5.3.4 ਸਿੱਟਾ

ਖੁਲ੍ਹੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਹੜੀਆਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ

ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-Netflix ਪੁਰਸਕਾਰ, Foldit, ਪੀਰ-ਨੂੰ-Patent-ਖੋਜਕਾਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਫਾਰਮ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ, ਹੱਲ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਲਏ. ਖੋਜਕਾਰ ਵੀ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਅਚਾਨਕ ਸਥਾਨ ਸੀ.

ਹੁਣ ਮੈਂ ਓਪਨ ਕਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੋ ਅਹਿਮ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ. ਪਹਿਲਾਂ, ਖੁੱਲੇ ਕਾਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਟੀਚਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਫਿਲਮ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਟਸਕ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗਲੈਕਸੀ ਵਰਗੀਕਰਣ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਦੂਜਾ, ਖੁੱਲੇ ਕਾਲਾਂ ਵਿਚ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿਲਮ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਐਲਗੋਰਿਥਮ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ, ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਕਲਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਢਾਂਚਾ-ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਸੁਮੇਲ ਨਹੀਂ ਯੋਗਦਾਨ

ਖੁੱਲੇ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਤਿੰਨੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲਈ ਆਮ ਟੈਪਲੇਟ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ, ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਗੱਲ ਮੰਨ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲੇ ਤੱਕ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਫਲ ਉਦਾਹਰਣ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਹਨ (ਉਹ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਲ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਾਂਗਾ). ਸਿੱਧੇ ਐਂਲੋਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁਰਾਣਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੱਭਣ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਪੀਅਰ-ਟੂ-ਪੇਟੈਂਟ ਸਟਾਈਲ ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਕਾਲ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ' ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੱਕ ਅਕਾਇਵ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਪਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਲਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਨ ਕਾਲਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਾਈਡ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੈੱਟਫਿਲਕਸ ਫਿਲਮਾਂ 'ਤੇ ਰੇਟਿੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੰਬੰਧੀ ਕੋਡ ਉਲੰਘਣਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ. ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਐਡਵਰਡ ਗਲੇਸਰ ​​ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2016) ਨੇ ਸਿਟੀ ਆਫ ਬੋਸਟਨ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਕਾਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਯੈਲਪ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਹਾਈਜੀਨ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਦੇ ਉਲੰਘਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਸੀ ਕਿ ਓਪਨ ਕਾਲ ਨੂੰ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਅਨੁਮਾਨਕ ਮਾਡਲ ਨੇ ਲਗਭਗ 50% ਤੱਕ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਇੰਸਪੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ.

ਓਪਨ ਕਾੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਰੂਪ ਨਾਲ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਰੈਗਜ਼ੀ ਫੈਮਲੀਜ਼ ਐਂਡ ਚਾਈਲਡ ਵੈਲਬਿੰਗ ਸਟੱਡੀ ਨੇ ਲਗਭਗ 20 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਮਰੀਕੀ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਮ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 5000 ਬੱਚਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ (Reichman et al. 2001) . ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੱਚਿਆਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਹੌਲ, ਅਤੇ 1, 3, 5, 9 ਅਤੇ 15 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਬੱਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਿਵੇਂ ਵਿਖਾਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਕੌਣ ਕਰੇਗਾ? ਜਾਂ, ਕੁਝ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਥਿਊਰੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਕਿਉਂਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਅਜੇ ਤਕ ਕਾਲਜ ਜਾਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਪ੍ਰਗਟਾਵ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੇਬਰਹੁੱਡਜ਼ ਜੀਵਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਨ, ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਜੋ ਪਰਿਵਾਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਪਹੁੰਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ? ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਅਤੇ ਲੱਭਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਰਿਵਾਰਾਂ, ਨੇੜਲੇ ਇਲਾਕਿਆਂ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮਾਜਕ ਅਸਮਾਨਤਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬਕ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਇਸਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਕਾਲਜ ਗਰੈਜੂਏਟ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਹੋਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਇਹ ਲੋਕ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰ੍ਰੋਜਣਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੋਣਗੇ. ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਕਾਲ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਆਖ਼ਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ, ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਧਾਂਤਕ ਪਰੰਪਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਕਾਲ, ਫਰੈਗਜ਼ੀ ਫੈਮਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ ਚਾਈਲਡ ਵੈਲਿੰਗ ਲਈ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੌਣ ਕਾਲਜ ਜਾਏਗਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਲੰਬਿਤ ਸਮਾਜਕ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਏਗਾ.

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਿਆ ਸੀ, ਓਪਨ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਕਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ. Netflix ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵਾਪਸ, ਸੋਸ਼ਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਆਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ; ਨਾ ਕਿ, ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣਗੇ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਜਿਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਰਵੱਖਤਾ ਵੱਖਰੀ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, Bourdieu (1987) ). ਅਜਿਹੇ "ਕਿਵੇਂ" ਅਤੇ "ਕਿਉਂ" ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਮਾੜੇ ਜਿਹੇ ਲਗਦੇ ਹਨ ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇ ਸਵਾਲ ਵੱਧ ਸਵਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਹੋਰ ਉਚਿਤ ਹਨ. ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕਾਰਾਂ ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਸਾਇੰਸਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ (Watts 2014) ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਭਾਜਨ ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੈ. ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬਲੂਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਰੇਖਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਆਸ ਹੈ ਕਿ ਖੁੱਲੇ ਕਾਲਾਂ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ.