2.3.8 ਅਲਗੋਰਿਥਮਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ਰਮਸਾਰ

ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਰਵੱਈਆ ਕੁਦਰਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਚਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਡੈਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਸੈਕਸ਼ਨ 2.3.3), ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚ "ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ਤੇ ਵਾਪਰਨ" ਲਈ ਵਰਤਾਓ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿਹਾਰ ਹਨ ਖਾਸ ਵਰਤਾਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਗਿਆਪਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਦਾਖਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਉਲੰਘਣਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ . ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਹੈ. ਅਤੇ, ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਦਿੱਖ ਹੈ.

ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਉਲਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਫੇਸਬੁਕ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 20 ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਅਣਉਚਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੋਹਾਨ ਯੂਗਾਂਡਰ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2011) ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਵਿਗਿਆਨਕ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ 20 ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਾਦੂਲ ਸਮਾਜਿਕ ਨੰਬਰ ਹੈ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਯੂਗਾਂਡੇਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਕੋਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਝ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਸਨ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੇ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੋਸਤਾਂ ਤੱਕ ਫੇਸਬੁੱਕ' ਤੇ ਕੁਝ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸਾਹਿਤ ਕੀਤਾ. ਭਾਵੇਂ ਯੂਗਾਂਡਾ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪੇਪਰ ਵਿਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ, ਪਰ ਇਹ ਨੀਤੀ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਰਗਰਮ ਬਣਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ. ਇਸ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀ ਹੋਂਦ ਬਾਰੇ ਜਾਣੇ ਬਗੈਰ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਗਲਤ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਲਗਭਗ 20 ਦੋਸਤਾਂ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਬਾਰੇ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ.

ਇਸ ਪਿਛਲੇ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਥਮਿਕ ਉਲੰਘਣਾ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜੀਬੋ ਨਤੀਜਾ ਕੱਢਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਖੋਜਕਰਤਾ ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਐਲਗੋਰਿਥਮਿਕ ਉਲਝਣ ਦਾ ਇਕ ਤਿੱਖਰਵਰੂਪ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨਰ ਸਮਾਜਿਕ ਥਿਊਰੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿਚ ਬਿਠਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਥਿਊਰੀ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਥਿਊਰੀ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ. ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਉਲਟ, ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਖੋਜਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ.

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਔਨਲਾਈਨ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਿਵਟੀ ਹੈ. 1970 ਅਤੇ 1980 ਦੇ ਦਸ਼ਕ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪਾਇਆ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਲਾਈਸ ਅਤੇ ਬੌਬ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਦੋਸਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਐਲਿਸ ਅਤੇ ਬੌਬ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਦੋਸਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਦੋ ਚੋਣਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੁਣੇ ਗਏ ਲੋਕ ਸਨ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸੇ ਨਮੂਨੇ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਗਰਾਫ' ਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ (Ugander et al. 2011) . ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੋਈ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਦੋਸਤੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਔਫਲਾਈਨ ਦੋਸਤੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਿਟੀ ਦੇ ਰੂਪ' ਚ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਗਰਾਫ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਵਿਟੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਉਲਝਣ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਅਰਥਾਤ, ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਵਿਟੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬੇਕਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਫੇਸਬੁੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਫੇਸਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ" ਫੀਚਰ ਹੈ ਜੋ ਨਵੇਂ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਫੇਸਬੁਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਿਟਵਿਟੀ ਕੀ ਹੈ. ਅਰਥਾਤ, ਫੇਸਬੁਕ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ ਦੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਮਿੱਤਰ ਬਣਦੇ ਹੋ. ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਿਟੀ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ; ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਟ੍ਰਾਂਜਿਟਿਵਿਟੀ ਦੀ ਥਿਊਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਜਗਤ ਨੂੰ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ (Zignani et al. 2014; Healy 2015) . ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡਾਟੇ ਦੇ ਸਰੋਤ ਸੋਸ਼ਲ ਥਿਊਰੀ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਕਿਵੇਂ ਸਿਸਟਮ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਕੁਦਰਤੀ ਮਾਹੌਲ ਵਿਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵੱਡੇ ਡੈਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਕ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਪਕ ਕੈਸੀਨੋ ਵਿਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਕਸੀਨੋ ਬਹੁਤ ਉੱਚੇ ਇੰਜਨੀਅਰਡ ਮਾਹੌਲ ਹਨ ਜੋ ਕੁਝ ਖਾਸ ਵਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਦੇ ਵੀ ਇਕ ਕੈਸੀਨੋ ਵਿਚ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਵਿਚ ਬੇਲੋੜੀ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ. ਬੇਸ਼ਕ, ਤੁਸੀਂ ਕੈਸਿਨੋ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਕੈਸੀਨੋ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਉਲਝਣ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੁਣ ਮਾਲਕ ਹਨ, ਮਾੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ ਹਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਾਂਗਾ, ਗਲੋਬਿਦਮਿਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇੱਕ ਗੂਗਲ ਫਲੂ ਟ੍ਰਾਂਸੈਂਸ (ਸੈਕਸ਼ਨ 2.4.2) ਦੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਵਿਭਾਜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆ ਸੀ, ਲੇਕਿਨ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ Google ਦੀ ਖੋਜ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ ਮਲਕੀਅਤ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਚਤੁਰਭੁਜ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਤੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ. ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਗੜਬੜ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਵਤੀਰੇ ਸੰਬੰਧੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਬਾਰੇ ਸਾਨੂੰ ਚੌਕਸ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਵੱਡੀ ਹੋਵੇ.