आप एक नाम से कितनी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं?


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एक नाम: पहला, संभवतः एक मध्य और उपनाम।

मुझे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट का उपयोग करके आप एक नाम से कितनी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, इसके बारे में उत्सुक हूं। मुझे पता है कि आप अमेरिकी जनगणना डेटा: 1) का उपयोग करके निम्न-उच्च संभावना (इनपुट के आधार पर) के बीच कहीं भी प्राप्त कर सकते हैं। 2) दौड़।

उदाहरण के लिए, फेसबुक ने बिल्कुल सटीक तरीके से यह पता लगाने के लिए उपयोग किया कि उनकी साइट के उपयोगकर्ताओं के नस्लीय वितरण (https://www.facebook.com/note.php?note_id=205925658858)।

और क्या खनन किया जा सकता है? मैं कुछ खास नहीं ढूंढ रहा हूं, यह मेरी जिज्ञासा को शांत करने के लिए एक बहुत ही खुला हुआ सवाल है।

मेरे उदाहरण यूएस विशिष्ट हैं, इसलिए हम मान लेंगे कि यह नाम अमेरिका में स्थित किसी व्यक्ति का नाम है; लेकिन, अगर किसी को अन्य देशों के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट के बारे में पता है, तो मैं उनके लिए भी खुला हूं।

मुझे यकीन नहीं है कि अगर यह इस के लिए सही जगह है, अगर यह नहीं है, मैं सराहना करता हूं अगर कोई मुझे और अधिक उपयुक्त स्थान पर इंगित कर सकता है।

मुझे उम्मीद है कि यह एक दिलचस्प सवाल है, और यह उपयुक्त जगह है!


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संभवत: आप भौगोलिक स्थिति के बारे में भी कुछ प्राप्त कर सकते हैं, यदि आपको उपयुक्त मिलान डेटा मिल सकता है? आप समय के साथ पहले नामों की लोकप्रियता (Google "बेबी नेम विजार्ड") के बारे में जानकारी का उपयोग कर सकते हैं ... उम्र के बारे में जानकारी के लिए ...
बेन बोल्कर

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मैंने डुप्लिकेट के साथ स्थानांतरित प्रश्न को मर्ज कर दिया है।

जवाबों:


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यह एक गंभीर जवाब नहीं है, लेकिन मुझे अभी एक साल पहले पढ़ी गई किताब से कुछ याद आया। फ्रीकॉनॉमिक्स में एक अध्याय है जो आप नाम से किसी व्यक्ति के बारे में बता सकते हैं। अध्याय लेखक के शोध पत्र पर आधारित है और अलग-अलग काले नामों के कारण और परिणाम हैं

मुझे लगता है कि मुझे इस लेख में एक अंश या सारांश मिला है

आंकड़ों से पता चलता है कि औसतन, एक विशिष्ट रूप से काले नाम वाला एक व्यक्ति - चाहे वह इमानी नाम की महिला हो या डेशवन नाम का पुरुष - मॉली नाम की महिला या जेक नामक महिला की तुलना में खराब जीवन परिणाम रखता है। लेकिन यह उसके नाम का दोष नहीं है। यदि दो अश्वेत लड़के, जेक विलियम्स और डी शॉन विलियम्स, एक ही पड़ोस में और एक ही पारिवारिक और आर्थिक परिस्थितियों में पैदा होते हैं, तो वे संभवतः इसी तरह के जीवन परिणाम होंगे। लेकिन जिस तरह के माता-पिता अपने बेटे का नाम जेक रखते हैं, वे उसी तरह के पड़ोस में नहीं रहते हैं या अपने माता-पिता के बेटे के नाम के साथ आर्थिक हालात साझा करते हैं। और इसीलिए, औसतन, जेक नाम का एक लड़का अधिक पैसा कमाएगा और डेशवन नाम के लड़के की तुलना में अधिक शिक्षा प्राप्त करेगा। DeShawn '


