Konsept Sınıflandırma Modeli – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Dijital Bölünme için Konsept Sınıflandırma Modeli
YÖNTEM
Bu çalışma, kavramsal-analitik bir çalışma sunan teori oluşturma çalışmasıdır. Bu çalışmada, BT etki literatüründen türetilen kavramlar, dijital bölünme olgusunu analiz etmede kullanılmak üzere daha da geliştirilmiş ve rafine edilmiştir. Kavramlar, kavram sınıflandırması için kullanılacak teorik bir çerçeve oluşturmak için kullanılan kutupları tanımlamak için kullanılır.
Bu yazıda yazarlar, amacın küresel fenomeni daha iyi anlamak için teknik ve sosyal bakış açısını birleştirebilmek olduğu sosyal bilimler ve bilgi sistemleri (IS) literatüründen kavramları birbirine dolaştırıyor. Bu kavramsal-analitik çalışmada kullanılan yaklaşım, önceki çalışmaların katkılarının genelleştirilmesi ve kavramların geliştirilmesi yoluyla yeni bir yaklaşımın sunulabileceği tümevarımdır.
Lee ve Baskerville, kavramları teoriden genelleştirirken, bir araştırmacının kavramlar biçimindeki teorik önermelerden bir teori oluşturan teorik önermelere (özellikle, ampirik testin sonuçlarını bekleyen, mantıksal olarak tutarlı bir dizi önermeye) genelleme yaptığını öne sürerler. bir teori olarak nitelendirilebilir).
Buna ek olarak, kavramlardan teoriye genellemenin bir başka şekli, literatür taramasından elde edilen fikirlerin sentezine dayalı bir teorinin formüle edilmesidir. Bu belgede, BT etki literatüründen alınan kavramlar, farklı bağlamlarda kullanıma uygun olacak şekilde benimsenmiş ve geliştirilmiştir.
GELİŞEN PARADİGMALAR
1979’da Burrell ve Morgan, sosyal bilim araştırmaları için dört paradigma ortaya koydu. Sunulan teorik yapı, öznel nesnel ve düzenleme radikal değişimi olmak üzere iki boyuta dayanıyordu. Bu paradigmalar bitişik, ancak ayrı olarak görülmelidir; ortak özellikler nedeniyle bitişik ve farklılaşma nedeniyle ayrı. Bu dört paradigmanın, temelde farklı olan sosyal fenomenlerin analizi için perspektifler tanımladığını belirtiyorlar.
Yaygın olarak kullanılmasına rağmen, Burrell ve Morgan’ın modeli bazı yönlerden yetersizdir. 1996’da Deetz, Burrell ve Morgan’ın mirasını hem eleştiren hem de genişleten bir model tanıttı. Deetz, Burrell ve Morgan’ın modelinde sübjektif-nesnel problem üzerine eleştiri sundu.
Deetz üç argüman sundu: 1) nesnel-öznel etiketlerin anlamı zaten sosyal olarak uydurulmuştur ve Deetz nesnellik veya öznellik iddiasını yararlı bir tanımlayıcı etiketten ziyade araştırma programının gerekçelendirme sisteminde retorik bir hareket olarak ele alır. Ona göre ne tüm araştırmalar hem öznel hem de nesneldir.
Ayrıca öznellik ve nesnelliğin araştırma programı farklılıkları hakkında çok ilginç düşünme yolları olmadığını öne sürüyor; 2) Öznel-nesnel anlayış, neo-pozitivist bir bilim felsefesini yeniden üretir ve anlamlı bir farkı tanımlamak yerine diğer araştırma programlarının doğasını gizler; 3) Özne-nesne ayrımı anlayışından dolayı sözde nitel ve nicel araştırma arasındaki çelişkilerin ve yanıltıcı varsayılan ilişkilerin devam etmesidir.
Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları
Veri madenciliği algoritmaları
Karar ağacı örnekleri
Karar Ağacı algoritması örnek
Karar ağacı algoritması Nedir
Veri Madenciliği Karar ağaçları
Karar ağacı nasıl oluşturulur
Veri madenciliği tahmin edici modeller
Deetz, karşıtlığın iki yeni boyutunu sunuyor. Birinci boyut, araştırmadaki yapıcı sürecin bir parçası olarak kavramların ve sorun ifadelerinin kökenine odaklanır ve ikinci boyut, araştırma uygulamalarının incelenen organizasyon, araştırma topluluğu ve/veya daha geniş topluluk içindeki baskın sosyal söylemlerle ilişkisine odaklanır.
Araştırma yönelimleri arasındaki farklılıklar, “yerel/ortaya çıkan” araştırma anlayışlarını “elit/a priori” olanlarla karşılaştırarak gösterilebilirken, araştırma uygulamalarının egemen sosyal söylemlerle ilişkisi arasındaki farklılıklar “görüş birliği” ile “uzlaşma”yı karşılaştırarak gösterilebilir.
Orlikowski, organizasyonlarda farklı teknoloji algıları hakkındaki çalışmasında teknolojinin yorumlayıcı esnekliğini tanıttı. Yorumsal esneklik, “belirli bir teknolojinin farklı görüşleri sürdürme kapasitesi” olarak tanımlanabilir.
