2.2 နဲ့ Big ဒေတာ

ကြီးမားတဲ့ data တွေကိုသုတေသနပြုချက်ထက်အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အစိုးရတွေကအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးနှင့်စုဆောင်းကောက်ယူကြပါတယ်။ သုတေသနအတွက်ဒီဒေတာကိုသုံးပြီး, ဒါကြောင့်, repurposing လိုအပ်သည်။

လူမှုရေးသုတေသနတစ်ခုစံပြမြင်ကွင်းသိပ္ပံပညာရှင်စိတ်ကူးတစ်ခုရှိခြင်းနှင့်ထိုစိတ်ကူးကိုစမ်းသပ်ဖို့ဒေတာစုဆောင်းစိတ်ကူးပုံဖော်သည်။ သုတေသနဒီစတိုင်သုတေသနလုပ်ငန်းမေးခွန်းနှင့်အချက်အလက်အကြားတစ်ဦးတင်းကျပ်စွာမထိုက်မတန်မှဦးဆောင်ပေမယ့်တစ်ဦးချင်းသုတေသီမကြာခဏထိုကဲ့သို့သော, ကြီးမားကြွယ်ဝသော, နှင့်တစ်နိုင်ငံလုံး-ကိုယ်စားလှယ် data ကဲ့သို့, သူတို့ကလိုအပ်တဲ့ဒေတာစုဆောင်းဖို့လိုအပ်တဲ့အရင်းအမြစ်တွေရှိသည်မဟုတ်ကြဘူးဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့သူကကန့်သတ်သည်။ ထို့ကြောင့်အတိတ်ထဲမှာလူမှုရေးသုတေသနတွေအများကြီးထိုကဲ့သို့သောအထွေထွေလူမှုစစ်တမ်း (GSS), အမေရိကန်အမျိုးသားရွေးကောက်ပွဲလေ့လာမှု (ANES) နှင့်ဝင်ငွေခွန် Dynamics ၏ Panel ကိုလေ့လာမှု (PSID) အဖြစ်အကြီးစားလူမှုရေးစစ်တမ်းများသုံးခဲ့သည်။ ဤရွေ့ကားအကြီးစားစစ်တမ်းယေဘုယျအားဖြင့်သုတေသီများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့အားဖြင့် run ပြီးသူတို့အများအပြားသုတေသီများကအသုံးပြုနိုင်သည့်ဒေတာကိုဖန်တီးရန်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲနေကြပါတယ်။ သောကွောငျ့ဤအအကြီးစားစစ်တမ်းများ၏ပန်းတိုင်, ကြီးသောစောင့်ရှောက်မှုကိုဒေတာစုဆောင်းဒီဇိုင်းနှင့်သုတေသနပညာရှင်များကအားဖြင့်အသုံးပြုမှုအတွက်ရရှိလာတဲ့ဒေတာပြင်ဆင်နေထဲသို့သွင်းထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဤရွေ့ကားဒေတာသုတေသီများနှင့်သုတေသီများအဘို့ဖြစ်ကြ၏။

ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်သတင်းရပ်ကွက်များ အသုံးပြု. အများစုဟာလူမှုရေးသုတေသန, သို့သော်, အခြေခံကျကျကွဲပြားခြားနားသည်။ အဲဒီအစားသုတေသီများနှင့်သုတေသီများအဘို့ကောက်ယူဒေတာကို အသုံးပြု. ၏, ထိုသို့သော, အမြတ်အောင်ဝန်ဆောင်မှုပေး, ဒါမှမဟုတ်ဥပဒေထိန်းချုပ်အဖြစ်မိမိတို့ကိုယ်ပိုင်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့်အစိုးရများအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးနှင့်စုဆောင်းခဲ့ကြကြောင်းဒေတာသတင်းရပ်ကွက်များအသုံးပြုသည်။ ဒီစီးပွားရေးနှင့်အစိုးရဒေတာသတင်းရပ်ကွက်ကြီးမားတဲ့ဒေတာကိုခေါ်ခံရဖို့လာကြပြီ။ ကြီးမားတဲ့ဒေတာနှင့်အတူသုတသေနပွုလုပျမူလကသုတေသနအတွက်ဖန်တီးခဲ့ကြောင်းဒေတာနှင့်အတူသုတေသနလုပ်ငန်းလုပ်နေတာထက်ကွဲပြားခြားနားသည်။ ထိုကဲ့သို့သောအထွေထွေလူမှုစစ်တမ်း (GSS) တို့ကဲ့သို့သောရိုးရာအများပြည်သူထင်မြင်ချက်စစ်တမ်းနှင့်တကွ, ဥပမာ, ထိုကဲ့သို့သောတွစ်တာကဲ့သို့သောလူမှုရေးမီဒီယာဝက်ဘ်ဆိုက်, နှိုငျးယှဉျ။ Twitter ရဲ့အဓိကရည်မှန်းချက်ပန်းတိုင်က၎င်း၏အသုံးပြုသူများဝန်ဆောင်မှုပေးဖို့နဲ့အမြတ်စေရန်ဖြစ်ပါသည်။ ဤရည်မှန်းချက်များရရှိ၏လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်, Twitter ကိုလူထုအမြင်အချို့ရှုထောင့်ကိုလေ့လာဘို့အအသုံးဝင်သောဖြစ်အံ့သောငှါဒေတာဖန်တီးပေးပါတယ်။ သို့သော်အထွေထွေလူမှုစစ်တမ်း (GSS) နဲ့မတူပဲ, Twitter ကိုအဓိကအားဖြင့်လူမှုရေးသုတေသနများအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မရ။

အဆိုပါသက်တမ်းကြီးမားတဲ့ဒေတာဆိုတာမရေသည်, ဒါကြောင့်အုပ်စုတွေအတူတူအများအပြားကွဲပြားခြားနားသောအမှုအရာ။ လူမှုရေးသုတေသန၏ရည်ရွယ်ချက်အဘို့, ငါကကြီးမားတဲ့ data တွေကိုသတင်းရပ်ကွက်နှစ်မျိုးအကြားခွဲခြားရန်အထောက်အကူဖြစ်စေသည်ထင်။ အစိုးရအုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများနှင့်စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများအစိုးရ၏အုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများကသူတို့ရဲ့လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်လှုပ်ရှားမှုများ၏တစ်စိတ်တစ်ဒေသအဖြစ်အစိုးရများအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးသောဒေတာများဖြစ်ကြသည်။ ကလေးမွေးဖွားလေ့လာနေလူဦးရေပညာရှင်များက, အိမ်ထောင်ရေး, နှင့်သေခြင်းမှတ်တမ်းများ-ဒါပေမဲ့အစိုးရတွေကပိုမိုကောက်ခံခြင်းနှင့်ဆန်းစစ်ပုံစံများအတွက်အသေးစိတ်မှတ်တမ်းများထုတ်နေကြတယ်အဖြစ်မှတ်တမ်းများဤမျိုးအတိတ်-ထိုကဲ့သို့သောအတွက်သုတေသီများကအသုံးပြုခဲ့ကြပြီ။ ဥပမာအားဖြင့်, နယူးယောက်စီးတီးအစိုးရမွို့၌ရှိသမျှသောတက္ကစီအတွင်းဒီဂျစ်တယ်မီတာကို install လုပ်။ ယာဉ်မောင်း, စတင်အချိန်နှင့်တည်နေရာ, ထိုမှတ်တိုင်အချိန်နှင့်တည်နေရာ, နှင့်ခအပါအဝင်အသီးအသီးတက္ကစီစီးနင်းအကြောင်းဒေတာအမျိုးမျိုးတို့ကိုဤရွေ့ကားမီတာစံချိန်။ ငါသည်ဤအခနျးတှငျအနောက်ပိုင်းမှာပြောပြလိမ့်မယ်တဲ့လေ့လာမှုအတွက်ဟင်နရီ Farber (2015) အလုပ်ချိန်နာရီလုပ်အားခနှင့်အလုပ်လုပ်ခဲ့နာရီအရေအတွက်အကြားဆက်ဆံရေးနှင့် ပတ်သက်. အလုပ်သမားဘောဂဗေဒအတွက်အခြေခံငြင်းခုန်ဖြေရှင်းရန်ဤဒေတာ repurposed ။

