ਸਰਗਰਮੀ

ਕੁੰਜੀ:

• ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਡਿਗਰੀ: ਆਸਾਨ , ਮੱਧਮ , ਹਾਰਡ , ਬਹੁਤ ਔਖਾ
• ਮੈਥ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ( )
• ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕੋਡਿੰਗ ( )
• ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ( )
• ਮੇਰੇ ਮਨਪਸੰਦ ( )

1. [ , ] ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਗੂਗਲ ਫਲੂ ਰੁਝਾਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ. ਕੇ ਕਾਗਜ਼ ਪੜ੍ਹੋ Lazer et al. (2014) , ਅਤੇ ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸਾਫ ਈ-ਲਿਖ ਦੇ.'

2. [ ] Bollen, Mao, and Zeng (2011) ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਟਵਿੱਟਰ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਬਾਡ਼ ਫੰਡ-Derwent ਰਾਜਧਾਨੀ ਟਵਿੱਟਰ ਤੱਕ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਮਾਰਕੀਟ-ਨੂੰ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ (Jordan 2010) . ਕੀ ਸਬੂਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੰਡ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪੈਸੇ ਪਾ ਅੱਗੇ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ?

3. [ ] ਕੁਝ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਐਡਵੋਕੇਟ ਰਹਿਣ ਜਦਕਿ ਨੋਸ਼ੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਈ-ਸਿਗਰਟ, ਹੋਰ ਅਜਿਹੇ ਨਿਕੋਟੀਨ ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰ 'ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖ਼ਤਰੇ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ. ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇਕ ਖੋਜਕਾਰ ਈ-ਸਿਗਰਟ-ਸਬੰਧਤ ਟਵਿੱਟਰ ਪੋਸਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਈ-ਸਿਗਰਟ ਵੱਲ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.

   1. ਤਿੰਨ ਸੰਭਵ ੳੱੁਪਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਅਧਿਐਨ 'ਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਭ ਚਿੰਤਤ ਹਨ ਕੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
   2. Clark et al. (2016) ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਇਕ ਅਧਿਐਨ ਭੱਜ ਗਿਆ. ਪਹਿਲਾ, ਉਹ 850,000 ਟਵੀਟ ਹੈ ਕਿ ਜਨਵਰੀ 2012 ਤੱਕ ਈ-ਸਿਗਰਟ-ਸਬੰਧਤ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤਿਆ ਦਸੰਬਰ 2014 ਦੁਆਰਾ ਨੇੜੇ ਨਿਰੀਖਣ ਤੇ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਹ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟਵੀਟ ਦੇ ਕਈ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (ਭਾਵ, ਇਨਸਾਨ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਨਾ) ਅਤੇ ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟਵੀਟ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਰੂਰੀ ਸਨ commercials. ਉਹ ਜੈਵਿਕ ਟਵੀਟ ਤੱਕ ਸਵੈ-ਟਵੀਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਵਿਕਸਤ. ਇਸ ਮਨੁੱਖੀ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਉਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਟਵੀਟ ਦੇ 80% ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ. ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਹਿੱਸਾ (ੳ) ਤੱਕ ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?
   3. ਜਦ ਉਹ ਜੈਵਿਕ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਟਵੀਟ ਵਿਚ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਵੈ-ਟਵੀਟ ਜੈਵਿਕ ਟਵੀਟ (6.17 ਬਨਾਮ 5.84) ਵੱਧ ਹੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਲੱਭਣ ਲਈ (ਅ) ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?

4. [ ] ਨਵੰਬਰ 2009 ਵਿੱਚ, ਟਵਿੱਟਰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਟਵੀਟ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ "ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" ਕਰਨ ਲਈ ਤਬਦੀਲ "ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ?" (Https://blog.twitter.com/2009/whats-happening).

   1. ਤੁਹਾਡੇ ਖ਼ਿਆਲ ਵਿਚ ਪ੍ਰਾਉਟ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਜੋ ਟਵੀਟ ਅਤੇ / ਜ ਉਹ ਕੀ ਟਵੀਟ 'ਤੇ ਕੀ ਅਸਰ ਹੋਵੇਗਾ?
   2. ਨਾਮ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ, ਜਿਸ ਦੇ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਉਟ ਪਸੰਦ ਕਰਨਗੇ, "ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?" ਸਮਝਾਓ ਕਿ.
   3. ਨਾਮ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ, ਜਿਸ ਦੇ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਉਟ ਪਸੰਦ ਕਰਨਗੇ, "ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਸਮਝਾਓ ਕਿ.

