လှုပ်ရှားမှုများ

Key ကို:

• အခက်အခဲ၏ဒီဂရီ: လွယ်ကူသော , အလယ်အလတ် မာ , အရမ်းခက်တယ်
• (သင်္ချာလိုအပ်ပါတယ် )
• (coding လိုအပ်ပါတယ် )
• ဒေတာစုဆောင်း ( )
• ကျွန်မအကြိုက်ဆုံး ( )

1. [ , ] algorithm ဖွငျ့ Google ကတုပ်ကွေး Trends နှင့်အတူပြဿနာတစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်။ အားဖြင့်စက္ကူ Read Lazer et al. (2014) , နှင့် Google ပြဿနာကိုရှင်းပြခြင်းနှင့်ထိုပြဿနာကိုဖြေရှင်းဖို့ဘယ်လိုတစ်စိတ်ကူးကိုပူဇော်သက္ကာဘို့မှာအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးမှတစ်ဦးတိုတို, ရှင်းရှင်းလင်းလင်းအီးမေးလ်ကိုရေးပါ။

2. [ ] Bollen, Mao, and Zeng (2011) ကို Twitter ကနေ data တွေကိုစတော့ရှယ်ယာဈေးကွက်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့အသုံးပြုနိုင်ဆိုပါတယ်။ ဒီတွေ့ရှိချက်ကို Twitter ကနေစုဆောင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ. စတော့ရှယ်ယာဈေးကွက်တွင်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်စျေးကွက်များတစ်ခြံရန်ပုံငွေ-Derwent Capital ၏ဖန်တီးမှုမှဦးဆောင် (Jordan 2010) ။ ဘာအထောက်အထားကိုသင်ရန်ပုံငွေ၌သင်တို့၏ပိုက်ဆံချပြီးရှေ့တော်၌မြင်ချင်မလဲ?

3. [ ] အချို့သောအများပြည်သူကျန်းမာရေးကိုထောက်ခံသူများကိုအခြားသူများထိုကဲ့သို့သောနီကိုတင်း၏မြင့်-အဆင့်အဖြစ်အလားအလာအန္တရာယ်များအကြောင်းကိုသတိပေး, ဆေးလိပ်သောက်ချုပ်ရာများအတွက်ထိရောက်သောအကူအညီများအဖြစ်က e-စီးကရက်မိုဃ်းသီးကျနေစဉ်။ သုတေသီက e-စီးကရက်-related တွစ်တာရေးသားချက်များစုဆောင်းနှင့်စိတ်ဓါတ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပို့ချခြင်းဖြင့် E-စီးကရက်မျက်နှာသို့အများပြည်သူထင်မြင်ချက်ကိုလေ့လာရန်ဆုံးဖြတ်သည်ဆိုပါစို့။

   1. သင်ဤလေ့လာမှုမှာအကြောင်းအများဆုံးစိုးရိမ်နေသောသုံးဖြစ်နိုင်သောဘက်လိုက်မှုကဘာတွေလဲ?
   2. Clark et al. (2016) ဖွင့်ထိုကဲ့သို့သောလေ့လာမှုသို့ပွေးလေ၏။ ပထမဦးဆုံးသူတို့ပိုမိုနီးကပ်စွာစစ်ဆေးခြင်းပေါ်မှာဒီဇင်ဘာလတွင် 2014. ကတဆင့် 2012 ဇန်နဝါရီလကနေ E-စီးကရက်-related သော့ချက်စာလုံးများကိုအသုံးပြုကြောင်း 850,000 မှာ tweet စုဆောင်း, သူတို့ကဤမှာ tweet အများအပြား automated ခဲ့ကြကြောင်းသဘောပေါက် (ဆိုလိုသည်မှာလူသားကထုတ်လုပ်မပါ) နှင့်ဤ automated Tweets တွေကအများအပြားမရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ခဲ့ကြ ကြော်ငြာ။ သူတို့ကအော်ဂဲနစ်မှာ tweet ကနေအလိုအလျောက်မှာ tweet ခွဲခြားရန်လူ့ထောက်လှမ်း Algorithm နဲ့တီထွင်ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ ဒီလူ့ကိုသုံးပြီးသူတို့မှာ tweet ၏ 80% အလိုအလျှောက်ခဲ့ကြကြောင်းတွေ့ရှိရ Algorithm နဲ့ထောက်လှမ်း။ ဒီတွေ့ရှိချက်အပိုင်း (က) ရန်သင့်အဖြေကိုပြောင်းလဲပစ်သလား
   3. သူတို့အော်ဂဲနစ်နှင့်အလိုအလျောက်မှာ tweet ထဲမှာစိတ်ဓါတ်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်တဲ့အခါမှာသူတို့ကအလိုအလျောက်မှာ tweet အော်ဂဲနစ်မှာ tweet (5.84 နှိုင်းယှဉ် 6.17) ထက်ပိုပြီးအပြုသဘောဆောင်တဲ့ဖြစ်ကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီတွေ့ရှိချက် (ခ) ရန်သင့်အဖြေကိုပြောင်းလဲပစ်သလား

4. [ ] နိုဝင်ဘာလ 2009 ခုနှစ်, Twitter ကိုအနေ tweet box ထဲမှာမေးခွန်းကိုပြောင်းလဲ "သင်ဘာလုပ်နေကြတာလဲ" ရန် "ဘာဖြစ်ပျက်နေသနည်း" (https://blog.twitter.com/2009/whats-happening) ။

   1. သင်ဘယ်လိုညွန်ပြ၏ပြောင်းလဲမှု tweet တဲ့သူနှင့် / သို့မဟုတ်သူတို့ tweet အဘယျအထိခိုက်လိမ့်မည်ထင်ပါသလဲ
   2. သင် prompt ကိုအလိုရှိရာဘို့တသုတေသနစီမံကိန်းအမည် "သင်ဘာလုပ်နေကြတာလဲ" ဘာကြောင့်ရှင်းပြပါ။
   3. သင် prompt ကိုအလိုရှိရာဘို့တသုတေသနစီမံကိန်းအမည် "ဖြစ်ပျက်င်ဘာလဲ" အဘယ်ကြောင့်ရှင်းပြပါ။

