2.3.7 بہاؤ

آبادی بڑھانے، استعمال بڑھانے، اور نظام بڑھانے میں طویل مدتی رجحانات کا مطالعہ کرنے کے لئے بڑے ڈیٹا وسائل کا استعمال کرنا مشکل ہے.

بہت سے بڑے ڈیٹا ذرائع کے بڑے فوائد یہ ہے کہ وہ وقت کے ساتھ ڈیٹا جمع کرتے ہیں. سماجی سائنسدان اس قسم کی زیادہ سے زیادہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کرتے ہیں . اور، قدرتی طور پر، تبدیلی کا مطالعہ کرنے کے لئے طویل عرصے سے ڈیٹا بہت اہم ہے. بہتر طریقے سے تبدیلی کی پیمائش کرنے کے لئے، پیمائش کے نظام کو خود مستحکم ہونا ضروری ہے. سماجیولوجسٹ اوٹ ڈڈولے ڈانکن کے الفاظ میں، "اگر آپ تبدیلی کی پیمائش کرنا چاہتے ہیں تو، پیمائش کو تبدیل نہ کریں" (Fischer 2011) .

بدقسمتی سے، بہت سے بڑے ڈیٹا سسٹم - خاص طور پر کاروباری نظام - ہر وقت تبدیل کر رہے ہیں، ایک عمل جس میں میں بڑھاؤں گا. خاص طور پر، یہ نظام تین اہم طریقوں میں تبدیل ہوتے ہیں: آبادی بڑھنے (جو استعمال کرتے ہوئے ان میں تبدیلی)، رویے بڑھانے (لوگوں کو ان کی کس طرح استعمال کیا جا رہا ہے)، اور نظام بہاؤ (نظام میں تبدیلی). بڑھاؤ کے تین ذرائع کا مطلب یہ ہے کہ بڑے اعداد و شمار کے ذریعہ کسی بھی پیٹرن دنیا میں ایک اہم تبدیلی کی وجہ سے ہوسکتا ہے، یا اس کی وجہ سے کچھ شکل کی وجہ سے ہوسکتا ہے.

بہاؤ آبادی بڑھانے کا پہلا ذریعہ اس وجہ سے ہوتا ہے کہ اس نظام میں کون کونسل استعمال کررہا ہے، اور یہ تبدیلیاں مختصر اور لمبے عرصے سے دونوں پر ہوسکتی ہیں. مثال کے طور پر، 2012 کے امریکی صدارتی انتخابات کے دوران خواتین کی طرف سے لکھا گیا سیاست کے بارے میں ٹویٹس کے تناسب دن سے دن (Diaz et al. 2016) بہاؤ. اس طرح، ٹویٹر-آیت کے موڈ میں کیا تبدیلی ظاہر ہوسکتی ہے اصل میں صرف ایک تبدیلی ہو سکتی ہے جو کسی بھی وقت بات کر رہی ہے. ان مختصر مدت کے عدم استحکام کے علاوہ، ٹویٹر کو اختیار کرنے اور چھوڑنے والے مخصوص ڈیموگرافک گروپوں کی ایک طویل مدتی رجحان بھی ہے.

نظام میں استعمال کیا جا رہا ہے میں تبدیلیوں کے علاوہ، میں کس طرح نظام استعمال کیا جاتا ہے میں تبدیلیاں بھی ہیں، جس میں میں رویے بڑھانے کا مطالبہ کرتا ہوں. مثال کے طور پر، 2013 کے دوران ترکی میں گیزی پر احتجاج کرتے ہوئے مظاہرین نے احتجاجی مظاہرین کے طور پر ہتھیاروں کے استعمال کو تبدیل کردیا. یہاں یہ ہے کہ کس طرح زینیڈ ٹفکی (2014) نے رویے بڑھانے کا بیان کیا، جسے وہ پتہ لگانے میں کامیاب تھے کیونکہ وہ ٹویٹر پر اور شخص میں رویے کا مشاہدہ کررہا تھا.

"کیا ہوا تھا کہ جیسے ہی احتجاج غالب کی کہانی بن گئی، بڑی تعداد میں لوگوں نے ... حدیثوں کو ایک نئی رجحان پر توجہ دینا چھوڑ کر بند کر دیا ... احتجاج جاری رہے اور حتی کہ حتیوں کو بھی ہلاک کردیا گیا. انٹرویو نے اس کے دو سبب بنائے ہیں. سب سے پہلے، جب سب کو اس موضوع کو جانتا تھا تو، اسحاق ایک ہی وقت میں محدود ٹویٹر پلیٹ فارم پر بہت زیادہ اور فضول تھا. دوسرا، ہیٹیگ صرف ایک خاص موضوع پر توجہ مرکوز کے لئے مفید کے طور پر دیکھا گیا تھا، نہ اس کے بارے میں بات کرنے کے لئے. "

اس طرح، محققین جنہوں نے احتجاج سے متعلق hashtags کے ساتھ ٹویٹس تجزیہ کی طرف سے احتجاجی مظاہروں کا مطالعہ کر رہے تھے کیونکہ اس رویے آلگائے کا کیا ہو رہا ہے کی مسخ شدہ احساس ہوگا. مثال کے طور پر، انہوں نے احتجاج کی بحث طویل میں کمی واقع ہوئی ہے کہ یہ اصل میں کمی واقع ہونے سے پہلے ایمان لائیں.

تیسری قسم کا بہاؤ نظام بڑھانے والا ہے. اس صورت میں، یہ لوگ تبدیل نہیں ہوتے ہیں یا ان کے رویے میں تبدیلی آتی ہے، لیکن نظام خود ہی بدل جاتا ہے. مثال کے طور پر، وقت کے ساتھ فیس بک نے حیثیت کی تازہ کاریوں کی حد میں حد بڑھا دی ہے. اس طرح، حیثیت کی تازہ کاری کے کسی بھی طویل عرصے تک مطالعہ اس تبدیلی کی وجہ سے نمونے سے نمٹنے کے لئے کمزور ہو جائے گا. نظام بہاؤ الگورتھممک کشیدگی کے نام سے ایک مسئلہ سے قریب سے متعلق ہے، جس میں میں حصہ 2.3.8 میں شامل ہوں.

اختتام کرنے کے لئے، بہت سے بڑے ڈیٹا وسائل میں تبدیلیوں کی وجہ سے بڑھا رہے ہیں جو ان کا استعمال کررہے ہیں، کس طرح استعمال کیا جا رہا ہے، اور کس طرح نظام کام کرتی ہے. تبدیلی کے یہ ذرائع بعض اوقات دلچسپ تحقیقاتی سوالات ہیں، لیکن ان تبدیلیوں کو وقت کے ساتھ طویل مدتی تبدیلیوں کو ٹریک کرنے کے لئے بڑی ڈیٹا وسائل کی صلاحیت کو پیچیدہ ہے.