5. [ ] Kwak et al. (2010) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 41.7 ਲੱਖ ਉਪਭੋਗੀ ਪਰੋਫਾਇਲ, 1.47 ਅਰਬ ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਬੰਧ, 4262 ਖੋਰਾ ਵਿਸ਼ੇ, ਅਤੇ ਜੂਨ 6 ਅਤੇ ਜੂਨ 31 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ 106 ਕਰੋੜ ਟਵੀਟ, 2009 ਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਹ ਸਿੱਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟਵਿੱਟਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵ ਮਾਧਿਅਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਧ ਸ਼ੇਅਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੇਟਵਰਕ.

   1. Kwak et al ਦੇ ਲੱਭਣ ਦਾ ਵਿਚਾਰ, ਖੋਜ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਕਿਸਮ ਤੁਹਾਡੇ ਟਵਿੱਟਰ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਖੋਜ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਤੁਹਾਡੇ ਟਵਿੱਟਰ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਨਾ ਸੀ? ਇਸੇ?
   2. 2010 ਵਿੱਚ, ਟਵਿੱਟਰ ਜੋੜੇ ਸੇਵਾ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਸੁਝਾਅ ਬਣਾਉਣ ਕੌਣ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ. ਤਿੰਨ ਿਸਫ਼ਾਰ ਮੁੱਖ ਸਫ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ' ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ. ਸੁਝਾਅ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਦੇ ਤੱਕ ਖਿੱਚਿਆ ਹਨ "ਦੋਸਤ-ਦੇ-ਦੋਸਤ," ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਸੰਪਰਕ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਪਭੋਗੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵੇਖ ਜ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੀ ਹੁਣ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਫ਼ੇ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਵ ਫੀਚਰ ਹਿੱਸਾ, ਇੱਕ ਦਾ ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ)? ਇਸੇ ਜ ਇਸੇ ਨਾ?
   3. Su, Sharma, and Goel (2016) ਸੇਵਾ ਕੌਣ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੋਚਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜਦਕਿ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਭਰ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਿਸਫ਼ਾਰ ਫ਼ਾਇਦਾ, ਸਭ ਤੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਪਭੋਗੀ ਕਾਫੀ ਔਸਤ ਵੱਧ ਲਾਭ. ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਅ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ)? ਇਸੇ ਜ ਇਸੇ ਨਾ?

6. [ ] "Retweets" ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਟਵਿੱਟਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਫੈਲ ਰਹੇ ਹਨ. ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ, ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟਵੀਟ ਉਹ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਪੇਸਟ, ਉਸ ਦੀ / ਉਸ ਹੈਡਲ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਲੇਖਕ ਟੈਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਟਵੀਟ ਅੱਗੇ "RT" ਟਾਈਪ ਨੂੰ ਵੇਖਾਉਣ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ retweet ਦਾ ਹੈ ਸੀ. ਫਿਰ, 2009 ਵਿਚ ਟਵਿੱਟਰ ਇੱਕ "retweet" ਬਟਨ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਜੂਨ 2016 ਵਿੱਚ, ਟਵਿੱਟਰ ਇਹ ਸੰਭਵ ਉਪਭੋਗੀ ਆਪਣੇ ਟਵੀਟ retweet ਤੱਕ (https://twitter.com/twitter/status/742749353689780224) ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਅਸਰ ਪੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਵਿੱਚ "retweets" ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇਸੇ ਜ ਇਸੇ ਨਾ?

7. [ , , ] Michel et al. (2011) , ਇੱਕ ਕਾਰਪਸ ਿਕਤਾਬ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Google ਦੇ ਜਤਨ ਤੱਕ ਉਭਰ ਨਿਰਮਾਣ. ਕਾਰਪਸ, ਜੋ ਕਿ 2009 ਵਿਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ 5 ਲੱਖ ਡਿਜੀਟਲੀਕਰਨ ਬੁੱਕ 'ਤੇ ਹੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਵਰਜਨ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ, ਲੇਖਕ ਭਾਸ਼ਾਈ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਰੁਝਾਨ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਫਰੀਕੁਇੰਸੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ. ਜਲਦੀ ਹੀ ਗੂਗਲ ਬੁੱਕ ਕਾਰ੍ਪਸ ਖੋਜਕਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ 2 ਵਰਜਨ 2012 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ.