5. [ ] Kwak et al. (2010) သူတို့က Twitter တစ်ဦးထက်သတင်းအချက်အလက်ဝေမျှခြင်း၏သစ်တစ်ခုအလယ်အလတ်အဖြစ်ပိုပြီးတာဝန်ထမ်းဆောင်ကြောင်းကောက်ချက်ချသည်ဤသုံးသပ်ချက်အပေါ်အခြေခံပြီး 41.7 သန်း user profiles, 1.47 ဘီလျံလူမှုရေးဆက်ဆံရေး, 4262 ရေပန်းစားသည့်အကြောင်းအရာများနှင့်ဇွန်လ 6 နှင့်ဇွန်လ 31 ရက်, 2009 ခုနှစ်အကြား 106 သန်းမှာ tweet ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ လူမှုကွန်ယက်။

   1. သငျသညျ Twitter ကိုဒေတာနှင့်အတူပြုပါလိမ့်မယ်သုတေသန၏အဘယျသို့အမျိုးအစား, Kwak et al ရဲ့တွေ့ရှိချက်ကိုထည့်သွင်းစဉ်း? သငျသညျ Twitter ကိုဒေတာနှင့်အတူသုတေသန၏အဘယျသို့ type ကိုမပွုဘဲမလဲ အဘယ်ကြောင့်?
   2. 2010 ခုနှစ်တွင် Twitter ကိုတစ်ဦးကိုအဘယ်သူသည်အသုံးပြုသူများမှစက်ချုပ်အကြံပြုချက်အောင်ဝန်ဆောင်မှုကိုလိုက်နာပါရန်ဆက်ပြောသည်။ သုံးအကြံပြုချက်များကိုအဓိကစာမျက်နှာပေါ်တွင်အချိန်ကိုပြသနေကြပါတယ်။ အကြံပြုချက်များကိုမကြာခဏတယောက်ရဲ့ "၏-သူငယ်ချင်း-" နှင့်နှစ်ဦးနှစ်ဖက်အပြန်အလှန်အဆက်အသွယ်မှရေးဆွဲကြသည်ကိုလည်းထောက်ခံချက်ထဲမှာဖော်ပြပါတယ်ကြသည်။ အသုံးပြုသူများသည်အကြံပြုချက်များ၏အသစ်တစ်ခုကို set ကိုတွေ့မြင်သို့မဟုတ်အကြံပြုချက်များတစ်ကြာကြာစာရင်းနှင့်အတူစာမျက်နှာသွားရောက် refresh နိုင်ပါတယ်။ သငျသညျ) ဒီ feature အသစ်ရဲ့အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုရန်သင်၏အဖြေကိုပြောင်းလဲပစ်မယ်လို့ထင်ပါသလား အဘယ်ကြောင့်အဘယ်ကြောင့်မခံသနည်း
   3. Su, Sharma, and Goel (2016) ဝန်ဆောင်မှုကိုလိုက်နာစေရန်အဘယ်သူသည်၏အကျိုးသက်ရောက်မှုအကဲဖြတ်နှင့်လူကြိုက်များရောင်စဉ်အနှံ့အသုံးပြုသူများအကြံပြုချက်များမှအကြိုးနေစဉ်, လူကြိုက်အများဆုံးအသုံးပြုသူများသည်ပျမ်းမျှထက်သိသိသာသာပိုပြီးအကျိုးကိုရတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီတွေ့ရှိချက်) အစိတ်အပိုင်းခရန်သင်၏အဖြေကိုပြောင်းလဲပစ်သလား အဘယ်ကြောင့်အဘယ်ကြောင့်မခံသနည်း

6. [ ] "Retweet" မကြာခဏ Twitter တွင်သြဇာလွှမ်းမိုးမှု၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှုများနှင့်ပြန့်ပွားကိုတိုင်းတာရန်အသုံးပြုကြသည်။ ကနဦးအသုံးပြုသူများ copy paste လုပ်သူတို့ကြိုက်တယ်အ tweet, သူ / သူမ၏လက်ကိုင်နှင့်အတူမူရင်းစာရေးဆရာ tag နှင့်ကိုယ်တိုင်က Retweet ရဲ့ညွှန်ပြရန်အ tweet မီ "RT ကို" ရိုက်ထည့်ခဲ့ရတယ်။ ထို့နောက် 2009 ခုနှစ်တွင် Twitter ကိုတစ်ဦး "Retweet" button ကိုကဆက်ပြောသည်။ ဇွန်လ 2016 ခုနှစ်, Twitter ကိုကဖြစ်နိုင်သမျှအသုံးပြုသူများသည်၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်မှာ tweet (https://twitter.com/twitter/status/742749353689780224) Retweet ရန်အဘို့အဖန်ဆင်းတော်မူ၏။ သင်တို့သည်ဤအပြောင်းအလဲများကိုသင်သည်သင်၏သုတေသနလုပ်ငန်းမှာ "Retweet" တွေကိုအသုံးပြုဘယ်လိုအကျိုးသက်ရောက်စေသင့်တယ်ထင်ပါသလား? အဘယ်ကြောင့်အဘယ်ကြောင့်မခံသနည်း

