3.6.2 سوال پڇيو

عام طور تي ڪجهه ماڻهن کان سروي جي ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ لاء هڪ پيش گواري نموني استعمال ڪندي پڇيائين ڪيترن ئي ماڻهن جي وڏي انگ اکر.

سروي کي گڏ ڪرڻ لاء هڪ مختلف طريقا ۽ وڏي ڊيٽا وسيلا هڪ طريقو آهي جنهن کي آئون ڀرپور پڇڻ جي سڏ ڏيان ٿو. تعصب پڇڻ ۾، هڪ محقق هڪ پيچيدگي واري نموني جو استعمال ڪري ٿو، جيڪو ننڍن سروي جي ڊيٽا کي وڏي ڊيٽا جي ذريعن سان گڏ ٺاهي ٿو، اندازي يا granularity मा تخمينو پيدا ڪرڻ، جيڪو انفرادي طور تي ڊيٽا ذريعن سان ممڪن نه ٿيندو. تعصب پڇڻ جو هڪ اهم مثال يشوع بلومنسٽ جي ڪم مان ايندو آهي، جيڪو ڊيٽا گڏ ڪرڻ چاهيندو جيڪو غريب ملڪن ۾ ترقي جي رهنمائي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو. ماضي ۾، هن قسم جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ وارا محقق عام طور تي ٻن نقشن مان وٺي ويندا هئا: نموني سروي يا سنسر. نموني سروي، جتي محقق هڪ ننڍڙن ماڻهن جو انٽرويو ڪري، لچکدار، بروقت ۽ نسبتا سست هوندا. جڏهن ته، انهن سروي، ڇاڪاڻ ته اهي نموني تي ٻڌل آهن، اڪثر ڪري پنهنجن دادن ۾ محدود آهن. نموني سروي سان، اهو عام طور تي مخصوص جغرافيائي علائقن بابت يا مخصوص ڊيموگرافڪ گروپن جي ڪاٿو لڳائڻ ڏکيو آهي. ٻئي طرف سيسنس، هرڪو انٽرويو ڏيڻ جي ڪوشش ڪئي، ۽ ائين انهن کي ننڍي جغرافيائي علائقن يا ڊيموگرافڪ گروپن لاء تخمينو پيدا ڪرڻ لاء استعمال ٿي سگهي ٿو. ليڪن سنسڪرت تمام وڏا هوندا آهن، ڌيان ۾ تنگ ڪن ٿا (انهن ۾ صرف هڪ ننڍڙو سوال شامل آهن)، ۽ بروقت نه هوندا (اهي هر مقرر ڪيل شيڊول تي، جهڙوڪ هر 10 سال) (Kish 1979) . بلڪه نموني سروي يا سينسرس سان ڀريل هجي، تصور ڪريو ته محقق ٻنهي ٻنهي جي بهترين خاصيتن کي گڏ ڪري سگهي ٿي. تصور ڪريو ته محقق هر سوال کان هر روز تائين هر سوال ڪري سگهي ٿو. ظاهر آهي ته، هيء سمورو، هميشه سروي ۾ هڪ قسم جي سماجي سائنس جو تصور آهي. پر اهو ظاهر ٿئي ٿو ته اسين سرويچي سوالات کي ننڍڙو تعداد ۾ ماڻهن کي ڊجيزن سان ڪيترا ماڻهن جي ذريعا ٺهڪائڻ شروع ڪري سگھون ٿا.