   ਪਰ, Pechenick, Danforth, and Dodds (2015) ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜਕਾਰ ਪੂਰੀ ਵਿਆਪਕ ਸਿੱਟੇ ਡਰਾਇੰਗ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਅੱਗੇ ਕਾਰਪਸ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੰਡ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ-ਵਰਗਾ ਹੈ, ਹਰ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਇੱਕ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਵੱਡਾ ਲੇਖਕ ਵੇਖਿਆ ਗੂਗਲ ਬੁੱਕ ਲੈਕਸੀਕਨ ਵਿੱਚ ਨਵ ਪੈਰ੍ਹੇ ਪਾਓ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ. ਇਲਾਵਾ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਟੈਕਸਟ 1900s ਦੌਰਾਨ ਫੰਡ ਦੇ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਠੋਸ ਹਿੱਸਾ ਗਠਨ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬਣਾਉਟੀ ਡੇਟਾਸੇਟ, Pechenick et al ਦੇ ਦੋ ਵਰਜਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ. ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਸਬੂਤ ਹੈ ਕਿ ਜਗ ਫਿਲਟਰ ਪਹਿਲੇ ਵਰਜਨ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਲਈ ਲੋੜ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਇੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ: http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

   1. Michel et al. ਦਾ ਅਸਲੀ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ (2011) , ਉਹ ਦਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ 1 ਵਰਜਨ ਵਰਤਿਆ, "1880" ਸਾਲ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਫਰੀਕੁਇੰਸੀ ਸਾਜ਼ਿਸ਼, "1912" ਅਤੇ "1973" ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ "ਸਾਨੂੰ ਹਨ ਸਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਹਰ ਸਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੁੱਲ "(Fig. 3 ਏ, Michel et al.). ਉਸੇ ਹੀ ਪਲਾਟ 1 ਵਰਤ ਕੇ) ਕਾਰਪਸ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ dataset (Fig. 3 ਏ, Michel et al ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਹੀ ਦੇ 1 ਵਰਜਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ.)
   2. ਹੁਣ 1 ਵਰਜਨ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਗਲਪ dataset ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ.
   3. ਹੁਣ ਕਾਰਪਸ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ dataset ਦੇ 2 ਵਰਜਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ.
   4. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, 2 ਨੂੰ ਵਰਜਨ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਗਲਪ dataset ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ.
   5. ਇਹ ਚਾਰ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ ਅਤੇ similarities ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਰੁਝਾਨ ਦੇ Michel et al. ਦਾ ਅਸਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ? (ਸੰਕੇਤ: ੲ) ਅਤੇ d) Pechenick et al ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ 16 ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਹੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ).
   6. ਹੁਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੂਗਲ ਬੁੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਇਹ ਇੱਕ ਲੱਭਤ ਲਾਗੂ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਈ ਤਬਦੀਲੀ ਜ ਸਭਿਆਚਾਰਕ ਚਮਤਕਾਰ Michel et al. ਦਾ ਅਸਲੀ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਚੁਣੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ Pechenick et al ਵਿਚ ਪੇਸ਼ ਕਮੀ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿਚ ਆਪਣੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ.? ਆਪਣੇ ਦਲੀਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਲਈ, ਉਸੇ ਹੀ ਗਰਾਫ ਉਪਰ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜਨ ਵਰਤ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ.

8. [ , , , ] Penney (2016) ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜੂਨ 2013 ਵਿਚ NSA / ਪ੍ਰਿਜ਼ਮ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਭਾਵ, ਸਨੋਡੇਨ ਖੁਲਾਸੇ) ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਚਾਰ ਤਿੱਖੀ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਵਿਸ਼ੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਤੇ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਲੇਖ ਦਾ ਆਵਾਜਾਈ ਵਿਚ ਕਮੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਪੁੰਜ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੱਕ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਠੰਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇਗਾ. ਦੀ ਪਹੁੰਚ Penney (2016) ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਰੁਕ ਵਾਰ ਦੀ ਲੜੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ observational ਡਾਟਾ (ਹਿੱਸਾ 2.4.3) ਤੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ approximating ਬਾਰੇ ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ.

   ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੈਨੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਲਈ ਗ੍ਰਹਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਮਰੀਕੀ ਵਿਭਾਗ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ. DHS ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਮੁੱਦੇ, ਭਾਵ "ਸਿਹਤ ਚਿੰਤਾ," "ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ," ਅਤੇ "ਅੱਤਵਾਦ. ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਖੋਜ ਸ਼ਬਦ categorizes ਅੱਤਵਾਦ" (ਟੇਬਲ 8 ਨੂੰ ਵੇਖ "ਸਟੱਡੀ ਗਰੁੱਪ ਲਈ, ਪੈਨੀ ਚਾਲੀ-ਅੱਠ ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ" ਅੰਤਿਕਾ). ਉਸ ਨੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਤੀਹ-ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਨੁਸਾਰੀ ਚਾਲੀ-ਅੱਠ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਲੇਖ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਲੇਖ ਦਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਗਿਣਤੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਅਗਸਤ 2014 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਜਨਵਰੀ 2012 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੱਕ ਉਸ ਦੇ ਦਲੀਲ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਲਈ, ਉਸ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਕਈ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਣਾਇਆ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਲੇਖ ਵਿਚਾਰ ਟਰੈਕਿੰਗ ਕੇ ਗਰੁੱਪ.

   ਹੁਣ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, Penney (2016) . ਸਾਰੇ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਲਈ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ (https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/) ਤੱਕ ਉਪਲੱਬਧ ਹੈ. ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਆਰ ਪੈਕੇਜ wikipediatrend ਤੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (Meissner and Team 2016) . ਜਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ-ਅੱਪ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤਿਆ. (ਨੋਟ: ਇਹ ਉਹੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਅਧਿਆਇ 6 ਵਿੱਚ ਦਿਸਦਾ ਹੈ)

   1. ਪੜ੍ਹੋ Penney (2016) ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ 2, ਜੋ ਕਿ "ਅੱਤਵਾਦ" ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੱਗੇ ਸਫ਼ੇ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸਨੋਡੇਨ ਦੇ ਪਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਪੋਥੀ ਦੇ ਬਾਅਦ ਸਫ਼ੇ ਵਿਚਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਦੁਹਰਾਉਣ. ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਆਖਿਆ.
   2. ਅੱਗੇ, ਅੰਜੀਰ 4a ਹੈ, ਜੋ DHS ਸੂਚੀ "DHS ਅਤੇ ਹੋਰ ਏਜੰਸੀ 'ਦੇ ਤਹਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤ ਕੇ ਇੱਕ comparator ਗਰੁੱਪ ਨਾਲ ਸਟੱਡੀ ਗਰੁੱਪ (" ਅੱਤਵਾਦ "ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦੁਹਰਾਉਣ (ਵੇਖੋ, ਅੰਤਿਕਾ ਟੇਬਲ 10). ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਆਖਿਆ.
   3. ਹਿੱਸਾ ਅ ਵਿੱਚ) ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ comparator ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਸਟੱਡੀ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ. "ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ" ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਖ (ਅੰਤਿਕਾ ਟੇਬਲ 11) ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਸਫ਼ੇ (ਅੰਤਿਕਾ ਟੇਬਲ 12): ਪੈਨੀ ਨੇ ਵੀ ਦੋ ਹੋਰ comparator ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ. ਇੱਕ ਬਦਲ comparator ਗਰੁੱਪ ਨਾਲ ਆਓ, ਅਤੇ ਪਰਖ ਜੇ ਹਿੱਸਾ ਅ ਤੱਕ ਰਿਪੋਰਟ) comparator ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ. comparator ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪ ਸਭ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਇਸੇ?
   4. ਲੇਖਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਅੱਤਵਾਦ" ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸ਼ਬਦ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਲੇਖ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਅਮਰੀਕੀ ਸਰਕਾਰ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਆਨਲਾਈਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਮਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਧਰਮੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅੱਤਵਾਦ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਹ 48 "ਅੱਤਵਾਦ" ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਚੈੱਕ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, Penney (2016) ਨੇ ਵੀ ਜਵਾਬ ਪੁੱਛ ਸਰਕਾਰ ਸਮੱਸਿਆ, ਪਰਦੇਦਾਰੀ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਾਲਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਹਰ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਲਈ MTurk 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਵਾਏ (ਅੰਤਿਕਾ ਸਾਰਣੀ 7 ਅਤੇ 8). MTurk 'ਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ.
   5. ) ਦਾ ਹਿੱਸਾ d ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਲੇਖ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਟੱਡੀ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਲੇਖਕ ਦੀ ਪਸੰਦ ਹੈ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ? ਇਸੇ ਜ ਇਸੇ ਨਾ? ਜੇ ਨਾ, ਕੀ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੁਝਾਅ ਸੀ?

