ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਬੋਲਣ ਦੇ ਹੁਨਰ, ਸੰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ "ਗੁਣਵੱਤਾਪੂਰਨ" ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਪਣ, ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਜਨ ਸੰਪਰਕ ਅਭਿਆਸੀਆਂ, ਮੀਡੀਆ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸੰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੰਚਾਰ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਅੰਕੜੇ
ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਖੋਜ ਮੀਡੀਆ ਖਪਤ ਵਿਵਹਾਰ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਸਾਰ, ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੇ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ; ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅੰਕੜੇ ਵੈਧ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਸੇਵਾ ਮੁਹਿੰਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਜਨਤਕ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁਹਿੰਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸਰਵੇਖਣ ਯੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਸੰਚਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਵਿਯੂਜ਼, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰਾਂ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਸ਼ੇਅਰ, ਜਨਤਕ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ। ਅਜਿਹਾ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਅੰਕੜੇ ਔਸਤ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਰਾਹੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਡੀਆ ਆਉਟਲੈਟ ਲੇਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਮਰ, ਖੇਤਰ, ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਠਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੀਡੀਆ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇਹ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਕਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰਗਰਮ ਹਨ ਜਾਂ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਪਾਦਕੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਰਣਨੀਤਕ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਅਕਸਰ ਤਰਜੀਹਾਂ ਜਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਫੈਸਲੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਖੋਜਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜਨਤਕ ਸੰਬੰਧ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਸੰਗਠਨ ਅਕਸਰ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ, ਪ੍ਰੈਸ ਕਾਨਫਰੰਸਾਂ, ਜਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦਾ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅਕਸ 'ਤੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਢੰਗ ਇਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਸਰਵੇਖਣਾਂ, ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡਿਜੀਟਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਵਿੱਚ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੁਨੇਹੇ ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਸਕਰਣ ਚੁਣਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ "ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ" 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਡੇਟਾ, ਕਲਿੱਕਾਂ, ਜਾਂ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਆਦ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ
ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ। ਦਰਸ਼ਕ ਉਮਰ, ਸਿੱਖਿਆ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਮੀਡੀਆ ਤਰਜੀਹਾਂ, ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ, ਵਿਵਹਾਰਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਪੱਧਰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖ਼ਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ, ਕੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਸਮਾਜਿਕ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਹ ਸਬੰਧ ਅਣਪਛਾਤੇ ਹਨ; ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਰਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸੰਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਧਾਂਤ ਹਨ ਕਿ ਸੁਨੇਹੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਰਵੱਈਏ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਜੰਡਾ ਸੈਟਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ, ਫਰੇਮਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ, ਕਾਸ਼ਤ ਸਿਧਾਂਤ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਏਜੰਡਾ ਸੈਟਿੰਗ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੀਡੀਆ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਜਨਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਝਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਮੀਡੀਆ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਜਨਤਕ ਮਹੱਤਵ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਬੰਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਜੋਗ ਹੈ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਬਿਰਤਾਂਤ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਠੋਸ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਯੰਤਰ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
ਸੰਚਾਰ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ, ਰਵੱਈਏ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਗਾਈਡ ਵਰਗੇ ਯੰਤਰ ਵੈਧ (ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਪੋ) ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ (ਇਕਸਾਰ) ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੈਧਤਾ ਟੈਸਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਮਾਪੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਜਾਂ "ਦਰਸ਼ਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ"। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਟੈਸਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਇਕਸਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਯੰਤਰ ਵੈਧ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅੰਕੜੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੰਚਾਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰਸਮੀਤਾ ਨਾ ਹੋਵੇ ਬਲਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਓਵਰਲੋਡ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਜਨਤਕ ਸੰਚਾਰ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਗੰਭੀਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਣ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਫੈਲਾਅ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਉਮਰ ਸਮੂਹ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹਨ, ਜਾਂ ਕਿਹੜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਫੈਲਾਅ ਲਈ ਚੈਨਲਾਂ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਪੋਲਾਂ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹਨ। ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਜਨਤਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜੇ
ਹਰੇਕ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ - ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਮੁਹਿੰਮ ਹੋਵੇ, ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਸੰਕਟ ਸੰਚਾਰ ਹੋਵੇ - ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਅੰਕੜੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸੂਚਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਰਵੱਈਏ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਜਾਗਰੂਕਤਾ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਜਾਂ ਘਟੀ ਹੋਈ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੰਕਟ ਸੰਚਾਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜਨਤਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ, ਭਾਵਨਾ ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਿਰਫ਼ ਅਸਥਾਈ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਦੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
ਸੰਚਾਰ ਪੇਸ਼ਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੰਚਾਰ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ, ਮੀਡੀਆ ਯੋਜਨਾਕਾਰ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸੰਬੰਧ ਮਾਹਰ ਵਰਗੇ ਅਹੁਦਿਆਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਸਾਖਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਚਾਰ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਜੋ ਅੰਕੜੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਉੱਤਮ ਹੋਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੰਚਾਰਕ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸੁਨੇਹਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧੂ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਕੜੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ "ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਬਣਾਉਣ" ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "ਇੱਕ ਸਾਬਤ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ" ਬਾਰੇ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ
ਅੰਕੜੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਉਲਟ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਰਾਹੀਂ, ਸੰਚਾਰ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਹਜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਸਾਬਤ ਹੋਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਹੁਨਰ ਵਧਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅੰਕੜੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਕਿ ਸੰਚਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਢੁਕਵਾਂ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹੇ।
