2.3.1.2 සෑම විටම මත
සෑම විටම-මත මහා දත්ත අනපේක්ෂිත සිදුවීම් සහ තත්කාලීන මිනුම් අධ්යයනය හැකියාව ලැබෙනවා.
බොහෝ විශාල දත්ත පද්ධති සෑම විටම මත ය; ඔවුන් නිරන්තරයෙන් දත්ත එකතු කරමින් සිටින බව පැවසේ. මෙය සැමවිටම මත ලක්ෂණයක් කල්පවත්නා දත්ත (එනම්, කාලයක් පුරා දත්ත) සමග පර්යේෂකයන් සපයයි. සෑම විටම-මත වීම පර්යේෂණ සඳහා ද වැදගත්වනු දෙකක් ඇත.
පළමුව, දත්ත රැස් කිරීම සෑම විටම මත මීට පෙර හැකි නොවන බව ක්රම අනපේක්ෂිත සිදුවීම් අධ්යයනය කිරීමට පර්යේෂකයන් හැකියාව ලැබෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, 2013 ගිම්හානයේ දී තුර්කියේ වාඩි ලා ගනු Gezi විරෝධතා සාමාන්යයෙන් මෙම අවස්ථාව තුළ විරෝධතාකරුවන් හැසිරීම පිළිබඳ අවධානය යොමු කරන බව අධ්යයනය ගැන උනන්දුවක් පර්ෙය්ෂකයන්. Ceren Budak සහ ඩන්කන් වොට්ස් (2015) තුළ, යම් හෙයකින් පසු, පෙර ට්විටර්-භාවිතා විරෝධතාකරුවන් අධ්යයනය කිරීම සඳහා සෑම විටම මත ට්විටර් ස්වභාවය භාවිතා කරමින් වැඩි දෙයක් කරන්න හැකි වුණා. ඒ වගේම, ඔවුන් තුළ, යම් හෙයකින් (රූපය 2.1) පසුව, පෙර නොවන සහභාගි (හෝ විරෝධතා ගැන සටහන් කරනු ලබනවා නොකළ සහභාගී) ක සාපේක්ෂව පිරිසක් නිර්මාණය කිරීමට සමත් විය. මුළු ඔවුන්ගේ හිටපු පශ්චාත් මණ්ඩලයක් වසර දෙක පුරා 30,000 ජනතාවගේ tweets ඇතුළත් විය. මෙම අනෙකුත් තොරතුරු සමග විරෝධතා සිට පොදුවේ භාවිතා දත්ත යොමුකිරීම වන විට, Budak හා වොට්ස් බොහෝ දේ ඉගෙන ගැනීමට හැකි විය: ඔවුන් Gezi විරෝධතා සහභාගී වීමට හා ආකල්ප වෙනස්වීම් තක්සේරු කිරීමට ඉඩකඩ වැඩි විය ජනතාව කුමන ආකාරයේ ඇස්තමේන්තු කිරීමට හැකි විය සහභාගී හා රාජ්ය නොවන සහභාගී, කෙටි කාලීන (පෙර-Gezi Gezi තුළ සාපේක්ෂව) තුළ සහ ඒ දිගු කාලීන (පශ්චාත් Gezi කිරීමට පෙර Gezi සසඳා) දෙකම.
රූපය 2.1: විසින් භාවිතා නිර්මාණ Budak and Watts (2015) 2013 ගිම්හානයේ දී තුර්කියේ Gezi විරෝධතා වාඩි ලා ගැනීමේ ඇති ට්විටර් ස්වභාවය සෑම විටම-මත, පර්යේෂකයන් ඔවුන් ගැන ඇතුලත් කර ගත් හිටපු පශ්චාත් මණ්ඩලය ඉල්ලා දේ නිර්මාණය භාවිතා කිරීමෙන් අධ්යයනය කිරීමට වසර දෙක පුරා 30,000 කට. ඊට වෙනස්ව විරෝධතා අතරතුර සහභාගී අවධානය යොමු කරන සාමාන්ය අධ්යයනය, හිටපු පශ්චාත් මණ්ඩලයක් 1) පෙර හා මෙම අවස්ථාවට අනතුරුව අදාල දත්ත හා 2) පෙර නොවන සහභාගී සිට දත්ත, දී, යම් හෙයකින් පසු කරයි. මෙම වු දත්ත ව්යුහය Gezi විරෝධතාවලට හා දෙකම කෙටි කාලීන, සහභාගී හා රාජ්ය නොවන සහභාගීවූවන් ආකල්ප වෙනස් තක්සේරු කිරීමට ඉඩකඩ වැඩි විය ජනතාව කුමන ආකාරයේ (පෙර-Gezi තුළ සාපේක්ෂව ඇස්තමේන්තු කිරීම Budak හා වොට්ස් සක්රීය Gezi) සහ දිගු කාලීන (පශ්චාත් Gezi කිරීමට පෙර Gezi සසඳා).