လူမှုရေးသုတေသနအတွက်ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏ဒုတိယအဓိကအမျိုးအစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများဖြစ်ပါတယ်။ ဒီစီးပွားရေးဟာသူတို့ရဲ့လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်လှုပ်ရှားမှုများ၏တစ်စိတ်တစ်ဒေသအဖြစ်ဖန်တီးစုဆောင်းတဲ့ data ဖြစ်ကြသည်။ ဒီစီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများကိုမကြာခဏဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာတွေကိုခေါ်နဲ့ search engine ကို query ကိုသစ်လုံးများကဲ့သို့အမှုအရာတို့ပါဝင်သည်, လူမှုရေးမီဒီယာ၏ရေးသားချက်များနှင့်မိုဘိုင်းဖုန်းများမှမှတ်တမ်းများမခေါ်ကြသည်။ ဝေဖန်, ဒီစီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများရုံအွန်လိုင်းအပြုအမူနှင့် ပတ်သက်. မရှိကြပေ။ ဥပမာအားဖြင့်, စစျဆေးထွက်စကင်နာများအသုံးပြုစတိုးဆိုင်အလုပ်သမားထုတ်လုပ်မှု၏ Real-time အစီအမံဖန်တီးခြင်းကြသည်။ ငါနောက်ပိုင်းတွင်ဤအခနျးတှငျအကြောင်းကိုသင်ပြောပြလိမ့်မယ်တဲ့လေ့လာမှုမှာ, ဇနျးဒါး Mas နှင့် Enrico Moretti (2009) တစ်ဦးအလုပျသမား '' ကုန်ထုတ်စွမ်းအားဟာသူတို့ရဲ့သက်တူရွယ်တူများ၏ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအားဖြင့်ထိခိုက်ဘယ်လိုလေ့လာသင်ယူဖို့ဒီစူပါမားကက်စစျဆေးထုတ်ဒေတာ repurposed ။

ဤဥပမာနှစ်ခုစလုံးသရုပျဖျောထားသကဲ့သို့, repurposing ၏စိတ်ကူးကြီးမားတဲ့ဒေတာမှလေ့လာသင်ယူရန်အခြေခံသည်။ အကြှနျုပျ၏အတှေ့အကွုံခုနှစ်, လူမှုရေးသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်ဒေတာကိုသိပ္ပံပညာရှင်တွေဟာအလွန်ကွဲပြားခြားနား repurposing ဤချဉ်းကပ်ကြပါတယ်။ သူ့ရဲ့အားသာချက်လျစ်လျူရှုစဉ်သုတေသနအတွက်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲဒေတာတွေနဲ့အလုပ်လုပ်ကိုင်ဖို့နေသားတကျနေသောလူမှုရေးသိပ္ပံပညာရှင်တွေ, repurposed ဒေတာတွေနဲ့ပြဿနာတွေထောက်ပြဖို့အမြန်ဖြစ်ကြသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်, ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည်၎င်း၏အားနည်းချက်များကိုလျစ်လျူရှုစဉ် repurposed အချက်အလက်များ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုထောက်ပြအမြန်ဖြစ်ကြသည်။ သဘာဝကျကျအကောင်းဆုံးချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုမျိုးစပ်ပါလိမ့်မည်။ ဒါကသုတေသီတွေကဒေတာ-နှစ်ဦးစလုံးကောင်းမကောင်းဤအသစ်သောသတင်းရင်းမြစ်များ၏ဝိသေသလက္ခဏာများနားလည်မကောင်းတဲ့-ပြီးတော့သူတို့ထံမှသင်ယူဖို့ဘယ်လောက်ထွက်တွက်ဆဖို့လိုပါတယ်ဖြစ်ပါတယ်။ ထိုအက, ဤအခနျး၏ကျန်ရှိသောများအတွက်အစီအစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ Next ကိုငါစီးပွားရေးလုပ်ငန်းနှင့်အစိုးရအုပ်ချုပ်ရေးဒေတာဆယ်ဘုံဝိသေသလက္ခဏာများကိုဖော်ပြရန်ပါလိမ့်မယ်။ ထိုနောက်မှငါသည်ဤသူတို့ဒေတာနှငျ့အသုံးပွုနိုငျသောသုံးသုတေသနလုပ်ငန်းချဉ်းကပ်, ဒီအချက်အလက်များ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုကောင်းစွာသင့်လျော်ဖြစ်ကြောင်းချဉ်းကပ်ဖော်ပြရန်ပါလိမ့်မယ်။