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पहले नाम की भविष्यवाणी क्षेत्र, उम्र, पहली पीढ़ी के आप्रवासी स्थिति से। अंतिम नाम से आप मूल संरक्षक की भौगोलिक स्थिति का अनुमान लगा सकते हैं। पूरे नाम के लिए आप सामाजिक और आर्थिक स्थिति (थर्स्टन हॉवेल III) की भविष्यवाणी कर सकते हैं।


एक गिलिगन द्वीप चरित्र की इस साइट पर सिर्फ 1 उल्लेख के लिए +1।
रोलैंडो 2

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बस यहाँ अन्य सुझावों में जोड़ने के लिए, परिवार डेटा के लिए सबसे बड़े स्रोतों में से एक वंशावली साइटों की छाप है। मुझे लगता है कि अधिकांश पश्चिमी लोग शायद कुछ परिवार के सदस्यों द्वारा, दूर के या अन्यथा उनमें से कुछ पर सूचीबद्ध होते हैं और ऐसा कोई भी समावेश आमतौर पर व्यापक परिवार के पेड़ के साथ आता है, स्थानों, जन्म के विवरण, आदि के साथ बहुत जानकारीपूर्ण।

यदि आप फेसबुक में मित्र ग्राफ़ के साथ उस डेटा को पार करते हैं, जैसा कि लोग भाई-बहन / चचेरे भाई (और माता-पिता / बच्चों को इस अवसर पर) से जोड़ते हैं, तो चुनावी भूमिकाओं और निर्देशिकाओं के साथ स्थानीय डेटा का उपयोग करें, आप आमतौर पर लोगों को सामान्य नामों से भी इंगित कर सकते हैं। और उन पर आश्चर्यजनक रूप से बड़ी मात्रा में डेटा मिलता है।


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फ्रीकॉनॉमिक्स (2005, स्टीवन डी। लेविट और स्टीफन जे। डबनेर) के अंतिम अध्याय में नामों के बारे में एक आकर्षक चर्चा है, खासकर जब वे सामाजिक-आर्थिक स्थिति और नस्ल से संबंधित हैं।

उनके पास पहले नामों की एक सूची है जो एफबी के अंतिम नामों के विश्लेषण के साथ अच्छी तरह से संबंध नहीं कर सकते हैं या नहीं कर सकते हैं। वे यह भी वर्णन करते हैं कि कैसे नाम विकल्प डायनामिक रूप से बदल रहा है (समय के पार)।

कौन जानता है - जनगणना पर लोगों की रिपोर्ट से माता-पिता का चयन नाम अधिक सटीक हो सकता है।


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आपको ऊपर बहुत सारे अच्छे सुझाव मिले हैं, इसलिए मैं सिर्फ एक दिलचस्प किस्सा बताता हूँ। एक ग्रीष्मकालीन छात्र (अब एक प्रमुख कंप्यूटर वैज्ञानिक) एक कॉर्पोरेट रिसर्च लैब में (जो नाममात्र रहेगा) कंपनी के ऑनलाइन फोन निर्देशिका से डेटा को देखा, और नाम से चरित्र एन-ग्राम का उपयोग करके भुगतान ग्रेड के लिए एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाया। सबसे मजबूत भविष्यवक्ता यह था कि ez_ ने कम वेतन ग्रेड का संकेत दिया था, एक ऐसी कल्पना जो मैं कल्पना करता हूं कि उसे इस बारे में बात करने के लिए प्रोत्साहित नहीं किया गया था ...