بلومن اسٽاک جي تحقيق شروع ڪئي جڏهن هن رنڊوڊ ۾ سڀ کان وڏو موبائل فون فراهم ڪندڙ سان گڏ شريڪ ٿيو، ۽ ڪمپني 2005 ۽ 2009 جي وچ ۾ تقريبن 1.5 ملين گراهڪن کان گمنام ٽرانسڪ رڪارڊ فراهم ڪيو. اهي رڪارڊ ٿيندڙ هر ڪال ۽ ٽيڪسٽ پيغام، جهڙوڪ شروع وقت، مدت ، ۽ جاگرافيائي مقام جي ڪالر ۽ وصول ڪندڙ جي اندازي مطابق. مون کي شمارياتي مسئلن بابت باري ۾، انهي مان اشارو آهي ته اهو پهريون قدم ڪيترن ئي محققن لاء تمام گهڻا هوندو. جيئن ته مون باب 2 ۾ بيان ڪيو ويو آهي، سڀ کان وڏو ڊيٽا وسيلن جي تحقيق ڪندڙن جي قابل نه آهن. ٽيليفون ميٽا جي ڊيٽا، خاص طور تي، خاص طور تي قابل قبول نه آهي ڇو ته اهو بنيادي طور ناممڪن ناممڪن آهي ۽ اهو تقريبن يقيني طور تي ڄاڻ آهي ته شرڪت ڪندڙ حساس سمجهندا (Mayer, Mutchler, and Mitchell 2016; Landau 2016) . ھن خاص صورت ۾، محقق ڊيٽا کي بچائڻ لاء محتاط ھئا ۽ سندن ڪم ٽئين پارٽي (يعني ان جي آر بي) جي نگراني ڪئي وئي. آئون وڌيڪ اخلاقي مسئلن ڏانهن واپس موٽائي ڇڏيندس باب 6 ۾.

بلومنٽ مال ۽ خوشحالي جي ماپ ۾ دلچسپي هئي. پر اهي خاصيتون سڌو سنئون رڪارڊ ۾ نه هوندا آهن. ٻين لفظن ۾، انهن سڏ رڪارڊ وڏي انگن اکرن کان هٽي ڪري آهي ته باب 2. ۾ تفصيل سان بحث ڪيو ويو هو جو هن تحقيق-هڪ عام خصوصيت لاء نا مڪمل آهي تنهن هوندي به، ان جو امڪان لڳي ٿو ته سنڌ جي سڏ رڪارڊ شايد ڪجهه معلومات آهي ته خدشو آهي مال جي باري ۾ معلومات مهيا ڪري سگهي ٿو ۽ آهي تمام سٺو. هن امڪان کي وڌايو ويو ته، بلومنڪ پڇيو ته ڇا هڪ مشين سکيا وارو نموني کي ٽرين ڏيڻ لاء ممڪن آهي ته اهو انهن جي رڪارڊ تي ٻڌل ڪنهن سروي جو جواب ڪيئن ڏينداسين. جيڪڏهن اهو ممڪن هو ته، بلومينسٽڪ هن نموني استعمال ڪري سگهيا ته سڀني 1.5 ملين صارفين جي سروي جا جواب پيش ڪن.

اهڙي ريت هڪ نموني تيار ڪرڻ ۽ تربيت ڏيڻ لاء، ڪاليالي انسٽيٽيوٽ آف سائنس ۽ ٽيڪنالاجي کان Blumenstock ۽ تحقيقي اسسٽنٽ هڪ بي ترتيب انداز نموني بابت تقريبا هڪ هزار گراهڪن کي خطاب ڪيو. محققين شرڪت ڪندڙن کي منصوبن جي مقصدن جي وضاحت ڪئي، ڪال رڪارڊس سروي جي ردعمل کي ڳنڍڻ لاء انهن جي رضامندي طلب ڪيو ۽ پوء انهن کان پڇيو ويو ته انهن جي شتمني ۽ خوشحالي جي اندازي لاء هڪ سلسلو سوال، جهڙوڪ " ريڊيو؟ "۽" ڇا توهان سائيڪل جو مالڪ آهيو؟ "(جزوي فهرست لاء انگيز 3.14 ڏسو). سروي ۾ سڀني شرڪت مالي طور تي معاوضو ڏني وئي هئي.

