3.6.1 وڌيل پڇڻ

حوصلہ افزائي پڇڻ ۾، سروي انگن اکرن کي ھڪڙي وڏي ڊيٽا جي ذريعن جي حوالي سان اھميت ٺاھي ٿو جيڪا ڪجھ اھم اھميت آھن پر ٻين جي گھٽتائي آھي.

سروي ڪيل ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ ۽ وڏي ڊيٽا جي وسيلن کي هڪ طريقو اهو آهي ته آئون حوصلہ پڇي سگھان ٿو. مشغول پڇڻ ۾، وڏي ڊيٽا جي ماخذ تي ڪجهه اهم ماپ شامل آهن پر ٻيون ماپون ڪوٺيون آهن، انهي ڪري محقق هڪ سروي ۾ هنن کي گم ٿيل ماپيو گڏ ڪري ٿو ۽ پوء ٻن ڊيٽا ذريعن سان گڏ ڳنڍيل آهي. هڪ حوصله افزائي پڇڻ Burke and Kraut (2014) جو مطالعو آهي ته ڇا فيس تي فاسق دوست دوستي وڌائي ٿي، جنهن جي سيڪشن 3.2 ۾ بيان ڪيو ويو آهي). انهي صورت ۾، بور ۽ ڪرراٽ فني سرو ڊيٽا سان گڏ گڏيل سروي ڊيٽا.

اها جوڙجڪ جنهن ۾ برڪ ۽ ڪروٽ ڪم ڪري رهيا هئا، جڏهن ته، اهو مطلب آهي ته انهن ٻن وڏن مسئلن سان حل ڪرڻو نه هئا جيڪي محقق کي عام طور تي منهن ڏيڻ چاهيندا هئا. پهريون، اصل ۾ انفرادي سطح جي ڊيٽا سيٽ سان گڏ ڳنڍيل ، رڪارڊ لنڪس جو عمل، جنهن کي डेटा डेटा स्रोतहरुमा कुनै पनि अद्वितीय पहिचानकर्ता छैन، यो सुनिश्चित गर्न सक्दछ कि एक डेटासेटमा सही रेकर्ड सही रेकर्ड संग मेल खाएको छ. ٻئي ڊيٽا ۾. مشغول پڇڻ جو ٻيو وڏو مسئلو اهو آهي ته وڏن انگن اکرن کي تحقيق ڪرڻ لاء تمام گهڻو ڏکيو ٿيندو، ڇاڪاڻ ته پروسيس ذريعي ڊيٽا ٺاهي سگهجي ٿي، جاگيردار ٿي سگهي ٿي ۽ ڪيترن ئي مسئلن جي 2 سيڪشن ۾ مشڪل ٿي سگهي ٿي. ٻين لفظن ۾، مشغول پڇڻ جي اڻڄاتل غلطي جي ڪاروائي باڪس ڊيٽا جي ذريعن کي سروي جي غلطي سان ڀريل ڳنڍيل شامل ٿي وينديون. انهن مسئلن باوجود، امريڪا ۾ ووٽنگ جي نمونن تي سندن تحقيق ۾ اسٽيفنفن انصولٻيرري ۽ اييتن هيرس (2012) پاران انهيء جي ذريعي اهم تحقيقات لاء استعمال ڪيو ويو.

ووٽر ٽرنٽ سياسي سائنس ۾ وسيع تحقيق جي حوالي ڪيو ويو آهي، ۽ ماضي ۾، محقق جي ڌيان جو ووٽ ۽ عام طور تي سروي جي ڊيٽا جي تجزيي جي بنياد تي ڇو ڪيو ويو آهي. جيتوڻيڪ آمريڪا ۾ ووٽنگ وٺڻ هڪ غير معمولي رويي آهي، جيڪا حڪومت رڪارڊ ڪيو آهي ته هر شهري کي ووٽ ڪيو ويو آهي (البته، هر هڪ جو رايو ووٽرن لاء حڪومتي رڪارڊ ناهي). ڪيترن سالن تائين، اهي سرڪاري ووٽرن جي ڪاغذن تي ڪاغذن تي دستياب هئا، ملڪ جي مختلف شهري حڪومتي آفيسرن ۾ ڀريل هئا. اس سے یہ مشکل بہت مشکل، لیکن ناممکن ناھي، سیاسی سائنسدانوں کو मतदान को (Ansolabehere and Hersh 2012) उनको वास्तविक मतदान व्यवहार (Ansolabehere and Hersh 2012) .