7. [ , , ] Michel et al. (2011) စာအုပ်များဖျက်ပစ်ဖို့မှ Google ရဲ့ကြိုးစားအားထုတ်မှုကနေပေါ်ထွက်လာတဲ့ corpus တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ 2009 ခုနှစ်တွင်ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေနှင့် 5 သန်းဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာနဲ့စာအုပ်တွေကျော်ပါရှိသောခဲ့သော corpus ၏ပထမဦးဆုံး version ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာရေးဆရာဘာသာစကားအပြောင်းအလဲများနှင့်ယဉ်ကျေးမှုခေတ်ရေစီးကြောင်းစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်စကားလုံးအသုံးပြုမှုအကြိမ်ရေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ မကြာခင်မှာပဲကို Google စာအုပ်များ Corpus သုတေသီများများအတွက်ရေပန်းစားဒေတာအရင်းအမြစ်ဖြစ်လာပြီးနှင့်ဒေတာဘေ့စတစ် 2nd version ကို 2012 ခုနှစ်တွင်ပြန်လွတ်လာခဲ့သည်။

   သို့သော် Pechenick, Danforth, and Dodds (2015) သုတေသီများအပြည့်အဝကျယ်ပြန့်ကောက်ချက်ဆွဲဘို့သုံးပြီးရှေ့တော်၌ထို corpus ၏နမူနာ process ကိုလက္ခဏာဖို့လိုအပ်ကြောင်းသတိပေးခဲ့သည်။ အဓိကပြဿနာအသီးအသီးစာအုပ်များ၏တဦးတည်းပါဝင်တဲ့ခြင်း, corpus စာကြည့်တိုက်ကဲ့သို့ဖြစ်ပါတယ်။ ရလဒ်အဖြစ်တစ်ဦးချင်း, တီထွင်ခဲ့တယ်စာရေးဆရာသိသာကို Google စာအုပ်များအဘိဓာန်သို့အသစ်စာပိုဒ်တိုများထည့်သွင်းနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ထို့အပြင်သိပ္ပံနည်းကျစာသားများအား 1900 တလျှောက်လုံး corpus ၏တစ်ဦးပိုမိုထိရောက်သောအဘို့ကိုပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်အင်္ဂလိပ်ထူးအိမ်သင်အချက်အလက်စာရင်းများအတွက်နှစ်ခုဗားရှင်း, Pechenick et al နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်။ မလုံလောက်သော filtering ကိုပထမဦးဆုံး version ကိုထုတ်လုပ်မှာအသုံးပြုခဲ့ကွောငျးအထောက်အထားတွေ့ခဲ့ပါတယ်။ လှုပ်ရှားမှုအတွက်လိုအပ်သောဒေတာအားလုံးဒီနေရာမှာရရှိနိုင်ပါသည်: http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

   1. မိုက်ကယ် et al ။ ၏မူလစက္ကူခုနှစ်တွင် (2011) , သူတို့က, အင်္ဂလိပ်ဒေတာအစု၏ 1st version ကိုအသုံးပြုခဲ့ "1880" ကိုနှစ်ပေါင်းအသုံးပြုမှု၏ကြိမ်နှုန်းကြံစည် "1912" နှင့် "1973" ကျွန်တော်ရှိပါတယ် "ဟုကောက်ချက်ချ (ပုံ။ 3A, မိုက်ကယ် et al ။ ) "အသီးအသီးဖြတ်သန်းတစ်နှစ်နှင့်အတူပိုမိုမြန်ဆန်ကျွန်တော်တို့ရဲ့အတိတ်မေ့လျော့။ သင်္ဘောသဖန်း။ 3A, မိုက်ကယ် et al အဖြစ်အတူတူပင် (အင်္ဂလိပ် Datasets,) 1 သုံးပြီး corpus ၏ 1st version ကိုအတူတူကြံစည်မှုပုံတူပွား။ )
   2. အခု 1st ဗားရှင်း, အင်္ဂလိပ်စိတ်ကူးယဉ် Datasets နှင့်တူညီသောကြံစည်မှုပုံတူပွား။
   3. အခုတော့ corpus ၏ 2nd ဗားရှင်းနဲ့အတူတူကြံစည်မှုပုံတူပွား, အင်္ဂလိပ် Datasets ။
   4. နောက်ဆုံးအနေနဲ့အ 2nd ဗားရှင်း, အင်္ဂလိပ်စိတ်ကူးယဉ် Datasets နှင့်တူညီသောကြံစည်မှုပုံတူပွား။
   5. ဤလေးပါးကွက်ကြားရှိကွဲပြားခြားနားမှုများနှင့်တူညီဖော်ပြပါ။ သင်လေ့လာလမ်းကြောင်းသစ်၏မိုက်ကယ် et al ။ ရဲ့မူလအနက်ကိုသဘောတူပါသလား (အရိပ်အမြွက်: က c) နှင့်ဃ) Pechenick et al အတွက်ပုံ 16 ကဲ့သို့တူညီသောဖြစ်သင့်) ။
   6. ယခုတွင်သင်သည်ကွဲပြားခြားနားသော Google ၏စာအုပ်များ corpora ကို အသုံးပြု. ရှာဖွေတာဒီတစ်ခုပုံတူကူးယူခဲ့ကြကြောင်း, မိုက်ကယ် et al ။ ၏မူလစက္ကူအတွက်ပေးအပ်အခြားဘာသာစကားပြောင်းလဲမှုသို့မဟုတ်ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာဖြစ်ရပ်ကိုရွေးချယ်ပါ။ သငျသညျ Pechenick et al အတွက်တင်ပြန့်အသတ်များအလငျး၌သူတို့၏အနက်နှင့်အတူသဘောတူပါနဲ့။ ? သင့်ရဲ့အငြင်းအခုံသန်စွမ်းစေရန်, အဖြစ်အထက်သတ်မှတ်ထားအချက်အလက်များ၏ကွဲပြားခြားနားသောဗားရှင်းကိုသုံးပြီးတူညီတဲ့ဂရပ်ပုံတူပွားကြိုးစားပါ။

