2.3.2 Үргэлжлүүлэн
Үргэлж дээр нь том тоо санаанд оромгүй үйл явдал, бодит цаг хугацааны хэмжилт судалгаа боломжийг олгодог.
Олон том мэдээллийн систем нь үргэлж дээр байдаг; Тэд байнга мэдээллийг цуглуулах юм. Энэ нь үргэлж дээр нь шинж чанар нь дагуу мэдээлэл судлаачдад олгодог (өөрөөр хэлбэл, цаг хугацааны явцад мэдээлэл). үргэлж дээр байх нь судалгаа хоёр чухал ач холбогдолтой юм.
Нэгдүгээрт, байнга мэдээлэл цуглуулах нь судлаачдыг урьдчилан таамаглах боломжгүй үйл явдлуудыг судлах боломж олгодог. Жишээлбэл, 2013 оны зун Туркийн Occupy Gezi эсэргүүцлийн жагсаалыг судлах сонирхолтой судлаачид энэ үйл явдлын үеэр жагсагчидын зан байдалд анхаарлаа төвлөрүүлэх болно. Ceren Budak болон Duncan Watts (2015) Twitter-ийн үргэлж байгалийг ашиглахын тулд илүү ихийг хийх боломжтой болсон. Мөн оролцоогүй хүмүүсийг харьцуулах бүлгийг өмнө, явцад, дараа нь хийлгэсэн байна (зураг 2.2). Нийтдээ хоёр жилийн хугацаанд 30,000 хүнтэй жиргээндээ нийтлэгдсэн бичлэгийг оруулсан байна. Энэхїї бусад мэдээллээр жагсаал цуглаанаас єргєн хэрэглэгддэг мэдээллїїдийг нэмснээр, Булак, Ваттс нар тэднээс илїї ихийг сурч мэдэх боломжтой байсан бєгєєд тэд Gezi-ийн эсэргїїцэлд ямар тєрлийн хїмїїс оролцож байгааг дїгнэж, єєрчлєлтийг оролцогчид болон бусад оролцогчдын аль аль нь богино хугацаанд (Gezi-ийн өмнөх Gezi-г харьцуулах) болон урт хугацаанд (Gezi-ийн өмнөх Gezi-тэй харьцуулах) харьцуулах боломжтой.
Зураг 2.2: ашиглаж дизайн Budak and Watts (2015) судлах ямагт дээр нь Twitter шинж чанарыг ашиглан 2013 оны зун Туркийн Gezi эсэргүүцэл Occupy, судлаачид тухай орсон нь экс дараах бүрэлдэхүүн гэж нэрлэдэг зүйлийг бий болгосон Хоёр жилийн хугацаанд 30,000 хүн. Эсэргүүцлийн үеэр оролцогчдод анхаарлаа хандуулсан ердийн судалгаанаас ялгаатай тал нь 1) оролцогчдоос өгөгдөлийн өмнө болон дараа өгөгдөл, 2) оролцогч бусдаас өгөгдөлийн өмнө, хойно, дараа нь өгөгдөл өгдөг. Энэхүү баяжуулсан өгөгдлийн бүтэц нь Белак, Ваттс нарыг Gezi эсэргүүцлийн жагсаалд ямар төрлийн хүмүүс оролцож байгааг үнэлэх, оролцогчдын болон оролцогч талуудын оролцооны хандлагад гарсан өөрчлөлтийг тооцоолох боломжийг олгож байна (Gezi ) болон урт хугацаанд (Gezi-ийн өмнөх Gezi-тэй харьцуулсан).
Тоо мэдэхгүй байдал нь эдгээр тооцооллуудын заримыг байнга мэдээлэл цуглуулах эх сурвалж (жишээ нь, хандлага өөрчлөлтийн урт хугацааны үнэлгээ) хийгдээгүй байж болох бөгөөд энэ нь зөв боловч 30,000 хүн ийм өгөгдөл цуглуулах боломжтой байсан ч үнэтэй. Хэдийгээр хязгааргүй төсөвтэй ч гэсэн би судлаачдад цаг хугацаанд нь очиж, оролцогчдын зан төлөвийг шууд ажиглах боломжийг олгодог өөр нэг арга юм. Хамгийн ойрын хувилбар бол зан байдлын тухай өмнөх тайлангуудыг цуглуулах явдал юм. Гэвч эдгээр тайлан нь хязгаарлагдмал овор хэмжээ, эргэлзээ төрүүлэхүйц байх болно. Хүснэгт 2.1 нь гэнэтийн үйл явдлыг судлахын тулд үргэлж тогтмол мэдээллийн эх сурвалж ашигладаг судалгааны бусад жишээг үзүүлдэг.
| Гэнэтийн үйл явдал | Үргэлж өгөгдлийн эх сурвалж | Citation |
|---|---|---|
| Турк дахь Occupy Gezi хөдөлгөөн | Твиттер | Budak and Watts (2015) |
| Хонг Конг дахь шүхэр дээ | Zhang (2016) | |
| Нью Йорк хотын цагдаа нар буудаж байна | Stop-and-frisk reports | Legewie (2016) |
| ISIS-д нэгдэн орсон хүн | Твиттер | Magdy, Darwish, and Weber (2016) |
| 2001 оны 9-р сарын 11-ний халдлага | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
| 2001 оны 9-р сарын 11-ний халдлага | пейжерийн зурвасууд | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
Санаанд оромгүй үйл явдлуудыг судлахын зэрэгцээ том өгөгдлийн системүүд дээр байнга судлаачид бодит цаг хугацааны тооцооллыг гаргах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь бодлого боловсруулагчид нь засгийн газар эсвэл аж үйлдвэрт байгаа нөхцөл байдалд нөхцөл байдлын талаархи ойлголтыг өгөхийг хүсч байгаа нөхцөлд чухал ач холбогдолтой юм. Жишээлбэл, нийгмийн мэдээллийн хэрэгслийг байгалийн гамшгийн үед яаралтай хариу арга хэмжээ авахад ашиглах боломжтой (Castillo 2016) болон янз бүрийн том мэдээллийн эх сурвалжийг ашиглан эдийн засгийн бодит үйл ажиллагааны бодит тооцоо (Choi and Varian 2012) ашиглана.
Эцэст нь хэлэхэд өгөгдлийн систем нь судлаачдыг гэнэтийн үйл явдлуудыг судлах, бодлого боловсруулагчдад бодит цагийн мэдээллийг өгөх боломжийг олгодог. Гэвч, удаан хугацааны туршид өөрчлөлтийг хянахын тулд мэдээллийн системийг байнга хэрэглэх нь тохиромжтой гэж би боддоггүй. Яагаад гэвэл олон том өгөгдлийн системүүд байнга өөрчлөгдөж байдаг учраас энэ бүлэгт хожим шилжих гэж байгаа процессыг (2.3.7 хэсэг) шилжүүлэх болно.
