) ចំណែកឯការគណនារបស់មនុស្សអ្នកស្រាវជ្រាវបានបញ្ជាក់ពីមីក្រូហ្វូន (ឧទាហរណ៍ការចាត់ថ្នាក់កាឡាក់ស៊ី) ។ ទីពីរនៅក្នុងការបើកចំហរអ្នកស្រាវជ្រាវចង់បានការរួមចំណែកដ៏ល្អបំផុតដូចជាក្បួនដោះស្រាយល្អបំផុតសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ខ្សែភាពយន្តការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធថាមពលទាបបំផុតនៃប្រូតេអ៊ីនឬដុំដែលពាក់ព័ន្ធបំផុតនៃសិល្បៈពីមុន - មិនមែនប្រភេទនៃការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏សាមញ្ញមួយនៃទាំងអស់ ការចូលរួមចំណែក។
ដែលបានផ្តល់គំរូទូទៅសម្រាប់ការហៅបើកចំហនិងឧទាហរណ៍ទាំងបីនេះតើប្រភេទនៃបញ្ហាក្នុងការស្រាវជ្រាវសង្គមអាចមានលក្ខណៈសមរម្យសម្រាប់វិធីសាស្រ្តនេះដែរឬទេ? នៅចំណុចនេះខ្ញុំសូមទទួលស្គាល់ថាពុំទាន់មានឧទាហរណ៍ជោគជ័យជាច្រើននៅឡើយទេ (សម្រាប់ហេតុផលដែលខ្ញុំនឹងពន្យល់ក្នុងពេលបន្តិចទៀត) ។ នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃអាណាឡូកដោយផ្ទាល់មួយអាចស្រមៃថាការហៅបើកចំហរចនាប័ទ្មទៅប៉ាតង់ដែលត្រូវបានប្រើដោយអ្នកស្រាវជ្រាវប្រវត្តិសាស្រ្តស្វែងរកឯកសារដំបូងបំផុតដើម្បីនិយាយពីមនុស្សជាក់លាក់ឬគំនិត។ ដំណោះស្រាយការហៅបើកចំហរចំពោះប្រភេទនៃបញ្ហានេះអាចមានតម្លៃជាពិសេសប្រសិនបើឯកសារពាក់ព័ន្ធដែលមានសក្តានុពលមិនស្ថិតនៅក្នុងប័ណ្ណសារតែមួយទេប៉ុន្តែត្រូវបានចែកចាយយ៉ាងទូលំទូលាយ។
ជាទូទៅរដ្ឋាភិបាលនិងក្រុមហ៊ុនជាច្រើនមានបញ្ហាដែលអាចមានលទ្ធភាពក្នុងការបើកការហៅទូរស័ព្ទពីព្រោះការហៅបើកអាចបង្កើតក្បួនដោះស្រាយដែលអាចប្រើសម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណហើយការព្យាករណ៍ទាំងនេះអាចជាមគ្គុទ្ទេសក៍ដ៏សំខាន់សម្រាប់សកម្មភាព (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) ។ ឧទាហរណ៍ដូចជា Netflix ចង់ទស្សន៍ទាយចំណាត់ថ្នាក់លើខ្សែភាពយន្តរដ្ឋាភិបាលប្រហែលជាចង់ទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដូចជាភោជនីយដ្ឋានខ្លះទំនងជាមានការរំលោភបំពានលើលេខកូដសុខភាពដើម្បីបែងចែកធនធានអធិការកិច្ចអោយកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ ដោយសារតែបញ្ហានេះ Edward Glaeser និងសហការី (2016) បានប្រើប្រាស់ការបើកចំហដើម្បីជួយទីក្រុងបុស្តុនបូឌានព្យាករណ៍ពីការរំលោភបំពានលើអនាម័យនិងអនាម័យនៅក្នុងភោជនីយដ្ឋានដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពីការពិនិត្យ Yelp និងទិន្នន័យអធិការកិច្ចប្រវត្តិសាស្ត្រ។ ពួកគេបានប៉ាន់ប្រមាណថាគំរូព្យាករណ៍ដែលបានឈ្នះការហៅបើកចំហនឹងបង្កើនផលិតភាពរបស់អ្នកត្រួតពិនិត្យភោជនីយដ្ឋានប្រហែល 50% ។
បើកការហៅទូរស័ព្ទក៏អាចត្រូវបានគេប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបនិងសាកល្បងទ្រឹស្តី។ ឧទាហរណ៍ការសិក្សាគ្រួសារដែលងាយរងគ្រោះនិងការយល់ដឹងអំពីសុខុមាលភាពកុមារបានតាមដានកុមារប្រហែល 5.000 នាក់តាំងពីកំណើតនៅ 20 ទីក្រុងផ្សេងគ្នានៃសហរដ្ឋអាមេរិក (Reichman et al. 2001) ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យអំពីកុមារទាំងនេះគ្រួសាររបស់ពួកគេនិងបរិយាកាសទូលំទូលាយនៅពេលកំណើតនិងអាយុ 1, 3, 5, 9 និង 15 ឆ្នាំ។ ដោយបានផ្តល់ព័ត៌មានទាំងអស់អំពីកុមារទាំងនេះតើអ្នកស្រាវជ្រាវអាចទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដូចជានរណានឹងបញ្ចប់ការសិក្សាពីមហាវិទ្យាល័យ? ឬត្រូវបានបង្ហាញក្នុងវិធីមួយដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បន្ថែមចំពោះអ្នកស្រាវជ្រាវមួយចំនួនដែលទិន្នន័យនិងទ្រឹស្តីនឹងមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតក្នុងការទស្សន៍ទាយលទ្ធផលទាំងនេះ? ដោយសារគ្មានកុមារណាម្នាក់ក្នុងចំណោមកុមារទាំងនេះមានវ័យគ្រប់គ្រាន់ក្នុងការចូលរៀននៅមហាវិទ្យាល័យនេះជាការទស្សន៍ទាយដែលមើលទៅអនាគតពិតហើយមានយុទ្ធសាស្ត្រខុស ៗ គ្នាជាច្រើនដែលអ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើ។ អ្នកស្រាវជ្រាវដែលជឿជាក់ថាសង្កាត់ដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងការបង្កើតលទ្ធផលជីវិតអាចមានវិធីសាស្រ្តមួយខណៈអ្នកស្រាវជ្រាវដែលផ្តោតលើគ្រួសារអាចធ្វើអ្វីខុសគ្នាទាំងស្រុង។ វិធីសាស្រ្តណាមួយក្នុងចំណោមវិធីសាស្រ្តទាំងនេះនឹងដំណើរការល្អជាងមុន? យើងមិនដឹងទេហើយនៅក្នុងដំណើរការនៃការស្វែងយល់យើងអាចរៀនអ្វីមួយដែលសំខាន់អំពីគ្រួសារក្រុមគ្រួសារការអប់រំនិងវិសមភាពសង្គម។ លើសពីនេះទៀតការព្យាករណ៍ទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីណែនាំការប្រមូលទិន្នន័យនាពេលអនាគត។ ស្រមៃថាមាននិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានៅមហាវិទ្យាល័យមួយចំនួនតូចដែលមិនត្រូវបានគេព្យាករណ៍ថានឹងបញ្ចប់ការសិក្សាដោយម៉ូដែលណាមួយ។ ប្រជាពលរដ្ឋទាំងនេះគឺជាបេក្ខជនដ៏ល្អសម្រាប់តាមដានការសំភាសន៍គុណភាពនិងការសង្កេតជាតិសាសន៍។ ដូច្នេះនៅក្នុងប្រភេទនៃការហៅបើកចំហ, ការព្យាករនេះមិនមែនជាទីបញ្ចប់; ផ្ទុយទៅវិញពួកគេផ្តល់នូវវិធីថ្មីមួយដើម្បីប្រៀបធៀបបង្កើននិងរួមផ្សំគ្នានូវប្រពៃណីទ្រឹស្តីខុសៗគ្នា។ ប្រភេទនៃការហៅបើកចំហនេះគឺមិនជាក់លាក់ចំពោះការប្រើទិន្នន័យពីគ្រួសារដែលងាយរងគ្រោះនិងការសិក្សាសុខុមាលភាពកុមារដើម្បីទស្សន៍ទាយថានរណានឹងទៅរៀននៅមហាវិទ្យាល័យឡើយ។ វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដែលនឹងត្រូវបានប្រមូលនៅទីបំផុតនៅក្នុងទិន្នន័យទិន្នន័យតាមបណ្តោយណាមួយ។
ដូចខ្ញុំបានសរសេរនៅក្នុងផ្នែកនេះដែរមិនមានឧទាហរណ៍ជាច្រើននៃអ្នកស្រាវជ្រាវសង្គមដោយប្រើការហៅបើកចំហ។ ខ្ញុំគិតថានេះគឺដោយសារការហៅបើកចំហមិនសមស្របនឹងវិធីដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រសង្គមសួរសំណួររបស់ពួកគេ។ ត្រឡប់ទៅរង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix, អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តសង្គមជាធម្មតានឹងមិនសួរអំពីការទស្សន៍ទាយចំណង់ចំណូលចិត្ត; ផ្ទុយទៅវិញពួកគេនឹងសួរអំពីរបៀបនិងហេតុផលនៃចំណង់ចំណូលចិត្តវប្បធម៌ខុសគ្នាពីមនុស្សដែលមកពីថ្នាក់សង្គមផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍ Bourdieu (1987) ) ។ សំណួរបែប "របៀប" និង "ហេតុផល" បែបនេះមិននាំទៅរកដំណោះស្រាយដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បានយ៉ាងងាយស្រួលហើយដូច្នេះវាហាក់ដូចជាមិនសមស្របដើម្បីបើកការហៅទូរស័ព្ទ។ ដូច្ន្រះវាហាក់ដូចជាការបើកសវនាការបើកទូលាយគឺសមស្របសម្រ្រប់ ការទស្សន៍ទាយ សំណួរជាងសំណួរន្រ ការពន្យល់ ។ អ្នកទ្រឹស្តីថ្មីៗនេះបានអំពាវនាវដល់ពួកអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រសង្គមឱ្យពិចារណាឡើងវិញអំពីការបកស្រាយរវាងការពន្យល់និងការព្យាករណ៍ (Watts 2014) ។ ក្នុងនាមជាបន្ទាត់រវាងការព្យាករណ៍និងការពន្យល់មិនច្បាស់ខ្ញុំរំពឹងថាការបើកការហៅនឹងក្លាយជារឿងធម្មតាកាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវសង្គម។