اڳيون، Blumenstock ماڊل سکيا ۾ هڪ ٻه قدم پروسيجر عام استعمال ڪيو: خاص انجنيئرنگ جي پٺيان نگراني ٿيل سکيا. پهرين، خاص طور تي انجنيئرنگ جي مرحلي ۾، هر ڪنهن لاء جيڪو انٽرويو ڪيو ويو هو، بلاومن اسٽيڪ هر شخص بابت هر خاصيتن جي مقررات ۾ ڪال رڪارڊ تبديل ڪيو؛ ڊيٽا سائنسدانن شايد هنن خاصيتن کي سڏين ٿيون "خاصيتون" ۽ سماجي سائنسدان ان کي "متغيرات" سڏين ٿا، مثال طور، هر شخص لاء، بلومنسٽ، سرگرمي سان گڏ سڄو ڏينهن جي ڪل تعداد جي حساب سان، مختلف ماڻهن جو تعداد هڪ شخص سان رابطي ۾ آهي، آرٽميٽ تي خرچ ڪيل رقم جي رقم، ۽ انهي تي. نازڪ طور، سٺو خاص انجنيئرنگ تحقيق جي جوڙجڪ جي ڄاڻ جي ضرورت آهي. مثال طور، جيڪڏهن اهو ضروري آهي ته گهرو ۽ بين الاقوامي مطالبن جي وچ ۾ فرق ڪرڻ (اسان جو شايد بين الاقوامي لحاظ کان اميرين سڏين ٿا) توقع رکندي، پوء هن کي لازمي طور تي انجنيئرنگ مرحلي ۾ ٿيڻ گهرجي. هڪ محقق کي ٿوري ڌيان سان سمجهي سگھي ٿو ته روانڈا جي هن خاصيت ۾ شامل نه ٿي سگهي ٿي ۽ پوء نموني جي نمائش واري ڪارڪردگي جو شڪار ٿئي.

اڳيون، نگراني واري سکيا واري مرحلي ۾، بلومنسٽڪ انهن جي خاصيتن تي ٻڌل هر شخص لاء سروي جي جواب جي پيش ڪرڻ لاء هڪ نمونو ٺاهي. انهي صورت ۾، بلومن اسٽاک کي منطقي ريپشن استعمال ڪيو ويو، پر هن ڪيترن ئي شماريات يا مشين جي سکيا جا طريقا استعمال ڪري سگهون ٿا.

پوء اهو ڪيئن ڪم ڪيو؟ هو Blumenstock قابل سروي سوالن وانگر جواب ڏيڻ جي قابل ٿي سگهي ٿو جهڙوڪ "رڪارڊ ٺاهيو؟" ۽ "ريڪارڊ ريڪارڊ آهي؟" ڪال رڪارڊ مان نڪتل خاصيتون استعمال ڪندي؟ هن جي پيش گواري نموني جي ڪارڪردگي کي جائزو وٺڻ لاء، بلومنسٽ ڪاس ڪراس جي تصديق ، هڪ عام ٽيڪنالاجي جو ڊيٽا سائنس ۾ استعمال ڪيو پر ٿورڙي طور تي سماجي سائنس ۾. صداقت جي مقصد جو مقصد ماڊل جي پيشي جي ڪارڪردگي جي منصفانه تشخيص کي ان جي تربيت ڪندي ۽ ڊيٽا جي مختلف سبسڊنٽس تي جاچ ڪرڻ آهي. خاص طور تي، بلومنٽڪ پنھنجي ڊيٽا کي 100 ماڻهن جي 10 ڪنن ۾ ورهايو. ان کان پوء، هن پنهنجي نموني کي تربيت ڏيڻ لاء گن مان 9 استعمال ڪيو، ۽ تربيت واري نموني جي پيشڪاري نموني باقي باقي حصو تي نظرثاني ڪئي وئي. هن هن طريقي سان اهو 10 ڀيرا بار بار ڪيو ۽ ڊيٽا جي هر حصي سان هڪ موڙ حاصل ڪرڻ واري ڊيٽا جي حيثيت سان هڪ موڙ حاصل ڪئي.

