2.5 پڄاڻي
وڏي ڊيٽا هر آهي، پر ان کي ۽ observational ڊيٽا جي ٻين فارم سماجي تحقيق لاء استعمال ڪرڻ ڏکيو آهي. منهنجي تجربي ۾ ڪو تحقيق لاء ڪو به مفت ۾ لنچ ملڪيت وانگر ڪجهه آهي: جيڪڏهن توهان جي انگن اکرن کي گڏ ڪرڻ جو ڪم تمام گهڻو ۾ وجهي نه ڪندا آھن، وري اوھان کي شايد توهان جي ڊيٽا تجزيو ڪرڻ جي ڪم جو تمام گهڻو ۾ يا جي باري ۾ سوچ ۾ وجهي ڪرڻو ڪرڻ وارا آهن ڇا جي ڊيٽا جي پڇا ڳاڇا ڪرڻ لاء هڪ دلچسپ سوال ۾ آهي. هن باب ۾ خيالن جي بنياد تي، مون کي خيال نه ٽن مکيه طريقن سان ته ويل جي انگن اکرن کان هٽي ڪري سماجي تحقيق لاء سڀ کان وڌيڪ قيمتي ٿي ويندا آهن ته:
- empirically نظرياتي ٿينديون چٽاڀيٽي جي وچ ۾ adjudicating. ڪم جي هن قسم جي مثالن ۾ شامل Farber (2015) (نيو يارڪ ٽيڪسي ڊرائيور) ۽ King, Pan, and Roberts (2013) (چين ۾ سينسرشپ)
- nowcasting ذريعي پاليسي لاء سماجي ماپ کي بهتر. ڪم جي هن قسم جو هڪ مثال آهي Ginsberg et al. (2009) (گوگل فلو لاڙا).
- قدرتي تجربن ۽ سميلن سان causal اثرات estimating. ڪم جي هن قسم جي مثال. Mas and Moretti (2009) (پيداوار تي پير صاحب اثرات) ۽ Einav et al. (2015) (eBay تي نيلامي تي قيمت ٿيندڙ جي اثر).
سماجي تحقيق ۾ ڪيتريون ئي اهم سوال انهن ٽن مان هڪ جي حيثيت جو اظهار ٿي سگهي ٿو. تنهن هوندي به، انهن اچي عام طور تي تحقيق جي ضرورت آهي ته ڊيٽا کي تمام گهڻو آڻڻ. ڇا ڪندو Farber (2015) دلچسپ جي ماپ لاء نظرياتي motivation آهي. هن نظرياتي motivation جي انگن اکرن کان ٻاهر کان اچي ٿو. اهڙيء طرح، تن کي تحقيق جي سوال جي ڪجهه قسمن جي پڇڻ تي سٺو آهي لاء، وڏي ڊيٽا جا وسيلا تمام دلپذير ٿي سگهي ٿو.
آخر ۾، بلڪه نظريو-کنيو شعوري تحقيق (جنهن کي هن باب تي وڌائڻ ڪيو ويو آهي) جي ڀيٽ ۾، اسان جي رسم الخط flip ۽ empirically-کنيو theorizing پيدا ڪري سگهي ٿو. اھا شعوري حقيقتون، نمونن، ۽ puzzles جي محتاط موسمي جي ذريعي، اسان کي نئين شادي ڪرائي تعمير ڪري سگهن ٿا، آهي.
اهو ڪيڏو، نظريي کي ڊيٽا-پهرين اچڻ نئون نه آهي، ۽ ان کي سڀ کان زبردستي جي articulated ويو Glaser and Strauss (1967) grounded نظريو لاء سندن دعا سان. هن ڊيٽا-پهرين اچڻ، تنهن هوندي به، مطلب نه آهي "نظريي جي آخر ۾،" جيئن ڊجيٽل عمر ۾ تحقيق جي آس پاس جي صحافت جو گھڻو جي دعوي ڪئي وئي آهي (Anderson 2008) . بلڪ، ان جي ڊيٽا ماحول تبديلين جي طور تي، اسان کي هڪ ٻيهر balancing نظريو ۽ ڊيٽا جي وچ ۾ تعلق ۾ اميد هجڻ ضروري آهي. هڪ دنيا جتي ڊيٽا گڏ ڪرڻ مهانگو ٿي ويو ع ۾، ان جو احساس ڪندو رڳو سنڌ جي ڊيٽا ته شادي ڪرائي جي سڀ کان ڪارائتو ثابت ٿيندو مشورو گڏ ڪرڻ. پر، هڪ دنيا جتي ڊيٽا جي شاندار مقدار اڳ ۾ مفت ۾ موجود آهي ۾، ان جو احساس ڪندو به هڪ ڊيٽا-پهرين اچڻ جي ڪوشش ڪرڻ (Goldberg 2015) .
مون کي هن باب ۾ ڏيکاريا ويا آهن جيئن ته، تحقيق ماڻهن کي ڏسي جي تمام گهڻو معلوم ٿئي ٿو. ايندڙ ٽن بابن ۾، مون کي بيان سين ته اسان کي اسان ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ درجي ڪيئن اسان کان وڌيڪ ۽ مختلف شين سکڻ ۽ کين سوالن جا (باب 3) پڇڻ تجربن (باب 4) ڊوڙندو، ۽ جيتوڻيڪ کين جٽادار جي وڌيڪ سڌو سنئون ماڻهن سان لهه وچڙ ڪري سگهو ٿا هن تحقيق جي عمل ۾ سڌو سنئون (باب 5) ۾.
