La pachet:
Cercetătorul principal al cercetării Microsoft Kate Crawford arată că, deși datele mari sunt esențiale pentru multe aplicații de afaceri, există mai multe modalități de a interpreta multe dintre rezultate.
O prezentare fascinantă a lui Kate Crawford, cercetător principal la Microsoft Research, la Conferința Strata din 2013 aruncă o privire mai atentă asupra datelor mari și a ceea ce înseamnă, explorând o parte din ceea ce Crawford numește „iluzii algoritmice” și limitările soluțiilor de date la scară largă. care sunt îmbrățișate în multe părți ale lumii afacerilor.Folosind o analogie fundamentală cu o iluzie optică care implică o pisică învârtită, Crawford arată că, deși datele mari sunt esențiale pentru multe aplicații de afaceri, există mai mult de o modalitate de a interpreta multe dintre rezultatele seturilor de date care pot părea obiective pentru factorii de decizie umani. .
„Lucrurile pot fi văzute altfel”, a spus Crawford, citând o lucrare în care ea și coautorul David Boyd reflectă câteva principii majore ale utilizării datelor mari, inclusiv ceea ce Crawford numește „mitologie” sau credința că datele mari aduc adevăr absolut și obiectivism la un proiect. Leaders, a spus ea, adesea asociază direct datele mari cu o vedere obiectivă a unei păsări, în timp ce ignoră ceea ce a numit cele trei limitări sau considerente fundamentale care pot afecta această obiectivitate în moduri cheie: părtinire, semnal și scară.
Începând cu prejudecăți, Crawford folosește exemple de inundații în Australia și Statele Unite pentru a arăta că datele mari nu se potrivesc întotdeauna cu realitatea de pe stradă. Ea se leagă de cel de-al doilea principiu, semnal, ilustrând în continuare modul în care seturile de date pot reflecta actualități ascunse care pot influența puternic rezultatele. Ca un exemplu, Crawford a menționat mai multe tipuri de hărți mondiale care au fost elaborate în încercarea de a arăta o viziune obiectivă a dimensiunii relative a continentelor și a națiunilor.
„Hărțile nu sunt neutre”, a spus Crawford. "Facem alegeri de fiecare dată când decidem să ne reprezentăm datele."
Pentru a ilustra în continuare principiul, Crawford folosește exemplul unei aplicații care raportează găurile din Boston către oficialii orașului, sugerând că aceste tipuri de aplicații care funcționează pe smartphone-uri și dispozitive mobile pot ajunge să facă rapoartele generale să semene cu hărțile de recensământ care indică vârsta relativă. și venituri în oraș sau municipalitate.
„Ne riscăm să mai adâncim anumite tipuri de inechitate socială”, a spus Crawford, arătând către cei care ar putea fi lăsați dintr-un set de date mari din cauza diferențelor de utilizare a tehnologiei.
"Ce se întâmplă dacă trăiești în umbra seturilor de date mari?" ea a spus.
În plus, Crawford vorbește, de asemenea, despre cercetări de acum ani, care au pus la îndoială dacă informațiile la nivel înalt reprezintă întotdeauna date mai granulare și dacă o „panoramă obiectivă” funcționează întotdeauna ca o reprezentare mai exactă decât datele la o scară mai mică. Crawford le cere, de asemenea, ascultătorilor să se gândească nu doar la date mari, ci la „date cu profunzime”. Prin aceasta, ea înseamnă date care ghidează cu adevărat cititorii către realitatea obiectivă, mai degrabă decât să arunce detalii cu o abordare mai globală care, deși este mai ușor de înțeles, poate lăsa în afara elementelor cheie ale ceea ce există de fapt.