3.6.2 شاھوڪار پڇڻ

جيتوڻيڪ ان کي گندا ٿي سگهي ٿو، شاھوڪار پڇڻ طاقتور ٿي سگهي ٿو.

ڊجيٽل ڊيٽا جو سراغ جي incompleteness سان منهن ڏيڻ لاء هڪ مختلف اچڻ ان کي سڌو سنئون سروي جي انگن اکرن سان، هڪ عمل آهي ته مون کي شاھوڪار پڇڻ سڏ ويندس غني ڪرڻ آهي. شاھوڪار پڇڻ جي هڪ مثال جي تعليم حاصل آهي Burke and Kraut (2014) آهي، جنهن جو مون کي باب (سيڪشن 3.2) ۾ اڳ، جي باري ۾ ڪريو تي interacting دوستي زور وڌائي ٿو ت بيان ڪيو. ته صورت ۾، برک ۽ Kraut ڪريو لاگ ان ڊيٽا سان سروي جي انگن اکرن کي گڏ ٿيل.

جوڙ ته برک ۽ Kraut ۾ ڪم ڪري رهيا هئا، تنهن هوندي به، مطلب ته اهي ٻه وڏو مسئلو آهي ته تحقيق منهن پڇڻ شاھوڪار ڪري رهيا سان ڊيل ڪرڻ لاء نه ڪيو. پهريون، اصل ۾ اتان جي ڊيٽا بيان-هڪ عمل رڪارڊ linkage سڏيو ڳنڍيندڙ، ته ٻئي ۾ مناسب رڪارڊ سان گڏ هڪ dataset ۾ هڪ رڪارڊ جي سميلن ۾ ڏکيو ۽ غلطي-بڇڙا ٿي dataset-ڪري سگهو ٿا (اسان هيٺ هن مسئلي جو هڪ مثال ڏسڻ ۾ ايندي ). شاھوڪار پڇڻ جو ٻيو مکيه مسئلو آهي ته ڊجيٽل بصر جي معيار ايف تحقيق جو تعين ڪرڻ لاء ڏاڍو ڏکيو ٿي ويندو آهي. مثال جي طور تي، ڪڏهن ڪڏهن اهو عمل جنهن جي ذريعي ان کي گڏ آهي Proprietary آهي ۽ باب 2. ۾ بيان ڪيل ٻين لفظن ۾ هن پريشاني جي ڪيترن ئي کي بدعنواني ٿي سگهي ٿو، شاھوڪار پڇڻ ايف سروي جي غلطي-بڇڙا کي ڳنڍيندڙ نامعلوم جا ڪارا-خاني جي انگن اکرن کان هٽي ڪري داخل ڪندو معيار. جي خدشن ته اهي ٻه مسئلا بازيء جي باوجود، ان جي هن حڪمت عملي طور دفنايو Ansolabehere ۽ Eitan Hersh جي demonstrated ويو سان اهم تحقيق جو انتظام ڪرڻ ممڪن آهي (2012) آمريڪا ۾ ووٽنگ جي نمونن تي سندن تحقيق ۾. اهو ئي سبب آهي جو حڪمت ته Ansolabehere ۽ Hersh ترقي جي ڪيترن ئي شاھوڪار پڇڻ جي ٻين اپليڪشن ۾ مفيد ٿي ويندي ڪجهه تفصيل سان هن جي مطالعي تي وڃڻ لاء worthwhile آهي.

ووٽر ٽرن آئوٽ پوليٽيڪل سائنس ۾ وسيع تحقيق جو موضوع ٿي چڪو آهي، ۽ ماضي ۾، جيڪي ووٽ ۽ ڇو جو محقق 'سمجهه ۾ عام طور تي سروي جي انگن اکرن جي تجزيي جي بنياد تي ڪئي وئي آهي. آمريڪا ۾ ووٽ ڏيڻ، تنهن هوندي به، ته سنڌ جي حڪومت جي رڪارڊ هر شهري کي ڏيئي ڇڏيو آهي ته ڇا ۾ هڪ ڪنڊ ۾ روئي (يقينا، حڪومت لاء جيڪو هر شهري کي ووٽ لکندڙ نه رکندو آھي) آهي. ڪيترن ئي سالن لاء، انهن governmental ووٽنگ رڪارڊ پيپر فارم، ملڪ جي چوڌاري مختلف مقامي سرڪاري آفيسون ۾ پکيڙي تي موجود هئا. هن ان کي ڏکيو، پر نه ممڪن، سياسي مفڪرن جي electorate جي هڪ مڪمل تصوير آهي ڪرڻ لاء ۽ جيڪي ماڻهو سندن حقيقي ووٽنگ جي رويي کي ووٽ جي باري ۾ سروي ۾ چوندا compare ڪيو (Ansolabehere and Hersh 2012) .

