үйл ажиллагаа

түлхүүр:

  • хүндрэл зэрэг: хялбар хялбар , дунд дунд , хатуу хатуу , маш хэцүү маш хэцүү
  • математикийн шаарддаг ( математикийн шаарддаг )
  • шаардлагатай бичих ( бичих шаардлагатай )
  • мэдээлэл цуглуулах ( мэдээлэл цуглуулах )
  • Миний дуртай ( миний дуртай )
  1. [ дунд , миний дуртай ] Алгоритмын confounding Google Ханиад чиг хандлага нь асуудал байсан юм. Гэхэд цаас уншина уу Lazer et al. (2014) болон асуудлыг тайлбарлаж, асуудлыг хэрхэн засах тухай санааг санал Google-д инженерээр нь богино, тодорхой захиа бичиж байна.

  2. [ дунд ] Bollen, Mao, and Zeng (2011) Twitter-аас мэдээлэл хөрөнгийн зах зээлийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж болно гэж үзэж байна. Энэ дүгнэлт нь дундын сангийн Derwent Капитал Twitter цуглуулсан мэдээлэлд үндэслэн үнэт цаасны зах зээлд хөрөнгө оруулалт Markets-тулд бий болгоход хүргэсэн (Jordan 2010) . Та ямар нотолгоо гэж санд таны мөнгийг өмнө нь харахыг хүсэж байна вэ?

  3. [ хялбар ] Зарим нь нийгмийн эрүүл мэндийн өмгөөлөгч тамхинаас татгалзах нь үр дүнтэй тусламж болгон и-тамхи мөндөр боловч, зарим нь тухайлбал никотин өндөр түвшин зэрэг болзошгүй эрсдэл,-ий тухай анхааруулж байна. судлаач и-тамхи холбоотой Twitter бичлэгүүдийг цуглуулж, мэдрэхүй шинжилгээ хийх аас е-тамхи руу олон нийтийн санаа бодлыг судлах шийдвэрлэсэн гэж төсөөлөөд үз дээ.

    1. Хэрэв та энэ судалгаанд сэтгэлийг хамгийн их зовоож байгаа гурван гарч болзошгүй алдааг нь юу вэ?
    2. Clark et al. (2016) зүгээр л ийм судалгаа байв. Нэгдүгээрт, энэ нь ойр шалгалтын дараа арванхоёрдугаар сарын 2014 дамжуулан 2012 оны нэгдүгээр сараас цахим тамхины холбоотой түлхүүр ашиглаж 850,000 жиргээг цуглуулж, тэдгээр твиттэрийн олон автомат гэж (өөрөөр хэлбэл, хүний ​​гаргасан биш) ойлгож, эдгээр автомат твиттэрийн олон үндсэндээ байсан сурталчилгаа. Тэд органик твиттэрийн нь автомат жиргээ салгаж Хүний илрүүлэх алгоритм боловсруулсан. Энэ хүний ​​алгоритм илрүүлэх тэд твиттэрийн 80% нь автоматаар байгааг олж ашиглах нь. Энэ дүгнэлт (а) хэсэгт өөрийн хариултыг өөрчлөх вэ?
    3. Тэд органик болон автомат твиттэрийн онд зүйлийг харьцуулахад тэд автомат нийттэй харилцах органик твиттэрийн (6.17 5.84 эсрэг) илүү эерэг байна гэж тогтоожээ. Энэ дүгнэлт (б) таны хариулт өөрчлөх вэ?
  4. [ хялбар ] 2009 оны арваннэгдүгээр сард, Twitter асуултанд твит хайрцагт нь "Та юу хийж байгаа юм бэ?" Болж өөрчлөгдсөн "Юу болж байна?" (Https://blog.twitter.com/2009/whats-happening).

    1. хүлээх мөрөнд өөрчлөлт хэн жиргэдэггүй болон / эсвэл тэд жиргэдэггүй юу нөлөөлдөг гэж та бодож байна вэ?
    2. үүний төлөө та хүлээх хүсвэл нэг судалгаа Төслийн нэр "Чи юу хийж байна вэ?" яагаад тайлбарлана уу.
    3. үүний төлөө та шуурхай хүсвэл нэг судалгаа Төслийн нэр "болж байна вэ?" яагаад тайлбарлана уу.
  5. [ дунд ] Kwak et al. (2010) Энэ шинжилгээ нь тэд Twitter нь илүү хуваалцах мэдээллийн шинэ дунд зэрэг илүү юм гэсэн дүгнэлт дээр үндэслэн 41.7 сая хэрэглэгчийн профайл, 1.47 тэрбум нийгмийн харилцаа, 4262 хойш чиглэсэн сэдэв болон зургадугаар сарын 6-ны зургадугаар сар сарын 31-ний хооронд 106 сая жиргээ, 2009 оны дүн шинжилгээ олон нийтийн сүлжээ.