8. [ , , , ] Penney (2016) ဇွန်လ 2013 ခုနှစ် NSA အမျိုးသားလုံခြုံရေးအေဂျင်စီအနေနဲ့ / PRISM စောင့်ကြည့် (ဆိုလိုသည်မှာခြင်း, စနိုးဒန်ဗျာဒိတ်တော်များကို) အကြောင်းကိုကျယ်ပြန့်လူသိရှင်ကြား privacy ကိုစိုးရိမ်ပူပန်မှုများမြှင်ကြောင်းအကြောင်းအရာများအပေါ်ဝီကီပီးဒီးယားဆောင်းပါးများမှ traffic ကိုတစ်ဦးချွန်ထက်နှင့်ရုတ်တရက်ကျဆင်းခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သည်ဖြစ်စေစူးစမ်း။ ဒီတော့မှန်လျှင်, အမူအကျင့်၌ဤပြောင်းလဲမှုအစုလိုက်အပြုံလိုက်စောင့်ကြည့်မှရရှိလာတဲ့တစ်ဦးသွေးအေးအကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့်ကိုက်ညီပါလိမ့်မည်။ ၏ချဉ်းကပ်မှု Penney (2016) တခါတရံတခု Interrupt အချိန်စီးရီးဒီဇိုင်းဟုခေါ်သည်နှင့်စူးစမ်းဒေတာ (ပုဒ်မ 2.4.3) မှစမ်းသပ်ချက် approximating အကြောင်းကိုအခန်းအတွက်ချဉ်းကပ်မှုနှင့်ဆက်စပ်သောဖြစ်ပါတယ်။

   ခေါင်းစဉ်သော့ချက်စာလုံးများကိုရှေးခယျြဖို့, Penney ဆိုရှယ်မီဒီယာခြေရာခံများနှင့်စောင့်ကြည့်ဘို့အမိမြေလုံခြုံရေးအတွက်အမေရိကန်ဦးစီးဌာနကအသုံးပြုစာရင်းကိုရည်ညွှန်း။ အဆိုပါ DHS စာရင်းကိစ္စများ၏အကွာအဝေးသို့အချို့သောရှာဖွေရေးဝေါဟာရများ categorizes, ဆိုလိုသည်မှာ "ကနျြးမာရေး Concern," "အခြေခံအဆောက်အအုံလုံခြုံရေး," နှင့် "အကြမ်းဖက်မှု။ (ဇယား 8 မွငျ" အကြမ်းဖက်မှု "ဟုအဆိုပါလေ့လာချက်အုပ်စုအကြောင်းမူကား, Penney နှင့်ဆက်စပ်သောလေးဆယ်ရှစ်သော့ချက်စာလုံးများကိုအသုံးပြု" နောက်ဆက်တွဲ) ။ ထို့နောက်သူသည်မိမိအအငြင်းအခုံကိုခိုင်ခံ့စေရန်ဇန္နဝါရီလ 2012 ခုနှစ်ရဲ့အစကနေသြဂုတ်လ 2014. ၏အဆုံးမှတစ်ဦးသုံးဆယ်နှစ်ပါးလကာလအတွင်းသက်ဆိုင်ရာလေးဆယ်ရှစ်ဝီကီပီးဒီးယားဆောင်းပါးများ, များအတွက်လစဉ်အခြေခံပေါ်မှာဝီကီပီးဒီးယားဆောင်းပါးအမြင်ရေတွက်စုစည်းသူဟာလည်းအများအပြားနှိုင်းယှဉ်ဖန်တီး အခြားအကြောင်းအရာများအပေါ်ဆောင်းပါးအမြင်များခြေရာခံအားဖြင့်အုပ်စုများ။

   အခုဆိုရင်သင်ပုံတူပွားခြင်းနှင့်တိုးချဲ့သွားကြသည် Penney (2016) ။ သင်ဤလှုပ်ရှားမှုသည်အလိုအပ်ပါလိမ့်မည်သမျှသောကုန်ကြမ်းဒေတာဝီကီပီးဒီးယား (https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/) မှရရှိနိုင်ပါသည်။ သို့မဟုတ်သင် R ကိုအထုပ် wikipediatrend ကနေရနိုင် (Meissner and Team 2016) ။ သငျသညျကိုရေးသား-up ကတဲ့အခါမှာသင့်ရဲ့တုံ့ပြန်မှုကိုသင်အသုံးပြုတဲ့အရာဒေတာအရင်းအမြစ်ကိုသတိပြုပါပါ။ (မှတ်ချက်: ဒီတူညီတဲ့လုပ်ဆောင်မှုကိုလည်းအခန်း 6 မှာပေါ်လာပါ)