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आप शायद पता लगा सकते हैं:

  1. पेशे और संभवतः नौकरी का इतिहास, यदि कोई किसी भी पेशेवर चर्चा में भाग लेता है (वर्तमान नौकरी आमतौर पर ईमेल या हस्ताक्षर में डोमेन नाम से पाई जा सकती है, तो खोज अतीत को भी प्रकट करेगी)
  2. रिश्तेदार, अगर कोई सामाजिक नेटवर्क पर प्रोफ़ाइल बनाए रखता है।
  3. वर्तमान स्थान, कम से कम शहर तक।
  4. जातीय पृष्ठभूमि, यदि किसी का अलग नाम है (यानी, "लुबोमिर" नाम का कोई व्यक्ति संभवतः स्लाव यूरोपीय देशों में से एक से जुड़ा है, आदि)।
  5. सामाजिक नेटवर्क से जन्म तिथि - लोग किसी व्यक्ति को उसकी जन्मतिथि पर या उसके आसपास बधाई देते हैं, और यदि आप भाग्यशाली हैं कि आपको वह वर्ष भी मिलेगा जब कोई व्यक्ति 25, 30, 35 आदि को बदल देगा, क्योंकि बधाई देने वाले लोगों में से कोई एक इसका उल्लेख करेगा। यदि प्रश्न में व्यक्ति नहीं है।
  6. शैक्षिक पृष्ठभूमि - लिंक्डइन आदि से।
  7. शौक, पसंदीदा खेल टीम, आदि।
  8. यदि कोई एक पालतू प्रेमी है, तो वह शायद अपने सभी पालतू जानवरों को सोशल नेटवर्क पर भी रखेगा।

किस btw का मतलब है कि आपको कभी भी अपने पासवर्ड, गुप्त प्रश्नों, आदि के लिए उपरोक्त सूची में से किसी भी चीज़ का उपयोग नहीं करना चाहिए ।


उन लोगों के बारे में जो आपके जैसा ही नाम रखते हैं ... वहाँ "डीन हार्डिंग" के कई नंबर हैं, उनमें से एक पेशेवर फुटबॉलर भी था! ट्विटर पर "डीनहेयरिंग" मेरे लिए नहीं है, फेसबुक, आदि पर सैकड़ों "डीन हार्डिंग" हैं ...

यह संयोग पर निर्भर करता है। आमतौर पर आप यह पता लगा सकते हैं कि यह पेशे, स्थान आदि के हिसाब से कौन सा है, हालांकि मैंने ऐसे मामलों को देखा, जहां एक ही पेशे में एक ही नाम के साथ 3 व्यक्ति थे, और एक ही क्षेत्र में मोटे तौर पर रह रहे थे। फिर बेशक यह कठिन हो जाता है :)

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डार्डन और रॉबिन्सन (1976) ने एक भाषाई संरचना खोजने का प्रयास किया जो लोगों के संघों को पुरुषों के पहले नामों के बारे में बताता है। उन्होंने विषयों के दो समूहों (समाजशास्त्र के छात्रों और नौसैनिक अधिकारियों) को नरम-कठिन, सामान्य-महान और शहरी-ग्रामीण जैसे शब्दार्थ अंतर के साथ सामान्य अमेरिकी नामों के एक सेट का मूल्यांकन करने के लिए कहा। उन्होंने नामों के विभिन्न युग्मों के बीच समानता निर्णयों के लिए भी कहा, और सत्यापन के माध्यम से उन्होंने टॉम्स्क एमडीएस प्रक्रिया का उपयोग करके, तीन और चार डी समाधानों में, आयामों के साथ अर्थ अंतर से साधन को सहसंबंधित किया।

लेखकों ने अपने 3-डी समाधान को मोटे तौर पर ऑसगूड की सक्रियता, मूल्यांकन और सामर्थ्य की क्लासिक तिकड़ी के साथ अनुरूप पाया। चार आयामों में, अंतरिक्ष डेटा को थोड़ा बेहतर तरीके से फिट करता है, और यहां उन्होंने "चरित्र," "परिपक्वता," "सामाजिकता," और "पौरूष," के आधार पर संरचना की व्याख्या की है, हालांकि ये तराजू लगभग नहीं के रूप में अच्छी तरह से परिभाषित लगते हैं लेखकों ने सुझाव दिया। अध्ययन से आया एक आश्चर्य की बात यह थी कि, कम से कम इन दो छोटे नमूनों (n = 83 और 21) के लिए, कोई भी आयाम दिखाई नहीं दिया जो दिए गए नाम और उपनाम के बीच अंतर के अनुरूप था।