    1. Kwak нар-ийн шийдвэрт харгалзан, судалгаа ямар төрлийн Та Twitter мэдээлэл хийх байсан бэ? Twitter мэдээллийг та судалгаанд ямар төрлийн хийж чадахгүй байна вэ? Яагаад тэр вэ?
    2. 2010 онд, Twitter нэмж хэрэглэгчдэд тохирсон санал гаргах үйлчилгээг дагах хэн нь. Гурван зөвлөмж гол хуудсан дээр тухайн үед үзүүлсэн байна. Зөвлөмж ихэвчлэн ", найз нөхөд нь-найз нөхөд" хэн нэгний авсан ба харилцан холбоо нь зөвлөмж гарч ирнэ. Хэрэглэгчид зөвлөмж шинэ багц үзнэ үү, эсвэл зөвлөмж нь урт жагсаалт бүхий хуудсыг үзэх сэргээнэ болно. Та энэ шинэ боломж хэсэг нь өөрийн хариултыг өөрчлөх гэж бодож байна уу)? Яагаад, яагаад үгүй ​​гэж?
    3. Su, Sharma, and Goel (2016) үйлчилгээг дагах нь хэн нөлөөг үнэлж, тархсанаар нь спектрийн даяар хэрэглэгчид зөвлөмжийн үр шимийг хүртэж байхад, хамгийн алдартай хэрэглэгчид дунджаас ихээхэн ашиг олж тогтоожээ. Энэ дүгнэлт хэсэг б таны хариултыг өөрчлөх уу)? Яагаад, яагаад үгүй ​​гэж?
  6. [ хялбар ] "Retweets" нь ихэвчлэн нөлөөг хэмжихэд ашиглаж, Twitter дээр нөлөөллийн тархсан байна. Эхлээд хэрэглэгчид хуулах, тэд дуртай Tweet оо, өөрийн / түүний бариултай эх зохиогч хаяг болон гараар энэ нь retweet шүү гэдгийг харуулж байна гэж жиргээний өмнө "RT" бичиж байсан юм. Дараа нь 2009 онд Twitter нь "retweet" товчийг нэмж хэлэв. Оны зургадугаар 2016 онд Twitter Энэ хэрэглэгч нь өөрийн жиргээг retweet нь (https://twitter.com/twitter/status/742749353689780224) боломжтой болгосон юм. Хэрэв та эдгээр өөрчлөлтүүдийг хэрхэн Таны судалгааны ажилд "retweets" ашиглах нөлөөлөх ёстой гэж бодож байна уу? Яагаад, яагаад үгүй ​​гэж?

  7. [ дунд , мэдээлэл цуглуулах , бичих шаардлагатай ] Michel et al. (2011) ном нь тоон системд нь Google-ийн хүчин чармайлт гарч ирсэн корпус байгуулсан. корпус, 2009 онд хэвлэгдсэн бөгөөд 5 сая дижитал хэлбэрээр хадгалагдсан ном гаруй агуулагдаж байсан анхны хувилбарыг ашиглах, зохиогчид хэл өөрчлөлт, соёлын чиг хандлагыг судлах гэдэг үгийг хэрэглэх давтамжийг дүн шинжилгээ хийж. Удалгүй Google Books корпус судлаачдын хувьд алдартай мэдээллийн эх үүсвэр болж, мэдээллийн сан нь 2-р хувилбар нь 2012 онд гарсан.