پر انهن ووٽنگن جو هاڻي هاڻي ڊجيٽل ٿي چڪو آهي، ۽ ڪجهه خانگي ڪمپنين کي منظم ڪندڙ ۽ ميزيڪل ماهر ووٽرن فائلن جي پيداوار لاء، جيڪو سڀني آمريڪن جي ووٽ جي رويي تي مشتمل آهي. انوالوباهريري ۽ هشرس انهن ڪمپنين سان گڏ هڪ ڪاليج-ڪسٽسٽسٽر ايل سي سي سان شريڪ ڪيو ته انهن جي ماهر ووٽنگ جي فائل استعمال ڪرڻ لاء ووٽ جي هڪ بهتر تصوير ٺاهڻ ۾ مدد لاء. ان کان علاوه، ان جي اڀياس هڪ ڪمپني جو گڏ ڪيل ۽ منحصر رڪارڊ تي انحصار ڪيو جنهن ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ همرازيشن ۾ وسيع ذريعا خرچ ڪيو ويو، انهن اڳوڻي ڪوششن تي ڪجهه فائدا پيش ڪيا جيڪي ڪمپني جي مدد کانسواء ۽ اينالاگ رڪارڊ استعمال ڪندي.

باب 2 جي ڪيترن ئي وڏن انگن اکرن وانگر، الهامي دستاويزي ماهر فائل ۾ ڪيترين ئي ڊيموگرافڪ، جائز، ۽ رويي جي معلومات شامل نه هوندي جيڪا Ansolabehere ۽ Hersh هجي. حقيقت ۾، انهن سروي ۾ ٻڌايو ويو آهي ته ووٽرن جي اطلاعن جي روايت جي مقابلي ۾ خاص دلچسپي هئي، جيڪي صحيح ووٽ وارو رويي جي طريقيڪار سان (يعني، کاسٽسٽسٽ ڊيٽابيس ۾ معلومات). پوء انصولابيرري ۽ هيرس هن ڊيٽا کي گڏ ڪيو ته اهي هڪ وڏو سماجي سروي وانگر چاهيندا هئا، هن باب ۾ اڳ ذڪر ڪيل سي سي اي ايس. ان کان پوء انھن پنھنجي انگن اکرن کي منسوب ڪيو، ۽ ڪسٽسٽسٽن انھن کي ھڪڙي ملائي ڊيٽا واري فائل کي واپس ڏنو جنھن ۾ ووٽرنسٽن جي رويي (تصديق ڪرڻ کان) شامل ڪيو ويو آھي، خودڪشي جي ووٽ وارو رويي (سي سي اي ايس) کان، ۽ جواب ڏيڻ وارن جي ڊائريگرافڪ ۽ راء 3.13). ٻين لفظن ۾، Ansolabehere ۽ هشرس سروي جي ڊيٽا سان ووٽرن جي رڪارڊ ڊيٽا کي گڏ ڪري انهي ڪري تحقيق ڪري ٿو ته هو ٻئي ڊيٽا جي ذريعن سان ممڪن ناهن.

