2.4.1 Štetje stvari

Enostavno štetje lahko zanimiva, če združite dobro vprašanje z dobrimi podatki.

Čeprav je oblikovano prefinjeno zvenečega jeziku, veliko socialnih raziskav je res samo štetje stvari. V dobi velikih podatkov, lahko raziskovalci šteje več kot kdajkoli prej, vendar pa to avtomatično ne pomeni, da so raziskave morajo biti osredotočeni na štetje več in več stvari. Namesto tega, če bomo storili dobrih raziskav z veliko podatkov, se moramo vprašati: kaj stvari so vredne štetje? To se morda zdi povsem subjektivno zadevo, vendar pa obstaja nekaj splošnih vzorcev.

Pogosto študente motivirati svoje štetje raziskave z besedami: bom, da računajo nekaj, kar še nihče ni štel prej. Na primer, študent lahko rekli, so mnogi ljudje preučevali migrantov in mnogi ljudje so proučevali dvojčka, vendar nihče ni bil raziskan dvojčka migrantov. Motivacija, ki jih ni bilo običajno ne vodi do dobrih raziskav. Seveda pa lahko obstajajo dobri razlogi za študij dvojčka migrante, vendar je dejstvo, da niso bili prej raziskali ne pomeni, da jih je treba študiral zdaj. Nihče ni nikoli prešteti število niti na preprogi v moji pisarni, vendar to ne pomeni avtomatično, da bi bil to dober raziskovalni projekt. Motivacija, ki ga ni bilo, je nekako kot pravi: poglej, tam je luknja tam, in bom zelo trdo delajo, da ga izpolnite. Vendar ni treba zapolniti vsako luknjo.

Namesto motiviranja, ki ga ni bilo, mislim, da računam, vodi do dobre raziskave v dveh primerih, ko je raziskovanje zanimivo ali pomembno (ali v najboljšem primeru oboje). Na primer, merjenje stopnje brezposelnosti je pomembna, ker je kazalec gospodarstva, ki poganja politične odločitve. Na splošno, ljudje imajo zelo dober občutek, kaj je pomembno. Torej, v preostalem delu tega oddelka, bom zagotoviti tri primere, kjer je štetje zanimivo. V vsakem primeru so raziskovalci niso štetje slučajno, pač pa so računali na zelo posebne nastavitve, ki so razkrila pomembne vpoglede v več splošnih idej o tem, kako socialni sistemi delujejo. Z drugimi besedami, veliko tega, kar naredi te posebne štetje vaje zanimivo ni podatkov samo, da prihaja iz teh splošnih idej.

V nadaljevanju bom predstavila tri primere na: 1) delovnega obnašanja taksisti v New Yorku (oddelek 2.4.1.1), 2) oblikovanja prijateljstvo študentov (oddelek 2.4.1.2) in 3) vedenja social media cenzura kitajske vlade (oddelek 2.4.1.3). Kaj ti primeri delež je, da so vsi kažejo, da štetje velike podatki se lahko uporabijo za preizkušanje teoretičnih napovedi. V nekaterih primerih, velike vire podatkov vam omogočajo, da to storijo štetje relativno neposredno (kot v primeru New York Taxis). V drugih primerih se raziskovalci treba ukvarjati s nepopolnosti z združitvijo podatkov skupaj in operacijskih zmogljivosti teoretične konstrukte (kot v primeru nastanka prijateljstvo); in v nekaterih primerih bodo raziskovalci morali zbrati svoje opazovalne podatke (kot v primeru cenzure social media). Kot Upam, da ti primeri kažejo, za raziskovalce, ki so sposobni vprašati zanimivih vprašanj, ima veliko podatkov veliko obeta.