2.5 Encam
Çavkaniyên mezin yên her derê ne, lê ji wan re ji bo lêkolîna sosyal dibe. Di ezmûnê min de, tiştek wekî "xwarina bêpere ne" ye, ji bo daneyên danûstendinê: Heke hûn di gelek karan de pêk bikin, hingê hûn dibe ku hûn bi gelemperî dixebitin ku di vê derê de bifikirin û analîz bikin.
Çavkaniyên daneyên mezin ên îro-û û dibe ku sibê-ê dê 10 taybetmendiyên me hene. Wê van giştî bi gelemperî ne (but herdem her tim) alîkarî ji bo lêkolînê: mezin, her dem, û nerektîf. Ew bi gelemperî ne (lê her tim ne) pirsgirêkek ji bo lêkolînê: neheqîn, neheqdar, nerazîbûn, sektor, algorîtmîkî tengahî, qeşandî, û hestyar in. Gelek van van taybetmendiyên dawîn diqewiminin ji ber çavkaniyên daneyên mezin ên ji bo armanca lêkolînê ve nehat afirandin.
Li ser vê yekê de li gorî vê fikrên, ez difikirim ku sê rêbaz hene hene ku çavkaniyên daneyên mezin ên dê lêkolîner a civakî be. Pêşîn, ew dikarin lêkolînvanan bikin ku di navbera pêşbaziyên pêşerojên teorîkî de biryar bikin. Nimûneyên vî rengî karê vî rengî Farber (2015) (Dîreyên Taxî yên Nû Yorkê) û King, Pan, and Roberts (2013) (Censorship in China). Ya duyemîn, çavkaniyên daneyên mezin ên dikarin ji hêla polîtîkayên nû ve çêbikin. Wek mînakek vî rengî Ginsberg et al. (2009) (Google Flu Trends). Di dawiyê de, çavkaniyên çavkaniyên mezin ên mezin dikarin lêkolînvanan nirxên sedemên bêyî bê tecrûbeyên xweş bikin. Nimûneyên vê vî rengî Mas and Moretti (2009) (bandorên li ser hilberîneriyê) û Einav et al. (2015) (bandora nirxa destpêka li ser auctionsê li eBay). Her yek ji van nêzîkan, lê dibe ku ji bo lêkolîneran hewce dike ku ji bo danûstandinên pirrjimar bike, wekî nirxandina hejmarek girîng e ku hejmarek girîng e an hejmarên du hebên ku pêşniyarên pêşbaziyê dikin. Ji ber vê yekê, ez difikirim ku riya herî baş e ku çavkaniyên çavkaniya mezin çi dikî ye ku ew dikarin lêkolînerên alîkarî yên ku dikarin pirsên balkêş û girîng ên girîng bipirsin.
Berî dawiyê, ez difikirim ku ew girîng e ku çavkaniyên daneyên mezin ên li ser pêwendiya di navbera daneyên teoriyê de girîng e. Heta niha, vê beşê nêzîktêra bîravê tête girtin-lêkolînek hestyarî. Lê çavkaniyên çavkaniyên mezin jî herweha lêkolînerên ku ji hêla teorîk veguherînek hestyar dikin bikin. Ew e ku, ji berhevkirina hişyariyên rastîn, nimûne û pirtûkan, lêkolîner dikarin dikarin teorên nû ava bikin. Ev alternatîf, danûstandinên pêşîn bi pêşniyazek nû nîne, û ew bi hêza berbiçav ya bi Barney Glaser û Anselm Strauss (1967) bi navê teoriya xwezayî . Lêbelê ev data-yekem yekem, "nirxa nirxa", wekî çend rojnamegeriyê dora lêkolînê di temenê dîjîtal (Anderson 2008) . Belê, wekî danûstandinên hawirdora guhartin, divê em hêviya hevkariya di têkiliya daneyên û teoriyê de hêvî bikin. Di cîhanê de ku dahatkirina daneyên giran bû, ew wateya ku tenê tenê daneyên ku komîteyên ku pêşniyar dike dê herî baş be. Lê, di cîhanê de ku gelek derheqê daneyên berfireh ji bo azadiyê ye, ew têgihîştin ku ew di heman demê de -verek yekem (Goldberg 2015) hewl bikin.
Wekî ku ez di vê beşê de nîşanî min, lêkolîner dikarin bi mirovên xwe dikim gelek fêr bibin. Di sê beşan de, ez ê bizanibim ka em çiqas zêdetir digelhev û tiştên cûda bibînin, eger em digel daneyên me danîn û bi gelan bi rasterast bi wan pirsî bipirsin (beşa 3), tecrûbeyên berbiçav (çarçoveya 4), û heta ku di wan de di pêvajoya lêkolînê de rasterast (beşa 5).
