2.5 Co-dhùnadh
Big dàta air feadh an àite, ach a bhith ga cleachdadh agus na cruthan eile de beachdachail dàta airson rannsachadh sòisealta e doirbh. Ann m 'eòlas a tha rudeigin coltach ri saor eil lòn seilbh airson rannsachadh: mura chuir ann an tòrr den obair a' tional dàta, an uair sin tha thu 's dòcha a' dol a bhith a chuir ann an tòrr obair a 'dèanamh anailis dàta agad no anns a' smaoineachadh mu dheidhinn dè a tha ann an ceist inntinneach a bhith ag iarraidh air an dàta. Stèidhichte air na beachdan anns a 'chaibideil seo, tha mi a' smaoineachadh gu bheil trì prìomh dhòighean gum mòr tobraichean dàta a bhios as luachmhoire airson rannsachadh sòisealta:
- empirically adjudicating eadar farpais teòiridheach ro-innsean. Eisimpleirean den t-seòrsa obair gabhail a-steach Farber (2015) (New York Taxi draibhearan) agus King, Pan, and Roberts (2013) (Caisgireachd ann an Sìona)
- leasaichte sòisealta tomhas airson poileasaidh tro nowcasting. Tha eisimpleir den t-seòrsa seo de dh'obair a tha Ginsberg et al. (2009) (Google a 'chnatain mhòir Pàtrain).
- adhbharach tuairmse bhuaidh le nàdarra agus deuchainnean a fhreagras air. Eisimpleirean den t-seòrsa de dh 'obair. Mas and Moretti (2009) (caogadh bhuaidh air cinneasachd) agus Einav et al. (2015) (bhuaidh tòiseachaidh phrìs air rupan aig eBay).
Tha mòran de na ceistean cudromach ann an rannsachadh sòisealta a dh'fhaodadh a bhith air an cur an cèill mar aon de na trì. Ach, tha na modhan-obrach san fharsaingeachd feum rannsachaidh a thoirt tòrr dhan dàta. Carson a tha Farber (2015) inntinneach tha an teòiridheach togradh airson an tomhas. Teòiridheach togradh seo a 'tighinn bhon taobh a-muigh an dàta. Mar sin, airson an fheadhainn a tha math aig a 'faighneachd cuid de cheistean rannsachaidh mòr tobraichean dàta a dh'fhaodas a bhith glè tarbhach.
Mu dheireadh, seach teòiridh stiùireadh rannsachadh deuchainneach (a tha air a bhith a 'cuimseachadh air a' chaibideil seo), faodaidh sinn car an sgriobt a chruthachadh agus air a stiùireadh empirically-theorizing. 'Se sin, tro cùramach cruinneachadh de deuchainneach facts, pàtranan, agus tòimhseachain, faodaidh sinn ùra a thogail teòiridhean.
Tha seo eadar-dhealaichte,-dàta a 'chiad dòigh-obrach gus an teòiridh nach eil ùr, agus chaidh a' chuid as motha cois chaidh a chur an cèill le Glaser and Strauss (1967) le aca gairm airson Grounded Theory. Tha an dàta seo-a 'chiad dòigh-obrach, ge-tà, chan eil ea' ciallachadh "an deireadh teòiridh," mar a tha air a bhith a'cumail a-mach le mòran de na naidheachdas timcheall rannsachadh anns an àm dhidseatach (Anderson 2008) . An àite sin, mar an dàta àrainneachd atharrachaidhean, feumaidh sinn an dùil ath-chothromachadh anns an dàimh eadar teòiridh agus dàta. Ann an saoghal far a bheil cruinneachadh dàta a bha daor, tha e ciallach a-mhàin a 'cruinneachadh an dàta a tha a smuaintean air a mholadh gum bi a' chuid as motha de feumail. Ach, ann an saoghal far a bheil mòr suimean dàta a tha ri fhaotainn cheana an-asgaidh, tha e ciallach cuideachd a 'feuchainn a-dàta a' chiad dòigh-obrach (Goldberg 2015) .
Mar a tha mi air a shealltainn sa chaibideil seo, gheibh luchd-rannsachaidh ag ionnsachadh tòrr le bhith a 'coimhead air daoine. Anns an ath trì cabidilean, mi innse ciamar as urrainn dhuinn tuilleadh ionnsachadh agus rudan eadar-dhealaichte ma tha sinn a thàillearachd chruinneachadh an dàta againn agus eadar-obrachadh le daoine nas dìriche le bhith ag iarraidh orra ceistean (Caibideal 3), a 'ruith deuchainnean (Caibideil 4), agus fiù' s gan com-pàirteachadh ann an obair rannsachaidh gu dìreach (Caibideal 5).