    Гэсэн хэдий ч, Pechenick, Danforth, and Dodds (2015) судлаачид өргөн дүгнэлт үүнийг хэрэглэхийн өмнө корпус нь дээж авах үйл явцыг бүрэн тодорхойлох хэрэгтэй гэдгийг анхааруулж байна. гол асуудал корпус ном тус бүрийн нэг агуулсан, номын сан шиг байгаа юм. Үүний үр, хувь хүний ​​хувьд олон бүтээл туурвисан зохиогч мэдэгдэхүйц Google Books lexicon болгон шинэ үг хэллэгийг оруулах боломжтой юм. Түүнээс гадна, шинжлэх ухааны хэлээр үйлдсэн эх бичвэрүүд 1900 оны туршид корпус нь улам бодит хэсгийг эзэлж байна. Үүнээс гадна, англи-ны сэдэвт мэдээллийн сан, Pechenick нар хоёр хувилбартай харьцуулах замаар. хангалтгүй шүүлт анхны хувилбарыг үйлдвэрлэх чиглэлээр ашиглаж байсан нь тогтоогджээ нотлох баримт. үйл ажиллагаанд шаардлагатай мэдээллийг тухай мэдээлэл энд байдаг: http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

    1. Мишель нар. Анхны баримт бичигт (2011) , тэд англи мэдээлэл цогц 1-р хувилбарыг ашигладаг "1880" жилийн хэрэглээний давтамжийг хуйвалдаж, "1912" болон "1973", бид байна "хэмээн дүгнэжээ жил ирэх тусам нь илүү хурдан бидний өнгөрсөн мартаж "(Зураг. 3A, Мишель нар.). 1 ашиглан) корпус, англи хэлний датасетийн (Зураг. 3А, Мишель нар адил 1-р хувилбар нь нэг газраа түгээн дэлгэрүүлэх.)
    2. Одоо 1-р хувилбар, Англи хэл уран зохиол олонлогийн адил газрыг хуулбарлах.
    3. Одоо корпус, англи хэлний Датасетийн 2-р хувилбар нь нэг газраа хуулбарлах.
    4. Эцэст нь хэлэхэд, 2-р хувилбар, Англи хэл уран зохиол олонлогийн адил газрыг хуулбарлах.
    5. Эдгээр дөрвөн газрыг хооронд ялгаатай болон адил төстэй тайлбарлах. Та ажиглагдсан чиг хандлага, Мишель нар. анхны тайлбар нь санал нийлж байна уу? (Санамж: в) г) Pechenick нар-д Зураг 16 ижил байх ёстой).
    6. Одоо та өөр Google Books байгууллагыг ашиглан энэ нэг дүгнэлтийг хувилагдах гэж, Мишель нар. Анхны цаасан танилцуулсан өөр хэл өөрчлөлт, соёлын үзэгдэл сонгох хэрэгтэй. Та Pechenick нар танилцуулсан хязгаарлалтын гэрэлд тэдний тайлбарлах нь санал нийлж байна уу.? Таны баталгаа хүчтэй болгохын тулд, мөн дээрх заасан мэдээллийн янз бүрийн хувилбаруудыг ашиглан ижил график хуулбарлах үзээрэй.
  8. [ маш хэцүү , мэдээлэл цуглуулах , бичих шаардлагатай , миний дуртай ] Penney (2016) 2013 оны зургадугаар сард NSA / Prism тандалт (өөрөөр хэлбэл, Сноуден илчлэлтүүд) тухай өргөн тархсан сурталчилгааны нэг хурц, гэнэтийн нууцлалын асуудлыг өсөлт сэдвээр Wikipedia нийтлэл хөдөлгөөнд буурсан холбоотой эсэхийг тодруулсан. Хэрэв тийм бол, зан энэ өөрчлөлт нь олон нийтийн хяналт үр дүнд нь хөргөх нөлөө нийцэж байх юм. -Ийн хандлага Penney (2016) заримдаа тасалдсан олон удаагийн загвар гэж нэрлэдэг бөгөөд ажиглалтын мэдээ (Хэсэг 2.4.3) -аас туршилт ойролцоогоор тухай бүлэгт арга холбоотой юм.