ڪجهه پيچيدگي لاء پيش ڪيل قدمن جي درستگي (شڪل 3.14) هئي. مثال طور، بلومنٽڪ 97.6٪ جي درستگي سان پورو ڪري سگهي ٿو جيڪڏهن ڪو ماڻهو ريڊيو جي ملڪيت آهي. اهو شايد صحيح نموني آواز ڏئي سگهي ٿو، پر اهو هميشه سادي متبادل جي خلاف پيچيده پيش گوئي طريقي جي موازنہ ڪرڻ ضروري آهي. هن حالت ۾، هڪ سادي متبادل پيش ڪرڻ اهو آهي ته هرڪو سڀ کان عام جواب ڏيندو. مثال طور،، جواب ڏيڻ وارن مان 97.3٪ ريڊيو جي مالڪ ٻڌايو آهي ته جيڪڏهن Blumenstock پيش ڪيو هو ته هرڪو ريڊيو کي ٻڌائيندو هوس ته هن کي 97.3٪ جي درستگي ملي ها، جيڪو حيران آهي ته سندس وڌيڪ پيچيده طريقي جي ڪارڪردگي (97.6٪ درستگی) . ٻين لفظن ۾، سڀني فصيح ڊيٽا ۽ ماڊلنگ جي پيدائش جي درستگي ۾ 97.3٪ کان 97.6٪ تائين وڌائي. جڏهن ته، ٻين سوالن لاء، جيئن "توهان سائيڪل جو مالڪ آهيو؟"، پيش رفت 54.4٪ مان 67.6٪ کان بهتر ٿي. وڌيڪ عام طور تي، انگ اکر 3.15 ظاهر ڪن ٿا ته ڪجهه علامن لاء بلومنسٽڪو گهڻو ئي آسان بنيادن جي پيشڪش پيش ڪرڻ کان بهتر ناهي، پر ٻين عالمن لاء اتي ڪجهه سڌارو هو. ڏسبو ته انهن نتيجن تي، تنهن هوندي به توهان اهو سوچيو ته اهو طريقيڪار خاص طور تي تعزير آهي.

Figure 3.14: هڪ ريڪارڊ ماڊل ماڊل لاء پيچ ريڪارڊ سان گڏ تربيت واري حقيقت. ائٽمنٽ مان Blumenstock (2014) ، ٽيبل 2.

Figure 3.15: اعدادوشمار ماڊل لاء پيش رفت جي درستگي جي مقابلي ۾ ڪال ريڪارڊ سان گڏ سادي بنيادن جي پيشڪش تائين تربيت ڪئي وئي. ٿلهي بچڻ کان بچڻ لاء ٻٽ ٻڙي ٿڪيل آهي. ائٽمنٽ مان Blumenstock (2014) ، ٽيبل 2.

بهرحال، صرف هڪ سال بعد، بلومن اسٽيڪ ۽ ٻه دوستن-جبرائيل ڪيڊاموروورو ۽ رابرٽ پر- سائنس بهتر طور تي بهتر نتيجن سان گڏ هڪ اخبار شايع ڪيو (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) . ھن سڌاري لاء ٻه مکيه ٽيڪنالاجي سبب ھيون آھن: (1) انھن وڌيڪ نفيس طريقا (يعني انجنيئرنگ جي ھڪڙي نئين نقطي ۽ خاصيتن جي ردعمل کي پيش ڪرڻ لاء ھڪڙو وڌيڪ نموني طريقا استعمال ڪيو) ۽ (2) انفرادي طور تي جواب رد ڪرڻ سروي جي سوالن (مثال طور، "ڇا توهان ريڊيو جو مالڪ آهيو؟")، انهن هڪ جامع دولت انڊين کي ٽوڙڻ جي ڪوشش ڪئي. هنن ٽيڪنالاجي جي واڌاري جو مطلب آهي ته اهي ماڻهن جي نموني ۾ ماڻهن جي پيش ڪرڻ لاء ڪال رڪارڊ استعمال ڪرڻ جو هڪ مناسب نوڪري ڪري سگهي.

نموني ۾ ماڻهن جي دولت جو ذڪر ڪندي، تحقيق جي تحقيق جو حتمي مقصد نه هو. ياد رهي ته حتمي مقصد ترقي يافته ملڪن ۾ غربت جي صحيح، اعلي-ريڪارڊ جي تخميني پيدا ڪرڻ لاء نموني سروي ۽ سنسرس جي بهترين خوبين کي گڏ ڪرڻ هو. هن مقصد کي حاصل ڪرڻ جي اهليت جو جائزو وٺڻ لاء، بلومنڪڪ ۽ ساٿي پنهنجن ماڊل ۽ انهن جي ڪارڪنن کي سڏي رڪارڊ ۾ 1.5 ملين ماڻهن جي دولت جي پيشي ڪئي. ۽ اھي جيوپوٽوٽيل معلومات کي ڪال رڪارڊ ۾ شامل ڪيو ويو (ياد رکڻ جيڪا ڊيٽا ھر ڪال لاء ويجھي سيلاب ٽاور جي جڳھ ۾ شامل ھو) ھر شخص جي رهائش واري جاء تي اندازي ڪرڻ (اندازي 3.17). انهن ٻن تخمين کي گڏ ڪرڻ سان گڏ، بلومن اسٽيڪ ۽ ساٿي پنهنجن سبسڪرائي مال جي جغرافيائي تقسيم جي انتهائي ٺيڪ فضائي گرانولائٽي تي ڄاڻايو. مثال طور، اهي روانڈا جي 2،148 سيلز (ملڪ جي ننڍڙي اداري يونٽ) ۾ اوسط دولت جو اندازو لڳائي سگهي ٿو.