Yorumlayıcı esnekliğin, teknik eserlerin sosyal olarak nasıl inşa edildiğini açıklamada önemli bir rol oynadığı uzun zamandır kabul edilmektedir, bu nedenle bu çalışma çerçevesinde kullanılmaya uygun bir kavramdır. Bu yazıda bu kavram kısmen rafine edilmiştir ve bu yeni tanıma göre bu kavramın iki kutbu vardır: zorlu teknoloji ve sürükleyici teknoloji. Bu kavramlar, zorludan sürükleyiciye değişen, seçilen teknolojinin ayarlanabilirlik, uyarlanabilirlik ve kullanışlılığına ilişkin öznel algıyı ifade eder.
Sürükleyici sanal gerçeklik, bugün çoğunlukla sanal gerçeklik sanat projeleri olarak var olan varsayımsal bir gelecek teknolojisidir. Kullanıcının genellikle konsensüs gerçekliğinde hissettikleri kadar dalmış hissettiği yapay bir ortama daldırılmadan (sanal gerçeklik) oluşur. Teknoloji, kullanıcılarını güvenli bir şekilde kucakladığında sürükleyicidir.
Birçok sayısal uçurum tanımında kavramın teknolojik boyutunun yanı sıra sosyal boyutu da (yaş, maliyet, aile yapısı, din vb. gibi demografik değişkenler açıklayıcı faktörler olarak kullanılırken) vardır. Dolayısıyla bu yazıda kullanılacak bir diğer kavram da sosyal boyuttur ve teknolojinin yorumsal esnekliği gibi bunun da iki kutbu vardır.
Bunlar, bu makalede sosyal içerme ve sosyal dışlanma olarak tanımlanmıştır; burada ilk olarak demografik ve sosyal sorunların bir “çekme etkisi” yarattığını, bu da insanları bilgi toplumu alanı içinde tuttuğunu, ikincisinin ise tam tersini ima ettiğini ima eder. Y ekseninin teknolojinin yorumsal esnekliğini ve x ekseninin sosyal boyutu gösterdiği bu boyutları gösterir.
Sunulan modeli kullanırken, dört farklı kategori veya tanımla karşılaşırız. Genel olarak, bu ikilik, tanımda neyin eksik olduğunu öne sürerek kavramların nasıl daha da geliştirilmesi gerektiğini öneriyor gibi görünüyor. Sosyal Dışlama Zorlu Teknoloji kombinasyonu en kötü durum senaryosu gibi görünse de ve Sosyal İçerme Sürükleyici Teknoloji en iyisi olsa da, açıkça sadece biri veya diğeri değil, ikisinin arasında bir şey olan tanımlar vardır. Bu model, kavram tanımlarını daha da geliştirirken hedeflerin belirleneceği basit yönergeler ve hedefler sağlar. Sunulan ideal modeller aşağıda ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.
Zorlu Teknoloji – Sosyal İçerme
Burada teknoloji bir meydan okuma olarak görülüyor ve insanlar bilgisayar becerilerinden veya genel olarak mevcut çevrimiçi hizmetlerden emin değiller. Teknoloji olgunlaşmamış olarak algılanıyor veya herkes için mevcut değil. Sosyal içerme, bu insanların ekonomik olarak güvenli, toplumun aktif üyeleri ve sosyal ağların aktif parçaları olduklarını ima eder.
Bu durumda BT gelişimi çok hızlıdır. Vatandaşlar tüm yenilikleri benimseyememektedir. Ancak interneti kullanmayan ilginç bir grup daha var. İnterneti kullanmakta isteksiz olan bu insanlar, interneti kullanmayı ve gerekli ekipmanı elde etmeyi göze alabilirler, ancak geleneksel iletişim yollarını ve işlerini ele almalarını takdir ederler çünkü bu şekilde sosyal ilişkileri sürdürebilirler. hizmetlerin tedarikçileri. Bu bakımdan “gönüllü olarak kullanmayanlar” grubuna dahildirler.
Yani bazı kişiler gönüllü olarak bilgi ağlarının dışında kalmaya karar vermişlerdir. Bu nedenle sayısal uçurumdan söz edemeyiz, çünkü insanların istedikleri zaman internete bağlanabileceklerini varsaymak her zaman mümkündür. Ancak bu, yanlış bir sonuç veya en azından bir genellemedir.
Gerçek sebep yukarıda belirtilenlerden herhangi biri olabilir. Belki de insanlar teknik beceri eksikliğinden dolayı interneti kullanamıyorlar. Eğitim veya rehberlik alma olanaklarına sahip olabilirler. Neden yapmıyorlar? İnternetin içeriğiyle ilgilenmedikleri için cahil olmaları mümkündür. Ya da becerileri yakalama çabalarının çok zahmetli olduğunu tahmin ediyorlar.
Karar ağacı algoritması Nedir Karar Ağacı algoritması örnek Karar ağacı nasıl oluşturulur Karar ağacı örnekleri Veri madenciliği algoritmaları Veri Madenciliği Karar ağaçları Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları Veri madenciliği tahmin edici modeller