جيڪڏھن اوھين چڱائي ڊيٽا سان گڏ هڪ سٺو سوال تڏهن سادي ڳڻپ دلچسپ ٿي سگهي ٿو.
جيتوڻيڪ اهو نفيس بڻائيندڙ ٻوليء ۾ couched آهي، سماجي تحقيق جو پکو حقيقت ۾ صرف شين جي ڳڻپ آهي. وڏي ڊيٽا جي عمر ۾، تحقيق ڪڏهن کان وڌيڪ شمار ڪري سگهي ٿو، پر خود بخود هرگز نه ڪندو آھي ته تحقيق کان وڌيڪ ۽ وڌيڪ سڻڀ جي ڳڻپ تي روشني وڌي وڃي. جيڪي شيون ڳڻپ جي قابل آهن: فراق، ته اسان کي وڏي ڊيٽا سان سٺي تحقيق ڪندا وڃي رهيا آهن، اسان کي پڇا ڳاڇا ڪرڻ جي ضرورت آهي؟ هيء هڪ معنى داخلي معاملي وانگر لڳي سگهي ٿو، پر اتي ڪي عام نمونن آهن.
مون کي ڪجهه ته ڪو هڪ ڪڏهن کان اڳ جي پرواهه نه ڪئي آهي ڳڻپ ۾ مدد لاء وڃي رهيو آهيان: اڪثر شاگردن جو چوڻ آهي جي سندن ڳڻپ تحقيق قان سينٽر. مثال طور، هڪ شاگرد جو چوڻ آهي ته ٿئي، ڪيترن ئي ماڻهن کي مهاجرن جي اڀياس ڪيو آهي ۽ ڪيترن ئي ماڻهن جي ڪرت جو اڀياس ڪيو آهي، پر ڪو به مهاجرن کي اڄڪلهه جو اڀياس ڪيو آهي. غير موجودگيء جي Motivation اڪثر سٺي تحقيق ڏس نه رکندو آھي. جي حقيقت، اتي مهاجرن کي اڄڪلهه تعليم حاصل ڪرڻ لاء سٺي سبب ٿي سگهي ٿي، پر حقيقت اها آهي ته ان کان اڳ جو اڀياس نه ڪيو ويو مطلب نه آهي ته اهي هاڻي جو اڀياس ڪيو وڃي. ڪو هڪ هونئن به منهنجي آفيس ۾ ڪارپيٽ تي موضوعن جي تعداد جي پرواهه نه ڪئي آهي، پر ته خودڪار نموني اظھار نٿو ڪري ته هن هڪ سٺو تحقيق منصوبي وڃي ها. غير موجودگيء جي Motivation قسم جو چوڻ وانگر آهي: ڏس، اتي اتي جي حوالي سان هڪ سوراخ آهي، ۽ مون کي تمام ڏکي ڪم ڪرڻ لاء ان کي مٿي ڀريندا ڪرڻ وارو آهيان. پر، نه هر سوراخ ڀرجي وڃي ٿو رکي ٿو.
غير موجودگيء جي motivating جي فراق، مون کي خيال آهي ته ڳڻپ، ٻه حال ۾ سٺي تحقيق ٿي ويا آهن جڏهن ته تحقيق دلچسپ يا اهم (يا ideally ٻئي) آهي. مثال طور، بي روزگاري جي شرح جريب اهم ڇاڪاڻ ته ان جي معيشت ته پاليسي فيصلا ھلائيندو آھي جو اشارو ۾ آهي. عام طور، ماڻهن کي جيڪي اهم آهي جو هڪ خوبصورت سٺو احساس آهي. پوء، هن حصي جي آرام ۾، مون کي ٽي مثال جتي ڳڻپ دلچسپ آهي مهيا ڪرڻ وارو آهيان. هر حالت ۾، سنڌ جي تحقيق haphazardly ڳڻپ نه هئا، بلڪه اهي تمام خاص جوڙ آهي ته جي باري ۾ ته ڪيئن سماجي نظام جي ڪم کان وڌيڪ عام خيال ۾ اهم insights نازل ۾ ڳڻپ هئا. ٻين لفظن ۾، جيڪي انهن خاص ڳڻپ جي مشق دلچسپ بڻائي جو تمام گهڻو ڊيٽا کي پاڻ ۾ نه آهي، ته ان کي انهن کان وڌيڪ عام خيال کان اچي ٿو.
هيٺ مون تي ٽي مثال پيش ايندي: 1) ٽيڪسي ڊرائيور نيو يارڪ ۾ سنڌ جي پورهيت جو رويو (سيڪشن 2.4.1.1)، 2) شاگردن جي دوستي پاڪستان ٺهڻ کان (سيڪشن 2.4.1.2) ۽ 3) چيني حڪومت جي سماجي ميڊيا سينسرشپ جو رويو (سيڪشن 2.4.1.3). ڇا اهي مثال ونڊ اهي سڀ ڏيکاريو ته وڏي انگن اکرن جي ڳڻپ نظرياتي ٿينديون پرکي ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو. ڪجهه حالتن ۾، وڏي ڊيٽا وسيلن (نيو يارڪ Taxis جي صورت ۾) نسبتا سڌو هن ڳڻپ ڪندا اوھان کي فعال. بين ڪيسن ۾، تحقيق جي انگن اکرن کي گڏ جذب پذيري ۽ (دوستي ٺهڻ جي صورت ۾) operationalizing نظرياتي constructs جي incompleteness سان ڊيل ڪرڻ جي ضرورت پوندي. ۽ ڪجهه حالتن ۾ تحقيق (سماجي ميڊيا سينسرشپ جي حالت ۾) پنهنجي observational ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ضرورت پوندي. مون کي اميد آهي ته جيئن انهن مثالن ڏيکاري، تحقيق دلچسپ سوال پڇن ٿا ڪرڻ جي قابل آهن جن لاء، وڏي ڊيٽا وڏو انجام آھي.