پر، هاڻي انهن ووٽنگ رڪارڊ فرمز ڪيو ويو آهي، ۽ خانگي ڪمپنين جي هڪ انگ systematically گڏ ۽ انهن ۾ ووٽنگ جي حوالن سان ملائي جامع رکن ٿا ووٽنگ فائيلون جيڪي سڀ آمريڪا جي ووٽنگ جي رويي لکندڙ پيدا ڪري ڇڏيو آهي. Ansolabehere ۽ Hersh انهن ڪمپنين-Catalist LCC-۾ حڪم سندن رکن ٿا ووٽنگ فائيل کي استعمال ڪرڻ ۾ مدد ڪرڻ لاء electorate جو هڪ بهتر تصوير کي ترقيء جي هڪ سان partnered. وڌيڪ، ڇاڪاڻ ته ان کي گڏ ڪري ۽ هڪ ڪمپني جي curated ڊجيٽل رڪارڊ تي ڀروسو، ان جي فائدن جي هڪ انگ تي تحقيق جي پوئين ڪوششون ته ڪمپنين جي مدد کان سواء ۽ اينالاگ حوالن کي استعمال ڪيو ويو هو جي حوالي سان آڇ ڪئي.

باب 2 ۾ ڊجيٽل جو سراغ وسيلن جي ڪيترن ئي وانگر، جي Catalist رکن ٿا فائيل جي ڊيموگرافڪ جو گهڻو، attitudinal، ۽ رويي جي معلومات ته Ansolabehere ۽ Hersh جي ضرورت ۾ شامل نه ڪيو. هن معلومات ۾ اضافي ڪرڻ سان، Ansolabehere ۽ Hersh خاص طور ڏئي ووٽنگ جو رويو (يعني، جو هن Catalist ڊيٽابيس ۾ معلومات) کي ٻڌايو ته ووٽنگ جو رويو comparing ۾ دلچسپي هئا. پوء، سنڌ جي تحقيق جي انگن اکرن آهي ته اهي سنڌ جي ڪوآپريٽو ڪانگريس اليڪشن Study (CCES)، هڪ وڏو سماجي سروي جو حصو جيئن جو خواهشمند گڏ. اڳيون، جي تحقيق Catalist کي هن ڊيٽا ڏني سون، ۽ Catalist جي تحقيق واپس ته شامل (Catalist کان) ڏئي ووٽنگ جو رويو هڪ ملائي ڊيٽا فائل، جو خود ٻڌايو ووٽنگ جو رويو (CCES کان) ۽ demographics ۽ respondents جي اڀريو (CCES کان ڏنوسون ). ٻين لفظن ۾، Ansolabehere ۽ Hersh سروي جي انگن اکرن سان ووٽنگ ڊيٽا شاھوڪار، ۽ ان جي نتيجي ۾ ملائي فائيل کين ڪجهه ته نڪي فائيل انفرادي طور تي فعال ڪندا بڻائي ٿو.