انهن تخمينو ڪيترين ئي علائقن ۾ غربت جي حقيقي سطح سان ملائي پئي؟ انهي سوال جو جواب ڏيڻ کان اڳ، آئون هن حقيقت تي زور ڏيڻ چاهيندو آهيان ته گهڻو ڪجهه معقول هجڻ جو سبب آهن. مثال طور، انفرادي سطح تي پيشڪش ڪرڻ جي صلاحيت خوبصورت شور هو (شڪل 3.17). ۽، شايد وڌيڪ ضروري طور تي، موبائل فون سان ماڻهو شايد موبائل فون کان بغير نظام کان الڳ ٿي سگهي ٿو. اهڙيء طرح، بلومنڪڪ ۽ ساٿين شايد ڪوريج جي غلطي جي قسمن کان متاثر ٿيون، جيڪو 1936 ع ۾ ادبيات ڊائجسٽ سروي تي مبني ڪيو ويو جيڪو مون اڳ بيان ڪيو.

انهن جي تخميني جي معيار جي اهميت حاصل ڪرڻ لاء، بلومنڪڪ ۽ گڏوگڏ انهن کي ڪجهه ٻين سان مقابلي ڪرڻ جي ضرورت آهي. خوش قسمتي طور، ساڳئي وقت سندن مطالعي جي طور تي، محقق جي هڪ ٻيو گروپ روانڈا ۾ وڌيڪ روايتي سماجي سروي ۾ هلائي رهي هئي. هي ٻئي سروي جو وڏي پيماني تي معزز ڊيموگرافڪ ۽ صحت سروي جي پروگرام جو حصو هو، وڏي پئماني تي هو ۽ اعلي معيار، روايتي طريقن سان استعمال ڪيو ويو. تنهن ڪري، ڊيموگرافڪ ۽ صحت سروي جي تخميني جي لحاظ کان، معياري اندازي جي لحاظ کان سون جي معيشت کي سمجهي سگهجي ٿو. جڏهن انهن جي مقابلي ۾ ٻه اندازا هئا، اهي ڪافي گهڻا هئا (انگ اکر 3.17). ٻين لفظن ۾، ڪال رڪارڊ سان ننڍن سروي جي ڊيٽا کي گڏ ڪندي، بلومنٽڪ ۽ گڏوگڏ پنهنجن زرعي معياري طريقن کان انهن جي مقابلي ۾ اندازو پيدا ڪري سگهندا هئا.