එය 30,000 කට එවැනි දත්ත එකතු ඉතා මිල අධික වනු ඇත නමුත් මෙම ඇස්තමේන්තු සමහර, හැම විටම මත දත්ත රැස් ආරංචි මාර්ග (උදා, ආකල්පය වෙනස් දිගු කාලීන ඇස්තමේන්තු) නොමැතිව සිදු කර හැකි බව සැබෑ ය. හා ඊටත් අසීමිත අයවැය ලබා, මම ඉඳුරාම පර්යේෂකයන් කාලය තුළ ආපසු ගමන් කිරීමට සහ සෘජුව අතීතයේ දී සහභාගී හැසිරීම නිරීක්ෂණය ඉඩ දෙන වෙනත් ඕනෑම ක්රමයක් සිතා ගත නොහැකි. සමීපතම විකල්ප හැසිරීම දෙස නෙත් යොමා වාර්තා එකතු වනු ඇත, නමුත් මේ වාර්තා සීමිත ග්රැනුලැරිටි හා සැක නිරවද්යතාවය වනු ඇත. ව ව 2.1 අනපේක්ෂිත සිදුවීමක් අධ්යයනය කිරීමට සෑම විටම-පිළිබඳ දත්ත ප්රභවය භාවිතා කරන අධ්යයන තවත් උදාහරණ සපයයි.
| බලාපොරොත්තු නොවූ සිද්ධියක් | සෑම විටම-පිළිබඳ දත්ත ප්රභවය | සඳහනක් |
|---|---|---|
| තුර්කියේ Gezi වාඩිලාගනු ව්යාපාරය | ට්විටර් | Budak and Watts (2015) |
| හොංකොං හි කුඩ විරෝධතා | Zhang (2016) | |
| නිව් යෝර්ක් නගරයේ පොලිස් වෙඩි තැබීම් | නැවතුම්-සහ-frisk වාර්තා | Legewie (2016) |
| අයිසිස් එක්වීමට පුද්ගලයා | ට්විටර් | Magdy, Darwish, and Weber (2016) |
| සැප්තැම්බර් 11, 2001 ප්රහාරයක් | livejournal.com | Cohn, Mehl, and Pennebaker (2004) |
| සැප්තැම්බර් 11, 2001 ප්රහාරයක් | පේජරය පණිවුඩ | Back, Küfner, and Egloff (2010) , Pury (2011) , Back, Küfner, and Egloff (2011) |
දෙවනුව, සෑම විටම මත දත්ත රැස් තත්ය කාලීන මිනුම්, ප්රතිපත්ති සම්පාදකයින්, හුදෙක් පවතින හැසිරීම ඉගෙන නොවේ නමුත් එය ප්රතිචාර අවශ්ය තැනට සැකසුම් වැදගත් විය හැකි නිෂ්පාදනය කිරීමට පර්යේෂකයන් හැකියාව ලැබෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, සමාජ මාධ්ය දත්ත ස්වාභාවික විපත් ප්රතිචාර මග කිරීම සඳහා භාවිතා කල හැක (Castillo 2016) .
අවසාන වශයෙන්, දත්ත පද්ධති සෑම විටම මත අනපේක්ෂිත සිදුවීම් අධ්යයනය කර, ප්රතිපත්ති සම්පාදකයින්, සැබෑ-කාලීන තොරතුරු සැපයීමට පර්යේෂකයන් සක්රිය කරන්න. මම කළේ නැහැ, කෙසේ වෙතත්, ඒ හැම විටම-පිළිබඳ දත්ත පද්ධති කාලය දීර්ඝ කාලයක් පුරා වෙනස්කම් නිරීක්ෂණය කිරීමට පර්යේෂකයන් සක්රීය බව මා යෝජනා කරනවා. බොහෝ විශාල දත්ත පද්ධති නිරන්තරයෙන් වෙනස් එනම් නිසා ප්ලාවිතය (වගන්තිය 2.3.2.4) නමින් ක්රියාවලිය බව ය.
