What is the translation of " BIG DATA SOURCES " in Vietnamese?

• các nguồn dữ liệu lớn

Examples of using Big data sources in English and their translations into Vietnamese

Big data sources do not mean the end of survey research.
Nguồn dữ liệu lớn không có nghĩa là kết thúc nghiên cứu khảo sát.

Table 2.3: Examples of natural experiments using big data sources.
Bảng 2.3: Ví dụ về thử nghiệm tự nhiên sử dụng nguồn dữ liệu lớn.

Far from distinctive, many big data sources have information that is sensitive.
Viễn từ biệt, nhiều nguồn dữ liệu lớn có thông tin đó là nhạy cảm.

Table 2.1: Studies of unexpected events using always-on big data sources.
Bảng 2.1: Các nghiên cứu về sự kiện bất ngờ sử dụng luôn trên nguồn dữ liệu lớn.

As the work of Burke and Kraut illustrates, big data sources will not eliminate the need to ask people questions.
Khi công việc của Burke và Kraut minh họa, nguồn dữ liệu lớn sẽ không loại bỏ sự cần thiết phải yêu cầu mọi người hỏi.

First, as I discussed in chapter 2, there are real problems with the accuracy, completeness, and accessibility of many big data sources.
Đầu tiên, như tôi đã thảo luận trong chương 2, có những vấn đề thực sự với tính chính xác, đầy đủ và khả năng truy cập của nhiều nguồn dữ liệu lớn.

Some researchers believe that big data sources, especially those from online sources, are pristine because they are collected automatically.
Một số nhà nghiên cứu tin rằng nguồn dữ liệu lớn, đặc biệt là từ các nguồn trực tuyến, là hoang sơ vì chúng được thu thập tự động.

In fact, I think that many of the challenges and opportunities created by big data sources follow from just one“W”: Why.
Trong thực tế, tôi nghĩ rằng nhiều thách thức và cơ hội được tạo ra bởi các nguồn dữ liệu lớn chỉ theo một" W": Tại sao.

To conclude, many big data sources are drifting because of changes in who is using them, in how they are being used, and in how the systems work.
Để kết luận, nhiều nguồn dữ liệu lớn đang trôi dạt vì những thay đổi trong việc ai đang sử dụng chúng, trong cách chúng được sử dụng và cách thức hoạt động của các hệ thống.

Researchers could, of course, do this in past, but in the digital age, the scale is completely different, a fact that has been proclaimed repeatedly by many fans of big data sources.
Tất nhiên, các nhà nghiên cứu có thể làm điều này trong quá khứ, nhưng trong thời đại kỹ thuật số, quy mô là hoàn toàn khác, một thực tế đã được nhiều người hâm mộ của các nguồn dữ liệu lớn công bố nhiều lần.

Before concluding, I think that it is worth considering that big data sources may have an important effect on the relationship between data and theory.
Trước khi kết luận, tôi nghĩ rằng nó là giá trị xem xét rằng các nguồn dữ liệu lớn có thể có ảnh hưởng quan trọng đến mối quan hệ giữa dữ liệu và lý thuyết.

Although things are not yet settled, I expect that the third era of survey research will be characterized by non-probability sampling, computer-administered interviews, and the linkage of surveys to big data sources(table 3.1).
Mặc dù mọi thứ vẫn chưa được giải quyết, tôi hy vọng rằng nghiên cứu khảo sát thứ ba sẽ được đặc trưng bởi việc lấy mẫu không xác suất, phỏng vấn máy tính và liên kết các cuộc điều tra với các nguồn dữ liệu lớn( bảng 3.1).

Two features of big data sources- their always-on nature and their size- greatly enhances our ability to learn from natural experiments when they occur.
Hai tính năng của các nguồn của dữ liệu lớn bản chất luôn luôn- on và họ size- giúp tăng cường khả năng của chúng tôi để học hỏi từ các thí nghiệm tự nhiên khi chúng xảy ra.

I chose to write the book this way because I wanted to provide a comprehensive view of social research in the digital age, including big data sources, surveys, experiments, mass collaboration, and ethics.
Tôi đã chọn viết cuốn sách theo cách này bởi vì tôi muốn cung cấp một cái nhìn toàn diện về nghiên cứu xã hội trong thời đại kỹ thuật số, bao gồm các nguồn dữ liệu lớn, khảo sát, thí nghiệm, hợp tác hàng loạt và đạo đức.

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.
Nhưng, như đã được mô tả trong chương 2, các nguồn dữ liệu lớn có thể không chính xác, chúng có thể không được thu thập trên một mẫu quan tâm, và chúng có thể không được các nhà nghiên cứu tiếp cận.

Further, although the earlier eras 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).
Hơn nữa, mặc dù thời kỳ trước đã được đặc trưng bởi cách tiếp cận của họ để lấy mẫu và phỏng vấn, tôi hy vọng rằng thời kỳ thứ ba của nghiên cứu khảo sát cũng sẽ được đặc trưng bởi sự liên kết của các cuộc điều tra với các nguồn dữ liệu lớn( Bảng 3.1).

