2.4.1.3 චීන රජය විසින් සමාජ මාධ්ය වාරණය

පර්යේෂකයන් වාරණයක් අධ්යයනය කිරීමට චීන සමාජ මාධ්ය අඩවි කින්. ඔවුන් ගුප්ත-ගති ලක්ෂණයක්, දෘෂ්යක සමග incompleteness ඇතිව ය.

පෙර උදාහරණ දෙකක් භාවිතා වන විශාල දත්ත වලට අමතරව, පර්යේෂකයන් ඔවුන්ගේ නිරීක්ෂණ දත්ත, පුදුම ගැරී රජු, ජෙනිෆර් පෑන්, සහ Molly රොබට්ස් විසින් පැහැදිලිව පෙනෙන්නට ලෙස එකතු කර ගත හැක (2013) චීන රජයේ වාරණයක් සම්බන්ධයෙන් පර්යේෂණ.

චීනයේ සමාජ මාධ්ය තනතුරු දස දහස් ගනනක් ඇතුළත් කිරීමට කල්පනා කරන බව දැවැන්ත රාජ්ය තන්ත්රය විසින් වාරණය කරන ලද ඇත. පර්යේෂකයන්ට සහ පුරවැසියන්, කෙසේ වෙතත්, මෙම censors අන්තර්ගතය සමාජ මාධ්ය වෙතින් මකාදැමිය යුතුයි දේ තීරණය ආකාරය ටිකක් හැඟීමක් ඇති. චීන විද්වතුන් ඇත්තටම තනතුරු වර්ග මකා ගැනීමට බොහෝ දුරට ඉඩ වන ගැන එකිනෙකට පටහැනි දේවල් බලාපොරොත්තු වෙනවා. සමහර censors රාජ්ය විවේචනාත්මක බව, අන් අය එවැනි විරෝධතා ලෙස, සාමූහික හැසිරීම දිරිමත් තනතුරු පිළිබඳ අවධානය යොමු හිතන්නේ අතර තනතුරු පිළිබඳ අවධානය යොමු කියලා මම හිතනවා. නිවැරදි මෙම බලාපොරොත්තු වන අවබොධ පර්යේෂකයන් චීනය හා වාරනය නිරත බව අනෙකුත් ආඥාදායක ආන්ඩු තේරුම් ආකාරය සඳහා බලපානවා. ඒ නිසා, රජ හා සගයන් ප්රකාශයට පත් හා ඉන් අනතුරුව ප්රකාශයට පත් හා කවදාවත් මකා ඇති බව තනතුරු සඳහා ඉවත් කරන ලදී තනතුරු සංසන්දනය කිරීමට අවශ්ය විය.

මෙම තනතුරු එකතු වෙනස් පිටුව පිරිසැලසුම්-සොයා අදාළ තනතුරු සමග චීන සමාජ මාධ්ය වෙබ් අඩවි-එක් එක් 1,000 කට වඩා බඩගා, පසුව අනතුරුව මකාදමා ලද බලන්න මෙම තනතුරු යොදාගැනීම පිළිබඳ පුදුමාකාර ඉංජිනේරු වාර්තාව තැබුවේ සම්බන්ධ. මහා පරිමාණ වෙබ්-පෙවීම් සමග සංෙයෝජිත සාමාන්ය ඉංජිනේරුමය ගැටලු වලට අමතරව, මෙම ව්යාපෘතිය බොහෝ වාරණය තනතුරු පැය 24 කට වඩා අඩු ලිවීමට ඇති නිසා එය අතිශය වේගයෙන් විය යුතු බව ද පෙන්වා දුන් අභියෝගය විය. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, මන්දගාමී crawler වාරණය කරන ලද තනතුරු ගොඩක් අහිමි වීමයි. තවදුරටත්, ප්රවේශ අවහිර කරන හෝ අන්යාකාරයකින් අධ්යයනය කිරීමට ප්රතිචාර ප්රතිපත්ති වෙනස් සමාජ මාධ්ය වෙබ් අඩවි ඉඩහරිමින් හඳුනා බහින්බස්වීමක් අතර crawlers මේ සියල්ල දත්ත රැස් කිරීමට සිදු විය.

