2.3.1.3 ไม่เกิดปฏิกิริยา

วัดเป็นโอกาสน้อยมากที่จะเปลี่ยนพฤติกรรมในแหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่

หนึ่งความท้าทายของการวิจัยทางสังคมคือคนที่สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของพวกเขาเมื่อพวกเขารู้ว่าพวกเขาจะถูกตั้งข้อสังเกตโดยนักวิจัย นักวิทยาศาสตร์สังคมโดยทั่วไปเรียกการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในการตอบสนองต่อการเกิดปฏิกิริยาวัดวิจัย (Webb et al. 1966) แง่มุมหนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ที่หลายคนนักวิจัยพบว่ามีแนวโน้มว่าผู้เข้าร่วมคือมักจะไม่ทราบว่าข้อมูลของพวกเขาจะถูกจับหรือพวกเขาได้กลายเป็นที่คุ้นเคยกับการเก็บรวบรวมข้อมูลนี้ว่ามันไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของพวกเขา เพราะพวกเขาจะไม่ใช่ปฏิกิริยาดังนั้นหลายแหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้เพื่อการศึกษาพฤติกรรมที่ไม่ได้รับการทำให้ถูกต้องในการวัดที่ถูกต้องก่อนหน้านี้ ยกตัวอย่างเช่น Stephens-Davidowitz (2014) ใช้ความชุกของเงื่อนไขการเหยียดสีผิวในการสืบค้นเครื่องมือค้นหาเพื่อวัดความเกลียดชังทางเชื้อชาติในภูมิภาคต่างๆของประเทศสหรัฐอเมริกา ธรรมชาติไม่ใช่ปฏิกิริยาและขนาดใหญ่ (ดูส่วนก่อนหน้านี้) ของข้อมูลการค้นหาที่เปิดใช้งานการวัดว่าจะเป็นเรื่องยากโดยใช้วิธีการอื่น ๆ เช่นการสำรวจ

ไม่ใช่ปฏิกิริยา แต่ไม่แน่ใจว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นอย่างใดโดยตรงสะท้อนให้เห็นถึงพฤติกรรมของผู้คนหรือทัศนคติ ยกตัวอย่างเช่นเป็นหนึ่งในผู้ถูกกล่าวหาบอกว่า Newman et al. (2011) , "มันไม่ใช่ว่าผมไม่ได้มีปัญหาฉันแค่ไม่วางพวกเขาบน Facebook." ในคำอื่น ๆ แม้ว่าบางแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่จะไม่ทำปฏิกิริยาพวกเขาจะไม่เสมอฟรีจากอคติทางสังคมพึงปรารถนา แนวโน้มสำหรับคนที่จะต้องการที่จะนำเสนอตัวเองในทางที่ดีที่สุด ต่อไปที่ผมจะอธิบายเพิ่มเติมด้านล่าง, แหล่งข้อมูลเหล่านี้บางครั้งจะมีผลกระทบจากเป้าหมายของเจ้าของแพลตฟอร์มปัญหาที่เรียกว่าอัลกอริทึมรบกวน (อธิบายเพิ่มเติมด้านล่าง)

แม้ว่าจะไม่ใช่การเกิดปฏิกิริยาเป็นข้อได้เปรียบสำหรับการวิจัยการติดตามพฤติกรรมของผู้คนโดยไม่ต้องได้รับความยินยอมและการรับรู้ของพวกเขาเพิ่มความกังวลจริยธรรมกล่าวถึงด้านล่างและในรายละเอียดในบทที่ 6 ฟันเฟืองของประชาชนต่อการเฝ้าระวังดิจิตอลที่เพิ่มขึ้นอาจนำไปสู่​​ระบบข้อมูลขนาดใหญ่ที่จะกลายเป็นปฏิกิริยามากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปและแข็งแรง ความกังวลเกี่ยวกับการเฝ้าระวังดิจิตอลยังสามารถนำบางคนพยายามที่จะเลือกออกจากระบบข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างสมบูรณ์เพิ่มขึ้นกังวลเกี่ยวกับการที่ไม่ได้เป็นตัวแทน (อธิบายเพิ่มเติมด้านล่าง)

ทั้งสามคุณสมบัติที่ดีของข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับสังคมการวิจัยขนาดใหญ่เสมอบนและไม่ใช่ปฏิกิริยาโดยทั่วไปเกิดขึ้นเพราะแหล่งข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยนักวิจัยสำหรับการวิจัย ตอนนี้ฉันจะหันไปเจ็ดคุณสมบัติของแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่ดีสำหรับการวิจัย คุณสมบัติเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นเพราะข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยนักวิจัยสำหรับการวิจัย