2.3.2.1 ਅਧੂਰੀ
ਕੋਈ ਗੱਲ "ਵੱਡੀ" ਆਪਣੇ "ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ" ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੈ, ਨਾ ਹੈ.
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਨਹ ਹੈ ਵਿੱਚ, ਅਧੂਰੀ ਹਨ. ਇਹ ਡਾਟਾ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜ ਵੱਧ ਹੋਰ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ. ਕਈ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਵਾਲ ਦਾ ਤੁਹਾਡੇ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਨਾ ਸਮਝਿਆ, ਤੇ ਅਧੂਰਾਪਨ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਸੀ, ਕੀਤਾ ਹੈ. ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਅਧੂਰਾਪਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਹੋ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ operationalize ਨੂੰ ਜਨ-, ਹੋਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ: ਮੇਰੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲਾਪਤਾ ਹੋਣ ਲਈ ਰੁਝਾਨ.
ਅਧੂਰਾਪਨ ਦੇ ਇਹ ਫਾਰਮ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ Gueorgi Kossinets ਅਤੇ ਡੰਕਨ ਵਾਟਸ ਨੇ ਇਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਰਹੇ ਹਨ, (2006) , ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ 'ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਬਾਰੇ. Kossinets ਅਤੇ ਵਾਟਸ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਈ-ਚਿੱਠੇ, ਜੋ ਕਿ ਜੋ ਕੀ ਵਾਰ 'ਤੇ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਈ ਭੇਜਿਆ (ਖੋਜਕਾਰ ਈ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਨਾ ਸੀ) ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਇਹ ਈ-ਮੇਲ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ dataset ਵਰਗਾ ਆਵਾਜ਼ ਹੈ, ਪਰ, ਉਹ ਹਨ-ਬਾਵਜੂਦ ਆਪਣੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲੈਰਿਟੀ-ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਧੂਰੀ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਈਮੇਲ ਲਾਗ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਜਨ ਗੁਣ, ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ. ਅੱਗੇ, ਈ-ਚਿੱਠੇ ਅਜਿਹੇ ਫੋਨ ਕਾਲ, ਪਾਠ ਨੂੰ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ, ਜ ਦਾ ਮੂੰਹ-ਨੂੰ-ਚਿਹਰਾ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਹੋਰ ਮੀਡੀਆ, ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਈ-ਚਿੱਠੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਰਿਸ਼ਤੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਨਮਤਿ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ. ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ ਬਾਅਦ ਵਿਚ, ਜਦ ਮੈਨੂੰ ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ Kossinets ਅਤੇ ਵਾਟਸ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਦੇਖੋਗੇ.
ਅਧੂਰਾਪਨ ਦੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮ ਦੇ, ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ operationalize ਨੂੰ ਅਧੂਰਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਠਿਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਚਾਨਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਆਮ, ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਵੱਖਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਬਦਕਿਸਮਤੀ, ਇਹ ਉਸਾਰਨ ਹਮੇਸ਼ਾ unambiguously ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਪਿਆ ਹਨ, ਪਰ,. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਦੀ empirically ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਦਾਅਵੇ ਕਿ ਜੋ ਲੋਕ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹਨ ਹੋਰ ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਣ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ, ਮਾਪਣ ਲਈ ਲੋੜ ਸੀ "ਖੁਫ਼ੀਆ." ਪਰ ਖੁਫੀਆ ਕੀ ਹੈ? ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Gardner (2011) ਨੇ ਦਲੀਲ ਉੱਥੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਖੁਫੀਆ ਦੇ ਅੱਠ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮ. ਅਤੇ, ਉਥੇ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਖੁਫੀਆ ਦੇ ਇਹ ਫਾਰਮ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਮਨੋ ਕੇ ਕੰਮ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਨਹ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਦਾਅਵੇ-ਲੋਕ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਮਾਈ ਹੋਰ ਪੈਸਾ-ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਚ ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ operationalize ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ empirically ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਔਖਾ ਹੋ. ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ "ਨਿਯਮ", "ਸਮਾਜਿਕ ਰਾਜਧਾਨੀ," ਅਤੇ "ਲੋਕਤੰਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ operationalize ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਹਨ, ਦੇ ਹੋਰ ਮਿਸਾਲ." ਸੋਸ਼ਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਵੈਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਚ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ (Cronbach and Meehl 1955) . ਅਤੇ, ਉਸਾਰਨ ਦੀ ਇਸ ਸੂਚੀ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਸਾਰੀ ਵੈਧਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਲੰਬੇ ਸਮ ਲਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਵੀ ਜਦ ਉਹ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ. ਜਦ ਖੋਜ ਵੱਧ ਹੋਰ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ, ਬਣਤਰ ਵੈਧਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹਨ (Lazer 2015) .
