ﻛﻞ اﻵﺛﺎر اﻟﺮﻗﻤﻴﺔ اﻟﺘﻲ ﳛﺘﺎﺟﻬﺎ اﻟﺒﺤﺚ , ﻟﺬا ﺗﻜﻮن ﻧﺘﺎﺋﺠﻬﺎ ﺻﺤﻴﺤﺔ ودﻗﻴﻘﺔ. ﻟﻜﻦ ﻫﺬا اﻻﻋﺘﻘﺎد ﳚﺎﻧﺐ اﻟﺼﻮاب , ﻷن ﻣﺎ ﺗﺪرﺳﻪ ﻗﺪ ﻳﻜﻮن ﰲ اﻟﻐﺎﻟﺐ ﻏﲑ ﳏﺪود ﻛﲈ أن اﻵﺛﺎر ﻻ ﺗﺘﻮﻗﻒ ﻋﻦ اﻟﺘﺪﻓﻖ ﻛﺎﻟﺴﻴﻞ )ﻓﻔﻲ " ﻏﻴﺎب اﻟﻜﻞ " ﳜﺘﻔﻲ اﻛﺘﲈل ﳎﺘﻤﻊ اﻟﺒﺤﺚ وﳜﺘﻔﻲ ﻣﻌﻪ ﲤﺜﻴﻠﻪ( 1 . وﺗﺴﺘﻔﻴﺪ اﳌﻨﺎﻫﺞ اﳊﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ اﻋﺘﻘﺎد راﺳﺦ ﺑﺄﳖﺎ أﻛﺜﺮ ﻣﻮﺿﻮﻋﻴﺔ , وذﻟﻚ اﻧﻄﻼًﻗﺎ ﻣﻦ ﺗﺼﻮر ﻣﻔﺎده أﻧﻪ ﻛﻠﲈ زاد ﺣﺠﻢ اﻵﺛﺎر اﳌﺪروﺳﺔ ارﺗﻔﻊ ﻣﻨﺴﻮب دﻗﺔ اﻟﺒﺤﺚ وﻣﺼﺪاﻗﻴﺘﻪ. وﻫﺬا ﺧﻼًﻓﺎ ﻟﺪﻟﻴﻞ اﳌﻘﺎﺑﻼت اﻟﺒﺤﺜﻴﺔ اﻟﺬي ﱢﻠ ﻳﻘﺺ ﻛﺜًﲑا ﴍﳛﺔ اﻟﻮاﻗﻊ اﻟﺬي ﻋﲆ أﺳﺎﺳﻪ ُﺗﺴﺘﻨﺒﻂ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت 2 . وﻳﻤﻨﺢ اﻻﻋﺘﲈد ﻋﲆ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ -ﰲ ﲨﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﲢﻠﻴﻠﻬﺎ- اﻟﺒﺤﺚ ﻣﺼﺪاﻗﻴﺔ أﻛﺜﺮ , وﻳﻌﻄﻴﻪ ﻣﴩوﻋﻴﺔ أﻓﻀﻞ ﻣﻦ اﻟﺒﺤﺚ اﻟﺬي ُﻳﻨَﺠﺰ ﺑﺎﻻﻋﺘﲈد ﻋﲆ اﻟﻠﻘﺎء اﳌﺒﺎﴍ ﻣﻊ اﳌﺒﺤﻮﺛﲔ ﺳﻮاء ﻣﻦ ﺧﻼل اﳌﻘﺎﺑﻼت اﻟﻔﺮدﻳﺔ أو اﳌﺠﻤﻮﻋﺎت اﻟﺒﺆرﻳﺔ أو ﺻﺤﻴﻔﺔ اﻻﺳﺘﺒﻴﺎن , واﻟﺘﻲ ﻗﺪ ﺗﺸﻮﲠﺎ اﻟﺬاﺗﻴﺔ. ﻫﺬا ﻋﻼوة ﻋﲆ اﻹﻳﲈن ﺑﺄن ﻛﺜﺮة اﻵﺛﺎر " ﺗﻮﻓﺮ أﻋﲆ ﻣﺴﺘﻮى ﻣﻦ اﻟﻔﻬﻢ واﳌﻌﺮﻓﺔ " 3 . واﳊﻘﻴﻘﺔ أن اﳌﻨﺎﻫﺞ اﳊﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﺗﻜﺸﻒ ﻋﻦ أﺑﻌﺎد " ﺟﺪﻳﺪة " ﰲ اﳌﻮﺿﻮﻋﺎت اﻹﻋﻼﻣﻴﺔ واﻻﺗﺼﺎﻟﻴﺔ ﻟﺘﻴﺴﲑ ﻫﺬا اﻟﻔﻬﻢ , وﻫﻲ اﻷﺑﻌﺎد اﻟﻜﺎﻣﻨﺔ ﰲ ﺧﺼﺎﺋﺺ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ , وﻗﺪ ﺣﴫﻫﺎ اﻟﺒﻌﺾ ﰲ ﺛﻼث ﺧﺼﺎﺋﺺ ﺗﺸﱰك ﰲ اﳊﺮف اﻟﻼﺗﻴﻨﻲ ) V ( ﰲ ﺑﺪاﻳﺔ اﺳﻤﻬﺎ 4 , وﻫﻲ : اﳊﺠﻢ ) Volume ( اﻟﺬي ﻳﻌﻨﻰ ﺿﺨﺎﻣﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﳌﺘﺰاﻳﺪة , واﻟﺘﻲ ﲡﺎوز ﺣﺪود ﻋﻴﻨﺔ 1 - Dominique Boullier, “Vie et mort des sciences sociales avec le big data,” La nouvelle revue des sciences sociales, no. 4, (2015): 19 - 37. 2 - Bruhn Jensen, “New Media, Old Methods,” 49. 3 - Danah Boyd, Kate Crawford, “Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon,” Information, Communication & Society, Vol. 15, (2012): 662–679. 4 - Stefan Schmidt, “Les 3 V du Big Data: Volume, Vitesse et Variété,” Le Journal du Net, May 31, 2015, “accessed November 10, 2021”. https://bit.ly/3AIZZHX.
139
Made with FlippingBook Online newsletter