2.3.2.4 Rüzgarlı
Nüfus sürüklenme, kullanım sürüklenme ve sistem sürüklenme zor uzun vadeli trendleri incelemek için büyük veri kaynağını kullanmak için yapmak.
çok büyük veri kaynaklarının en büyük avantajlarından biri, zaman içinde veri toplamak vardır. Sosyal bilimciler fazla zaman verileri, boyuna veri bu tür diyoruz. Ve doğal olarak, uzunlamasına veri değişimi incelemek için çok önemlidir. güvenilir değişikliği ölçmek için ise, ölçüm sisteminin kendisi kararlı olmalıdır. Sosyolog Otis Dudley Duncan ifadesiyle, "Eğer tedbir değişmez, değişikliği ölçmek istiyorsanız" (Fischer 2011) .
Ne yazık ki, çok büyük veri sistemleri özellikle iş sistemi oluşturmak ve dijital izleri-tüm zaman değişiyor yakalamak, ben sürüklenme arayacağım bir süreç. Özellikle, bu sistemler üç ana şekilde değiştirin: Nüfus sürüklenme (bunları kimin kullandığını değişimi), (insanlar onları nasıl kullandığını değişim) davranışsal sürüklenme ve sistem sürüklenme (sistemin kendisi değişiklik). sürüklenme üç kaynaktan dijital iz verilerinde herhangi bir model dünyada önemli bir değişikliğe neden olabilir, ya da sürüklenme çeşit neden olabilir anlamına gelir.
sürüklenme nüfus ilk kaynak sürüklenme-bir sistemi kullanarak, ve bu uzun zaman ölçekleri ve kısa süre terazi üzerinde değişiklikler kim. Örneğin, 2008 yılından itibaren sosyal medyada insanların yaş ortalaması arttı sunmak. Bu uzun vadeli eğilimlerin yanı sıra, her an bir sistemi kullanarak insanlar değişir. Örneğin, 2012 ABD Başkanlık seçimleri sırasında kadınlar tarafından yazılmış siyaset hakkında tweets oranı günden güne dalgalanma (Diaz et al. 2016) . Böylece, aslında ne sadece her an konuşurken değişiklikler olabilir Twitter-ayet havasında bir değişiklik gibi görünebilir.
bir sistem kullanarak kimin değişikliklere ek olarak, sistemin kullanıldığı nasıl değişiklikler vardır. Protesto gelişti olarak 2013 protestocu hashtag'lerle kullanımını değiştirdi Örneğin The sırasında, Türkiye İstanbul Gezi Parkı protestoları işgal. İşte Zeynep Tüfekçi nasıl (2014) o Twitter ve zemin üzerinde davranışlarını gözlemleyerek çünkü tespit başardı sürüklenme tarif:
"Olmamış ne kadar kısa sürede protesto olarak baskın hikaye, çok sayıda insan haline geldiğini oldu. . . Yeni bir olguya dikkat çekmek dışında hashtag kullanarak durdurdu. . protestolar devam etti ve hatta yoğun iken .., hashtag aşağı öldü. Röportajlar Bunun iki nedeni ortaya çıkardı. Herkesin konuyu biliyordu kez Birincisi, hashtag kerede gereksiz ve savurgan bir karakter sınırlı Twitter platformunda oldu. İkincisi, hashtag değil bu konuda konuşmak için, belirli bir konuya dikkat çekmek için yalnızca yararlı görülmüştür. "
Böylece, protesto ilgili hashtag'lerle tweets analiz ederek protesto öğrenim gören araştırmacılar, çünkü bu davranış sürüklenme neler olduğunu bir çarpık anlayışı olurdu. Örneğin, aslında azalmış önce protesto tartışma uzun azalma olduğuna inanıyoruz olabilir.
sürüklenme üçüncü tür sistem sürüklenme olduğunu. Bu durumda, değişen insanların ya da davranış değiştirme değil, sistemin kendisi değişiyor. Örneğin, zamanla Facebook durum güncellemeleri uzunluğuna sınırı arttı. Böylece, durum güncellemeleri herhangi uzunlamasına bir çalışma, bu değişiklik nedeniyle eserler karşı savunmasız olacaktır. Sistem sürüklenme yakından şimdi açmak hangi algoritmik karıştırıcı denilen sorunla ilgilidir.
