2.3.1.3 נאָן-ריאַקטיוו
מעזשערמאַנט איז פיל ווייניקער מסתּמא צו טוישן אָפּפירונג אין גרויס דאַטן קוואלן.
איינער אַרויסרופן פון געזעלשאַפטלעך פאָרשונג איז אַז מענטשן קענען ענדערן זייער נאַטור ווען זיי וויסן אַז זיי זענען ווייל באמערקט דורך ריסערטשערז. סאציאל סיינטיס בכלל רופן דעם אָפּפירונג טוישן אין ענטפער צו פאָרשער מעזשערמאַנט ריאַקטיוואַטי (Webb et al. 1966) . איין אַספּעקט פון גרויס דאַטן אַז פילע פאָרשער געפינען פּראַמאַסינג איז אַז פּאַרטיסאַפּאַנץ זענען בכלל נישט אַווער אַז זייער דאַטן זענען ווייל קאַפּטשערד אָדער זיי האָבן ווערן אַזוי צוגעוווינט צו דעם דאַטן זאַמלונג אַז עס ניט מער ענדערונגען זייער נאַטור. מחמת זיי זענען ניט-ריאַקטיוו, דעריבער, פילע קוואלן פון גרויס דאַטן קענען ווערן געניצט צו לערנען אָפּפירונג אַז האט ניט געווען אַמענדאַבלע צו פּינטלעך מעאַסורעמענט ביז אַהער. לעמאָשל, Stephens-Davidowitz (2014) געניצט די פּרעוואַלאַנס פון ראַסיסט ווערטער אין זוכן מאָטאָר קוויריז צו מעסטן ראַסיש אַנימוס אין פאַרשידענע מקומות פון די פאַרייניקטע שטאַטן. די ניט-ריאַקטיוו און גרויס (זען פרייַערדיק אָפּטיילונג) נאַטור פון זוכן דאַטן ענייבאַלד מעזשערמאַנץ אַז וואָלט זיין שווער ניצן אנדערע מעטהאָדס, אַזאַ ווי סערווייז.
נאָן-ריאַקטיוואַטי, אָבער, טוט נישט ענשור אַז די דאַטן זענען יז אַ דירעקט פאַרטראַכטנ זיך פון מענטשן ס אָפּפירונג אָדער אַטאַטודז. לעמאָשל, ווי איין ענטפערער דערציילט Newman et al. (2011) , "עס ס נישט אַז איך טאָן ניט האָבן פּראָבלעמס, איך בין נאָר נישט פּאַטינג זיי אויף Facebook." אין אנדערע ווערטער, אַפֿילו כאָטש עטלעכע גרויס דאַטן קוואלן זענען גויים-ריאַקטיוו, זיי זענען נישט שטענדיק פּאָטער פון געזעלשאַפטלעך דעסיראַביליטי פאָרורטייל , די טענדענץ פֿאַר מענטשן צו ווילן צו פאָרשטעלן זיך אין דער בעסטער מעגלעך וועג. ווייַטער, ווי איך וועט באַשרייַבן מער אונטן, די דאַטן קוואלן זענען מאל ימפּאַקטיד דורך די צילן פון פּלאַטפאָרמע אָונערז, אַ פּראָבלעם גערופֿן אַלגאָריטהמיק קאָנפאָונדינג (דיסקרייבד מער אונטן).
כאָטש ניט-ריאַקטיוואַטי איז אַדוואַנטיידזשאַס פֿאַר פאָרשונג, טראַקינג מענטשן ס אָפּפירונג אָן זייער צושטימען און וויסיקייַט רייזאַז עטישע קאַנסערנז דיסקאַסט אונטן און אין דעטאַל אין פּרק 6. א עפנטלעך באַקלאַש קעגן געוואקסן דיגיטאַל סערוויילאַנס קען פירן גרויס דאַטאַ סיסטעמס צו ווערן מער ריאַקטיוו איבער צייַט, און שטאַרק דייַגע וועגן דיגיטאַל סערוויילאַנס קען אַפֿילו פירן עטלעכע מענטשן צו פּרווון צו אַפּט-אויס פון גרויס דאַטאַ סיסטעמס גאָר, ינקריסינג קאַנסערנז וועגן ניט-רעפּרעסענטאַטיוויטי (דיסקרייבד מער אונטן).
די דרייַ גוט פּראָפּערטיעס פון גרויס דאַטן פֿאַר געזעלשאַפטלעך פאָרשונג-גרויס, שטענדיק-אויף, און גויים-ריאַקטיוו-בכלל שטיי ווייַל די דאַטן קוואלן זענען נישט Created דורך ריסערטשערז פֿאַר פאָרשונג. איצט, איך וועט קער צו די זיבן פּראָפּערטיעס פון גרויס דאַטן קוואלן וואָס זענען שלעכט פֿאַר פאָרשונג. די פֿעיִקייטן אויך טענד צו שטיי ווייַל דעם דאַטן איז נישט Created דורך ריסערטשערז פֿאַר פאָרשונג.
