2.3.2.3 ທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຕາງຫນ້າ
ສອງແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຕາງຫນ້າແມ່ນປະຊາກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຮູບແບບການນໍາໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄດ້ຄອງລະບົບໃນສອງວິທີຕົ້ນຕໍ. ນີ້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາສໍາລັບປະເພດຂອງການວິເຄາະທັງຫມົດ, ແຕ່ສໍາລັບການວິເຄາະບາງຄົນອາດເປັນຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ສໍາຄັນ.
ເປັນແຫຼ່ງທໍາອິດຂອງອະຄະຕິເປັນລະບົບທີ່ປະຊາຊົນຈັບແມ່ນປົກກະຕິບໍ່ເປັນຈັກກະວານທີ່ສົມບູນຂອງທັງຫມົດປະຊາຊົນຫຼືເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສຸ່ມຈາກປະຊາກອນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ອາເມລິກາກ່ຽວກັບ Twitter ແມ່ນບໍ່ເປັນການສຸ່ມຕົວຢ່າງອາເມລິກາ (Hargittai 2015) . ແຫຼ່ງທີ່ມາຄັ້ງທີສອງຂອງອະຄະຕິເປັນລະບົບທີ່ລະບົບການຫຼາຍຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເກັບກໍາການປະຕິບັດ, ແລະບາງຄົນປະກອບສ່ວນປະຕິບັດຫລາຍກ່ວາຄົນອື່ນ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ບາງຄົນກ່ຽວກັບ Twitter ປະກອບສ່ວນຫຼາຍຮ້ອຍຄົນຂອງທະວີເວລາຫຼາຍກ່ວາຄົນອື່ນ. ເພາະສະນັ້ນ, ກອງປະຊຸມກ່ຽວກັບເວທີການສະເພາະສາມາດເຄີຍຫຼາຍກວ່າສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຂອງກຸ່ມຍ່ອຍທີ່ແນ່ນອນກ່ວາເວທີການຕົວຂອງມັນເອງ.
ຕາມປົກກະຕິນັກຄົ້ນຄວ້າຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້ຈັກຫຼາຍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າມີ. ແຕ່ວ່າ, ໄດ້ຮັບການລັກສະນະທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຕາງຫນ້າຂອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ມັນຈະເປັນການຍັງພິກແນວຄິດຂອງທ່ານ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານບໍ່ມີ. ນີ້ແມ່ນເປັນຄວາມຈິງໂດຍສະເພາະແມ່ນໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານບໍ່ມີມີລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈາກຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານມີ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າຫາກວ່າທ່ານມີການບັນທຶກການໂທຈາກບໍລິສັດໂທລະສັບມືຖືໃນບັນດາປະເທດພັດທະນາ, ທ່ານຄວນຄິດວ່າບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການປະຊາຊົນໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບປະຊາຊົນຜູ້ທີ່ອາດຈະເປັນຜູ້ທຸກຍາກເກີນໄປທີ່ຈະເປັນເຈົ້າຂອງໂທລະສັບມືຖື. ນອກຈາກນັ້ນ, ໃນບົດທີ 3, ພວກເຮົາຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບວິທີນ້ໍາສາມາດເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ດີກວ່າຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຕາງຫນ້າ.