    сэдэв түлхүүр сонгох, Пенни дагаж, нийгмийн хэвлэл мэдээллийн хяналт тавих Homeland Security АНУ-ын хэлтсийн ашиглаж жагсаалтад заасан. Харуулдан тандалтын жагсаалт асуудал, өөрөөр хэлбэл, "Эрүүл мэндийн концерн", "Дэд бүтцийн аюулгүй байдлын" болон "Терроризмын. Нь төрөл бүрийн дотор зарим хайлтын нэр томъёо ангилсан Терроризмын" (Хүснэгт 8-г үзнэ үү "судалгааны бүлгийн хувьд Пенни дөчин найман түлхүүр холбоотой ашиглаж" Хавсралт). Дараа нь наймдугаар 2014 оны эцэс 2012 оны нэгдүгээр сарын эхнээс Wikipedia нийтлэл харах тооллого нь гучин хоёр сарын хугацаанд харгалзах дөчин найман Wikipedia нийтлэл нь сар бүр дээр нэгтгэн түүний аргументыг бэхжүүлэх, тэр ч бас хэд хэдэн харьцуулалт бий бусад сэдвээр нийтлэл үзэл бодлыг дагаж өөр бүлэг.

    Одоо та хуулбарлах болон сунгах гэж байгаа Penney (2016) . Хэрэв та энэ үйл ажиллагаанд шаардлагатай бүх түүхий өгөгдлийн Википедиа (https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/) авах боломжтой юм. Эсвэл та R багц wikipediatrend-ээс авч болно (Meissner and Team 2016) . Та бичих дээш үед таны хариултыг та ашиглаж буй мэдээллийн эх сурвалж анхаарна уу. (Тайлбар: Энэ нь ижил үйл ажиллагаа нь 6-р бүлэг гарч)

    1. Унших Penney (2016) болон Зураг 2 харуулж өмнө "Терроризм" холбоотой хуудсууд болон Сноуден илчлэлтийн дараа хуудасныхаа санал хуулбарлах. үр дүнг тайлбарлах.
    2. Дараа нь, Зураг 4A, Харуулдан тандалтын жагсаалтаас "Харуулдан тандалтын & Бусад агентлагийн" дор зэрэглэлд түлхүүр ашиглан харьцуулагч бүлэг судалгааны бүлэг ( "Терроризм" холбоотой нийтлэл) харьцуулдаг хуулбарлах (Хавсралт хүснэгт 10-г үзнэ үү). үр дүнг тайлбарлах.
    3. хэсэг нь Б-д) Хэрэв та нэг харьцуулагч бүлэгт судалгааны бүлэг өсчээ. "Дэд бүтцийн аюулгүй байдлын" холбоотой нийтлэл (Хавсралт хүснэгт 11) болон алдартай Wikipedia хуудсанд (Хавсралт хүснэгт 12): Пенни нь мөн өөр хоёр харьцуулагч бүлэг өсчээ. өөр харьцуулагч бүлэг дээр ирж, хэсэг б авсан үр дүнг) харьцуулагч бүлэг нь таны сонголт мэдрэмтгий бол шалгах ёстой. харьцуулагч бүлгийн аль сонголт нь хамгийн их ач холбогдолтой вэ? Яагаад тэр вэ?
    4. зохиогч "Терроризмын" холбоотой байгаа түлхүүр үгүүд нь АНУ-ын Засгийн газар онлайн хяналтын үйл ажиллагаа нь гол үндэслэл болгон терроризмыг иш татсан, учир нь Wikipedia нийтлэл сонгох ашиглаж байсан гэж мэдэгдсэн. Эдгээр 48 "Терроризм" холбоотой түлхүүр нь шалгаж, Penney (2016) нь Засгийн газрын Trouble, Privacy-Эмзэг болон зайлсхийх хувьд түлхүүр бүрийн үнэлэх оролцогчдыг асууж MTurk дээр судалгаа явуулж байна (Хавсралт хүснэгт 7, 8). MTurk дээр судалгаа хуулбарлах, таны үр дүнг харьцуулах хэрэгтэй.
    5. хэсэг Г-д үр дүнг) болон дүгээр таны унших дээр үндэслэн, та судалгааны бүлгийн сэдэв түлхүүр нь зохиогчийн сонгох санал нийлж байна вэ? Яагаад, яагаад үгүй ​​гэж? Хэрэв тийм биш бол, та оронд нь юу санал болгож байна вэ?
  9. [ хялбар ] Efrati (2016) тайлан, нууц мэдээлэл дээр үндэслэн, харин "анхны цацах хуваах" доош жилийн хугацаанд 21% жил байлаа Facebook дээр "нийт хуваах" нэг жилийн хугацаанд ойролцоогоор 5.5% жил буурсан гэж. Энэ бууралт нь нас 30-аас доош насны Facebook хэрэглэгчид ялангуяа цочмог байсан юм. тайлан нь хоёр хүчин буурч холбоотой. Нэг нь "найз нөхөд" хүн Facebook дээр байгаа тоо өсөлт юм. бусад зарим хуваах үйл ажиллагаа мессенжер болон SnapChat зэрэг өрсөлдөгчид шилжсэн явдал юм. тайланд эх бичлэгүүд илүү алдартай болгох Мэдээ Feed алгоритм тохируулгаар нэмэх, түүнчлэн хэдэн жилийн өмнө "энэ өдөр" анхны бичлэг хэрэглэгчдэд тогтмол санаж, түүний дотор Facebook хуваалцах нэмэгдүүлэх гэж оролдож байсан хэд хэдэн тактик, илэрсэн байна. Эдгээр үр дүн нь Facebook-өгөгдлийн эх үүсвэр болгон ашиглахыг хүсэж судлаачид ямар үр дагавар нь ямар ч яг тохирч байвал вэ?

