2.4.1 गणना कुराहरू

तपाईं राम्रो डाटा असल प्रश्न संयोजन भने सरल गणना रोचक हुन सक्छ।

यसलाई परिष्कृत Sounding भाषामा couched तापनि, सामाजिक अनुसन्धान धेरै वास्तव कुराहरू गणना गरिएको छ। ठूलो डाटा को उमेर मा, अनुसन्धानकर्ताहरूले झनै गणना गर्न सक्नुहुन्छ, तर स्वचालित कि अनुसन्धान बढी सामान गणना केन्द्रित गर्नुपर्छ होइन। के कुरा गणना लायक हो: बरु, हामी ठूलो डाटा राम्रो अनुसन्धान गर्न जाँदै हुनुहुन्छ भने, हामी सोध्न आवश्यक? यो एउटा सम्पूर्ण आत्मपुरक कुरा जस्तै लाग्न सक्छ, तर त्यहाँ केही सामान्य ढाँचाहरू छन्।

म कुनै एक अघि कहिल्यै गणना छ भन्ने कुरा गणना गर्न लागिरहेको छु: अक्सर विद्यार्थीहरूले भन्दै आफ्नो गणना अनुसन्धान उत्प्रेरित गर्छ। उदाहरणका लागि, एक विद्यार्थी भन्न सक्छ, धेरै मान्छे प्रवासिहरु अध्ययन गरेका र धेरै मान्छे जोडाहरू अध्ययन गरेका, तर कसैले प्रवासी जोडाहरू अध्ययन गरेको छ। अभाव द्वारा प्रेरणा सामान्यतया राम्रो अनुसन्धान गर्न नेतृत्व गर्दैन। निस्सन्देह, प्रवासी जोडाहरू अध्ययन गर्न राम्रो कारण त्यहाँ हुन सक्छ, तर तिनीहरूले अघि अध्ययन गर्न छन् भन्ने तथ्यलाई अहिले अध्ययन गर्नुपर्छ भन्ने होइन। कुनै एक कहिल्यै मेरो कार्यालय मा गलैँचा मा सूत्रहरू संख्या गणना भएको छ, तर स्वचालित रूपमा यो राम्रो अनुसन्धान परियोजना भनेर होइन। अभाव द्वारा प्रेरणा प्रकारको भन्दै जस्तै छ: देखो, एक प्वाल त्यहाँ भन्दा त्यहाँ, र म यसलाई भर्न धेरै गाह्रो काम गर्न जाँदै छु। तर, हरेक प्वाल भरिएको गर्न आवश्यक छ।

बरु अभाव द्वारा प्रेरणादायी को, म सुराकी अनुसन्धान (वा दुवै आदर्श) रोचक वा महत्त्वपूर्ण छ जब, दुई परिस्थितिमा राम्रो अनुसन्धान गर्न गणना ठान्छन्। यो नीति निर्णय ड्राइव कि अर्थव्यवस्था को सूचक छ किनभने उदाहरणका लागि, बेरोजगारी को दर नाप्ने महत्त्वपूर्ण छ। साधारणतया, मान्छे महत्त्वपूर्ण छ के को एक राम्रो अर्थमा छ। त्यसैले, यो खण्ड बाँकी मा, म गणना रोचक छ जहाँ तीन उदाहरण प्रदान गर्न लागिरहेको छु। प्रत्येक मामला मा, शोधकर्ताओं बरु तिनीहरूले प्रणाली कसरी सामाजिक काम बारे थप सामान्य विचार मा महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट धेरै विशेष सेटिङ मा गणना थिए, गणना इत्तफाक से थिएनन्। अर्को शब्दमा, के यी विशेष गणना अभ्यास रोचक बनाउँछ धेरै छैन डाटा नै, यी थप सामान्य विचार आउँछ।

न्यूयोर्क मा ट्याक्सी चालकहरुको 1) काम व्यवहार (धारा 2.4.1.1) विद्यार्थी (धारा 2.4.1.2 द्वारा, 2) मित्रता गठन) र 3) सामाजिक मिडिया जाच्ने र काटछाट गर्ने व्यवहार चिनियाँ सरकारको: तल म मा तीन उदाहरण प्रस्तुत छौँ (धारा 2.4.1.3)। के यी उदाहरणहरू साझेदारी तिनीहरू सबै ठूलो डाटा गणना सैद्धान्तिक अनुमानहरू परीक्षण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर देखाउन छ। केही अवस्थामा, ठूलो डाटा स्रोतहरु तपाईं (न्यूयोर्क ट्याक्सी को मामला मा रूपमा) अपेक्षाकृत सीधा यो गणना गर्न सक्षम। अन्य अवस्थामा, अनुसन्धानकर्ताहरूले डाटा सँगै र operationalizing (मित्रता गठन को मामला मा रूपमा) सैद्धान्तिक constructs मर्ज गरेर incompleteness सामना गर्न आवश्यक हुनेछ; र केही अवस्थामा अनुसन्धानकर्ताहरूले (सामाजिक मिडिया जाच्ने र काटछाट गर्ने सन्दर्भमा जस्तै) आफ्नै अवलोकनीय डाटा सङ्कलन गर्न आवश्यक हुनेछ। मलाई आशा छ यी उदाहरणहरू देखाउन रोचक प्रश्न गर्न सक्षम छन् अनुसन्धानकर्ताहरूले लागि, ठूलो डाटा ठूलो प्रतिज्ञा धारण।