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਬਣਤਰ ਵੈਧਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਾਗਜ਼, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸਾਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਲੈ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਡਾਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਜ਼ਾਹਰ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਦੋ ਕਾਲਪਨਿਕ ਪੜ੍ਹਾਈ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਲੋਕ ਹੋਰ ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ:
- ਸਟੱਡੀ 1: ਜੋ ਲੋਕ 'ਤੇ Raven ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੈਅਟਰਿਸਸ ਟੈਸਟ-ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਕੋਰ analytic ਖੁਫੀਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕੀਤੀ ਟੈਸਟ (Carpenter, Just, and Shell 1990) ਵੱਧ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਆਮਦਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟੈਕਸ ਰਿਟਰਨ' ਤੇ -have
- ਸਟੱਡੀ 2: ਟਵਿੱਟਰ 'ਤੇ ਜੋ ਲੋਕ ਵਰਤਿਆ ਹੁਣ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਹੋਰ ਲਗਜ਼ਰੀ ਮਾਰਕਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ
ਦੋਨੋ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਲੋਕ ਹੋਰ ਪੈਸੇ ਕਮਾ. ਪਰ, ਪਹਿਲੀ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਕੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਉਹ ਨਹੀ ਹਨ. ਅੱਗੇ, ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੀ ਬਣਤਰ ਵੈਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀ ਹੈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਟੱਡੀ 2 ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ੱਕ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੱਖ ਟਵੀਟ, ਇੱਕ ਅਰਬ ਟਵੀਟ, ਜ ਇੱਕ ਖਰਬ ਟਵੀਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਖੋਜਕਾਰ ਬਣਤਰ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਨਹੀ ਲਈ, ਸਾਰਣੀ 2.2, ਪੜ੍ਹਾਈ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਟਰੇਸ ਡਾਟਾ ਵਰਤ ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੈ ਦੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
| ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੇਸ | ਥਰੈਟਿਕ ਬਣਤਰ | ਕੀਟਾਟੀਓਨ |
|---|---|---|
| ਇਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੱਕ ਈ-ਮੇਲ ਲਾਗ (ਮੈਟਾ-ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹੀ) | ਸੋਸ਼ਲ ਰਿਸ਼ਤੇ | Kossinets and Watts (2006) , Kossinets and Watts (2009) , De Choudhury et al. (2010) |
| ਵੀਬੋ ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟ | ਸਿਵਿਕ ਕੁੜਮਾਈ | Zhang (2016) |
| ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰਮ ਤੱਕ ਈ-ਮੇਲ ਲਾਗ (ਮੈਟਾ-ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋ ਪਾਠ ਨੂੰ) | ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਫਿੱਟ | Goldberg et al. (2015) |
ਪਰ operationalizing ਲਿਖਤੀ ਉਸਾਰਨ ਲਈ ਅਧੂਰਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰੈਟੀ ਔਖਾ ਹੈ, ਉਥੇ ਅਧੂਰੀ ਜਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ' ਤੇ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਆਮ ਹੱਲ ਹਨ. ਪਹਿਲੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ; ਜਦ ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰਵੇਖਣ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਮੈਨੂੰ ਅਧਿਆਇ 3 ਵਿਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਦੇਣਗੇ. ਬਦਕਿਸਮਤੀ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀ ਹੈ. ਦੂਜਾ ਮੁੱਖ ਹੱਲ ਕੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਯੂਜ਼ਰ-ਗੁਣ ਅਨੁਿਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਕਾਲ imputation ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਹ ਕੁਝ ਲੋਕ 'ਤੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਹੋਰ ਲੋਕ ਦੇ ਗੁਣ ਮਹਤਵ ਕਰਨ ਲਈ. ਤੀਜੇ ਸੰਭਵ ਹੱਲ-Kossinets ਅਤੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਇੱਕ ਮਲਟੀਪਲ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਜੋੜ ਕਰਨ ਵਾਟਸ-ਸੀ. ਇਸ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਅਭੇਦ ਜ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਸਪਲਾਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਕਾਰਜ ਲਈ ਮੇਰੀ ਮਨਪਸੰਦ ਅਲੰਕਾਰ ਪਹਿਲੇ ਪੇਪਰ ਕਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪੈਰੇ ਵਿਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (Dunn 1946) :
"ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਹੈ. ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਜਨਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੌਤ ਦੇ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਸਫ਼ੇ ਜੀਵਨ ਵਿਚ ਅਸੂਲ ਘਟਨਾ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਕੀਤੀ ਰਹੇ ਹਨ. ਭਰੋ ਸਪਲਾਈ ਦਾ ਨਾਮ ਇੱਕ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਫ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. "
ਇਹ ਬੀਤਣ 1946 ਵਿਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਹੈ ਜੋ ਵਾਰ 'ਤੇ, ਲੋਕ ਸੋਚ ਰਹੇ ਸਨ ਕਿ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਜਨਮ, ਵਿਆਹ, ਤਲਾਕ, ਅਤੇ ਮੌਤ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਘਟਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਹੁਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੋਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਰਜ ਹੈ, ਜੀਵਨ ਦੀ ਪੁਸਤਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸਥਾਰ ਪੋਰਟਰੇਟ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਫ਼ੇ (ਭਾਵ, ਸਾਡੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਟਰੇਸ), ਇਕੱਠੇ ਬੰਨ੍ਹ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜੀਵਨ ਦੀ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਖੋਜਕਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਜੀਵਨ ਦੀ ਪੁਸਤਕ ਨੂੰ ਵੀ ਤਬਾਹੀ ਦੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (Ohm 2010) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਨੈਤਿਕ ਮਕਸਦ ਦੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਦ ਮੈਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੁਦਰਤ ਹੇਠ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਹੇਠ ਹੋਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਧਿਆਇ 6 (ਸਦਾਚਾਰ) ਵਿਚ.
