2.3.2.4 Drifting
באַפעלקערונג DRIFT, באַניץ DRIFT, און סיסטעם DRIFT מאַכן עס שווער צו נוצן גרויס דאַטן מקור צו לערנען לאַנג-טערמין טרענדס.
איינער פון די גרויס אַדוואַנידזשיז פון פילע גרויס דאַטן קוואלן זענען אַז זיי קלייַבן דאַטן איבער צייַט. סאציאל סיינטיס רופן דעם מין פון איבער-צייַט דאַטן, לאַנדזשאַטודאַנאַל דאַטן. און, געוויינטלעך, לאַנדזשאַטודאַנאַל דאַטן זענען זייער וויכטיק פֿאַר געלערנט טוישן. אין סדר צו רילייאַבלי מעסטן טוישן, אָבער, די מעזשערמאַנט סיסטעם זיך מוזן זיין סטאַביל. אין די ווערטער פון סאָוסיאַלאַדזשיסט אָטיס דאַדלי דונקאַן, "אויב איר ווילן צו מעסטן טוישן, טאָן נישט טוישן די מאָס" (Fischer 2011) .
צום באַדויערן, פילע גרויס דאַטן סיסטעמס-ספּעציעל געשעפט סיסטעם אַז שאַפֿן און כאַפּן דיגיטאַל טראַסעס-זענען טשאַנגינג אַלע די צייַט, אַ פּראָצעס וואס איך וועט רופן DRIFT. אין באַזונדער, די סיסטעמס ענדערונג אין דרייַ הויפּט וועגן: באַפעלקערונג DRIFT (טוישן אין וואס איז מיט זיי), ביכייוויעראַל DRIFT (טוישן אין ווי מענטשן זענען ניצן זיי), און סיסטעם DRIFT (טוישן אין די סיסטעם זיך). די דרייַ קוואלן פון DRIFT מיינען אַז קיין מוסטער אין דיגיטאַל שפּור דאַטע קען זיין געפֿירט דורך אַ וויכטיק טוישן אין די וועלט, אָדער עס קען זיין געפֿירט דורך עטלעכע פאָרעם פון DRIFT.
דער ערשטער מקור פון DRIFT-באַפעלקערונג DRIFT-איז וואס איז מיט די סיסטעם, און דעם ענדערונגען אויף לאַנג-צייַט וואָג און קורץ-צייַט וואָג. לעמאָשל, פֿון 2008 צו פאָרשטעלן די דורכשניטלעך עלטער פון מענטשן אויף געזעלשאַפטלעך מידיאַ האט געוואקסן. אין דערצו צו די לאַנג-טערמין טרענדס, די מענטשן ניצן אַ סיסטעם אין קיין מאָמענט וועריז. לעמאָשל, בעשאַס די יו פּרעזאַדענטשאַל וואַלן פון 2012 די פּראָפּאָרציע פון טוועעץ וועגן פּאָליטיק וואס זענען געשריבן דורך נשים פלוקטואַטעד פֿון טאָג צו טאָג (Diaz et al. 2016) . אזוי, וואָס זאל דערשייַנען צו זיין אַ ענדערונג אין דער שטימונג פון די טוויטטער-ווערס זאל אַקטשאַוואַלי נאָר זייַן ענדערונגען אין וואס איז גערעדט בייַ קיין מאָמענט.
אין דערצו צו ענדערונגען אין וואס איז ניצן אַ סיסטעם, עס זענען אויך ענדערונגען אין ווי די סיסטעם איז געניצט. לעמאָשל, בעשאַס די אָקקופּי געזי פּאַרק פּראַטעס אין יסטאַנבול, טערקיי אין 2013 פּראָטעסטערס געביטן זייער נוצן פון האַשטאַגס ווי די פּראָטעסט יוואַלווד. דאָ ס ווי זיינעפּ טופעקסי (2014) דיסקרייבד די DRIFT, וואָס זי איז געווען ביכולת צו דיטעקט ווייַל זי איז געווען אַבזערווינג אָפּפירונג אויף טוויטטער און אויף דער ערד:
"וואָס איז געשען איז אַז ווי באַלד ווי די פּראָטעסט איז געווארן די דאָמינאַנט געשיכטע, גרויס נומערן פון מענטשן. . . סטאַפּט ניצן די האַשטאַגס חוץ צו ציען ופמערקזאַמקייַט צו אַ נייַ דערשיינונג. . .. בשעת די פּראַטעס געצויגן, און אַפֿילו געשטארקט, די האַשטאַגס געשטארבן אַראָפּ. ינטערוויעווס גילוי צוויי סיבות פֿאַר דעם. ערשטער, אַמאָל אַלעמען געוואוסט דעם טעמע, די האַשטאַג איז געווען בייַ אַמאָל יבעריק און וואַסטעפול אויף די כאַראַקטער-באגרענעצט טוויטטער פּלאַטפאָרמע. רגע, האַשטאַגס האבן געזען בלויז ווי נוציק פֿאַר אַטראַקטינג ופמערקזאַמקייַט צו אַ באַזונדער טעמע, נישט פֿאַר גערעדט וועגן עס. "
אזוי, ריסערטשערז, וואס זענען געלערנט די פּראַטעס דורך אַנאַלייזינג טוועעץ מיט פּראָטעסט-פֿאַרבונדענע האַשטאַגס וואָלט האָבן אַ פאַרקרימט זינען פון וואָס איז געווען געשעעניש ווייַל פון דעם ביכייוויעראַל DRIFT. לעמאָשל, זיי זאלן גלויבן אַז די דיסקוסיע פון די פּראָטעסט דיקריסט לאַנג איידער עס אַקשלי דיקריסט.
די דריט מין פון DRIFT איז סיסטעם DRIFT. אין דעם פאַל, עס איז נישט די מענטשן טשאַנגינג אָדער זייער נאַטור טשאַנגינג, אָבער די סיסטעם זיך טשאַנגינג. לעמאָשל, איבער צייַט Facebook האט געשטארקט די שיעור אויף די לענג פון סטאַטוס ופּדאַטעס. אזוי, קיין לאַנדזשאַטודאַנאַל לערנען פון סטאַטוס אַפּדייץ וועט זייַן שפּירעוודיק צו אַרטיפאַקץ געפֿירט דורך דעם טוישן. סיסטעם DRIFT איז ענג שייך צו פּראָבלעם גערופֿן אַלגאָריטהמיק קאָנפאָונדינג צו וואָס מיר איצט דרייַ.