Figure 3.13: Ansolabehere and Hersh (2012) مطالعي جي Ansolabehere and Hersh (2012) . ڊيٽابيل ماسٽر ٺاهي، قسطنٽسٽ گڏ ڪري ٿو ۽ ڪيترن ئي مختلف ذريعن کان معلومات کي بهتر بڻائي ٿو. اهو عمل ملن ڪرڻ، ڪابه محتاط ناهي، اصل ڊيٽا جي ذريعن ۾ غلطيون پروپيگاريون ۽ نئين غلطيون متعارف ڪرايون وينديون. غلطي جو ٻيو ذريعو سروي جي ڊيٽا ۽ ماسٽر ڊياتافائل جي وچ ۾ رڪارڊ لنڪ آهي. جيڪڏهن هر شخص مستحڪم هجي، ٻئي ڊيٽا جي ذريعن ۾ منفرد سڃاڻپ ڪندڙ، پوء ڪچهري ننڍڙي هوندي. پر، قسطنٽسٽ هن صورت جو نالو، جنس، پيدائش جي سال، ۽ گهر پتي ۾ غلط عيب سڃاڻڻ وارن جي استعمال سان ڳنڍڻو پيو. بدقسمتي سان، ڪيترن ئي ڪيسن لاء ڪي نامڪمل يا غلط معلومات ٿي سگهي ٿي. هڪ هومر هائير سمپسسن هيرر جئ سمپسسن، هادي ج سمپسسن يا هيرر سيسسنن جي طور تي ظاهر ٿي سگھي ٿو. ڪئسٽسٽسٽسٽ ۾ ماسٽر ڊياتافائل ۽ غلطي جي غلطي باوجود، رڪارڊ لنڪ، Ansolabehere ۽ هيرش ۾ ڪيتريون ئي مختلف قسم جي چيڪن ذريعي ان جي تخميني ۾ اعتماد پيدا ڪرڻ جي قابل هئا.

ان جي گڏيل ڊيٽا فائل سان، Ansolabehere ۽ هيرش ٽن اهم نتيجن لاء آيا. پهريون، ووٽنگ جي حوالي کان وڌيڪ رپورٽ ناممڪن آهي: تقريبن اڌ ناهن ووٽ ڏيڻ ووٽنگ جو مطالبو ڪيو، ۽ جيڪڏهن ڪو ووٽ کي ٻڌايو ويو، رڳو اهو 80 سيڪڙو جو موقعو آهي جيڪو انهن حقيقت ۾ ووٽ ڪيو. ٻيو، وڌيڪ رپورٽنگ بي ترتيب نه آهي: زيادہ-رپورٽنگ اعلي آمدني، اعلي تعليم يافته، पक्षपात، जो सार्वजनिक मामलोंमा व्यस्त छन्. ٻين لفظن ۾، جيڪي ماڻهو ووٽ ڏيڻ جو امڪان آهن انهن مان اڪثر ووٽرن بابت ڪوڙ ڳالهائيندا آهن. ٽيون ۽ انتهائي انتهائي طور تي، سسٽم ۽ غير واٽرز جي وچ ۾ حقيقي فرق جي سسٽماتياتي نوعيت جي ڪري، اهي صرف سرويٽ مان ظاهر ٿين ٿيون. مثال طور، جيڪي بيچلر جي درجي سان گڏ ووٽ جي رپورٽ ڪرڻ جا امڪان وڌيڪ 22 سيڪڙو نقطا آهن، پر رڳو 10 سيڪڙو نقطا وڌيڪ ووٽ وٺڻ جو امڪان آهن. اهو ظاهر ٿي سگھي ٿو، شايد حيرت انگيز نه آهي ته ووٽ جي موجود ذريعن جي بنيادن تي ڪيترين ئي بهتر آهي ته ڪير ڪير ووٽ ڏيو جيڪو ووٽ جي رپورٽ ڪندو. ان ڪري، Ansolabehere and Hersh (2012) جو تجربو نون نظريات لاء ووٽ کي سمجهي ۽ پيش ڪن ٿا.

پر اسان کي انهن نتيجن تي ڀروسو ڪيترو گهرجي؟ ياد رکو، انهن نتيجن تي غلطي پيون تي ڳنڍيل ڪارو ڪاري ڊيٽا کي ناڪيد ٿيل غلطي سان. خاص طور تي، ٻن اهم قدمن تي نتيجا ڪڍڻ: (1) صحيح ماهر ڊياتافائل پيدا ڪرڻ لاء ڪيتريون ئي بي مثال ڊيٽا جي ذريعن کي گڏ ڪرڻ لاء ڪسٽمسٽ جي صلاحيت ۽ (2) سرويٽ ڊيٽا کي پنهنجي ماسٽر ڊياتافائل ڏانهن ڪسٽسٽسٽر رکڻ جي صلاحيت. انهن قدمن مان هر هڪ ڏکيو آهي، ۽ ڪنهن مرحلن ۾ غلطي کي غلط نتيجن جي تحقيق ڪندڙ ڏسجي سگهي ٿو. جڏهن ته، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ لسٽنگ ٻئي ڪمپني جي حيثيت سان ڪسٽسٽسٽر جي موجودگي کي انتهائي اهم آهن، تنهنڪري اهو انهن مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ وسيلن جو سرمايو سگهي ٿو، اڪثر ڪري اندازو آهي ته ڪوبه علمي محقق نه ٿو ڪري سگهي. انهن جي ڪاغذ، انصلوبهرا ۽ هيرش ۾ انهن ٻن قدمن جي نتيجن کي چڪاس ڪرڻ لاء ڪيترن ئي قدمن تي هلن ٿا، جيتوڻيڪ ڪجھه ملڪيت جا مالڪ آهن. انهن چيڪن کي ٻين محققن لاء مددگار ثابت ٿي سگهي ٿو جيڪو سروي جي ڊيٽا کي ڪاروڊ باڪس وڏن ڊيٽا سان ڳنڍڻ چاهيندا ذريعا.

عام درس محقق ڪهڙا ڇا هن مطالعي مان ڪڍيا هوندا آهن؟ پهريون، سروي جي ڊيٽا سان گڏ وڏن انگن اکرن کي آگاهي ڏيڻ ۽ وڏن انگن اکرن سان سروي جي ڊيٽا کي بهتر ڪرڻ کان ٻنهي جو وڏو قدر آهي (توهان هن مطالعي جو طريقو ڏسي سگهو ٿا). انهن ٻن ڊيٽا جي وسيلن کي گڏ ڪرڻ سان، محقق انفرادي طور تي يا ٻئي سان ناممڪن ڪجهه ڪرڻ جي قابل هئا. ٻيو عام سبق اهو آهي ته ڪثرت رکندڙ کان ڊيٽا، مجموعي طور تي، تجارتي ڊيٽا ذريعن کي، سمجهيو وڃي نه ته "زمين جي سچائي،" ڪجهه ڪيسن ۾، اهي مفيد ٿي سگهن ٿيون. مشڪلاتن ڪڏهن ڪڏهن انهن مجموعي، تجارتي ڊيٽا جي وسيع جي مطابقت سان مطلق سچائي سان ڀيٽيندا آهن ۽ اشارو ڪري ٿو ته اهي ڊيٽا ذريعا ننڍا ٿيندا آهن. بهرحال، هن صورت ۾، شڪايتون غلط مقابلو ڪيون وينديون آهن: سڀني ڄاڻن جو تحقيق ڪندڙ سڀني کي بلڪل مطلق هجڻ جي مختصر هوندي آهي. ان جي بدران، بهتر، تجارتي ڊيٽا ذريعن جي ٻين ميسر ڊيٽا ذريعن سان گڏوگڏ بهتر آهي (مثال طور، خود رڪارڊ ٿيل ووٽنگ وارو رويي)، جنهن سان شايد غلطي پڻ آهي. آخرڪار، ٽئين عام سبق Ansolabehere ۽ هرسس جي مطالعي ۾، ڪجهه حالتن ۾، تحقيق ڪندڙن کي وڏو سيڙپڪاري کان فائدو ڏئي سگهي ٿو، ڪيترائي نجي ڪمپنيون پيچيده سماجي ڊيٽا سيٽنگ گڏ ڪرڻ ۽ گڏ ڪرڻ ۾ آهن.