Google Big Data: charakterystyka i zastosowanie w naukach społecznych

• Authors: Anna Turner , Marcin W. Zieliński , Kazimierz M. Słomczyński

Title variants

EN

Google Big Data: Characteristics and Use in Social Sciences

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

W obliczu rewolucji technologii informatycznych badacze nauk społecznych mają przed sobą nie lada wyzwanie. Oto bowiem wraz ze zwiększającą się popularnością Internetu pojawiły się ogromne ilości danych zawierających opinie, poglądy i zainteresowania jego użytkowników. Chociaż analiza tych danych stawia przed badaczami poważne problemy metodologiczne, za ich użyciem przemawia fascynujący materiał powstający bez ingerencji badaczy. Dużą część tego materiału stanowią dane z najpopularniejszej na świecie wyszukiwarki Google. Co minutę jej użytkownicy ze wszystkich miejsc na świecie zadają ponad 3 miliony zapytań, które są następnie klasyfikowane i udostępniane za pomocą aktualizowanych na bieżąco narzędzi. W artykule tym omówione są próby adaptacji tych danych do potrzeb nauk społecznych, a także dotychczasowe badania na ten temat. Omówione są także praktyczne aspekty pracy z narzędziami Google’a: Google Trends oraz Google Keyword Planner. Artykuł jest przeznaczony przede wszystkim dla badaczy nauk społecznych zainteresowanych internetowymi źródłami Big Data oraz wykorzystaniem tych danych w pracy naukowej.

EN

The IT revolution created serious challenges to researchers in the social sciences. The spreading popularity of the Internet resulted in a large quantity of data on opinions, beliefs, and interests of its users. Although researchers need to solve methodological problems in order to analyze Internet data, these data constitute highly valuable material generated without researchers’ involvement. A large part of this IT material is created by the Google search engine. Every minute the world-wide users of Google make over three million queries that are subsequently classified and made available through Google tools. In this article we describe attempts to adapt these tools to the needs of the social sciences and review recent research in this domain. We focus on practical issues of using two specific tools: the Google Trends and the Google Keyword Planner. This article is primarily addressed to researches in the social sciences who are interested in the IT sources of Big Data and intend to use this kind of data in their scientific endeavors.

Keywords

PL

Google Trends; Google Keyword Planner; Big Data; dane internetowe; internetowe narzędzia analityczne

EN

Google Trends; Google Keyword Planner; Big Data; IT data; IT analytical tools

• Publisher: Institute of Philosophy and Sociology, Polish Academy of Sciences
• Journal: Studia Socjologiczne
• Year: 2018
• Issue: 4(231)
• Pages: 49-71