   1. Read Penney (2016) "အကြမ်းဖက်မှု" အတှကျစာမျက်နှာအမြင်များအစနိုဒင်ကိုသိခြင်းအမီနှင့်ပြီးနောက်စာမျက်နှာများ -related ပြသထားတယ်သောနှင့်ပုံ 2 ပုံတူပွား။ တွေ့ရှိချက်များကိုအနက်ကိုဘော်ပြ။
   2. ထို့နောက် DHS စာရင်းထဲကနေ "DHS & အခြားအေဂျင်စီများ" အောက်မှာခွဲခြားသော့ချက်စာလုံးတွေသုံးပြီးနှိုင်းယှဉ်အုပ်စုနှင့်အတူလေ့လာမှုအုပ်စု ( "အကြမ်းဖက်မှု" ဆောင်းပါးတွေ -related) (နောက်ဆက်တွဲဇယား 10 ကိုကြည့်ပါ) နှိုင်းယှဉ်သောသင်္ဘောသဖန်း 4A, ပုံတူပွား။ တွေ့ရှိချက်များကိုအနက်ကိုဘော်ပြ။
   3. ) အစိတ်အပိုင်းခ၌သငျတစျခုနှင့်နှိုင်းယှဉ်အုပ်စုလေ့လာမှုအဖွဲ့ကနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်။ လည်းနှစ်ခုအခြားနှိုင်းယှဉ်အုပ်စုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် Penney: "အခြေခံအဆောက်အဦလုံခြုံရေးကောင်စီ" ဆောင်းပါးတွေ (နောက်ဆက်တွဲဇယား 11) နှင့်လူကြိုက်များဝီကီပီးဒီးယားစာမကျြနှာ (နောက်ဆက်တွဲဇယား 12) -related ။ ) တစ်ဦးကအခြားရွေးချယ်စရာနှိုင်းယှဉ်အုပ်စုတစ်စုနှင့်အတူတက် လာ. , တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းခမှတွေ့ရှိချက်လျှင်စမ်းသပ်ရန်နှင့်နှိုင်းယှဉ်အဖွဲ့သင့်ရွေးချယ်မှုမှအထိခိုက်မခံဖြစ်ပါတယ်။ နှိုင်းယှဉ်အုပ်စုဘယ်ရှေးခယျြမှုအများဆုံးသဘာဝကျပါတယ်? အဘယ်ကြောင့်?
   4. အဆိုပါစာရေးဆရာကအမေရိကန်အစိုးရသည်၎င်း၏အွန်လိုင်းစောင့်ကြည့်လေ့အကငျြ့ဘို့ကအဓိကအကြောင်းပြချက်အဖြစ်အကြမ်းဖက်ဝါဒကိုးကားသောကွောငျ့ "အကြမ်းဖက်မှု" ရန်နှင့်စပ်လျဉ်းသော့ချက်စာလုံးတွေအဝီကီပီးဒီးယားဆောင်းပါးတွေကိုရွေးဖို့အသုံးပြုခဲ့ကြသည်ကြောင်းဖော်ပြထားသည်။ ဤသူ 48 "အကြမ်းဖက်မှု" ၏တစ်ဦးစစ်ဆေးမှုများသော့ချက်စာလုံးတွေ -related အဖြစ်, Penney (2016) ကိုလည်းအစိုးရ၏ Trouble, ကိုယ်ရေး-Sensitive နှင့်ရှောင်ရှား (နောက်ဆက်တွဲဇယား 7 နဲ့ 8) ၏စည်းကမ်းချက်များ၌သော့ချက်စာလုံးတွေအသီးအသီးကိုတန်ဖိုးသတ်မှတ်မှုမှဖြေဆိုသူတောင်း MTurk အပေါ်စစ်တမ်းတစ်ခုကောက်ယူ။ MTurk အပေါ်စစ်တမ်းကောက်ယူပုံတူပွားနှင့်သင့်ရလဒ်များကိုနှိုင်းယှဉ်။
   5. အစိတ်အပိုင်းဃ) နှင့်ဆောင်းပါး၏သင့်ရဲ့စာဖတ်ခြင်းအတွက်ရလဒ်တွေအပေါ်အခြေခံပြီး, သင်လေ့လာမှုအုပ်စုခေါင်းစဉ်သော့ချက်စာလုံးတွေ၏စာရေးဆရာရဲ့ရှေးခယျြမှုနှင့်အတူသဘောတူသလဲ? အဘယ်ကြောင့်အဘယ်ကြောင့်မခံသနည်း မလျှင်, သင်မယ့်အစားအဘယျသို့အကြံပြုမလဲ

9. [ ] Efrati (2016) "မူရင်းထုတ်လွှင့်ခွဲဝေမှု" ဆင်း 21% တစ်နှစ်ကျော်တစ်နှစ်ခဲ့စဉ် Facebook တွင် "စုစုပေါင်းခွဲဝေမှု" အကြောင်း 5.5% အားဖြင့်တနှစ်ကျော်တစ်နှစ်ငြင်းဆန်ခဲ့ကြောင်း, လျှို့ဝှက်အချက်အလက်တွေအပေါ်အခြေခံပြီး, ကတင်ပြထားပါတယ်။ ဒီကျဆင်းမှုအသက်အရွယ်၏ 30 နှစျအောကျက Facebook အသုံးပြုသူများနှင့်အထူးသဖြင့်လူတန်းစားဖြစ်ခဲ့သည်။ အဆိုပါအစီရင်ခံစာတွင်နှစ်ခုအချက်တွေကျဆင်းမှုစှပျစှဲ။ တဦးတည်းကလူ Facebook ပေါ်မှာရှိ "မိတ်ဆွေများ" ၏အရေအတွက်တိုးတက်မှုဖြစ်ပါတယ်။ အခြားအချို့ခွဲဝေမှုလှုပ်ရှားမှုစာတိုပေးပို့ရန်နှင့်ထိုကဲ့သို့သော Snapchat အဖြစ်ပြိုင်ဘက်မှပြောင်းရွှေ့ပြီဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါအစီရင်ခံစာတွင်လည်း Facebook ကလွန်ခဲ့သောနှစ်ပေါင်းများစွာ News Feed တွေကို algorithm ကိုမူရင်းရေးသားချက်များပိုပြီးထင်ရှားတဲ့စေ tweaks အဖြစ် "ဒီနေ့တွင်" မူရင်းရေးသားချက်များအသုံးပြုသူစာစောင်သတိပေးချက်များအပါအဝင်ခွဲဝေမှုတိုးမြှင့်ဖို့ကြိုးစားခဲ့အများအပြားနည်းဗျူဟာထင်ရှား။ ရှိလျှင်အဘယျသို့သက်ရောက်မှုတွေ, ဤတွေ့ရှိချက်များဒေတာအရင်းအမြစ်အဖြစ် Facebook ကအသုံးပြုချင်သူအသုတေသီများသည်အရှိသနည်း

