ਓਪਨ ਕਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਹਿਰ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮਾਹਿਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹੱਲ ਪੈਦਾ ਵੱਧ ਚੈੱਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਖਾ ਹਨ ਦਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
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 ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਕਾਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੋ ਅਹਿਮ ਅੰਤਰ ਉਘਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲੀ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਿਚ ਖੋਜਕਾਰ ਨੇ ਇਕ ਟੀਚਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਫਿਲਮ ਰੇਟਿੰਗ) ਜਦ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗਲੈਕਸੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ) ਦੱਸਦਾ ਹੈ. ਦੂਜਾ, ਓਪਨ ਕਾਲ ਵਿਚ ਖੋਜਕਾਰ ਫਿਲਮ ਰੇਟਿੰਗ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਦੀ ਸਭ-ਊਰਜਾ ਸੰਰਚਨਾ, ਜ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਦੇ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਸੰਜੋਗ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਕਲਾ-ਨਾ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਭ ਸਬੰਧਤ ਟੁਕੜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਯੋਗਦਾਨ-ਬੇਹਤਰੀਨ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ.
ਓਪਨ ਕਾਲ ਅਤੇ ਇਹ ਤਿੰਨ ਮਿਸਾਲ ਲਈ ਆਮ ਟੈਪਲੇਟ, ਕੀ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਵਿਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਕਿਸਮ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉੱਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ? ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਫਲ ਉਦਾਹਰਣ ਅਜੇ ਤੱਕ (ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਪਲ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣ ਹੋਵੋਗੇ ਲਈ) ਕੀਤਾ ਗਿਆ. ਸਿੱਧੀ ਿਵਟਾਿਮਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪੀਅਰ-ਕਰਨ-Patent ਸ਼ੈਲੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਜਲਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ ਖੋਜ ਖੋਜਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਲਈ. ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਪਹੁੰਚ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦ ਕਿ ਸਬੰਧਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਅਕਾਇਵ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਨਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਿਆਪਕ ਵੰਡਿਆ ਰਹੇ ਹਨ.
ਹੋਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਈ ਸਰਕਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਲ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹਨ ਜੁਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਹੈ (Kleinberg et al. 2015) . ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Netflix ਫਿਲਮ 'ਤੇ ਰੇਟਿੰਗ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਸਿਰਫ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਸਰਕਾਰ ਨਤੀਜੇ ਅਜਿਹੇ ਜੋ ਕਿ ਰੈਸਟੋਰਟ ਸਭ ਕ੍ਰਮ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਕੋਡ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ, ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੇ Glaeser et al. (2016) ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਵਰਤਿਆ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬੋਸਟਨ ਦੇ ਸ਼ਹਿਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਯੈਲਪ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਨਿਰੀਖਣ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਭੋਜਨਾਲਾ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ. Glaeser ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਨੂੰ ਜਿੱਤ ਦੇ ਬਾਰੇ 50% ਦੇ ਕੇ ਭੋਜਨਾਲਾ ਇੰਸਪੈਕਟਰ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਵੇਗਾ. ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਤੌਰ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਰਿੜਕਦਾ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਬਣਤਰ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ (Provost and Fawcett 2013) .
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਾਲ, ਜੋ ਕਿ ਨਤੀਜੇ, ਜੋ ਕਿ ਹੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਚ ਹੋਇਆ ਹੈ ਸ਼ਾਮਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਿਛਲੇ ਸਿਹਤ ਦਾ ਕੋਡ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦਾ ਕੋਡ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ), ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ, ਜੋ ਕਿ dataset ਵਿਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੁਝ ਹੋਇਆ, ਨਾ ਹੈ, ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ . ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਬਾਲ ਖ਼ੁਸ਼ਹਾਲੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ 20 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਸ਼ਹਿਰ ਵਿੱਚ ਜਨਮ ਦੇ ਬਾਅਦ 5000 ਦੇ ਬਾਰੇ ਬੱਚੇ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਹੈ (Reichman et al. 2001) . ਖੋਜਕਾਰ ਇਹ ਬੱਚੇ, ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰ, ਅਤੇ ਜਨਮ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਆਪਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ 1, 3, 5, 9 ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ 15. ਇਹ ਬੱਚੇ ਬਾਰੇ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਖੋਜਕਾਰ ਅਜਿਹੇ ਹਨ ਜੋ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਜਾਵੇਗਾ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਾਲਜ ਤੱਕ? ਕੀ, ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਨਮਤਿ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਲਈ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਵਿਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ? ਕਿਉਕਿ ਇਹ ਬੱਚੇ ਦਾ ਕੋਈ ਨਾ ਕੋਈ ਇਸ ਵੇਲੇ ਕਾਫ਼ੀ ਪੁਰਾਣੇ ਕਾਲਜ ਨੂੰ ਜਾਣ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੱਚ ਹੈ ਅੱਗੇ-ਲੱਭ ਰਹੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜਕਾਰ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਥੇ ਹਨ. ਇਕ ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਨੇਬਰਹੁੱਡਜ਼ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨਤੀਜੇ ਬਣਾਉਣ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਪਰਿਵਾਰ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਪੂਰੀ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ. ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ? ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਨਾ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ, ਨੇਬਰਹੁੱਡਜ਼, ਸਿੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਚ. ਅੱਗੇ, ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਭਵਿੱਖ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਾਲਜ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੁਆਰਾ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੋਣ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਉੱਥੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿ; ਇਹ ਲੋਕ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਗੁਣਾਤਮਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਤੇ ਵੰਸ਼ ਵਿਗਿਆਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੋਣਾ ਸੀ. ਇਸ ਲਈ, ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਬਦ ਨਾ ਅੰਤ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਉਹ, ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਮਾਲਾਮਾਲ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਿਖਤੀ ਪਰੰਪਰਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਰਿਵਾਰ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਵਰਤ ਹੈ ਜੋ ਕਾਲਜ ਜਾਣ ਜਾਵੇਗਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਨਹੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੇ ਫਲਸਰੂਪ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲੰਮੀ ਸਮਾਜਿਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਲਿਖਿਆ ਸੀ, ਉੱਥੇ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਕਾਲ ਵਰਤ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜਕਾਰ ਦੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. Netflix ਪੁਰਸਕਾਰ ਲਈ ਰਿਟਰਨਿੰਗ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ ਨਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਉਹ ਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸੇ ਸਭਿਆਚਾਰਕ ਸੋਚ-ਵੱਖ ਸਮਾਜਿਕ ਕਲਾਸ ਤੱਕ ਲੋਕ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨਗੇ (Bourdieu 1987) . ਅਜਿਹੇ "ਨੂੰ" ਅਤੇ "ਇਸੇ" ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਆਸਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਹੱਲ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕਾਲ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਮਾੜੇ ਫਿੱਟ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ ਕਾਲ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇ ਸਵਾਲ ਵੱਧ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਜੁਲ ਹਨ; ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫ਼ਰਕ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਨੂੰ ਵੇਖੋ Breiman (2001) . ਹਾਲੀਆ theorists, ਪਰ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਤੇ ਬੁਲਾਇਆ ਹੈ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਗੈਰਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ (Watts 2014) . ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਜਾਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀ ਆਮ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ.