समेकित अध्ययन डेटा में व्यक्ति को ढूँढना

व्यक्ति और उसके अनुभवों को नकारने के महत्व पर

मैंने हाल ही में ऑस्ट्रिया के वियना में “संगीत और मृत्यु” नामक एक सम्मेलन में भाग लिया। सम्मेलन में ज्यादातर अकादमिकों ने भाग लिया था, लेकिन इसका उपयोग करने के लिए मुझे बहुत अलग अनुभव था, और जो मैं उम्मीद कर रहा था।

विशेष रूप से, वहां बहुत सारी कहानी साझा की गई थी, लोगों ने स्पष्ट रूप से वर्णन किया कि संगीत ने कितना संगीत बदल दिया है। प्रियजनों की मौत से, खराब स्वास्थ्य, दुर्व्यवहार करने के लिए, आत्महत्या के विचारों के लिए, अर्थ से रहित जीवन खोजने के लिए, संगीत शान्ति, ताकत और अर्थ के स्थान के रूप में था। जहां जीवन की कमी थी, संगीत एक करीबी दोस्त के रूप में था।

अब, मैं आम तौर पर डेटा सेट देखता हूं जिसमें 200-300 लोगों ने डेटा प्रदान किया है। मैं उस डेटा में पैटर्न की खोज करता हूं और फिर मैं तय करता हूं कि अकादमिक पत्रिकाओं में उन खोजे गए पैटर्न को प्रकाशित करना है या नहीं, और / या उन्हें मेरे ब्लॉग में साझा करना है या नहीं।

जब मैं उन डेटा बिंदुओं को देखता हूं, तो मुझे यह स्वीकार करना होगा कि मैं अक्सर संख्याओं के बीच व्यक्ति को खो देता हूं। जब कोई मुझे बताता है कि उनका अनुभव नतीजों से मेल नहीं खाता है, तो मेरे पास पहले से नाराज होने की प्रवृत्ति थी और “अच्छी तरह से डेटा डेटा है।” लेकिन इस सम्मेलन में मेरा अनुभव (और कुछ संबंधित अनुभव मेरे विश्वविद्यालय में कुछ सहयोगियों के साथ), क्या मुझे वास्तव में उन विकल्पों पर पछतावा है।

निश्चित रूप से, लोग हमेशा नहीं जानते कि उनके कार्यों, विचारों और भावनाओं पर क्या प्रभाव पड़ता है। बेहोश (या यदि आप पसंद करते हैं तो अवचेतन) बहुत शक्तिशाली है (उदाहरण के लिए)। और निश्चित रूप से, लोग अपने निर्णय लेने में सामाजिक प्रभाव की भूमिका को कम से कम समझते हैं। लेकिन, जब कोई कहता है कि अध्ययन के नतीजे उनके अनुभव से मेल नहीं खाते हैं, तो वह अपने आप में शक्तिशाली है। मैं उनके अनुभव से इनकार करने के लिए कौन हूं?

और इसके अलावा, मैं वैसे भी सभी को जानता हूं कि सामूहिक डेटा डेटा सेट में किसी भी व्यक्ति से जरूरी नहीं है। कोई भी व्यक्ति – या यहां तक ​​कि कई व्यक्ति – परिणाम के प्रति काउंटर चला सकते हैं और यह कुल डेटा में तब तक छिपा हुआ है जब तक कि अधिकतर लोग अन्य पैटर्न दिखाते हैं (या यहां तक ​​कि एक छोटी संख्या पैटर्न को दृढ़ता से दिखाती है)।

डेटा में व्यक्ति को ढूंढना भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह शोध पहली जगह क्यों किया जाता है। एक्स-वेरिएबल के 1-9 पैमाने पर “7” स्कोर करने वाला व्यक्ति वह व्यक्ति है जो उस स्कोर के पीछे जीवन जीता है। वह एक व्यक्ति है जो संभावित रूप से अनुसंधान से भी लाभ उठा सकता है। वह डेटा के पैटर्न का हिस्सा नहीं है जो कि किसी भी विषय का अध्ययन करने वाले लोगों के समूह के लिए दिलचस्प है।

संगीत की सराहना करने के मामले में, शायद मैं संगीत के सकारात्मक प्रभाव पर सैकड़ों डेटा आधारित अध्ययन पढ़ सकता हूं और इन व्यक्तियों की कहानियों को सुनने से मुझे इससे कोई असर नहीं पड़ेगा। उदाहरण के लिए, मैं दुखद संगीत सुनने के प्रभाव पर और यह हमेशा एक अच्छी बात नहीं है, मैं शोध को जानता हूं। लेकिन शायद उस डेटा में खो गए लोग हैं जो असाधारण रूप से दुखी संगीत, या नाराज संगीत, या जो भी अन्य प्रकार के संगीत से छू चुके हैं, जो लोग आम तौर पर सकारात्मक परिणामों से संबद्ध नहीं हो सकते हैं। और अगर वे मुझे बता रहे हैं कि इस प्रकार के संगीत ने अपने जीवन को भारी सकारात्मक तरीके से बदल दिया है, यहां तक ​​कि संभावना को बढ़ाकर कि उन्होंने उन्हें जीवित रखा है, तो कुल डेटा को इस धारणा को बनाने के लिए उपयोग नहीं किया जाना चाहिए कि ये लोग उनके बारे में गलत हैं अपने अनुभव

मुझे यह पढ़ने के लिए बहुत कुछ पता है यह काफी स्पष्ट प्रतीत हो सकता है। लेकिन जब आप कुल डेटा की दुनिया में रहते हैं, तो कभी-कभी आपको एक अनुस्मारक की आवश्यकता होती है कि उस डेटा के भीतर व्यक्ति हैं।

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