මෙම දැවැන්ත ඉංජිනේරු කාර්යය අවසන් වූ පසු, සංවේදීතාව ඔවුන්ගේ අපේක්ෂිත මට්ටම මත පදනම්ව, රජ හා සගයන් පෙර නිශ්චිතව දක්වා ඇති බව විවිධ මාතෘකා 85 මිලියන 11 ක් පමණ තනතුරු ලබාගෙන තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, ඉහළ සංවේදීතාවය මාතෘකාවක් ආයි Weiwei එම පක්ෂයේ චිත්ර ශිල්පියා ය; මධ්යම සංවේදීතාව මාතෘකාවක් චීන මූල්ය අගය හා රුපියල අවප්රමාණය වන අතර, අඩු සංවේදීතාව මාතෘකාවක් ලෝක කුසලාන ක්රිකට් තරගාවලියේ වේ. මිලියන 2 ක් පමණ මෙම මිලියන 11 තනතුරු වාරණය කර ඇති නමුත්, ඉතාමත් සංවේදී මාතෘකා මත තනතුරු පමණක් මදක් වැඩි බොහෝ විට මධ්යම සහ අඩු සංවේදීතාව මාතෘකා මත තනතුරු වඩා වාරණය කරන ලදී. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, චීන censors ලෝක කුසලාන ක්රිකට් තරගාවලියේ ඇති බව සඳහන් පශ්චාත් ලෙස ආයි Weiwei ඇති බව සඳහන් පශ්චාත් වාරණය ගැන වශයෙන් ඉඩ ඇත. මෙම සොයා ගැනීම් ආණ්ඩුව සංවේදී මාතෘකා මත සියලු තනතුරු censors බව සරල අදහස නොගැලපේ.

කෙසේ වෙතත්, මාතෘකාව විසින් වාරණයක් අනුපාතය මෙය ඉතා සරල ගණනය කිරීම් නොමඟ යවන සුළු විය හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, රජයේ ආයි Weiwei හිතවත් බව තනතුරු වාරණය විය හැකිය, එහෙත් ඔහු තීරණාත්මක තනතුරු තබන්න. සැලකිලිමත්ව තනතුරු අතර වෙනස හඳුනා ගැනීම සඳහා, පර්යේෂකයන් එක් එක් තනතුර වන මනෝගතිය මැනීම සඳහා අවශ්ය වේ. මේ අනුව, ඒ ගැන හිතන්න කිරීමට එක් ක්රමයක් එක් එක් තනතුර වැදගත් ගුප්ත ලක්ෂණයක් එක් එක් තනතුර කළ බව වන හැඟීමක් නොවේ. අවාසනාවකට මෙන්, සම්පූර්ණයෙන්ම පෙර සිට පවතින ශබ්ද කෝෂ භාවිතා මනෝගතීන් හඳුනා ක්රම ස්වයංක්රීය බොහෝ වැඩ, නොතකා තවමත් කිසිම ඉතා හොඳ මෙවැනි බොහෝ ය (2.3.2.6 වගන්තිය සිට 2001 සැප්තැම්බර් 11 හැඟීම්බර කාල සටහනකට නිර්මාණය නැවත ප්රශ්න හිතන්නේ). ඒ නිසා, රජු සහ සමකාලීනයින්ට ඔවුන් 1 ක් යන්න ඔවුන්ගේ මිලියන 11 සමාජ මාධ්ය තනතුරු නම් කිරීමට ක්රමයක්) රාජ්ය පිළිබඳ විවේචනාත්මක, 2) රාජ්ය සහයෝගය දක්වන, හෝ 3) සිදුවීම් ගැන අනදාල හෝ කරුණු මත පදනම් වාර්තා වුණා. මෙම දැවැන්ත කාර්යය වගේ, නමුත් ඔවුන් බලවත් උපක්රමය භාවිතා කර විසඳා; දත්ත විද්යාව පොදු එහෙත් සමාජ විද්යාව තුළ දැනට සාපේක්ෂව දුර්ලභ වන බව එක්.

පළමුව, සාමාන්යයෙන් පෙර සැකසුම් නමින් පියවර දී, පර්යේෂකයන් සමාජ මාධ්ය තනතුරු අතර පශ්චාත් උදා නිශ්චිත වචනය (විරෝධතා අඩංගු යන්න වාර්තා කරන එක් එක් ලේඛනයකට හා එක් තීරුවක් එක් පේළිය විය ලියවිල්ලක් කාලීන අනුකෘති, බවට, පරිවර්තනය රථවාහන, ආදිය). ඊළඟට, පර්යේෂණ සහායක කණ්ඩායමක් පශ්චාත් ක නියැදියක් වන මනෝගතිය අතින් ලේබල්. එවිට, රජු සහ සගයන් එහි ලක්ෂණ මත පදනම් වූ පශ්චාත් මනෝගතීන් ඒවයින් හැකි බව යන්ත්රයක් ඉගෙනුම් ආදර්ශ තක්සේරු කිරීමට මෙම අතින් ලේබල් දත්ත භාවිත කළා. අවසාන වශයෙන්, ඔවුන් සියලු මිලියන 11 තනතුරු මනෝගතීන් තක්සේරු කිරීමට මෙම යන්ත්රය ඉගෙනුම් ආදර්ශ භාවිත කළා. මේ අනුව, ඒ වෙනුවට තනතුරු මිලියන 11 (සංවිධානාත්මක නොහැකි වනු ඇති) අතින් කියවීම හා නම්කොට වඩා, ඔවුන් අතින් තනතුරු, සුළු පිරිසක් ලේබල් කර අනතුරුව සියලු තනතුරු කාණ්ඩ තක්සේරු කිරීමට විද්යාඥයන් අධීක්ෂණය ඉගෙනුම් හරියෙන් දේ දත්ත භාවිත කළා. මෙම විශ්ලේෂනය සම්පූර්ණ කිරීමෙන් පසු, රජ හා සගයන් බව නිගමනය කිරීමට හැකි විය, තරමක් පුදුම හිතෙන, මකා කරමින් පශ්චාත් සම්භාවිතාව එය රාජ්ය විවේචනාත්මක හෝ රාජ්ය සහයෝගය ද යන්න අසම්බන්ධිත විය.

රූපය 2.3: භාවිතා කළ ක්රමවේදය සඳහා සරල ක්රමානුරූප සටහන King, Pan, and Roberts (2013) චීන සමාජ මාධ්ය තනතුරු මිලියන 11 ක මනෝභාවය ඇස්තමේන්තු කිරීම. පළමුව, සාමාන්යයෙන් පෙර සැකසුම් නමින් පියවර දී, පර්යේෂකයන් සමාජ මාධ්ය තනතුරු ලියවිල්ලක් කාලීන න්යාසය බවට (බලන්න පරිවර්තනය Grimmer and Stewart (2013) වැඩි විස්තර සඳහා). දෙවනුව, පර්යේෂකයන් තනතුරු කුඩා සාම්පල මනෝගතිය අතින්, ව්යංගාර්ථවත්ව. තෙවනුව, පර්යේෂකයන් තනතුරු මනෝගතීන් වර්ගීකරණය කිරීමට අධීක්ෂණය ඉගෙනුම් ආදර්ශ පුහුණු කළා. හතරවන, පර්යේෂකයෝ සියලු තනතුරු මනෝගතීන් ඇස්තමේන්තු කිරීම අධීක්ෂණය ඉගෙනුම් ආදර්ශ භාවිත කළා. බලන්න King, Pan, and Roberts (2013) වැඩි විස්තර විස්තරය සඳහා, උපග්රන්ථය බී.

