2.3.2 Har doim yoqilgan
Har doim katta ma'lumotlar kutilmagan voqealar va real vaqt o'lchov o'rganish imkonini beradi.
Ko'pchilik katta ma'lumotlar tizimlar har doim-bor; Ular doimo ma'lumotlarni yig'ish etiladi. Bu har doim-kuni xususiyati bo'ylama ma'lumotlar bilan tadqiqotchilar beradi (ya'ni, vaqt mobaynida ma'lumotlar). har doim-kuni bo'lish tadqiqotlar uchun ikki muhim ahamiyatga ega.
Birinchidan, har doim ma'lumotlarni to'plash tadqiqotchilarga kutilmagan voqealarni o'rganish imkonini beradi, aks holda buning imkoni bo'lmaydi. Misol uchun, 2013 yil yozida Turkiyadagi "Occupy Gezi" noroziliklarini o'rganishdan manfaatdor bo'lgan tadqiqotchilar odatda tadbir davomida namoyishchilarning xatti-harakatlariga e'tiborni qaratadi. "Ceren Budak" va "Duncan Watts" (2015) Twitter-ning Twitterdagi har doimgi tabiatidan foydalanib, Twitterdan oldin, vaqtida va undan keyin Twitterdan foydalangan namoyishchilarni o'rganishdi. Va ular ishtirok etmaganlar oldida, vaqtida va undan keyin taqqoslash guruhi yaratishga muvaffaq bo'ldi (2.2-rasm). Umuman olganda, ularning sobiq plenumi ikki yil ichida 30 ming odamning tvitlarini o'z ichiga olgan. Budak va Watts boshqa ma'lumotlar bilan noroziliklardan keng tarqalgan ma'lumotlarni kengaytirish orqali ko'proq o'rganish imkoniga ega bo'ldilar: ular qanday turdagi odamlar Getsida noroziliklarda ishtirok etish ehtimoli ko'proq bo'lganini va ularning munosabatlaridagi o'zgarishlarni taxmin qilish imkoniga ega bo'lishdi. ishtirokchilar va ishtirok etmaganlar qisqa muddatda (Gezi oldin Gezi bilan taqqoslash) va uzoq muddat davomida (Geytsdan keyingi Gezi bilan solishtirganda).
2.2-rasm: tomonidan ishlatiladigan Dizayn Budak and Watts (2015) o'rganish Twitter Har doim tabiat orqali 2013 yilning yozida Turkiyada Gezi norozilik egalla, tadqiqotchilar, ular haqida o'z ichiga bir sobiq post panel deb atalgan narsani yaratgan Ikki yil ichida 30 ming kishi. Namoyishlar paytida ishtirokchilarga qaratilgan odatiy tekshiruvdan farqli o'laroq, dastlabki panelda ishtirokchilar 1) tadbirdan oldin va keyin ishtirokchilarning ma'lumotlari va 2) tadbir ishtirokchilaridan oldin, vaqtida va undan keyin olingan ma'lumotlarni qo'shib qo'ydi. Ushbu boyitilgan ma'lumotlar strukturasi Budak va Wattsga qanday turdagi odamlarning Gezi norozilik tadbirlarida qatnashishi mumkinligi va ishtirokchilar va ishtirok etmaganlarning nuqtai nazarini qisqa muddatda (Gezi davrida Gezi ) va uzoq muddatli istiqbolda (Geytsdan keyingi Gezi bilan taqqoslash).
Shubhasiz, ushbu taxminlarning ba'zilari har doim ma'lumot yig'ish manbalari (masalan, munosabat o'zgarishining uzoq muddatli baholari) bo'lmasdan amalga oshirilishi mumkinligini ko'rsatishi mumkin, ammo bu to'g'ri, ammo 30 ming kishi uchun bunday ma'lumotlarni to'plash juda yaxshi bo'lar edi qimmat. Cheklanmagan byudjetga ega bo'lsak-da, tadqiqotchilarning o'z vaqtida qaytishiga va o'tmishda ishtirokchilarning xatti-harakatlarini bevosita kuzatishga imkon beradigan boshqa usul haqida o'ylay olmayman. Eng yaqin muqobil xatti-harakatlarning retrospektiv hisobotlarini to'plash bo'lib qoladi, ammo bu xabarlar cheklanganligi va shubhali adolatli bo'lishi mumkin. jadval 2.1 kutilmagan voqeani o'rganish uchun doimiy ma'lumot manbasini ishlatadigan boshqa misollarni taqdim etadi.
| Kutilmagan voqea | Doimo ma'lumot manbasi | Citation |
|---|---|---|
| Turkiyadagi "Gezi" harakati | Budak and Watts (2015) | |
| Gongkongdagi Umbrella namoyishlari | Zhang (2016) | |
| Nyu-York shahridagi militsiya xodimlarining o'qqa tutilishi | To'xtash va shafqatsiz xabarlar | Legewie (2016) |
| SSSRga a'zo bo'lish | Magdy, Darwish, and Weber (2016) | |
| 2001 yil 11 sentyabr hujum | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
| 2001 yil 11 sentyabr hujum | chaqiriq xabarlari | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
Kutilmagan hodisalarni o'rganish bilan bir qatorda, har doim katta ma'lumotli tizimlar tadqiqotchilarga real vaqtda hisob-kitoblarni taqdim etishga imkon beradi, bu esa siyosatchilar - hukumat yoki sohada vaziyatlarni tushunish uchun javob berishni xohlaydigan sharoitlarda muhim bo'lishi mumkin. Misol uchun, ijtimoiy media ma'lumotlari tabiiy ofatlarga (Castillo 2016) favqulodda javob qaytarish uchun qo'llanilishi mumkin va turli xil katta ma'lumot manbalari iqtisodiy faoliyatning real vaqtda hisob-kitoblarini ishlab chiqarish uchun ishlatilishi mumkin (Choi and Varian 2012) .
Natijada, har doim axborot tizimlari tadqiqotchilarga kutilmagan hodisalarni o'rganishga va siyosatchilarga real vaqtda ma'lumot berishga imkon beradi. Ammo, men doimo axborot tizimlarining juda uzoq vaqt davomida o'zgarishlarni kuzatish uchun juda mos kelishini o'ylamayman. Ko'p katta ma'lumotlar tizimlari doimo men keyinroq bo'lim (bo'limda 2.3.7) dagi uzoqlasha chaqiraman jarayonini-o'zgaruvchan, chunki, deb.