डार्डन, डीके, और रॉबिन्सन, आईई (1976)। पुरुषों के पहले नामों के बहुआयामी स्केलिंग: एक समाजशास्त्रीय दृष्टिकोण। सोसोमेट्री, 39 , 4, 422-431।


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जो जानकारी मिल सकती है, वह सिर्फ दौड़ और लिंग से लेकर व्यक्तिगत जानकारी के सभी प्रकारों में अलग-अलग होती है। जानकारी प्राप्त करने में आपकी सबसे अच्छी शर्त फेसबुक जैसी सामाजिक नेटवर्क साइटें होंगी, क्योंकि वे आमतौर पर cencus डेटाबेस की तुलना में अधिक जानकारी प्रदान करती हैं।


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आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले स्रोतों के आधार पर आपको काफी विस्तृत जानकारी मिल सकती है। जनगणना डेटा एक स्पष्ट है। आप फेसबुक, माइस्पेस और अन्य सोशल नेटवर्किंग साइटों से भी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। आप शायद उनके नाम के उल्लेख के लिए सार्वजनिक समाचार अभिलेखागार भी खोज सकते हैं। हो सकता है कि उन लोगों के पास भी ऐसी संपत्ति हो, जो कुछ राज्यों में हैं।

यदि आप एक वास्तविक विश्व उदाहरण चाहते हैं कि क्या किया जा सकता है, तो pipl.com पर एक नज़र डालें


क्या आप हमें बता सकते हैं कि (दुनिया में कहीं भी) हम नामों के साथ जनगणना के आंकड़े कैसे पा सकते हैं ?
whuber

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आप डिग्री, ड्राइविंग लाइसेंस, पुलिस रिकॉर्ड (क्या यह सही अनुवाद है?) की तलाश कर सकते हैं। फेसबुक के साथ आप शौक, खेल, पसंद किए गए संगीत के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। आप किसी दिए गए नाम के साथ उपयोगकर्ता के अन्य सामाजिक मीडिया अनुपात के लिए भी देख सकते हैं। (मुझे इस परिणाम में दिलचस्पी होगी)



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यदि आप व्यक्ति के स्थान के बारे में कुछ जानते हैं, तो जानकारी का एक स्रोत मतदाता पंजीकरण डेटाबेस हैं। मतदाता पंजीकरण डेटाबेस में से कई उपलब्ध हैं (एक शुल्क के लिए; ऐसी कंपनियां हैं जो उन्हें खरीदती हैं और शुल्क के लिए ऑनलाइन क्वेरी एक्सेस प्रदान करती हैं)। मतदाता पंजीकरण डेटाबेस में व्यक्ति का पता और / या जन्म तिथि हो सकती है। वह जानकारी आपको अन्य डेटाबेस में व्यक्ति को देखने में सक्षम कर सकती है।

हालांकि, इस पर सीमाएं हैं कि यह कितना मदद करता है। यदि आप उस शहर या काउंटी को जानते हैं, जहां व्यक्ति रहता है, और यदि उनका नाम काफी असामान्य है, तो यह उपयोगी हो सकता है। लेकिन अगर यह एक सामान्य नाम है, या यदि आप नहीं जानते कि वे कहाँ रहते हैं, तो यह शायद आपकी मदद करने वाला नहीं है।


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सार्वजनिक रूप से सुलभ डेटा के लिए कई अन्य उपयोगी विशेषताओं सहित सबसे बड़े स्रोतों में से एक संपत्ति स्वामित्व रिकॉर्ड के लिए काउंटी क्लर्क कार्यालय हैं। जारी करने से संबंधित डेटा को एक साथ खींचने से संबंधित है ... कुछ राज्य एक केंद्रीय डेटाबेस प्रदान करते हैं लेकिन अन्य नहीं।


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