අවසානයේ දී, රජු සහ සගයන් තනතුරු වර්ග තුනක් පමණක් නිතිපතා වාරණය වූ බව සොයා ගන්නා: කාමුක දර්ශන, censors විවේචන හා සාමූහික ක්රියාකාරකම් හැකියාවක් ඇතැයි එම (එනම්, විශාල පරිමාණයේ විරෝධතා ප්රමුඛ හැකියාව). මකා දමන ලදී නොමැති බව ඉවත් කරන ලදී තනතුරු සහ තනතුරු විශාල සංඛ්යාවක් නිරීක්ෂණය කිරීමෙන්, රජ හා සගයන් වන censors නැරඹීම සහ ගණන් කිරීම පමණක් වැඩ කරන ආකාරය ඉගෙන ගැනීමට හැකි විය. පසුව පර්යේෂණ දී, ඔවුන් ඇත්තටම සෘජුවම චීන සමාජ මාධ්ය පරිසර පද්ධතිය තුලට වාරණය ලබා ඇති ක්රමානුකූලව වෙනස් අන්තර්ගතය සහ මිනුම් සමග තනතුරු නිර්මාණය මැදිහත් (King, Pan, and Roberts 2014) . අපිට තව 4. පරිච්ඡේදයේ පර්යේෂණාත්මක ප්රවේශයන් ගැන, මීට අමතරව ගුප්ත-විශේෂණය අනුමානය විශ්වාසනීයත්වයක් ගැටලු ඇති සමහර විට සමාජ පර්යේෂණ අධීක්ෂණය ඉතා පොදු වීමට සිදු ඉගෙනුම්-හැරී සමඟ විසඳා ගත හැකි ඉගෙන ගනු ඇත පොත පුරාම ඇති විය හැකි බව තේමාවක් පිලිබඳ අනතුරු ද අඟවමිනි, ඩිජිටල් යුගයේ. 3 ඔබ පරිච්ඡේද 2.3 Figure පින්තූර ඉතාමත් සමාන දකිනු ඇත (ප්රශ්න ඇසීම) සහ 5 (මහා එක්ව නිර්මාණය); එය බහු පරිච්ඡේද වල දිස් වන අදහස් කිහිපයක් එක්.

සිසුන්, සහ චීන රජය ප්රදර්ශන නිරීක්ෂණ දත්ත සාපේක්ෂව සරල ඡන්ද ගණන් කිරීමේ පර්යේෂකයන් න්යායික පුරෝකථනයන් පරීක්ෂා කිරීමට හැකියාව හැකි බව සමාජ මාධ්ය වාරණයක් හැසිරීම මිත්රත්වය ගොඩනැගීමට මේ උදාහරණ වන නිව් යෝක් කුලී රථ රියැදුරන් වැඩ කරන හැසිරීම මේ තිදෙනාම. සමහර අවස්ථාවල දී, මහා දත්ත ඔබ (නිව් යෝක් ටැක්සියකට පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී මෙන්) සාපේක්ෂ සෘජුව මෙම ඡන්ද ගණන් කිරීමේ කිරීමට හැකියාව ලැබෙනවා. වෙනත් අවස්ථාවලදී, පර්යේෂකයන් (චීන වාරණයක් පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී මෙන්) තමන්ගේ නිරීක්ෂණ දත්ත එකතු කිරීම, අවශ්ය වනු ඇත; (ජාලය පරිණාමය පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී මෙන්) එකට දත්ත ඒකබද්ධ විසින් incompleteness සමග ගනුදෙනු; හෝ සැඟවුන-ගති ලක්ෂණයක්, දෘෂ්යක යම් ආකාරයක (චීන වාරණයක් පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී මෙන්) කිරීම. මම මේ උදාහරණ පෙන්වන්න බලාපොරොත්තු වෙනවා පරිදි, වැදගත් ප්රශ්න ඇසීමට හැකි අය පර්යේෂකයන් සඳහා, ලොකු මහත් පොරොන්දුව පවත්වයි.