9. [ ] Efrati (2016) ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ "ਕੁੱਲ ਸ਼ੇਅਰ' ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਸਾਲ ਦੇ 5.5 ਬਾਰੇ% ਸਾਲ ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਜਦਕਿ" ਅਸਲੀ ਬਰਾਡਕਾਸਟ ਸ਼ੇਅਰ "ਥੱਲੇ ਸਾਲ ਦੇ 21% ਸਾਲ ਸੀ. ਇਹ ਗਿਰਾਵਟ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ 30 ਸਾਲ ਦੇ ਤਹਿਤ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨਾਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੰਭੀਰ ਸੀ. ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੋ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਗਿਰਾਵਟ ਦਾ ਸਿਹਰਾ. ਇਕ "ਦੋਸਤ" ਲੋਕ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਹੈ ਦੀ ਗਿਣਤੀ' ਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਹੋਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ੇਅਰ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ SnapChat ਤੌਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਕਈ ਰਣਨੀਤੀ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸ਼ੇਅਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਸੰਭਵਾਨਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲੀ ਪੋਸਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਣਾਉਣ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਪੋਸਟ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਕਈ ਸਾਲ "ਇਸ ਦਿਨ 'ਤੇ" ਦਾ periodical ਯਾਦ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਕੀ ਪਰ੍ਭਾਵ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ, ਇਹ ਖੁਲਾਸੇ ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਲਈ ਹੈ?

10. [ ] Tumasjan et al. (2010) ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਆਸੀ ਪਾਰਟੀ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਟਵੀਟ ਦੇ, ਜੋ ਕਿ ਅਨੁਪਾਤ ਵੋਟ ਕਿ ਪਾਰਟੀ ਨੂੰ 2009 ਵਿਚ ਸੰਸਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 2.9) ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਮੇਲ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਟਵਿੱਟਰ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੇ. ਵਾਰ ਇਸ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਆਮ ਸਰੋਤ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਵਰਤਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਸੀ.

    ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਬੁਰੇ ਫੀਚਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਪਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. 2009 ਵਿਚ ਟਵਿੱਟਰ 'ਤੇ ਜਰਮਨੀ ਕਾਫ਼ੀ ਇੱਕ ਨਾ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਾਲ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਸਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਾਰਟੀ ਦੇ ਸਮਰਥਕ ਦੀ ਸਿਆਸਤ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਅਕਸਰ ਟਵੀਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਸੰਭਵ ੳੱੁਪਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਬਾਹਰ ਰੱਦ ਕਰਨਗੇ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ Tumasjan et al. (2010) ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਵੀ ਚੰਗਾ ਹੋਣਾ ਸੱਚ ਹੈ ਹੋਣ ਲਈ. ਆਪਣੇ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, Tumasjan et al. (2010) ਮਸੀਹੀ ਲੋਕਤੰਤਰਵਾਦੀ (CDU), ਮਸੀਹੀ ਸੋਸ਼ਲ ਡੈਮੋਕਰੇਟ (CSU), SPD, ਲਿਬਰਲ (FDP), ਖੱਬੇ (Die Linke), ਅਤੇ ਗ੍ਰੀਨ ਪਾਰਟੀ (Grüne): ਛੇ ਸਿਆਸੀ ਧਿਰ ਮੰਨਿਆ. ਪਰ, ਜੋ ਕਿ ਵਾਰ 'ਤੇ ਟਵਿੱਟਰ' ਤੇ ਸਭ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਦਾ ਜਰਮਨ ਸਿਆਸੀ ਪਾਰਟੀ ਡਕੈਤ ਪਾਰਟੀ (Piraten), ਇੱਕ ਪਾਰਟੀ ਲੜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਸਰਕਾਰ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨ ਸੀ. ਜਦ ਡਕੈਤ ਪਾਰਟੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਟਵਿੱਟਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਚੋਣ ਨਤੀਜੇ (ਚਿੱਤਰ 2.9) ਦੇ ਇੱਕ ਭਿਆਨਕ ਹੋਸਕਿਾ ਬਣ (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    