هڪ شڪايت هنن نتيجن کي مايوس طور ڏسي سگھي ٿو. ان کان پوء، انهن کي ڏسڻ جو هڪ طريقو اهو آهي ته وڏي ڊيٽا ۽ مشين سکڻ جي استعمال ڪندي، بلومينسٽ ۽ ان سان گڏوگڏ تخمينو پيدا ڪرڻ جي قابل هئا، جيڪي اڳ ۾ ئي موجود طريقن سان وڌيڪ صحيح طور تي ٿي سگهيا آهن. پر مون کي اهو نه سمجهيو ته هن مطالعي بابت ٻه سببن لاء سوچڻ جو صحيح رستو آهي. پهريون، بلومينسٽ ۽ ان جي ساٿي کان تخمينو لڳ ڀڳ 10 دفعا تيز ۽ 50 ڀيرا سستا (جڏهن قيمت وڌندڙ قيمتن جي لحاظ سان ماپي ويندي هئي) هئي. جيئن ته مون اڳ ۾ هن باب ۾ دليل ڏنو آهي، محقق ان جي خطرات جي قيمت کي نظر انداز ڪري ٿو. مثال طور، مثال طور، قيمت ۾ ڊرامي گهٽائڻ جو مطلب اهو آهي ته هر ڪجهه سالن تائين هلائڻ جي لاء، ڊيموگرافڪ ۽ صحت جي سروي لاء معيار جي طور تي. هي قسم جو سروي هر مهيني هلائي سگهندو آهي، جيڪو محقق ۽ پاليسين لاء ڪيترن ئي فائدن مهيا ڪندي ساز. شڪست جي نظر ۾ نه اچڻ جو ٻيو سبب اهو آهي ته هي اڀياس هڪ بنيادي طريقا فراهم ڪري ٿو جيڪا ڪيترن ئي مختلف تحقيقاتي حالتن جي مطابق ٿي سگهي ٿو. ھي نصيحت صرف ٻن اجزاء ۽ ٻه قدم آھي. اجزا (1) هڪ وڏي ڊيٽا جو وسيع وسيع آهي پر ٿوري آهي پر ٿوري (يعني يعني اها ڪافي ماڻهن آهي پر اها معلومات جيڪا توهان جي هر شخص جي ضرورت نه هوندي آهي) ۽ (2) هڪ سروي آهي جيڪا تنگ مگر موڙي آهي (يعني اهو صرف ڪجھھ ماڻھو، پر اھو اھو معلومات آھي جو توھان انھن ماڻھن جي ضرورت آھي). اهي اجزاء وري ٻن قدمن ۾ گڏيل آهن. پهريون، ٻئي ڊيٽا جي ذريعن ۾ ماڻهن لاء، هڪ مشين سکيا وارو نمونہ ٺاهيو جيڪو سرويٽ جي جواب پيش ڪرڻ لاء وڏي انگ ذريعو استعمال ڪري ٿو. اڳيون، انهي ماڊل استعمال ڪريو سروي کي هرڪو وڏي ڊيٽا جي ماخذ ۾ جواب ڏيڻ لاء. اهڙيء طرح، جيڪڏهن ڪجهه سوال آهي ته توهان تمام گهڻن ماڻهن کان پڇڻ چاهيو ٿا، انهن ماڻهن مان وڏي ڊيٽا جو ذريعو ڳولڻ چاهيندا ته شايد انهن جو جواب پيش ڪرڻ لاء استعمال ڪيو وڃي، جيتوڻيڪ جيڪڏهن توهان وڏي ڊيٽا جو ذريعو نه سمجهيو . اهو آهي، Blumenstock ۽ پنهنجن ساٿين کي ڪال رڪارڊ بابت پرواهه نه ڪيو ويو؛ اهي رڳو ڪال جي رڪارڊ تي پرواهه ڪندا هئا ڇاڪاڻ ته اهي سروي جو جواب پيش ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگھن ٿا جيڪي انهن جي باري ۾ گذاريندا هئا. اها خاصيت رڳو اڻ ڄاڻايل دلچسپي جي وڏي ڊيٽا ۾ دلچسپي رکي ٿي، جيڪا مڪمل طور تي شامل ٿيل پڇن کان مختلف پڇندو آهي، جيڪو اڳ ۾ بيان ڪيو ويو آهي.

تصوير 3.16: مطالعي جي Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) طرفان Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) . فون ڪمپنيء کان ڪال ريڪارڊ هڪ ميٽرس ۾ هر شخص ۽ هڪ هر ڪالمن لاء هڪ ڪالمن سان تبديل ٿي ويو (يعني متغير). اڳيون، محقق هڪ نگراني سکيا وارو نمونہ ٺاهي ٿو جيڪو شخص طرفان ڏنل ميٽرڪس سروي جي جوابن جي پيروي ڪري ٿو. ان کان پوء، سڀني 1.5 ملين گراهڪن جي سروي جي جوابن کي متاثر ڪرڻ لاء نگراني واري سکيا وارو نمونا استعمال ڪيو ويو. انهي کان علاوه، محقق جي اندازي مطابق تقريبن 1.5 ملين گراهڪن جي گاديء جو لڳ ڀڳ هنڌن جي جڳهن جي بنياد تي. جڏهن اهي ٻه تخمينو-اندازا مال ۽ گاهه جي اندازي مطابق هنڌون هيون، گڏيل طور تي، نتيجن سان گڏ ڊيموگرافڪ ۽ صحت سروي، سون جي معياري روايتي سروي (3.17 سيڪيورٽي) جي تخميني جي برابر ٿي ويا.