سروي جي انگن اکرن سان Catalist رکن ٿا ڊيٽا فائل مهارتن جو قسم، Ansolabehere ۽ Hersh ٽي اهم conclusions آيو. پهريون، مٿان-رپورٽنگ ووٽنگ جي rampant آهي: جي غير ووٽرن جي لڳ ڀڳ اڌ ووٽ ٻڌايو. يا، ان تي پيا جي ٻي واٽ جيڪڏهن ڪو ماڻهو ووٽنگ ٻڌايو، اتي رڳو هڪ 80 سيڪڙو اتفاق آهي ته اهي اصل ۾ ڏيئي آهي. ٻيو، مٿان-رپورٽنگ بي ترتيبي نه آهي. تي-رپورٽنگ اعلي-آمدني، ڪيتري تعليم، partisans جو عوام ڪمن ۾ مصروف آهن مان وڌيڪ عام آهي. ٻين لفظن ۾، سنڌ جي ماڻهن جو سڀ کان وڌيڪ ووٽ ڏيڻ جو امڪان آهي به تمام گهڻي ووٽنگ جي باري ۾ ڪوڙ جو امڪان آهي. ٽيون، ۽ سڀ کان تنقيدي، مٿان-رپورٽنگ جي منظم فطرت جي ڇو ته، ووٽر ۽ غير ووٽرن جي وچ ۾ حقيقي اختلاف ننڍا جي ڀيٽ ۾ اهي صرف سروي مان ظاهر آهي. مثال طور، هڪ بيچلرس ڊگري سان تن جي باري ۾ 22 سيڪڙو پوائنٽون کان وڌيڪ ووٽ رپورٽ ڪرڻ جو امڪان آهي، پر رڳو 10 سيڪڙو پوائنٽون کان وڌيڪ حقيقي ووٽ جو امڪان آهي. وڌيڪ، ووٽنگ جي موجوده وسيلن جي بنياد تي شادي ڪرائي گهڻو predicting جو جيڪو اصل ۾ ووٽن جي ڀيٽ ۾ ووٽ ڏيڻ، هڪ شعوري پئجي نئين شادي ڪرائي سمجهڻ ۽ ووٽنگ گوئي ڪرڻ لاء سڏي ٿو ته رپورٽ ويندو تي ڀلي آهي.

پر، گهڻا اسين انهن نتيجن تي ڀروسو ڪرڻ گھرجي؟ ياد رهي ته انهن نتيجن کي غلطي جي نامعلوم مقدار سان ڪارو-خاني جي انگن اکرن کي غلطي-بڇڙا کي ڳنڍيندڙ تي دارومدار رکي ٿي. 1) Catalist جي صلاحيت ڪيترن ئي disparate ڊيٽا وسيلن گڏ ڪرڻ لاء هڪ صحيح رکن ٿا datafile ۽ 2 پيدا ڪرڻ) Catalist جي صلاحيت ان رکن ٿا datafile ڪرڻ جي سروي جي انگن اکرن ڪڙي کي: وڌيڪ خاص، جي نتيجن کي ٻه اهم قدم تي hinge. انهن قدمن جي هر ڪافي ڏکيو آهي ۽ يا ته قدم تي غلطيون جي غلط conclusions کي تحقيق رسي سگهي ٿو. تنهن هوندي به، ٻئي ڊيٽا پروسيسنگ ۽ سميلن ۾ پوء ان کي اهي مسئلا حل ثي رهيو ۾ وسيلن سيڙپ ڪري سگهن ٿا، اڪثر هڪ پيماني تي ته ڪو فرد تعليمي محقق يا تحقيق جي ٽوليء سان ڀيٽ ڪري ٿو هڪ ڪمپني جي طور تي Catalist جي جاري وجود لاء ٿيندا رهيا آهن. هن باب جي آخر ۾ هن وڌيڪ پڙهڻ ۾، مون کي وڌيڪ تفصيل سان ۽ ڪيئن Ansolabehere ۽ Hersh انهن جي نتيجن تي عوامي ويساهه تعمير ۾ مسئلا بيان. جيتوڻيڪ اهي تفصيل هن تعليم حاصل ڪرڻ لاء مخصوص آهن، انهن کي اهڙي طرح مسئلن ٻين ڪارو-خاني ڊجيٽل جو سراغ ڊيٽا وسيلن کي ڪڙي کي باڪردار تحقيق لاء طالع ڪندو.

عام سبق تحقيق هن جي مطالعي مان ٺاهڻ چاهيو ٿا ته ڇا آهن؟ پهريون، نه سروي جي انگن اکرن سان ڊجيٽل بصر مهارتن کان زبردست اهميت حاصل آهي. ٻيو، جيتوڻيڪ هنن اها، تجارتي جي انگن اکرن کان هٽي ڪري نه سمجهيو وڃي "جا رهواسي سچ"، ته ڪن حالتن ۾ ته اهي ڪارائتا ٿي سگهن ٿا. حقيقت ۾، ان کي مطلق سچ کي نه انهن انگن اکرن کان هٽي ڪري compare لاء ڀلو آھي (اھي هميشه مختصر ٿي ويندا جنهن کان). بلڪ، ان جي کين جنهن لوڙيندڙ غلطيون سان گڏو گڏ آهن ٻيا موجود ڊيٽا وسيلن، کي compare لاء ڀلو آھي.