Contributors

author

Anna Turner

• Instytut Filozofii i Socjologii PAN

author

Marcin W. Zieliński

• Instytut Filozofii i Socjologii PAN

author

Kazimierz M. Słomczyński

• Ohio State University
• Instytut Filozofii i Socjologii PAN

References

• Askitas, Nikos i Klaus F. Zimmermann. 2009. Google Econometrics and Unemployment Forecasting. „Applied Economics Quarterly” 55: 107–120.
• Barabasi, Albert-Laszlo. 2002. Linked: The New Science of Networks. New York: Perseus.
• Barabasi, Albert Laszlo. 2002. Network Science. Cambridge: Cambridge University Press.
• Batell, John. 2006. The Search: How Google and Its Rivals Re-wrote the Rules of Business and Transformed Our Culture. London: Nicholas Brealey Publishing.
• Bauman, Zygmunt. 2014. Rozmowy o socjologii. Warszawa: WN PWN.
• Broder, Andrei. 2002. A Taxonomy of Web Search. „SIGIR Forum” 36 (2): 3–10.
• Carneiro, Herman Anthony i Eleftherios Mylonakis. 2009. Google Trends: A Web-based Tool for Real-time Surveillance of Disease Outbreaks. „Clinical Infectious Diseases” 49: 1557–1564.
• Eurobarometr. 2016. Special Eurobarometr 447: Report on Online Platforms. http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/image/document/2016-24/ebs_447_en_16136.pdf. Dostęp 01.03.2018.
• Eurostat. 2018. Data base. https://ec.europa.eu/eurostat/data/database. Dostęp 01.03.2018.
• Gamma, Alex, Roman Schleifer, Wolfgang Weinmann, Anna Buadze i Michael Liebrenz. 2016. Could Google Trends Be Used to Predict Methamphetamine-Related Crime? An Analysis of Search Volume Data in Switzerland, Germany, and Austria. „PLOS ONE”. DOI: 10.1371/journal.pone.0166566.
• Ginsberg, Jeremy, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski i Larry Brilliant. 2009. Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data. „Nature” 457 (7232): 1012–1014.
• Google. 2018a. Misja firmy. https://www.google.com/intl/pl/search/howsearchworks/mission/. Dostęp 01.03.2018.
• Google. 2018b. Google Trends. https://trends.google.pl/trends/explore. Dostęp 01.03.2018
• Google. 2018c. Google Flu Trends Data. https://www.google.org/flutrends/about/. Dostęp 01.03.2018.
• Granka, Laura. 2010. Measuring agenda setting with online search traffic: Influences of online and traditional media. Paper presented at the annual meeting of the „American Political Science Association”. Washington, DC, 2–5 september 2010.
• Gunter, Bertie, Ian Rowlands i David Nicholas. 2009. The Google Generation: Are ICT Innovations Changing Information-seeking Behaviour? Oxford: Chandos Publishing.
• Harvard Dataverse. 2017. SDR documentation. https://dataverse.harvard.edu/dataverse/harvard?q=sdr. Dostęp 01.03.2018
• Heiberger, H. Raphael. 2015. Collective Attention and Stock Prices: Evidence from Google Trends Data on Standard and Poor’s 100. „PLOS ONE”. DOI: 10.1371/journal.pone.0135311.
• Inglehart, Ronald. 1977. The Silent Revolution Changing Values and Political Styles among Western Publics. Princeton: Princeton University Press.
• Jenkins, J. Craig, Kazimierz M. Słomczyński i Joshua Kjerulf Dubrow. 2016. Political Behavior and Big Data. „International Journal of Sociology” 46(1): 1–7.
• Kaisheng, Lai, Lee Yan Xin, Chen Hao i Yu Rongjun. 2017. Research on Web Search Behavior: How Online Query Data Inform Social Psychology. „Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking” 20(10): 596–602.
• Komisja Europejska. 2017. Google ukarany. https://ec.europa.eu/poland/news/170627_google_pl. Dostęp 01.03.2018.
• Krzysztofek, Kazimierz. 2011. W stronę maszyn społecznych. Jaka będzie socjologia, której nie znamy? „Studia Socjologiczne” 2(201): 267–283.
• Lazarsfeld, F. Paul i Herbert Menzel. 1961. On the Relation between Individual and Collective Properties. W: A. Etzioni (red.) Complex Organizations. A Sociological Reader. New York.
• Lazer, David, Ryan Kennedy, Gary King i Alessandro Vespignani. 2014a. The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. „Science” 343(6176): 1203–1205.
• Lazer, David, Ryan Kennedy, Gary King i Alessandro Vespignani. 2014b. Google Flu Trends Still Appears Sick: An Evaluation of the 2013–2014 Flu Season. http://doi.org/10.2139/ssrn.2408560. Dostęp 01.03.2018.
• Lester, David i John Gunn III. 2013. Using Google Searches on the Internet to Monitor Suicidal Behavior. „Journal of Affective Disorders” 148(2–3): 411– 412.
• Lovink, Geert. 2009. Society of the query: The Googlization of our lives. W: K. Becker i F. Stalder (red.). Deep Search: The Politics of Search Beyond Google. Innsbrück: Studien Verlag, s. 45–53.
• Lui, Catherine, Panagiotis Metaxas i Eni Mustafaraj. 2011. On the predictability of the US elections through search volume activity. https://pdfs.semanticscholar.org/. Dostęp 01.03.2018.
• Mayer-Schönberger, Viktor i Kenneth Cukier. 2013. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think. London: John Murray.
• Maurer, Marcus i Thomas Holbach. 2015. Taking Online Search Queries as an Indicator of the Public Agenda The Role of Public Uncertainty. „Journalism and Mass Communication Quarterly” 93(3): 572–586.
• Mellon, Jonathan. 2013a. Where and When Can We Use Google Trends to Measure Issue Salience? „Political Science and Politics” 46(2): 280–290.
• Mellon, Jonathan. 2013b. Internet Search Data and Issue Salience: The Properties of Google Trends as a Measure of Issue Salience. „Journal of Elections, Public Opinion and Parties” 24: 45–72.