10. [ ] Tumasjan et al. (2010) နိုင်ငံရေးပါတီဖော်ပြမှာ tweet ၏အချိုးအစားပါတီ 2009 ခုနှစ်မှာဂျာမန်ပါလီမန်ရွေးကောက်ပွဲ (ပုံ 2.9) တွင်လက်ခံရရှိကြောင်းမဲများ၏အချိုးအစားကိုက်ညီဖော်ပြခဲ့သည်။ တစ်နည်းကသင်ရွေးကောက်ပွဲကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့က Twitter ကိုအသုံးပြုရန်နိုင်ကြောင်းထင်ရှား၏။ ဒါကြောင့်ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏ဘုံအရင်းအမြစ်များအတွက်တန်ဖိုးရှိသောအသုံးအကြံပြုထငျမှတျသောကွောငျ့ဤလေ့လာမှုထုတ်ဝေခဲ့ထိုအချိန်ကကြောင့်အလွန်အမင်းစိတ်လှုပ်ရှားစရာစဉ်းစားခဲ့ပါတယ်။

    ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏မကောင်းတဲ့ features တွေပေးထား, သို့သော်, သငျသညျခကျြခငျြးဒီရလဒ်၏သံသယဖြစ်သင့်သည်။ 2009 ခုနှစ်တွင် Twitter တွင်ဂျာမန်အတော်လေး non-ကိုယ်စားလှယ်အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ ရှိ. , တပါတီကိုထောက်ခံသူတွေထက်ပိုမကြာခဏနိုင်ငံရေးအကြောင်း tweet ပေလိမ့်မည်။ ထို့ကွောငျ့သငျသညျစိတ်ကူးနိုင်သမျှသောဖြစ်နိုင်သောဘက်လိုက်မှုနည်းနည်းနဲ့ထွက်ဖျက်သိမ်းမယ်လို့အံ့သြစရာပုံရသည်။ တကယ်တော့အတွက်ရလဒ်တွေကို Tumasjan et al. (2010) စစ်မှန်တဲ့ဖြစ်လွန်းကောင်းသောဖြစ်ထွက်လှည့်။ သူတို့ရဲ့စက္ကူခုနှစ်, Tumasjan et al. (2010) ခရစ်ယာန်ဒီမိုကရက် (CDU), ခရစ်ယာန်ဆိုရှယ်ဒီမိုကရက် (CSU), SPD, လစ်ဘရယ် (FDP), အဆိုပါလက်ဝဲ (←လင့်များ Die), နှင့်အစိမ်းရောင်ပါတီ (Grüne): ခြောက်ခုနိုင်ငံရေးပါတီများဆင်ခြင်၏။ သို့သော်ထိုအချိန်က Twitter ပေါ်တွင်အများဆုံးဖော်ပြခဲ့တဲ့ဂျာမန်နိုင်ငံရေးအရပါတီ Pirate ပါတီ (Piraten), အင်တာနက်အစိုးရစည်းမျဉ်းတိုက်တဲ့ပါတီဖြစ်ခဲ့သည်။ အ Pirate ပါတီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင်ထည့်သွင်းခဲ့တဲ့အခါ, Twitter ကိုရွေးကောက်ပွဲရလဒ်ကို (ပုံ 2.9) ၏ကြောက်မက်ဘွယ်သောခန့်မှန်းဖြစ်လာသည်ဖျောပွထားသ (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) ။

    

    ပုံ 2.9: Twitter ကို 2009 ဂျာမန်ရွေးကောက်ပွဲရလဒ်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ပေါ်လာဖျောပွထားသ (Tumasjan et al. 2010) , ဒါပေမယ့်ဒီရလဒ်တချို့ထင်သလိုနှင့်လျော်ရွေးချယ်မှုအပေါ်မူတည်မှထွက်လှည့် (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) ။

    နောက်ပိုင်းတွင်, ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိအခြားသုတေသီများပါတီများအတွက်ရွေးကောက်ပွဲအမျိုးမျိုးအမျိုးမျိုးခန့်မှန်းရန် Twitter ကိုအချက်အလက်များ၏စွမ်းရည်ကိုတိုးတက်စေရန်အလို့ငှာ၏ဖျောပွထားသ fancier နည်းလမ်းများ-ထိုကဲ့သို့သော positive နဲ့ negative အကြားခွဲခြားနိုင်ဖို့စိတ်ဓါတ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးပြီးအဖြစ်အသုံးပြုခဲ့ကြ (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.) ။ ဒီနေရာမှာဘယ်လိုင် Huberty (2015) ရွေးကောက်ပွဲကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ကဤကြိုးစားမှု၏ရလဒ်များကိုအကျဉ်းချုပ်:

    စစ်မှန်တဲ့မျှော်လင့်-ရှာဖွေနေရွေးကောက်ပွဲကြိုတင်ခန့်မှန်း၏တောင်းဆိုချက်များအားအကြောင်းမဲ့သောအခါ "ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်မှာအခြေခံပြီးအားလုံးသိကြကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းလမ်းများမအောင်မြင်ပါဘူး။ ဤရွေ့ကားမအောင်မြင်မှုများလူမှုရေးမီဒီယာများ၏အခြေခံဂုဏ်သတ္တိမှထက်အတိုင်းအတာများသို့မဟုတ် algorithmic အခက်အခဲများကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ တိုတောင်းသောခုနှစ်တွင်လူမှုရေးမီဒီယာကိုမကျင့်, နှင့်ဖြစ်နိုင်, မဲဆန္ဒရှင်များ၏တည်ငြိမ်တဲ့, ဘက်မလိုက်, ကိုယ်စားလှယ်ရုပ်ပုံကိုပူဇော်ပါလိမ့်မယ်ဘယ်တော့မှ; နှင့်လူမှုရေးမီဒီယာများ၏အဆင်ပြေနမူနာဒီပြဿနာတွေကိုပို့စ် hoc fix ဖို့လုံလောက်သောဒေတာကင်းမဲ့နေသည်။ "

