2.3.2.5 ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਰਮਸਾਰ

ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ ਵਿਚ ਰਵੱਈਆ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਨਹੀ ਹੈ.

ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਕਿਉਕਿ ਲੋਕ ਜਾਣੂ ਨਹੀ ਹਨ, ਹਨ, ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ (ਹਿੱਸਾ 2.3.1.3), ਖੋਜਕਾਰ "ਕੁਦਰਤੀ ਵਾਪਰਨ" ਜ ਹੋਣ ਦਾ ਇਹ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ "ਸ਼ੁੱਧ." ਅਸਲ ਵਿਚ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਵਿਗਿਆਪਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਜ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੋਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵਿਹਾਰ ਫੁਸਲਾਉਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਤਰੀਕੇ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਇਨਰ ਦੇ ਟੀਚੇ ਦਾ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਅਣਪਛਾਤਾ ਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਹੈ. ਅਤੇ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਟਰੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਕੁਝ ਉਲਟ, ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਜਿਹਾ ਅਦਿੱਖ ਹੈ.

ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ 'ਫੇਸਬੁੱਕ' ਤੇ ਉਥੇ ਲਗਭਗ 20 ਦੋਸਤ ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਦੇ ਇੱਕ anomalously ਉੱਚ ਗਿਣਤੀ ਹੈ ਹੈ (Ugander et al. 2011) . ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਫੇਸਬੁੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ 20 ਜਾਦੂਈ ਸਮਾਜਿਕ ਨੰਬਰ 'ਦੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹੈ, ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਹਾਣੀਆ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮਝ ਦੇ ਬਗੈਰ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਪਰ, Ugander ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਸਾਥੀ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਝ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਸਨ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਦੋਸਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ 20 ਦੋਸਤ ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਫੇਸਬੁੱਕ ਤੇ ਕੁਝ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋਕ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ. ਪਰ Ugander ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਹੈ ਪੇਪਰ ਵਿਚ ਇਸ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਕ੍ਰਮ ਨਵ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਰਗਰਮ ਬਣਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਿਚ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਨੀਤੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਦੇ ਬਗੈਰ, ਪਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਡਾਟਾ ਗ਼ਲਤ ਸਿੱਟੇ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਹੈ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਲਗਭਗ 20 ਦੋਸਤ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋਕ ਦੇ ਹੈਰਾਨੀ ਹਾਈ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵੱਧ ਫੇਸਬੁੱਕ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ.

ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਚਿੱਤਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਖੋਜਕਾਰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਪੜਤਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨਰ ਸਮਾਜਿਕ ਮਨਮਤਿ ਦੇ ਜਾਣੂ ਹਨ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੀ trickier ਵਰਜਨ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਨਮਤਿ ਨੂੰਹਿਲਾਉਣਾ ਪੈਦਾ ਵੱਧ ਹੋਰ pernicious ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ. ਸੋਸ਼ਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸ performativity ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ: ਜਦ ਮਨਮਤਿ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਹੋਰ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ. performative ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਹੈਰਾਨੀ ਭਰਿਆ ਕੁਦਰਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਦਿੱਖ ਹੈ.

performativity ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਇਕ ਮਿਸਾਲ ਆਨਲਾਈਨ ਸਮਾਜਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ transitivity ਹੈ. 1970 ਅਤੇ 1980 ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੋਸਤ ਆਲਿਸ ਨਾਲ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਸਤ ਬੌਬ ਦੇ ਨਾਲ ਹਨ, ਫਿਰ ਬੌਬ ਅਤੇ ਐਲਿਸ ਹੋਰ ਦੋ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਲੋਕ ਵੱਧ ਦੋਸਤ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਅਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਸੇ ਹੀ ਤਰਜ਼ 'ਫੇਸਬੁੱਕ' ਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਗਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ (Ugander et al. 2011) . ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿੱਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਦੋਸਤੀ ਦਾ ਪੈਟਰਨ ਆਫ਼ਲਾਈਨ ਦੋਸਤੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ,' ਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ transitivity ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ. ਪਰ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਗਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ transitivity ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਅਧੂਰੇ ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਕੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ. ਜੋ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ transitivity ਬਾਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਖੋਜ ਦੀ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨੂੰ ਫੇਸਬੁੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਬੇਕ ਹੈ. ਫੇਸਬੁੱਕ ਇੱਕ "ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ" ਫੀਚਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਵ ਦੋਸਤ ਸੁਝਾਅ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ transitivity ਹੈ ਦਾ ਸੁਝਾਅ, ਜੋ ਹੈ. ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਹੋਰ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਸਤ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤ ਦੇ ਦੋਸਤ ਦੇ ਨਾਲ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਫੀਚਰ ਇਸ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਗਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ transitivity ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ; ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, transitivity ਦੀ ਥਿਊਰੀ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਨਾਲ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਸੰਯੋਗ ਹੈ (Healy 2015) . ਇਸ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਸਮਾਜਿਕ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦ, ਸਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਬੇਕ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਦੇਖ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੋਚ ਵੱਧ, ਇੱਕ ਹੋਰ apt ਅਲੰਕਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੈਸਿਨੋ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ. Casinos ਬਹੁਤ ਹੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕੁਝ ਵਿਿਹਾਰ ਫੁਸਲਾਉਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜਕਾਰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੈਸੀਨੋ ਵਿਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਹਢੀ ਵਿੰਡੋ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨਗੇ ਕਦੇ ਵੀ ਕਰੇਗਾ. ਬੇਸ਼ੱਕ, ਸਾਨੂੰ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਤਾਓ ਨੂੰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਲੋਕ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ casinos-ਵਿੱਚ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੈਸਿਨੋ ਸ਼ਰਾਬ ਦੀ ਖਪਤ ਹੈ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸੈਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਸੰਦ-ਪਰ ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੈਸਿਨੋ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਕੁਝ ਬੁਰੇ ਨਤੀਜੇ ਖਿੱਚਣ.

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੀਚਰ ਮਲਕੀਅਤ, ਮਾੜੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਲੱਗੇਗਾ, ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਗੂਗਲ ਫਲੂ ਰੁਝਾਨ (ਹਿੱਸਾ 2.4.2) ਦੇ ਹੌਲੀ ਬਰੇਕ-ਡਾਊਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਔਖਾ ਸੀ, ਕਿਉਕਿ Google ਦੀ ਖੋਜ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਮਲਕੀਅਤ ਹਨ. ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੁਦਰਤ ਸਿਸਟਮ ਰੁਖ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ. ਏਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਘਬਰਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਮਾਮਲੇ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ, ਦੇ ਬਾਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋਣਾ ਹੈ ਵੱਡਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.