    ਚਿੱਤਰ 2.9: ਟਵਿੱਟਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ 2009 ਨੂੰ ਜਰਮਨ ਵਿਚ ਚੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਵਿਖਾਈ (Tumasjan et al. 2010) ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬਾਹਰ ਕਾਮੁਕ ਕੁਝ ਇਖਤਿਆਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਲਈ (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    ਬਾਅਦ, ਸੰਸਾਰ ਭਰ ਦੇ ਹੋਰ ਖੋਜਕਾਰ ਵਰਤਿਆ ਹੈ fancier ਢੰਗ-ਅਜਿਹੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਤ ਸਕਰਾਤਮਕ ਤੇ ਰਿਣਾਤਮਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੋਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਟਵਿੱਟਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪੱਖ-ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.) . ਇੱਥੇ ਕਿਸ ਦਾ Huberty (2015) ਸੰਖੇਪ ਚੋਣ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ:

    "ਸਭ ਜਾਣਿਆ ਅਨੁਮਾਨ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਢੰਗ ਹੈ ਜਦ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਅੱਗੇ-ਲੱਭ ਚੋਣ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਮੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਫੇਲ੍ਹ ਹੈ. ਇਹ ਫੇਲ੍ਹ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਧੀ ਜ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦਾ ਵੱਧ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਲਈ ਵਿਖਾਈ. ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਨਾ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕਦੇ ਵੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ, ਨਿਰਪੱਖ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਾਲ ਵੋਟਰ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਵੇਗਾ; ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਪੋਸਟ ਐਡਹਾਕ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਡਾਟਾ ਕਮੀ ਹੈ. "

    ਖੋਜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਗਵਾਈ ਦੇ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹੋ Huberty (2015) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿੱਟਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਜੇ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਟਵਿੱਟਰ ਚੋਣ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿਆਸੀ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੱਕ ਸਫ਼ਾ ਮੀਮੋ ਲਿਖ ਦੇ. '

11. [ ] ਇੱਕ ਸਮਾਜ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਇਕ ਇਤਿਹਾਸਕਾਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? Goldthorpe ਅਨੁਸਾਰ (1991) , ਇੱਕ ਸਮਾਜ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਵੱਧ ਕੰਟਰੋਲ ਹੈ. ਇਤਿਹਾਸਕਾਰ ਡੁਬ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਮਾਜਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਖਾਸ ਮਕਸਦ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਚੁਣਨ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦ ਕਿ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਪੜ੍ਹੋ Goldthorpe (1991) . ਕਰਨਾ Custommades ਅਤੇ Readymades ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਬੰਧਤ ਸਿਾਿ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ?

12. [ ] ਪਿਛਲੇ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਇਮਾਰਤ Goldthorpe (1991) ਨਿੱਕੀ ਹਾਰਟ ਤੱਕ ਇੱਕ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਨਾਜ਼ੁਕ ਜਵਾਬ ਦੀ ਇੱਕ ਨੰਬਰ, ਪਹੁੰਚਿਆ (1994) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Goldthorpe ਦੀ ਭਗਤੀ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਕੀਤੀ ਡਾਟਾ ਚੁਣਨ ਲਈ. ਵਿਸ਼ੇਸ਼-ਕੀਤੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਮੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਾਰਟ ਅਮੀਰ ਵਰਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਸਮਾਜਿਕ ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਵੋਟਿੰਗ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ, ਜੋ ਕਿ ਮੱਧ-1960 ਵਿਚ Goldthorpe ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਕੇ ਕਰਵਾਏ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ. ਇੱਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਦਵਾਨ ਹੈ ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਮੁਬਾਰਕ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਮੀਰ ਵਰਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜੀਵਨ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿਚ ਸਮਾਜਿਕ ਕਲਾਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ. ਪਰ, Goldthorpe ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਮਹਿਲਾ ਦੀ ਵੋਟਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ "ਭੁੱਲ". ਇੱਥੇ ਨਿੱਕੀ ਹਾਰਟ ਦੀ ਹੈ (1994) ਸਾਰਾ ਘਟਨਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ:

    ". . . ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਟਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹਿਲਾ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ 'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣਾਇਆ' dataset ਨੂੰ ਇੱਕ paradigmatic ਤਰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਔਰਤ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਕੱਢ ਕੇ ਹੀ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਹਟਾਈ ਗਏ ਸਨ ਬਚਣ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ [ਹੈ]. ਕਲਾਸ ਚੇਤਨਾ ਅਤੇ ਮਰਦ preoccupations ਤੌਰ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲਿਖਤੀ ਦਰਸ਼ਨ ਚਲਾਏ. . . , Goldthorpe ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਸਾਥੀ ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚਰਾਉਣ ਅਤੇ ਦੇਕਾਫ਼ੀ ਦੇ ਇੱਕ ਠੀਕ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਨੂੰ ਨੰਗਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਹੀ ਲਿਖਤੀ ਕਲਪਨਾ ਹੁੰਦੀ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ. "

    ਹਾਰਟ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ:

    "ਅਮੀਰ ਵਰਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਖੁਲਾਸੇ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਅੱਧ ਸਦੀ ਸਿਾਿ ਦੀ masculinist ਮੁੱਲ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਦੱਸ ਵੱਧ ਉਹ stratification, ਰਾਜਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ."

    ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮਿਸਾਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਡਾਟਾ ਕੁਲੈਕਟਰ ਦੇ ੳੱੁਪਰ ਹੈ ਦੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਪਰ੍ਭਾਵ ਇਹ ਖੋਜਕਾਰ Readymades ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਲਈ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦ ਉਹ Custommades ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

13. [ ] ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ, ਮੈਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜਕਾਰ ਲਈ ਖੋਜਕਾਰ ਦੇ ਕੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਤੁਲਨਾ. ਕੁਝ ਲੋਕ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ "ਡਾਟਾ, ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ" "ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ." ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਖੋਜਕਾਰ ਕੇ ਮਿਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਪਲੇਸੂਚੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਸੀਲੇ ਵਾਰ ਦੇ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਖਰਚ. ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਦੋਨੋ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ (ਚਿੱਤਰ 2.10) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

    

    ਚਿੱਤਰ 2.10: ਤਸਵੀਰ ਦੋਨੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਤਖ਼ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਰਗੋਸ਼ ਹੈ; ਕੀ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਦੋਨੋ ਲੱਭਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਕੀ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਫੋਨ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਦੇ ਕੇ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਕਾਲ ਡਾਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਇਕ ਖੋਜਕਾਰ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਮਿਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ. ਪਰ, ਇਹ ਸਹੀ ਵੀ ਉਸੇ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫੋਨ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਬਿਲਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਸਰੋਤ: ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ

    ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਜਦ ਖੋਜ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵਰਤ ਦੋਨੋ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਦਿਓ.

14. [ ], ਇੱਕ ਸੋਚ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਮਸੀਹੀ Sandvig ਅਤੇ Eszter Hargittai (2015) ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ, ਜਿੱਥੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਿਸਟਮ "ਸਾਧਨ" ਜ ਹੈ ਦੇ ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ "ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇਕਾਈ ਹੈ." ਹੈ, ਜਿੱਥੇ Bengtsson ਅਤੇ ਸਾਥੀ (2011) 2010 'ਚ ਹੈਤੀ ਵਿੱਚ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਬਾਅਦ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮੋਬਾਈਲ ਫ਼ੋਨ ਦਾ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਦੂਜਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Jensen (2007) ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਕੇਰਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਭਾਰਤ ਮੱਛੀ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ. ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵਰਤ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਚੇ ਵੀ, ਜੇ ਉਹ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਉਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਪਤਾ. ਦੋ, ਜੋ ਕਿ ਇਕ ਹਥਿਆਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਦੋ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ: ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਨੂੰ ਇਸ ਫ਼ਰਕ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਚਾਰ ਪੜ੍ਹਾਈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਹੈ ਦਾ ਵਰਣਨ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਤੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰੋ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.