    ဦးဆောင်လမ်းပြသောသုတေသန၏အချို့သော Read Huberty (2015) ကနိဂုံးချုပ်ရန်နှင့်နိုင်ငံရေးအရလျှင်ဖော်ပြကိုယ်စားလှယ်လောင်းနှင့်မည်သို့ Twitter ကိုရွေးကောက်ပွဲကကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့အသုံးပြုသင့်ပါတယ်တဲ့တယောက်စာမျက်နှာမှတ်စုတိုရေးပါ။

11. [ ] တစ်လူမှုဗေဒပညာရှင်နှင့်တစ်ဦးသမိုင်းပညာရှင်တို့အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ? Goldthorpe အဆိုအရ (1991) , တစ်လူမှုဗေဒပညာရှင်နှင့်တစ်ဦးသမိုင်းပညာရှင်တို့အကြားအဓိကကွာခြားချက်ဒေတာစုဆောင်းကျော်ထိန်းချုပ်မှုဖြစ်ပါတယ်။ သမိုင်းပညာရှင်လူမှုဗေဒပညာရှင်တွေတိကျတဲ့ရည်ရွယ်ချက်သူတို့ရဲ့ဒေတာစုဆောင်းလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်နိုင်သော်လည်းရှေးဟောင်းပစ္စည်းကိုသုံးပါရန်အတင်းအကျပ်ခိုင်းစေနေကြသည်။ Read Goldthorpe (1991) ။ Custommades နှင့် Readymades ၏စိတ်ကူးနှင့်ဆက်စပ်သောလူမှုဗေဒနှင့်သမိုင်းအကြားခြားနားချက်ကိုဘယ်လိုဖြစ်သနည်း

12. [ ] ယခင်မေးခွန်းအပေါ်တည်ဆောက်ခြင်း, Goldthorpe (1991) Nicky ဟတ်ကနေတစျခုအပါအဝင်အရေးပါတဲ့တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုနံပါတ်, ဆွဲငင် (1994) လုပ် data တွေကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ရန် Goldthorpe ရဲ့ဆည်းကပ်စိန်ခေါ်ကြောင်း။ ချုပ်သမားလုပ်အချက်အလက်များ၏အလားအလာန့်အသတ်ရှင်းလင်းဖို့, ဟတ်အကုံထံလုပ်သားစီမံကိန်း, အနှစ်လယ်ပိုင်းတွင် 1960 အတွက် Goldthorpe နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဘက်များကကောက်ယူခဲ့ကွောငျးလူမှုရေး class နဲ့မဲပေးအကြားဆက်ဆံရေးကိုတိုင်းတာရန်ကြီးတစ်ခုစစ်တမ်းကဖော်ပြခဲ့သည်။ တယောကျကိုတှေ့ဒေတာကျော်ဒီဇိုင်းဒေတာမျက်နှာသာသူတစ်ဦးပညာရှင်ထံမှမျှော်လင့်ထားစေခြင်းငှါ, အတိုင်း, ချမ်းသာကြွယ်ဝအလုပ်သမားစီမံကိန်းနေထိုင်သောစံချိန်စံညွှန်းများတိုးပွားလာ၏ခေတ်ထဲမှာလူမှုရေးအတနျး၏အနာဂတ်နှင့် ပတ်သက်. တစ်မကြာသေးမီကအဆိုပြုထားသီအိုရီဖြေရှင်းဖို့အံဝင်ခွင်ကျခဲ့ကွောငျးဒေတာစုဆောင်း။ သို့သော် Goldthorpe နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဘက်တစ်နည်းနည်းနဲ့အမျိုးသမီးများမဲပေးအပြုအမူနှင့် ပတ်သက်. သတင်းအချက်အလက်များစုဆောင်းဖို့ "မေ့လျော့" ။ ဤတွင် Nicky ဟတ်ကိုဘယ်လိုဖွင့် (1994) တပြင်လုံးကိုဇာတ်လမ်းတွဲ summaries:

    "။ ။ ။ ဒီ '' ချုပ်သမားလုပ် '' Datasets အမျိုးသမီးအတှေ့အကွုံဖယ်ထုတ်လိုက်သော paradigmatic ယုတ္တိဗေဒအားဖြင့်ချုပ်ထားကြောင့်အမျိုးသမီးများချန်လှပ်ခဲ့နိဂုံးကိုရှောင်ရှားရန်ခက်ခဲ [ဖြစ်ပါသည်] ။ အထီးအဆက်မပြတ်အဖြစ်အတန်းအစားသတိနှင့်လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုသီအိုရီရူပါရုံကိုကမောင်းနှင်။ ။ ။ , Goldthorpe နှင့်သူ၏လုပ်ဖော်ကိုင်ဘက်တိုက်ကျွေးခြင်းနှင့်အစားလုံလောက်မှု၏ခိုင်လုံသောစမ်းသပ်ဖို့သူတို့ကိုဖော်ထုတ်များ၏မိမိတို့ကိုယ်ပိုင်သီအိုရီယူဆချက်များကိုပျိုးထောင်ပေးရာပင်ကိုယ်မူလသက်သေအစုတခုတည်ဆောက်ခဲ့သည်။ "

    ဟတ်ကဆက်လက်:

    "သူတို့ stratification, နိုင်ငံရေးနှင့်ပစ္စည်းကိုအသက်တာ၏လုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်းကြားထက်ချမ်းသာကြွယ်ဝအလုပ်သမားစီမံကိန်း၏ပင်ကိုယ်မူလတွေ့ရှိချက်လယ်ပိုင်းရာစုလူမှုဗေဒ၏ masculinist တန်ဖိုးများအကြောင်းကိုပိုမိုကျွန်တော်တို့ကိုပြောပြပါ။ "

    သငျသညျချုပ်သမားလုပ်အချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းစတည်ဆောက်ဒေတာစုဆောင်း၏ဘက်လိုက်မှုရှိပါတယ်ဘယ်မှာအခြားဥပမာစဉ်းစားနိုင်ပါသလား? ယင်းကိုမည်သို့ algorithmic ရှက်ကြောက်နှိုင်းယှဉ်ရသနည်း သူတို့သည်ဤ Custommades အသုံးပြုသင့်သောအခါသုတေသီများ Readymades သုံးသင့်ပါတယ်သောအခါအဘို့အဘယ်သို့သက်ရောက်မှုတွေရှိစေခြင်းငှါ,

