2.3.1.2 Always-on
Her zaman büyük veri beklenmeyen olaylar ve gerçek zamanlı ölçüm çalışma sağlar.
Çok büyük veri sistemleri her zaman vardır; onlar sürekli veri toplama. Bu her zaman-karakteristik uzunlamasına verileri ile araştırmacılara sağlar (yani, zamanla verileri). her zaman açık olmak araştırma için iki önemli etkileri vardır.
İlk olarak, her zaman veri toplama, daha önce mümkün olmayan yollarla beklenmedik olayları incelemek için araştırmacılar sağlar. Örneğin, 2013 yazında Türkiye'de Gezi protestoları işgal okuyan ilgilenen araştırmacılar genellikle olay sırasında protestocu davranışları üzerinde durulacak. Ceren Budak ve Duncan Watts (2015) öncesinde, sırasında Twitter kullanan protestocular incelemek için Twitter her zaman doğayı kullanarak daha yapmak başardık ve olaydan sonra. Ve onlar öncesinde, sırasında (protesto hakkında tweet etmedi ya da katılımcı) olmayan katılımcıların bir karşılaştırma grubu oluşturmak başardık ve olaydan sonra (Şekil 2.1). Toplam onların ex-post paneli iki yıl içinde 30.000 kişinin tweets dahil. Onlar Gezi protestolara katılmak ve tutumlarında değişiklik tahmin olasılığı daha yüksek olan insanların ne tür tahmin başardık: Bu diğer bilgileri protestolar gelen yaygın olarak kullanılan verilerin artırarak, Budak ve Watts daha fazla bilgi edinmek için başardık katılımcılar ve non-katılımcılar, hem kısa vadede (Gezi sırasında ön Gezi karşılaştırarak) ve uzun vadede (-Gezi sonrası öncesi Gezi karşılaştırarak).
Şekil 2.1: tarafından kullanılan tasarım Budak and Watts (2015) çalışmaya Twitter her zaman doğayı kullanarak 2013 yazında Türkiye'de Gezi protestoları işgal, araştırmacılar yaklaşık dahil bir ex-post paneli dediği yarattı iki yıl boyunca 30.000 kişi. Buna karşılık protestolar sırasında katılımcılara odaklanmış tipik çalışma, ex-post paneli etkinlik öncesi ve sonrası ve sırasında daha önce olmayan katılımcılardan 2) verileri ve olaydan sonra katılımcılardan 1) veri ekler. Bu zenginleştirilmiş veri yapısı (sırasında öncesi Gezi karşılaştıran kısa vadede hem de Gezi protestolara katılmak ve katılımcıların olmayan katılımcıların tutum değişiklikleri tahmin etmek daha fazlaydı insanların ne tür tahmin etmek Budak ve Watts etkin Gezi) ve uzun vadede (karşılaştıran öncesi Gezi post-Gezi).
Tahminlerin bazı olmadan yapılmış olabilir doğrudur her zaman açık veri toplama kaynakları (örneğin, tutum değişikliğinin uzun vadeli tahminler), 30.000 kişilik bu tür veri toplama oldukça pahalı olurdu, ancak. Ve, hatta sınırsız bir bütçe göz önüne alındığında, esasen araştırmacılar zamanda yolculuk ve doğrudan geçmişte katılımcılar davranışlarını gözlemlemek sağlar başka bir yöntemle düşünemiyorum. En yakın alternatif davranış geçmişe yönelik raporlar toplamak olacaktır, ama bu raporlar sınırlı ayrıntı ve şüpheli doğruluğu olurdu. Tablo 2.1 her zaman açık veri kaynağı beklenmedik bir olay incelemek için kullanın çalışmaların diğer örnekler sunar.
| beklenmeyen olay | Her zaman veri kaynağı | alıntı |
|---|---|---|
| Türkiye'de Gezi hareket işgal | heyecan | Budak and Watts (2015) |
| Hong Kong şemsiye protestolar | Zhang (2016) | |
| New York polis Çekimleri | raporlar-ve-frisk durdur | Legewie (2016) |
| Kişi ISIS katılmadan | heyecan | Magdy, Darwish, and Weber (2016) |
| 11 Eylül 2001 saldırısı | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
| 11 Eylül 2001 saldırısı | çağrı cihazı mesajları | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
İkincisi, her zaman veri toplama, politika yapıcıların, sadece mevcut davranış öğrenmek değil, aynı zamanda buna cevap vermeyen istediğiniz ayarlara önemli olabilir gerçek zamanlı ölçümleri, üretmek için araştırmacılar sağlar. Örneğin, sosyal medya veri doğal afetlere yanıtları yönlendirmek için kullanılabilir (Castillo 2016) .
Sonuç olarak, her zaman veri sistemleri beklenmedik olaylar incelemek ve politika yapıcılar için gerçek zamanlı bilgi sağlamak için araştırmacılar sağlar. Ben, ancak, o her zaman veri sistemleri uzun süre boyunca değişiklikleri izlemek için araştırmacılar etkinleştirmek teklif etmedi. Çok büyük veri sistemleri sürekli işlem denilen sürüklenme (Bölüm 2.3.2.4)-bir değişiyor olmasıdır.