In other words, even though some big data sources are non-reactive, they are not always free of social desirability bias, the tendency for people to want to present themselves in the best possible way.
Nói cách khác, mặc dù một số nguồn dữ liệu lớn là không phản ứng, họ không phải là luôn luôn miễn phí sai lệch mong muốn xã hội, xu hướng cho những người muốn thể hiện mình một cách tốt nhất có thể.

As I will show in this chapter, the digital age creates many exciting opportunities for survey researchers to collect data more quickly and cheaply, to ask different kinds of questions, and to magnify the value of survey data with big data sources.
Như tôi sẽ trình bày trong chương này, thời đại kỹ thuật số tạo ra nhiều cơ hội thú vị để các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu nhanh hơn và rẻ hơn, hỏi các loại câu hỏi khác nhau và tăng giá trị của dữ liệu khảo sát với các nguồn dữ liệu lớn.

The remainder of the chapter begins by arguing that big data sources will not replace surveys and that the abundance of data increases- not decreases- the value of surveys(Section 3.2).
Phần còn lại của chương trình bắt đầu bằng cách cho rằng nguồn dữ liệu lớn sẽ không thay thế các cuộc điều tra và sự phong phú của dữ liệu tăng- không giảm- giá trị của cuộc điều tra( mục 3.2).

In their paper, Ansolabehere and Hersh go through a number of steps to check the results of these two steps- even though some of them are proprietary- and these checks might be helpful for other researchers wishing to link survey data to black-box big data sources.
Trong bài báo của họ, Ansolabehere và Hersh đã thực hiện một số bước để kiểm tra kết quả của hai bước này- mặc dù một số trong số đó là độc quyền- và các kiểm tra này có thể hữu ích cho các nhà nghiên cứu khác có nhu cầu liên kết dữ liệu khảo sát với dữ liệu lớn nguồn.

In other words, even though some big data sources are nonreactive, they are not always free of social desirability bias, the tendency for people to want to present themselves in the best possible way.
Nói cách khác, mặc dù một số nguồn dữ liệu lớn không mang tính phi lý, chúng không phải lúc nào cũng không có thiên vị xã hội mong muốn, xu hướng cho mọi người muốn thể hiện mình theo cách tốt nhất có thể.

De Waal, Puts, and Daas(2014) describe statistical data editing techniques developed for survey data and examine to which extent they are applicable to big data sources, and Puts, Daas, and Waal(2015) presents some of the same ideas for a more general audience.
De Waal, Puts, and Daas( 2014) mô tả kỹ thuật chỉnh sửa dữ liệu thống kê được phát triển cho các dữ liệu khảo sát và kiểm tra những mức độ mà họ đang áp dụng đối với các nguồn dữ liệu lớn, và Puts, Daas, and Waal( 2015) trình bày một số ý tưởng tương tự cho một đối tượng chung chung hơn.

Third, when survey data collection is combined with big data sources- something that I think will become increasingly common, as I will argue later in this chapter- additional ethical issues can arise.
Thứ ba, khi thu thập dữ liệu khảo sát được kết hợp với các nguồn dữ liệu lớn- điều mà tôi nghĩ sẽ ngày càng phổ biến, như tôi sẽ thảo luận sau trong chương này- các vấn đề đạo đức bổ sung có thể phát sinh.

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).
Bốn ví dụ này cho thấy rằng một chiến lược mạnh mẽ trong tương lai sẽ là làm giàu các nguồn dữ liệu lớn, không được tạo ra để nghiên cứu, với thông tin bổ sung giúp chúng phù hợp hơn cho nghiên cứu( Groves 2011).

In fact, my hope is that big data sources will enable researchers to make more within-sample comparisons in many nonrepresentative groups, and my guess is that estimates from many different groups will do more to advance social research than a single estimate from a probabilistic random sample.
Trên thực tế, hy vọng của tôi là các nguồn dữ liệu lớn sẽ cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện các so sánh trong mẫu nhiều hơn ở nhiều nhóm không đại diện, và dự đoán của tôi là ước tính từ nhiều nhóm khác nhau sẽ làm nhiều hơn để thúc đẩy nghiên cứu xã hội. mẫu vật.

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).
Bốn ví dụ tất cả cho thấy một chiến lược mạnh mẽ trong tương lai sẽ được làm phong phú thêm nguồn dữ liệu lớn, mà không thu thập cho nghiên cứu, với thông tin bổ sung mà làm cho chúng phù hợp hơn cho nghiên cứu( Groves 2011).

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.
Do ngày càng nhiều hành vi của chúng ta bị bắt trong các nguồn dữ liệu lớn, chẳng hạn như dữ liệu quản trị doanh nghiệp và chính phủ, một số người có thể nghĩ rằng đặt câu hỏi là một điều của quá khứ.

This chapter has three parts. 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. Then, in section 2.3, I describe ten common characteristics of big data sources.
Chương này có ba phần. Đầu tiên, trong phần 2.2, tôi mô tả các nguồn dữ liệu lớn chi tiết hơn và làm rõ sự khác biệt cơ bản giữa chúng và dữ liệu thường được sử dụng cho nghiên cứu xã hội trong quá khứ. Sau đó, trong phần 2.3, tôi mô tả mười đặc điểm chung của các nguồn dữ liệu lớn.