2.4.1 কাউন্টিং কিছু

যদি আপনি ভাল তথ্য দিয়ে একটা ভাল প্রশ্ন একত্রিত সহজ কাউন্টিং আকর্ষণীয় হতে পারে.

যদিও এটা অত্যাধুনিক বাদন ভাষায় couched হয়, সামাজিক গবেষণা প্রচুর সত্যিই আসন্ন জিনিসের গণনা করা হয়. বড় তথ্য যুগে গবেষকরা আগের চেয়ে আরও বেশি নির্ভর করতে পারেন, কিন্তু স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার মানে এই নয় যে, গবেষণা এবং আরো আরো কাপড় গণনা উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা উচিত. কি বিষয় গণনা মূল্য: পরিবর্তে, আমরা যদি বড় তথ্য দিয়ে ভাল গবেষণা করতে যাচ্ছি, আমরা জিজ্ঞাসা করতে হবে? এই একটি সম্পূর্ণরূপে বিষয়ী ব্যাপার মত মনে হতে পারে, কিন্তু কিছু সাধারণ নিদর্শন আছে.

আমি কিছু যে কেউ আগে কখনো গণনা গণনা করতে যাচ্ছি: প্রায়ই ছাত্র বলছে দ্বারা তাদের গণনা গবেষণা অনুপ্রাণিত. উদাহরণস্বরূপ, একটি ছাত্র বলতে পারে, অনেক মানুষ অভিবাসী অধ্যয়ন করেছি এবং অনেক মানুষ যমজ অধ্যয়ন করেছি, কিন্তু কেউ অভিবাসী যমজ লেখাপড়া করেছেন. অনুপস্থিতি দ্বারা প্রেরণা সাধারণত ভাল গবেষণা হতে না. অবশ্যই, সেখানে অভিবাসী যমজ অধ্যয়ন ভালো হতে পারে, কিন্তু সত্য যে তারা আগে গবেষণা করা মানে এই নয় যে, তারা এখন গবেষণা করা উচিত. কেউ কখনও আমার অফিসে গালিচা উপর থ্রেডের সংখ্যা গণনা করা হয়েছে, কিন্তু যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইঙ্গিত করে না যে এই একটি ভাল গবেষণা প্রকল্প হবে. অনুপস্থিতি দ্বারা প্রেরণা ধরনের বলছে ভালো হয়: দেখুন, সেখানে একটা গর্ত আছে ওইখানে, এবং আমি খুব কঠোর পরিশ্রম করতে এটি ভরাট করতে যাচ্ছি. কিন্তু, না যে গর্ত পূরণ করা প্রয়োজন.

পরিবর্তে অনুপস্থিতি দ্বারা প্রেরণা, আমি দুই পরিস্থিতিতে ভাল গবেষণা অনুযায়ী গণনা যে, যখন গবেষণা (বা আদর্শভাবে উভয়) আকর্ষণীয় বা গুরুত্বপূর্ণ মনে. উদাহরণস্বরূপ, বেকারত্বের হার পরিমাপ গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটা অর্থনীতির যে নীতিগত সিদ্ধান্ত ড্রাইভ এর নির্দেশক রয়েছে. সাধারণত, মানুষ কি গুরুত্বপূর্ণ একটি প্রশংসনীয় ভাল ধারনা আছে. সুতরাং, এই ধারার বাকি, আমি তিনটি উদাহরণ যেখানে কাউন্টিং আকর্ষণীয় প্রদান করতে যাচ্ছি. প্রতিটি ক্ষেত্রে গবেষকরা haphazardly গণনা করা হয় নি, বরং তারা খুব নির্দিষ্ট সেটিংস যে কিভাবে সামাজিক ব্যবস্থা কাজ সম্পর্কে আরও সাধারণ ধারনা মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ অর্ন্তদৃষ্টি প্রকাশ বেড়ে চলেছে সেটা. অন্য কথায়, কি এই বিশেষ কাউন্টিং ব্যায়াম আকর্ষণীয় করে তোলে অনেক নয় তথ্য নিজেই, এটা এইসব আরো সাধারণ ধারণা থেকে আসে.

1) ট্যাক্সি ড্রাইভার নিউ ইয়র্কে নিয়ে কাজ আচরণ (অনুচ্ছেদ 2.4.1.1), 2) বন্ধুত্ব চীনা সরকারের ছাত্র (অনুচ্ছেদ 2.4.1.2 দ্বারা গঠন) এবং 3) সামাজিক মিডিয়া সেন্সরশীপ আচরণ: নীচে আমি তিনটি উদাহরণ উপস্থাপন করব (অনুচ্ছেদ 2.4.1.3). এসব উদাহরণ ভাগ তারা সব দেখায় যে বড় তথ্য গণনা তাত্ত্বিক ভবিষ্যৎবাণী পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে. কিছু ক্ষেত্রে, বড় তথ্য সূত্র তুলনামূলকভাবে সরাসরি এই কাউন্টিং না (নিউ ইয়র্ক ট্যাক্সি ক্ষেত্রে হিসাবে) আপনি সক্ষম. অন্যান্য ক্ষেত্রে, গবেষকরা তথ্য একসঙ্গে এবং operationalizing তাত্ত্বিক নির্মান মার্জ (বন্ধুত্ব গঠনের ক্ষেত্রে হিসাবে) দ্বারা অসম্পূর্ণতা সঙ্গে মোকাবেলা করতে হবে; এবং কিছু কিছু ক্ষেত্রে গবেষকরা তাদের নিজস্ব পর্যবেক্ষণ ও তথ্য (সোশ্যাল মিডিয়া সেন্সরশীপ ক্ষেত্রে হিসাবে) সংগ্রহ করতে হবে. আমি আশা করি এসব উদাহরণ দেন, গবেষকরা আকর্ষণীয় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম হয় যারা জন্য, বিগ ডেটা মহান প্রতিশ্রুতি ঝুলিতে.