  10. [ дунд ] Tumasjan et al. (2010) Улс төрийн нам дурьдахад твиттэрийн гэсэн хувь нь нам 2009 онд Германы парламентын сонгуульд авсан саналын байна (Зураг 2.9) эзлэх хувийг таарч байна. Өөрөөр хэлбэл, энэ нь та нар сонгуульд урьдчилан Twitter ашиглаж болох гэж гарч ирэв. цаг хугацаа энэ судалгаа хэвлэгдэн гарсан үед энэ нь том тоо нь нийтлэг эх үүсвэр нь үнэтэй ашиглахыг санал болгох бололтой, учир нь маш сонирхолтой гэж үзэж байна.

    том мэдээллийн муу онцлогийг харгалзан Гэхдээ та нэн даруй энэ үр дүнгийн эргэлзэж байх ёстой. 2009 онд Twitter дээр Германчууд маш бус төлөөлөгч бүлэг байсан бөгөөд нэг талын дэмжигчид илүү ихэвчлэн улс төр-ий тухай жиргэдэггүй болох юм. Тиймээс та төсөөлж чадах бүхий л гарч болзошгүй алдааг ямар нэг байдлаар гарч цуцлах гэж гайхмаар байна. Үнэн хэрэгтээ үр дүнд Tumasjan et al. (2010) үнэн байх нь маш сайн байх болсон. Тэдний цаас онд Tumasjan et al. (2010) Христийн Ардчилсан (ХАХ), Кристиан Нийгмийн Ардчилсан (CSU), SPD либералууд (FDP), зүүн (Linke Die), болон Ногоон Нам (Grüne): улс төрийн зургаан нам гэж үздэг. Гэсэн хэдий ч, тэр үед Twitter дээр хамгийн их дурдагддаг Германы улс төрийн намын дээрэмчин нам (Piraten), Интернет Засгийн газар зохицуулах тэмцэгч нам байсан юм. Дээрэмчин нам шинжилгээнд орсон үед Twitter сонгуулийн үр дүн (Зураг 2.9) нь аймшигтай тодорхойлогч болдог дурдсан (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    Зураг 2.9: Twitter (. Tumasjan нар 2010) 2009 оны Германы сонгуулийн үр дүнг урьдчилан таамаглах мэт дурдсан, харин зарим нь дур мэдэн болон үндэслэлгүй сонголт (Jungherr, Jürgens болон Schoen 2012) шалтгаална Хэрэв энэ үр дүн болж байна.

    Зураг 2.9: Twitter 2009 оны Германы сонгуулийн үр дүнг урьдчилан таамаглах гарч дурдсан (Tumasjan et al. 2010) , харин зарим нь дур мэдэн болон үндэслэлгүй сонголт шалтгаална Хэрэв энэ үр дүн болж байна (Jungherr, Jürgens, and Schoen 2012) .

