BIG DATA SOURCES - 한국어로 번역

• 큰 데이터 소스
• 빅 데이터 소스

영어에서 Big data sources 을 사용하는 예와 한국어로 번역

were characterized by their approaches to sampling and interviewing, I expect that the third era of survey research will also be characterized by the linkage of surveys with big data sources(Table 3.1).
방식을 특징으로하고 있지만 또한, I는 조사 연구의 세 번째 시대는 또한 빅 데이터 소스 (표 3.1)와 조사의 결합을 특징으로 할 것으로 기대.

These sources of change are sometimes interesting research questions, but these changes complicate the ability of big data sources to track long-term changes over time.
이러한 변화의 원천은 때로는 흥미로운 연구 질문이지만 이러한 변화는 시간이 지남에 따라 장기간의 변화를 추적하는 큰 데이터 소스의 기능을 복잡하게합니다.

These four examples all show that a powerful strategy in the future will be to enrich big data sources, which are not created for research, with additional information that makes them more suitable for research(Groves 2011).
이 네 가지 예제는 모두 미래의 강력한 전략을 연구하기에 더 적합하다 추가 정보와 연구를 위해 수집되지 않습니다 빅 데이터 소스, 풍부하게 될 것으로 보여 (Groves 2011).

linking surveys and big data sources(section 3.6).
설문 조사와 빅 데이터 소스 연결 (3.6 절)입니다.

Thus, when big data sources appear to reproduce predictions of social theory,
빅 데이터 소스가 사회 이론의 예측을 재현하기 위해 나타날 때 따라서,

But, as was described in chapter 2, big data sources may not be accurate, they may not be collected on a sample of interest, and they may not be accessible to researchers.
그러나 2 장에서 설명한 것처럼 큰 데이터 소스는 정확하지 않을 수 있으며 관심있는 샘플에서 수집되지 않을 수 있으며 연구자가 액세스 할 수 없을 수도 있습니다.

First, I will argue that big data sources will not replace surveys and that the abundance of big data sources increases- not decreases- the value of surveys(section 3.2).
첫째, 큰 데이터 소스가 설문 조사를 대체하지 않으며 대형 데이터 소스의 풍부함이 줄어들지 않고 설문 조사의 가치 (섹션 3.2)가 증가한다고 주장 할 것입니다.

Thus, when big data sources appear to reproduce predictions of social theory, we must be
따라서 거대한 데이터 소스가 사회 이론의 예측을 재현하는 것처럼 보일 때,

Given that more and more of our behavior is captured in big data sources, such as government and business administrative data, some people might think that asking questions is a thing of the past.
점점 더 많은 행동이 정부 및 비즈니스 관리 데이터와 같은 거대한 데이터 소스에 포착되면 어떤 사람들은 질문하는 것이 과거의 일이라고 생각할 수도 있습니다.

These four examples all show that a powerful strategy in the future will be to enrich big data sources, which are not created for research, with additional information that makes them more suitable for research(Groves 2011).
이 네 가지 예는 모두 미래에 강력한 전략이 연구를 위해 만들어지지 않은 큰 데이터 소스를 연구에 더 적합한 추가 정보로 풍부하게 만드는 것임을 보여줍니다 (Groves 2011).

First, I will argue that big data sources will not replace surveys and that the abundance of big data sources increases-not decreases-the value of surveys(section 3.2).
첫째, 큰 데이터 소스가 설문 조사를 대체하지 않으며 대형 데이터 소스의 풍부함이 줄어들지 않고 설문 조사의 가치 (섹션 3.2)가 증가한다고 주장 할 것입니다.

First, in section 2.2, I describe big data sources in more detail and clarify a fundamental difference between them and the data that have typically been used for social research in the past.
첫째, 2.2 절에서 빅 데이터 소스를보다 자세하게 설명하고 이전에는 사회 연구에 일반적으로 사용되었던 데이터와의 근본적인 차이를 명확히했습니다.

The practical and fundamental limitations of big data sources, and how they can be overcome with surveys, are illustrated by Moira Burke and Robert Kraut's(2014) research on how the strength of friendships was impacted by interaction on Facebook.
큰 데이터 소스의 실용적이고 근본적인 한계와 설문 조사를 통해 극복 할 수있는 방법은 Facebook에서의 상호 작용에 의해 우정의 힘이 어떻게 영향을 받았는지에 대한 Moira Burke와 Robert Kraut의 연구 (2014) 에 설명되어 있습니다.

The practical and fundamental limitations of big data sources, and how they can be overcome with surveys, are illustrated by Moira Burke
실용적이고 기본적인 빅 데이터 소스의 제한, 그들이 설문 조사를 극복 할 수있는 방법,

Many social scientists are already familiar with the process of cleaning large-scale social survey data, but cleaning big data sources is more difficult for two reasons:
많은 사회 과학자들은 이미 두 가지 이유가 더 어렵 대규모 사회 조사 데이터를 청소하지만, 빅 데이터 소스를 청소하는 과정을 잘 알고:

In enriched asking(section 3.6.1), the big data source has a core measure of interest and the survey data builds the necessary context around it.
풍성한 질문 (3.6.1 절)에서 큰 데이터 소스는 핵심 관심 측정 값을 가지며 설문 데이터는 그 주변에 필요한 컨텍스트를 구축합니다.

Table 2.8: Studies That Use a Big Data Source to Predict Some Event.
표 2.8: 큰 데이터 소스를 사용하여 일부 이벤트를 예측하는 연구.

In amplified asking(section 3.6.2), the big data source does not have a core measure of interest, but it is used to amplify the survey data..
증폭 된 질문 (3.6.2 절)에서 큰 데이터 소스에는 핵심 관심 측정 값이 없지만 설문 데이터를 증폭하는 데 사용됩니다.

In enriched asking, a big data source contains some important measurements but lacks other measurements so the researcher collects these missing measurements in a survey and then links the two data sources together.
풍부하게 묻는 질문에서 큰 데이터 소스에는 몇 가지 중요한 측정 값이 포함되어 있지만 다른 측정 값은 없으므로 조사원은 설문 조사에서 이러한 누락 된 측정 값을 수집 한 다음 두 데이터 소스를 함께 연결합니다.

The ingredients are(1) a big data source that is wide but thin(i.e., it has many people but not the information that you need about each person)
구성 요소는 (1) 넓고 얇은 큰 데이터 소스 (즉, 각 사람에 대해 필요한 정보가 아니라 많은 사람들이 있음)와 (2)