2.3.2.4 Drifting

Biztanleria drift, erabilera noraeza, eta sistema noraeza egin big datuak iturria erabili hard-epe luzerako joerak aztertzeko.

big datuak iturri asko abantaila handietako bat dira denboran zehar datuak jaso dute. Gizarte zientzialari dei datu gehiago-denbora, luzetarako mota honetako datuak. Eta, noski, luzetarako datuak oso aldaketa aztertzeko garrantzitsuak dira. Ordena fidagarrian neurtzeko aldaketa, ordea, neurketa sistemak berak egonkorra izan behar du. Soziologo Otis Dudley Duncan hitzetan, "aldaketa neurtzeko, ez neurri aldatu nahi baduzu" (Fischer 2011) .

Zoritxarrez, askotan datuak big sistemetan-batez ere, enpresa-sistema sortzen duten eta harrapatzeko aztarnak-ari digital denbora guztian aldatzen, hori drift dudala deitu prozesu bat. Hain zuzen ere, sistema horiek hiru eratara aldatu: biztanleriaren drift (aldaketa nor da horiek erabilita), jokabidearen drift (aldaketa nola pertsona horiek erabilita), eta sistema drift (sistemaren beraren aldaketa). Hiru drift iturriak esan nahi arrastorik digital datuak edozein eredua munduan aldaketa garrantzitsu bat horiek sor, edo hura drift inprimaki batzuk daiteke eragindako.

drift-biztanleriaren lehen iturria drift-nor den sistema erabiliz, eta honek denbora luze-eskalak eta labur-denbora eskalak aldatzen. Adibidez, 2008ko batez besteko pertsona adina hedabide sozialetan handitu egin da, aurkezten den. Epe luzeko joerak horiez gain, sistema bat erabiliz, edozein unetan pertsona aldatu egiten da. Adibidez, US Presidential 2012ko hauteskunde garaian politikari buruz tweets proportzioa ziren emakumeek idatzitako egun egun arte aldaketa handirik (Diaz et al. 2016) . Hala, Twitter-bertso umore aldaketa bat izan liteke, benetan besterik aldaketak nor da edozein unetan hizketan izan lezake.

nor da sistema bat erabiliz aldaketak gain, badira ere, sistema nola erabiltzen da aldatzen. Adibidez, durante Okupatzen Gezi Park Istanbul protestak, Turkian 2013 protesters bere hashtags erabilera aldatu protesta gisa eboluzionatu. Hemen da Zeynep Tufekci nola (2014) ailegatzean, zuen portaera behatzeko zen delako Twitterren eta lurrean antzemateko gai izan zen deskribatu:

"Zer gertatu zen hori laster bihurtu menderatzailearen istorioa, jende ugari protesta gisa. . . ezik hashtag erabiliz atentzioa fenomeno berri bat gelditu. . .. Protestak jarraitu bitartean, eta are gehiago areagotu, hashtags baretu egin zen. Elkarrizketak agerian bi arrazoi. Lehenik eta behin, behin guztiontzat gaia bazekien, hashtag aldi berean azalekoa eta hondakin pertsonaia mugatua Twitter plataforma izan zen. Bigarren, hashtags bakarra bezala arreta erakartzeko gai zehatz baten, ez da horri buruz hitz egiteko baliagarriak ikusten ziren. "

Horrela, ikertzaile izan ziren protestak ikasten protesta erlazionatutako hashtagekin tweets aztertuz zer gertatzen ari zen baita jokabidearen drift horren zentzua desitxuratu bat izango litzateke. Esate baterako, uste dute protesta eztabaidan jaitsi luze gutxitu egin baino lehen.

Hirugarren drift mota sistema drift da. Kasu honetan, ez da pertsona aldatuz edo beren portaera aldatzen ari da, baina sistema bera aldatu. Adibidez, denboran zehar Facebook-muga handitu da status updates luzera. Horrela, edozein egoera eguneratzeak azterketa longitudinal aldaketa honek eragindako artifacts izango luke. Sistema drift estuki algoritmikoak nahastarazterainoko izeneko arazo horrek orain buelta lotuta dago.