    Дараа нь дэлхийн бусад судлаачид хэрэглэж байсан fancier аргууд, тухайлбал эерэг ба сөрөг хооронд нь ялгахад мэдрэхүй шинжилгээг ашиглан сонгуулийн янз бүрийн төрөл бүрийн урьдчилан Twitter мэдээ чадварыг сайжруулахын тулд намуудын-ийн дурджээ (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.) . Энд ямар байна Huberty (2015) сонгууль таамаглахад эдгээр оролдлого үр дүнг нэгтгэн:

    үнэн ирээдүйтэй сонгуулийн урьдчилан эрэлт хэрэгцээнд захирагдсан үед "нийгмийн хэвлэл мэдээллийн хэрэгсэл дээр суурилсан мэдээлэл мэдэх урьдчилсан арга чадаагүй байна. Эдгээр нь алдаа биш харин арга зүйн болон алгоритмын бэрхшээл илүү олон нийтийн мэдээллийн үндсэн шинж чанар, холбоотой байх нь харагдаж байна. Товчоор хэлбэл, нийгмийн хэвлэл мэдээллийн байхгүй бол, магадгүй хэзээ ч, тогтвортой, шударга, төлөөлөх сонгогчдын зургийг санал болгож болно; , нийгмийн хэвлэл мэдээллийн тухтай дээж эдгээр асуудлууд нь зуурын бичлэг засах хангалттай мэдээлэл дутмаг байдаг. "

    Хүргэж судалгааны зарим уншиж Huberty (2015) гэсэн дүгнэлтэд болон Twitter сонгууль таамаглаж ашиглах ёстой бол, хэрхэн тодорхойлсон улс төрийн нэр дэвшигчийг нэг хуудас хуудсыг бичиж байна.

  11. [ дунд ] Нь социологчийн болон түүхч хооронд ямар ялгаа байна вэ? Goldthorpe дагуу (1991) нь социологчийн болон түүхч гол ялгаа нь мэдээлэл цуглуулах хяналт тавих юм. Түүхчид социологич тодорхой зорилгоор тэдний мэдээлэл цуглуулах тохируулан өөрчилж болно, харин шүтээн ашиглах албадан байна. Унших Goldthorpe (1991) . социологи, түүх хоёрын ялгаа Custommades болон Readymades санааг хэрхэн холбогдож байна вэ?

  12. [ хатуу ] Өмнөх асуудлаар байгуулах, Goldthorpe (1991) Ники Харт-аас нэг зэрэг чухал хариу хэд хэдэн зурсан (1994) хийсэн мэдээллийг тохируулан хийх Goldthorpe-ын чин бишрэл бэрхшээлтэй. захиалга хийсэн мэдээллийг боломжит хязгаарыг тодорхой болгох, Харт баян Ажилчдын төсөл,-1960-аад оны дундуур Goldthorpe болон хамт явуулсан нийгмийн анги, санал хураалтын хоорондын харилцааг хэмжих том судалгааг тайлбарласан. нэг зорилготой олсон мэдээлэл өгөгдлийг тааламжтай нэгэн эрдэмтэн нь хүлээж байж болох юм шиг, баян Ажилчдын Төслийн амьжиргааны түвшинг дээшлүүлэх нь эрин үед нийгмийн анги ирээдүйн тухай саяхан санал онолыг шийдвэрлэхийн тулд тохирсон байсан мэдээллийг цуглуулсан. Харин Goldthorpe болон хамт ажиллагсад нь ямар нэгэн байдлаар эмэгтэй саналын зан талаар мэдээлэл цуглуулах нь "мартсан". Энд Ники Харт хэрхэн шүү дээ (1994) бүхэл бүтэн түүхийг хураангуй:

    ". . . Энэ олонлогийн эмэгтэй туршлага хассан нь paradigmatic логик хамт хоригдож байсан "захиалга хийсэн" Учир нь эмэгтэйчүүд орхигдсон дүгнэлт сэргийлэхийн тулд хүнд хэцүү [байна]. зэрэг ухамсар ба үйл ажиллагааны эрэгтэй preoccupations зэрэг нь онолын үзэгдэл үүдэлтэй. . . , Goldthorpe болон түүний хамт хооллож мөн зохистой зөв туршилтын тэднийг илчлэх оронд өөрийн гэсэн онолын таамаглал тэжээгдэж эмпирик чадамжийг илтгэсэн багц байгуулсан. "

    Харт цааш нь:

    "Чинээлэг Ажилчдын төслийн эмпирик үр дүнг нь ангилал, улс төр, материаллаг амьдралын үйл явцыг мэдээлэх илүү бидэнд дунд зууны үеийн социологи нь masculinist утгын тухай дэлгэрэнгүй хэлж байна."

