2.3.1.3 Не делује

Мерење је мање вероватно да ће променити понашање у великим изворима података.

Један од изазова друштвене истраживања је да људи могу да мењају своје понашање када знају да их поштују од стране истраживача. Социолози генерално назвати понашање промену у одговору на мерења истраживач реактивности (Webb et al. 1966) . Један аспект великог података да су многи истраживач наћи обећао је да су учесници углавном не знају да су њихови подаци су заробљени или су толико навикли на овај прикупљања података да је више не мења своје понашање. Јер су нон-реактивни, дакле, многи извори великих података могу се користити за проучавање понашања која није била подложан је тацхно мерење претходно. На пример, Stephens-Davidowitz (2014) распрострањености расистичких термина у упита за претраживање за мерење расну анимозитет у различитим регионима Сједињених Америчких Држава. Нон-реактивни и велики (види претходни одељак) природа података потрази за омогућио мерења да би било тешко да користите друге начине, као што су анкете.

Нон-реактивност, међутим, не осигурава да су ови подаци су некако директно одражавају на понашање или ставови људи. На пример, као један испитаник је рекао Newman et al. (2011) , "Није да немам проблема, ја само не доводећи их у на Фацебоок-у." Другим речима, иако неки велики извори података су не-реактивни, они нису увек без пожељности пристрасности друштвене , тенденција да људи желе да се представе на најбољи могући начин. Даље, као што ћу описати више у наставку, ови извори података су понекад под утицајем циљева власника платформе, проблем се зове алгоритама збуњујући (описано више у наставку).

Иако нису реактивност је предност за истраживање, праћење понашања људи без њихове сагласности и свест покреће питања етике бриге размотрено у наставку и детаљно у Поглављу 6. Јавни реакције против повећања дигиталног надзора може да доведе велике системе за пренос података како би постали више реактивни током времена, и јака брига о дигиталној надзором чак и да доведе неке људе да покушају да онемогућите великих система података у потпуности, повећавајући забринутост не-репрезентативности (описан више у наставку).

Ове три добре особине великих података за социјална истраживања-велика, увек на, и не реагује-углавном настају због тога што су ови извори података нису створили истраживача за истраживање. Сада ћу окренути на седам особина великих извора података које су лоше за истраживање. Ове особине такође имају тенденцију да се јављају због ове податке није створен од стране истраживача за истраживање.