2.3.1.3 Non-reaktivnega

Merjenje je veliko manj verjetno, da spremeni obnašanje v velikih podatkovnih virov.

Prvi izziv za socialne raziskave je, da lahko ljudje spremenijo svoje vedenje, če vedo, da se jih ugotovili raziskovalci. Družboslovci splošno imenujemo to spremembo obnašanja pri odzivu na merilni raziskovalec reaktivnost (Webb et al. 1966) . En vidik velikega podatkov, da je veliko raziskovalec ugotovili, obeta, da so udeleženci na splošno ne zavedajo, da so njihovi podatki, da so aretirali ali pa so postali tako navajeni, da to zbirko podatkov, ki je več ne spremeni svoje vedenje. Saj ne-reaktivni, zato številni viri velikih podatkov lahko uporabimo za preučevanje vedenja, ki ni bila da spremeniti na točne meritve prej. Na primer, Stephens-Davidowitz (2014) uporablja razširjenost rasističnih izrazov v poizvedbah iskalnik za merjenje rasne animus v različnih regijah ZDA. Nereaktivno in velika (glej prejšnje poglavje) vrsto podatkov za iskanje omogočen meritve, ki bi jih bilo težko z drugimi metodami, kot so ankete.

Non-reaktivnost, vendar pa ne zagotavlja, da so ti podatki nekako neposredno odražajo vedenja ali vedenja ljudi. Na primer, kot enega anketiranca povedal Newman et al. (2011) , "Saj ne, da nimam težav, sem samo ne jih postavi na Facebooku." Z drugimi besedami, čeprav so nekateri veliki podatkovni viri nereaktiven, niso vedno brez socialne pristranskosti zaželenosti je težnja za ljudi, ki želijo, da se predstavijo na najboljši možni način. Poleg tega, kot bom opisati bolj spodaj, so ti viri podatkov včasih vplivajo cilji lastnikov platforme, problem se imenuje algoritmično zavajajočih (podrobneje opisano v nadaljevanju).

Čeprav niso reaktivnosti je koristno za raziskovanje, sledenje vedenje ljudi brez njihove privolitve in zavedanja sproža etične pomisleke opisan spodaj in podrobneje v poglavju 6. Javni zračnosti pred povečano digitalnega nadzora lahko povzroči velike podatkovnih sistemov, da postanejo bolj reaktivna časom, in močna skrb za digitalni nadzor lahko vodi celo nekaj ljudi, da bi poskušali onemogočiti velikih podatkovnih sistemov v celoti, narašča zaskrbljenost zaradi prepovedi reprezentativnosti (podrobneje opisan v nadaljevanju).

Te tri dobre lastnosti velikih podatkov za socialne raziskave, velik, vedno-on, in ne sme reagirati, običajno pride, ker ti viri podatkov, ki jih raziskovalci za raziskave niso bile ustvarjene. Zdaj bom obrnejo na sedmih lastnosti velikih podatkovnih virov, ki so slabe za raziskave. Te funkcije tudi ponavadi pojavijo, ker so ti podatki, ki jih raziskovalci za raziskave ni bil ustvarjen.