    Та захиалга хийсэн мэдээлэл цуглуулах Хэрэв болгон барьсан мэдээлэл коллекторын алдааг байна бусад жишээ гэж бодож байна вэ? Яаж энэ алгоритмын confounding харьцуулахад вэ? Ямар үр дагавар энэ бөгөөд тэд Custommades ашиглах хэрэгтэй үед судлаачид Readymades ашиглах хэрэгтэй үед нь байж болох вэ?

  13. [ дунд ] Энэ бүлэгт би компаниуд, засгийн газрууд бий захиргааны бүртгэл судлаачдын судлаачдын цуглуулсан мэдээллийг ялгаатай. Зарим хүмүүс гэж нэрлэдэг эдгээр засаг захиргааны бүртгэл тэд ялгарах "мэдээллийг олж" "зохион мэдээ." Энэ нь үнэн юм захиргааны бүртгэл судлаачид олж байгаа, гэхдээ тэд ч мөн адил өндөр зорилготой юм. Жишээ нь, орчин үеийн технологийн компаниуд цуглуулж, тэдний мэдээллийг curate цаг нь асар их хэмжээний, нөөцийг зарцуулж байна. Тиймээс эдгээр засаг захиргааны бүртгэл аль аль нь олж бүтээгдсэн байдаг, энэ нь зөвхөн таны талаас (Зураг 2.10) хамаарна.

    Зураг 2.10: зураг нь нугас болон туулай аль аль нь байх; та нар юу харж өөрийн байр сууринаас шалтгаална. Засгийн газар, бизнесийн захиргааны бүртгэл олж, зохион аль аль нь байх; та нар юу харж өөрийн байр сууринаас шалтгаална. Жишээ нь гар утасны компани цуглуулсан дуудлага мэдээлэл бүртгэл судлаач талаас олдсон мэдээлэл байна. Гэвч эдгээр яг ижил бүртгэл утасны компанийн тооцооны хэлтэст ажиллаж байгаа хэн нэгний тухай мэдээ хэтийн зорилготой юм. Эх сурвалж: Wikimedia Commons

    Зураг 2.10: зураг нь нугас болон туулай аль аль нь байх; та нар юу харж өөрийн байр сууринаас шалтгаална. Засгийн газар, бизнесийн захиргааны бүртгэл олж, зохион аль аль нь байх; та нар юу харж өөрийн байр сууринаас шалтгаална. Жишээ нь гар утасны компани цуглуулсан дуудлага мэдээлэл бүртгэл судлаач талаас олдсон мэдээлэл байна. Гэвч эдгээр яг ижил бүртгэл утасны компанийн тооцооны хэлтэст ажиллаж байгаа хэн нэгний тухай мэдээ хэтийн зорилготой юм. Эх сурвалж: Wikimedia Commons

    судалгааны мэдээлэл эх сурвалжийг гэдгийг хэрэглэж байгаа үед олж, зохион тустай аль аль нь үүнийг хараад хаана өгөгдлийн эх жишээг хангана.

  14. [ хялбар ] Нь ухаалаг эссэний онд христийн Sandvig болон Eszter Hargittai (2015) тоон судалгаа, тоон систем "хэрэгсэл" буюу байдаг хоёр төрлийн судалгааны эхний төрлийн нэг жишээг тайлбарлах "судалгааны объект." Хаана Bengtsson болон түүний хамтрагчид (2011) 2010 онд Гайти-д болсон газар хөдлөлтийн дараа шилжилт хөдөлгөөнийг хянах гар утасны мэдээллийг ашигласан хоёр дахь төрлийн нэг жишээ нь хаана Jensen (2007) Керала даяар гар утас нь танилцуулга, Энэтхэг загасны зах зээлийн үйл ажиллагааг нөлөөлсөн хэрхэн судалгаа. Энэ тоон өгөгдлийн эх үүсвэрийг ашиглан судалгаа нь өгөгдлийн эх нь ижил төрлийн ашиглаж байгаа ч гэсэн огт өөр зорилго байж болно гэдгийг тодруулж, учир нь би энэ тустай олж болно. Хоёр хэрэгсэл болгон тоон мэдээллийн системийг ашиглах, судалгааны обьект болгон тоон мэдээллийн системийг ашиглах нь хоёр: Цаашид энэ ялгааг тодруулах тулд, та нар харсан дөрвөн судалгаа тайлбарлах болно. Хэрэв та хүсэж байгаа бол та энэ бүлэгт авч жишээг ашиглаж болно.