2.3.2.4 رهيو آهي

آدمشماري drift، استعمال drift، ۽ نظام drift ان کي سخت ڊگهي-مدت گڻ تعليم حاصل ڪرڻ لاء وڏي ڊيٽا ذريعو استعمال ڪرڻ.

ڪيترن ئي وڏو ڊيٽا وسيلن جي وڏي فائدن مان هڪ آهي ته اهي وقت جي حوالي سان ڊيٽا کي گڏ ڪري رهيا آهن. سماجي سائنسدانن جي حوالي سان وقت ڊيٽا، longitudinal ڊيٽا جي هن قسم جي سڏ. ۽، قدرتي، longitudinal ڊيٽا تمام اهم تبديلي زير تعليم لاء آهن. امان reliably تبديلي جو اندازو ڪرڻ ۾، تنهن هوندي به، جي ماپ نظام پاڻ کي مستحڪم ڪري سگهجي هجڻ ضروري آهي. sociologist Otis Dudley ڊنڪن جي لفظن ۾، "جيڪڏهن توهان تبديلي اندازو ڪرڻ چاهيو ٿا، ان جي ماڻ تبديل نه ٿا" (Fischer 2011) .

افسوس، ڪيترن ئي وڏو ڊيٽا نظام-خاص طور تي ڪاروبار نظام ته ٺاهي ۽ قبضو ڊجيٽل بصر-آهن سڀ وقت هڪ عمل آهي ته مون کي drift سڏ ويندس بدلجندڙ،. آبادي drift (جيڪو انھن کي استعمال ڪندي آهي ۾ تبديلي)، رويي جي drift (ڪيئن ماڻهن کين استعمال ڪري رهيا آهيو ۾ تبديلي)، ۽ نظام drift (جي نظام کي پاڻ ۾ تبديلي): خاص ۾، انهن نظام ٽن مکيه طريقن ۾ تبديل ڪري. drift جي ٽن ذريعن جو مطلب آهي ته ڊجيٽل جو سراغ جي انگن اکرن ۾ ڪنهن به طرز جي دنيا ۾ هڪ اهم تبديلي جي سبب ٿي سگهي ٿو، يا ان drift جي ڪجهه فارم جي سبب ٿي سگهي ٿو.

drift-آبادي جو پهريون ذريعو drift-آهي جيڪو نظام کي استعمال ڪندي آهي، ۽ هن ڊگهي وقت سرگم ۽ مختصر وقت سرگم تي تبديليون. مثال طور، 2008 ع کان پيش ڪرڻ جي سماجي ميڊيا تي ماڻهن جي سراسري عمر وڌي وئي آهي. انهن ڊگهي-مدت گڻ، سنڌ جي ماڻهن کي ڪنهن به پل ۾ ڪئڊٽ کنيا تي هڪ نظام کي استعمال ڪرڻ کان سواء. مثال طور، 2012 ع جي آمريڪي صدارتي اليڪشن دوران سياست آهي ته عورتن جي لکيل هئا جي باري ۾ ڪوبه پيغام جو اندازو اڄ ڏينهن تائين ڏينهن کان fluctuated (Diaz et al. 2016) . اهڙيء طرح، جيڪي سنڌ جي Twitter-آيت جي مزاج ۾ تبديلي ٿي ظاهر ٿئي اصل ۾ صرف جيڪي ڪنهن به وقت سان ڳالهائيندي آهي ۾ تبديلي ٿي سگهي ٿي.

۾ تبديلين جو هڪ نظام کي استعمال ڪرڻ آهي ان کان سواء، اتي به ڪيئن جو نظام استعمال ڪيو ويندو آهي ۾ تبديليون آهن. مثال طور، سنڌ جي استنبول، ترڪي ۾ سائو Gezi پارڪ احتجاج دوران 2013 ع ۾ مظاهرين hashtags جو انهن جي استعمال جي طور تي احتجاج ٻارهين تبديل ٿي. هتي ڪيئن Zeynep Tufekci آهي (2014) جي drift، جنهن کي هوء لڳائڻ تي وس وارو هو، ڇاڪاڻ ته هوء Twitter تي ۽ زمين تي روئي مشاهدو ڪيو ويو بيان:

"ڇا ٿيو ھو ته جيئن جلد جيئن ته احتجاج جو غالب ڪهاڻي، ماڻهن جي وڏي انگ ۾ ٿيو هو. . . سواء هڪ نئون سڄو کي ڌيان ٺاهڻ جي hashtags استعمال ڪري رک. . .. جڏهن ته احتجاج جاري رهيو، ۽ اڃا به تيز ٿي، ته hashtags نازل وفات ڪري ويو. انٽرويو هن لاء ٻه سبب وحي ڪيو. پهريون، هڪ دفعو هر هڪ جو موضوع ڄاڻن، جي hashtag هڪ ڀيرو superfluous ۽ فضول ۾ ڪردار-محدود Twitter ۽ پليٽ فارم تي هو. ٻيو، hashtags نه ان جي باري ۾ ڳالهائڻ لاء، صرف هڪ خاص موضوع ڏانهن ڌيان راغب لاء مفيد ڏٺو هئا. "

اهڙيء طرح، تحقيق جيڪي احتجاج بندن hashtags سان ڪوبه پيغام تجزيو ڪرڻ جي احتجاج زير تعليم هئا جيڪي هن رويي جي drift جي ڇاڪاڻ ته اچڻ ٿيو هو جو هڪ بگاڙي احساس هوس. مثال طور، اھي ايمان ٿئي ته احتجاج جو بحث ايتري ڪمي کان اڳ ان کي اصل ۾ ڪمي.

drift جي ٽئين قسم جو نظام drift آهي. هن حالت ۾، ان جي ماڻهن جي بدلجندڙ يا سندن رويو تبديليء جي نه آهي، پر ان جي نظام کي پاڻ کي تبديل ڪرڻ. مثال جي طور تي، ان وقت جي حوالي ڪريو حيثيت تازه جي ڊيگهه تي حد وڌائي ڇڏيو آهي. اهڙيء طرح، حيثيت تازه جي ڪنهن به longitudinal مطالعي هن تبديلي جي هوا نموني ڪري لاچار ٿي ويندي. نظام drift ڄائي algorithmic confounding جنهن لاء اسان کي هاڻي موڙ سڏيو مسئلو سان لاڳاپيل آهي.