نقشو 3.17: Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) کان Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) . انفرادي سطح تي، ڪنهن شخص جي مال کي سندن ڪال رڪارڊ مان پيش ڪرڻ ۾ محقق هڪ مناسب نوڪري ڪرڻ جي قابل هئا. ضلع سطح جي شقن جي ڪاٿي رنڊا جي 30 ضلعن لاء، جيڪي مال ۽ رهائش جي جاء تي انفرادي سطح جي تخميني تي ٻڌل هئا، جيڪي ڊيموگرافڪ ۽ صحت سروي جي حوالي سان، هڪ سراسري معيار جي روايتي سروي جي نتيجي ۾ هئا. Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) کان Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) لحاظ کان 1a ۽ 3 سي.

آخر ۾، بلومنسٽڪ جي تعريف ڪيل گڏيل سروي ڪيل معلومات کي وڏي پئماني جي ذريعيت سان پڇڻ لاء جيڪي قيمت پيدا ڪري انهن جي سونڊ معياري سروي جي مقابلي ۾ تخمينو پيدا ڪري ٿي. اهو خاص مثال پڻ املاڪ پڇڻ ۽ روايتي سروي جي طريقن جي وچ ۾ ڪجهه تجارت جو واضح بيان ڪري ٿو. تعصب پڇڻ جي تخميني کان وڌيڪ وقت تي، سستا سستا ۽ وڌيڪ ڏنا ويندا هئا. پر، ٻئي طرف، انهي قسم جي خوشخبري لاء اڃا تائين مضبوط نظرياتي بنياد نه آهي. اهو واحد مثال اهو نه ڏيکاري ٿو جڏهن هن طريقي سان ڪم ڪندي ۽ جڏهن اهو نه ڪنداسين، ۽ هن رويي کي استعمال ڪندڙ محقق خاص طور تي جن ۾ شامل ڪيو ويو آهي ۽ ان ۾ شامل نه آهي، ان جي وڏي انگ واري سرچ ۾. ان کان علاوه، تعريف ٿيل پڇڻ واري طريقي جي اندازي مطابق ان جي اندازي جي غير يقيني صورتحال کي گهٽائڻ لاء سٺو طريقا نه آهي. خوش قسمتي طور تي، تعريف ٿيل پڇڻ جي انگن اکرن ۽ ننڍن ننڍن ايراضين جي انگن اکرن (Rao and Molina 2015) ، شهرت (Rubin 2004) ۽ ماڊل پر پوزيشن جي پوزيشن ۾ ٽن وڏن علائقن سان لاڳاپا آهن (جيڪو پاڻ کي مسٽر پي سان ويجهي سان لاڳاپيل آهي، اهو طريقو جنهن باب ۾ اڳ بيان ڪيو ويو آهي (Little 1993) . ڇاڪاڻ ته انهن وڏين جزن سان، مان اميد رکندو آهيان ته تعصب جو طريقو طريقيڪار وارو بنيادون جلد ئي بهتر ٿي سگهندا.

آخرڪار، بلومن اسٽيڪ جي مقابلي ۾ پهريون ۽ ٻئي ڪوششون ڊجيٽل-عمر سماجي تحقيق بابت هڪ اهم سبق پڻ بيان ڪري ٿو: شروعات شروعات نه آهي. اھو آھي، ڪيترائي ڀيرا، پهريون نقشو چڱو نھ ٿيندو، پر محقق ڪم ڪندڙ جاري آھن، شيون بھتر حاصل ڪري سگھجن ٿيون. وڌيڪ عام طور تي، جڏهن ڊجيٽل عمر ۾ نئين تحقيقي جائزي کي جائزو وٺندي، ان کي ٻه الڳ تشخيص ٺاهڻ ضروري آهي: (1) هاڻي هي ڪم ڪيترو نه آهي؟ ۽ (2) مستقبل ۾ اهو ڪم ڪيترو سٺو ٿيندو جيئن ڊيٽا جي منظوري ۾ تبديليون آڻيندي ۽ جيئن محقق سڀني مسئلن تي وڌيڪ ڌيان ڏئي ڇڏي؟ جيتوڻيڪ محقق تربيت ڏني پئي ته پهرين قسم جو تشخيص ٺاهڻ، سيڪنڊ اڪثر گهڻو اهم آهي.