• Ministerstwo Rozwoju. 2014. Fundusze europejskie 2014-2020 – Polska na tle innych krajów. http://www.miir.gov.pl/media/23805/FE2014-20_Polska_na_tle_innych_krajow.pdf. Dostęp 7.11.2018.
• Nuti, Sudhakar V., Brian Wayda, Isuru Ranasinghe, Sisi Wang, Rachel P. Dreyer, Serene I. Chen i Karthik Murugiah. 2014. The Use of Google Trends in Health Care Research: A Systematic Review. „PLOS ONE”. DOI: 10.1371/journal.pone.0109583.
• Nagler, Jonathan i Joshua A. Tucker. 2015. Drawing Inferences and Testing Theories with Big Data. „PS Political Science and Politics” 48(1): 84–88.
• Nowak, Stefan. 2006. Metodologia badań społecznych. Warszawa: WN PWN.
• Page, Andrew, Shu-Sen Chang i David Gunnell. 2011. Surveillance of Australian Suicidal Behavior Using the Internet? „Australian and New Zealand Journal of Psychiatry” 45(12): 1020–1022.
• Preis, Tobias, Helen Susannah Moat, H. Eugene Stanley i Steven R. Bishop. 2012. Quantifying the Advantage of Looking Forward. „Scientific Reports”, DOI: 10.1038/srep00350.
• Ragas, Matthew W. i Hai L. Tran. 2013 Beyond Cognitions: A Longitudinal Study of Online Search Salience and Media Coverage of the President. „Journalism i Mass Communication Quarterly” 90: 478–499.
• Ragas, Matthew W., Hai L. Tran i Jason A. Martin. 2013. Media-induced or Search-driven? A Study of Online Agenda-setting Effects During the BP Oil Disaster. „Journalism Studies” 15(1): 48–63.
• Ripberger, Joseph T. 2011. Capturing Curiosity: Using Internet Search Trends to Measure Public Attentiveness. „Policy Studies Journal” 39(2): 239–259.
• Rodak, Olga. 2017. Twitter jako przedmiot badań socjologicznych i źródło danych społecznych: Perspektywa konstruktywistyczna. „Studia Socjologiczne” 3 (226): 209–236.
• Scharkow, Michael i Jens Vogelgesang. 2011. Measuring the Public Agenda Using Search Engine Queries. „International Journal of Public Opinion Research” 23: 104–113.
• Sherman-Morris, Kathleen, Jason Senkbeil i Robert Carver. 2011. Who’s Googling What? What Internet Searches Reveal about Hurricane Information Seeking. „Bulletin of the American Meteorological Society” 92(8): 975–985.
• Santos, Renato. 2016. Are Our Students Really Interested in Science? Or Does Google Trends Show a Social Desirability Bias in Brazilian Public Opinion Surveys? „Acta Scientiae” 18 (2).
• Stephen-Davidowitz, Seth. 2014. The Cost of Racial Animus on a Black Candidate: Evidence Using Google Search Data. „Journal of Public Economics” 118(1): 26–40.
• Słomczyński, Kazimierz M. i Irina Tomescu-Dubrow. 2018. Basic Principles of Survey Data Recycling. Chapter 43. W: T.P. Johnson, B.-E. Pennell, I. Stoop i B. Dorer (red.). Advances in Comparative Survey Methods: Multinational, Multiregional and Multicultural Contexts (3MC). New York: Wiley.
• Thompson, Teo, S. H., Vivien K. G. Lim i Raye Y. C. Lai. 1999. Intrinsic and Extrinsic Motivation in Internet Usage. „OMEGA International Journal of Management Science” 27(1): 25–37.
• Tomescu-Dubrow, Irina i Kazimierz M. Słomczyński. 2016. Harmonization of Cross-National Survey Projects on Political Behavior: Developing the Analytic Framework of Survey Data Recycling. „International Journal of Sociology” 46(1): 58–72.
• Tran S. Ulrich, Rita Andel, Thomas Niederkrotenthaler, Benedikt Till, Vladeta Ajdacic-Gross i Martin Voracek. 2017. Low Validity of Google Trends for Behavioral Forecasting of National Suicide Rates. „PLOS ONE”. DOI: 10.1371/journal.pone.0183149.
• Trevisan, Filippo. 2013. Search Engines and Social Science: A Revolution in the Making. Google Forum UK. Swindon, UK: Economic and Social Research Council.
• Trevisan, Filippo. 2014. Search Engines: From Social Science Objects to Academic Inquiry Tools. „First Monday” 19(11) http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/5237. Dostęp 01.03.2018.
• Trevisan, Filippo, Andrew Hoskins, Sarah Oates i Dounia Mahlouly. 2018. The Google voter: search engines and elections in the new media ecology. „Information, Communication i Society” 21(1): 111–128.
• Turner, Anna. 2017. Public Interest in Data Leaks and Data Surveillance Before and After Snowden. Google Big Data in Cross-National Perspective. Warszawa: Pracownia Wydawnicza Andrzej Zabrowarny.
• Vaidhyanathan, Siva. 2011. The Googlization of Everything (And Why We Should Worry). Berkeley: University of California Press.
• Wang J, Zhang T, Lu Y, Zhou G, Chen Q, Niu B. 2018. Vesicular stomatitis forecasting based on Google Trends. „PLOS ONE”. DOI: 10.1371/journal.pone.0192141.
• White, Ryan W., Tatonetti, P. Nicholas, Shah H. Nigam, Altman B. Russ i Eric Horvitz. 2013. Web-scale pharmacovigilance: listening to signals from the crowd. „Journal of the American Medical Informatics Association” 20: 404–408.
• Widzialni.pl. 2018. Najpopularniejsze wyszukiwarki internetowe w Polsce i na świecie. https://www.widzialni.pl/blog/najpopularniejsze-wyszukiwarki-internetowe¬w-polsce-i-na-swiecie/. Dostęp 01.03.2018.
• Zhu, Jonathan J. H., Xiaohua Wang, Jie Qin i Lingfei Wu. 2012. Assessing Public Opinion Trends based on User Search Queries: Validity, Reliability, and Practicality. The annual conference of the „World Association for Public Opinion Research”, Hong Kong, 14–16 June 2012.
• Żulicki, Remigiusz. 2017. Potencjał Big Data w badaniach społecznych. „Studia Socjologiczne” 3 (226): 175–207.