2.3.2.3 -නියෝජිතයා නොවන

-නියොජිත නොවන ආරංචි මාර්ග දෙකක් වෙනස් ජනගහනය සහ විවිධ භාවිත මෝස්තර වේ.

බිග් දත්ත ප්රධාන ක්රම දෙකක් ක්රමානුකූලව පක්ෂග්රාහී විය හැක. මෙම විශ්ලේෂනය සියලු ආකාරයේ සඳහා ගැටලු ඇති අවශ්ය නැහැ, නමුත් සමහර විශ්ලේෂණය සඳහා එය තීරණාත්මක දෝෂයක් විය හැකිය.

ක්රමානුකූල නැඹුරුව පිළිබඳ පළමු මූලාශ්රය අල්ලා ජනතාව සාමාන්යයෙන් සියලු ජනතාවගේ පූර්ණ විශ්වය හෝ කිසිදු නිශ්චිත ජනගහනයෙන් අහඹු නියැදි වත් වීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, Twitter මත ඇමරිකානුවන් ඇමරිකානුවන් සඳහා අහඹු නියැදි නොවේ (Hargittai 2015) . ක්රමානුකූල නැඹුරුව දෙවන මූලාශ්රය බොහෝ විශාල දත්ත පද්ධති ක්රියා අල්ලා බව වන අතර, සමහර අය අනිත් අයට වඩා තවත් බොහෝ ක්රියා දායක වී තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, Twitter මත සමහර අය වාර සිය ගණනක් අනෙක් අයට වඩා වැඩි tweets දායක වී තිබේ. ඒ නිසා, එය විශේෂිත වේදිකාව මත සිදුවීම් වෙන කවරදාකටත් වඩා දැඩි වේදිකාවක වඩා යම් යම් අනු කණ්ඩායම් මෙමගින් පෙන්නුම් විය හැක.

සාමාන්යයෙන් පර්යේෂකයන් ඔවුන් එම දත්ත ගැන ගොඩක් දේවල් දැනගන්න ඕන. එහෙත්, ලොකු දත්ත-නියෝජිතයා නොවන ස්වභාවයක් දී, එය ද ඔබට ඔබගේ සිතුවිලි පෙරළා ප්රයෝජනවත් වේ. ඔබ ද ඔබ සතු නොවන විට එම දත්ත ගැන ගොඩක් දේවල් දැනගන්න ඕනි. ඔබ සතු නොවන විට එම දත්ත ඔබ කරන ලද දත්ත වලින් ක්රමානුකූලව වෙනස් වන විට මෙය විශේෂයෙන් ඇත්ත. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ විසින් සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල් තුළ ජංගම දුරකතන සමාගම වන ඉල්ලීම වාර්තා තිබේ නම්, ඔබ ඔබේ දත්ත සමුදාය තුළ ජනතාව ගැන පමණක් නොවේ, පමණක් නොව, ජංගම දුරකථනයක් ගැනීමට තරම් වත්කමක් විය හැකි අය ගැන කල්පනා කළ යුතුයි. තවද, 3 වන පරිච්ඡේදය, අපි බර-නියෝජිතයා නොවන දත්ත වඩා හොඳ තක්සේරු කිරීම් සඳහා පර්ෙය්ෂකයන් හැකි ආකාරය ගැන ඉගෙනගන්න කරන්නම්.