13. [ ] ဒီအခနျးတှငျ, ငါသည်ကုမ္ပဏီများနှင့်အစိုးရများအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးအုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများနှင့်အတူသုတေသီများအဘို့အသုတေသီများအားဖြင့်စုဆောင်းဒေတာနှိုင်း။ အချို့လူများကသူတို့နှင့်အတူနှိုငျးယှဉျသော ", ဒေတာကိုတွေ့" ဒီအုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများခေါ်ခြင်း "ဒီဇိုင်းဒေတာ။ " ဒါဟာအုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများသုတေသီများတွေ့ကြသည်, ဒါပေမဲ့သူတို့လည်းအလွန်အမင်းဒီဇိုင်းရေးဆွဲကြသည်မှန်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, ခေတ်သစ်နည်းပညာကုမ္ပဏီတွေဟာသူတို့ရဲ့ဒေတာစုဆောင်း curate မှအချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များကိုကြီးမားပမာဏဖြုန်းနေကြတယ်။ ထို့ကြောင့်ဤစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများနှစ်ခုလုံးကိုတွေ့ဒီဇိုင်းရေးဆွဲနေကြပါတယ်, ဒါကြောင့်ပဲသင့်ရဲ့ရှုထောင့် (ပုံ 2.10) ပေါ်တွင်မူတည်သည်။

    

    ပုံ 2,10: အဆိုပါရုပ်ပုံတစ်ဦးဘဲနှင့်တစ်ဦးယုန်နှစ်ဦးစလုံးသည် ဖြစ်. , သင်သည်အဘယ်သို့မြင်သင့်ရဲ့ရှုထောင့်အပေါ်မူတည်ပါသည်။ အစိုးရအဖွဲ့နှင့်စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများကိုတွေ့ဒီဇိုင်းရေးဆွဲကြသည်နှစ်ခုစလုံး; သင်သည်အဘယ်သို့မြင်သင့်ရဲ့ရှုထောင့်အပေါ်မူတည်ပါသည်။ ဥပမာ, ဆဲလ်ဖုန်းကုမ္ပဏီအားဖြင့်ကောက်ယူခေါ်ဆိုမှုဒေတာမှတ်တမ်းများတစ်ဦးသုတေသီများ၏ရှုထောင့်ကနေဒေတာကိုတွေ့နေကြပါတယ်။ သို့သော်ဤအတိအကျတူညီမှတ်တမ်းများဖုန်းကုမ္ပဏီ၏ငွေတောင်းခံဦးစီးဌာနတွင်အလုပ်လုပ်ကိုင်သူတစ်ဦးဦး၏ဒေတာရှုထောင့်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲနေကြပါတယ်။ source: Wikimedia Commons

    သုတေသနအတွက်ကြောင့်ဒေတာအရင်းအမြစ်တွေကိုအသုံးပြုတဲ့အခါတွေ့ဒီဇိုင်းအဖြစ်နှစ်ဦးစလုံးကကိုမြင်လျှင်အထောက်အကူဖြစ်စေသည်အဘယ်မှာရှိဒေတာအရင်းအမြစ်၏ဥပမာတစ်ခုပေး။

14. [ ] စဉ်းစားဟန်ဖြင့်စာစီစာကုံးများတွင်ခရစ်ယာန် Sandvig နှင့် Eszter Hargittai (2015) ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်က "တူရိယာ" သို့မဟုတ်ရှိရာဒစ်ဂျစ်တယ်သုတေသန, နှစ်မျိုးကိုဖော်ပြရန် "လေ့လာမှုအရာဝတ္ထု။ " ဒီလေ့လာမှုရဲ့ပထမဦးဆုံးမျိုးကိုဥပမာအနေနဲ့ဘယ်မှာ Bengtsson နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် (2011) 2010 ခုနှစ်ဟေတီအတွက်ငလျင်ဒုတိယကြင်နာတခုရဲ့ဥပမာပြီးနောက်ရွှေ့ပြောင်းနေထိုင်မှုကိုခြေရာခံရန်မိုဘိုင်းဖုန်းကိုဒေတာအသုံးပြု Jensen ဘယ်မှာဖြစ်ပါတယ် (2007) ကိုမည်သို့ Kerala တစ်လျှောက်လုံးမိုဘိုင်းဖုန်းများ၏နိဒါန်းလေ့လာနေ, အိန္ဒိယငါးများအတွက်စျေးကွက်၏လုပ်ငန်းဆောင်တာထိခိုက်။ ကဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာသတင်းရပ်ကွက်များ အသုံးပြု. လေ့လာမှုများသူတို့ဒေတာအရင်းအမြစ်၏တူညီသောမျိုးကိုအသုံးပြုနေသည်လျှင်ပင်အတော်လေးကွဲပြားခြားနားသောပန်းတိုင်များရှိနိုင်သည်ကိုရှငျးသောကြောင့်, ငါသညျဤအထောကျအကူရှာပါ။ လက်နက်နှင့်လေ့လာမှုတစ်ခုအရာဝတ္ထုအဖြစ်ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်အားအသုံးပြုနှစ်ဦးအဖြစ်ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်အားအသုံးပြုနှစ်ခုကို: နောက်ထပ်ဒီဂုဏ်ထူးရှင်းလင်းနိုင်ရန်အတွက်, သင်မြင်ဖူးတဲ့ကြောင်းလေးလေ့လာမှုများကိုဖော်ပြရန်။ သငျသညျလိုလျှင်သင်ဒီအခနျးထဲကနေဥပမာကိုသုံးနိုင်သည်။