2.3.2.4 maanod

Population drift, paggamit maanod, ug sistema maanod sa paghimo niini nga malisud sa paggamit sa dako nga tinubdan sa data sa pagtuon hataas-nga-termino dagan.

Usa sa dakong mga kaayohan sa daghang mga dagkong mga tinubdan sa data mao nga pagkolekta sila nga data sa panahon. Social gitawag sa mga siyentipiko nga kini nga matang sa ibabaw sa-sa panahon data, longhitudinal data. Ug, natural, longhitudinal nga data kaayo importante alang sa pagtuon sa kausaban. Aron sa reliably pagsukod sa kausaban, bisan pa niana, ang sukod nga sistema sa iyang kaugalingon kinahanglan nga lig-on. Sa mga pulong sa sosyologo Otis Dudley Duncan, "kon gusto sa pagsukod sa kausaban, dili sa pag-usab sa sukod" (Fischer 2011) .

Ikasubo, sa daghan nga mga dagko nga impormasyon nga sistema-ilabi na sa negosyo nga sistema nga paghimo ug pagdakop digital timailhan-ang pag-usab sa tanan nga mga panahon, sa usa ka proseso nga ako motawag maanod. Sa partikular, kini nga mga sistema sa pag-usab sa sa tulo ka nag-unang mga dalan: populasyon maanod (pagbag-o sa nga sa paggamit kanila), sa pamatasan pagkaanud (kausaban sa kon sa unsang paagi ang mga tawo sa paggamit kanila), ug sistema maanod (pagbag-o sa sistema sa iyang kaugalingon). Ang tulo ka mga tinubdan sa maanod magpasabot nga sa bisan unsa nga sumbanan sa digital data nga pagsubay mahimong tungod sa usa ka importante nga kausaban sa kalibutan, o mahimo kini tungod sa pipila ka mga matang sa maanod.

Ang unang tinubdan sa maanod-populasyon maanod-ang nga sa paggamit sa sistema, ug kini usab sa ibabaw sa hataas-nga-panahon timbangan ug mubo-panahon timbangan. Kay sa panig-ingnan, gikan sa 2008 sa pagpresentar sa average nga edad sa mga tawo sa social media nga misaka. Dugang pa niini nga mga hataas-nga-termino dagan, ang mga tawo sa paggamit sa usa ka sistema sa bisan unsa nga higayon magkalahi. Kay sa panig-ingnan, sa panahon sa US Presidential election sa 2012 ang gidaghanon sa mga Tweets bahin sa politika nga gisulat sa mga babaye nagpalingpaling sa adlaw-adlaw (Diaz et al. 2016) . Busa, unsa ang mahimo makita nga mahimong usa ka kausaban sa pagbati sa Twitter-bersikulo tingali sa tinuod lang kausaban sa nga nakigsulti sa bisan unsa nga higayon.

Dugang pa sa mga kausaban sa nga sa paggamit sa usa ka sistema, adunay usab mga kausaban sa paagi sa sistema sa gigamit. Kay sa panig-ingnan, sa panahon sa okupar sa Gezi Park protesta sa Istanbul, Turkey sa 2013 nagprotesta usab sa ilang paggamit sa mga Hashtags ingon sa protesta palambo. Ania kon unsaon Zeynep Tufekci (2014) nga gihulagway sa maanod, nga siya makahimo sa pag-ila sa tungod kay siya mao ang pagkakita nga kinaiya sa Twitter ug sa ibabaw sa yuta:

"Unsa ang nahitabo mao nga sa diha nga ang mga protesta nahimong dominanteng istorya, daghang tawo. . . mihunong sa paggamit sa mga Hashtags gawas aron sa pagkalos ug pagtagad ngadto sa usa ka bag-o nga panghitabo. . .. Samtang ang mga protesta nagpadayon, ug bisan sa gipakusog, ang mga Hashtags namatay sa. Interbyu gipadayag sa duha ka mga rason alang niini. Una, sa makausa ang tanan nasayud nga ang hilisgutan, ang hashtag sa makausa kapin ug wasteful sa kinaiya-limitado Twitter plataporma. Ikaduha, Hashtags nakita lamang nga mapuslanon alang sa pagdani sa pagtagad sa usa ka partikular nga hilisgutan, dili alang sa pagpakig-istorya mahitungod niini. "

Busa, mga tigdukiduki nga nagtuon sa mga protesta pinaagi sa pag-analisar sa Tweets sa protesta-related Hashtags nga adunay usa ka sayop nga pagbati sa unsay nahitabo tungod kay sa niini nga kinaiya pagkaanud. Kay sa panig-ingnan, aron sila motoo nga ang panaghisgot sa protesta mikunhod sa wala pa kini sa pagkatinuod mikunhod.

Ang ikatulo nga matang sa maanod mao ang sistema sa maanod. Sa kini nga kaso, kini dili mao ang mga tawo nga sa pag-usab o sa ilang kinaiya sa pag-ilis, apan ang sistema sa iyang kaugalingon pag-usab sa. Pananglitan, sa paglabay sa panahon Facebook nga misaka sa utlanan sa gitas-on sa status updates. Mao kini ang, sa bisan unsa nga longhitudinal nga pagtuon sa status updates mahimong bulnerable sa karaang mga butang tungod sa niini nga kausaban. System drift suod nga nga may kalabutan sa problema nga gitawag algorithmic pagsupak nga kita karon.