Raziskovalci dokazujejo, da lahko z uporabo Big Data naredite Ass iz vas in mene

Leta 1997 so raziskovalci NASA-e prišli do izraza „veliki podatki“, ki opisujejo obdelavo podatkov velikega obsega s strani superračunalnikov. Do leta 2008 so bili veliki podatki razburkani kot orodje brez primere, ki je sposobno rešiti probleme, ki so mučili znanost, izobraževanje, tehnologijo in - večinoma, če smo pošteni - posel. Toda v nedavnem članku, objavljenem v Avstralsko socialno delo, akademiki opozarjajo, da smo morda postali preveč odvisni od uporabe velikih podatkov kot sredstva za zdravljenje socialnih bolezni.

Medtem ko so veliki podatki prinesli nov vpogled v zagotavljanje socialnih storitev, raziskovalci Univerze v Queenslandu Philip Gillingham in Timothy Graham trdijo, da tisti, ki uporabljajo velike podatke, kot so vlade, niso dovolj kritični in previdni pri informacijah. Velik obseg vprašanj, ki jih uporabljajo veliki podatki, pomeni, da lahko subjektivna presoja, napake in neprimerni odzivi povzročijo tragične rezultate.

»Lahko bi se ujemali s podatki brezdomcev in rekli, da je veliko število alkoholikov, tako da so lahko tarča alkoholne rehabilitacije,« je dejal Gillingham v sporočilu za javnost. „Toda tisto, kar je povzročilo njihovo stanje, ni nikoli odkrito. Zagotoviti moramo, da ne bomo zapravljali virov in žalili in stigmatizirali skupin ljudi."

Gillingham uporablja Novo Zelandijo kot primer, kjer so vladni uradniki prej razmišljali o uporabi velikih podatkov za napovedovanje verjetnosti, da bo nekdo zlorabljal otroka. Tega načrta so izginile luknje v podatkih, potencial napačne presoje in spoznanje, da veliki podatki dejansko ne zagotavljajo veliko več vpogleda, če pa imela rezultati bi lahko bili katastrofalni.

Tudi uporaba velikih podatkov je res, resnično drago.

»Obstoječa orodja nam že sporočajo najverjetnejše storilce, ne da bi porabili milijone dolarjev,« pravi Gillingham. "Izjemni stroški - in ali bi se denar lahko bolje porabil za storitve - je nekaj, kar se pogosto spregleda."

Medtem ko se Gillingham in Graham strinjata, da je treba denar porabiti za ljudi, ki ga trenutno najbolj potrebujejo, se povečuje vlaganje v velike podatke kot preventivni ukrep. Institucije, kot so Harvard in Univerza v Chicagu, imajo oddelke in pobude za usposabljanje mladih podatkovnih znanstvenikov za uporabo velikih podatkov za reševanje problemov, ki vplivajo na zdravje, energijo, javno varnost in mednarodni razvoj. Na primer, raziskovalci v okviru Harvardskega programa Engineering Social Systems poskušajo uporabiti velike podatke iz tržnih cen, pogostost suše in regionalne stopnje proizvodnje, da bi napovedali, kdaj bodo podeželski Ugandani lahko doživeli prehrambeno krizo.

Najbolj znan primer velike uporabe podatkov je zbiranje informacij NSA za namene nadzora. Toda vlada vključuje tudi veliko podatkovno analitiko v svoj nacionalni izobraževalni načrt in njegovo izvajanje Zakona o cenovno dostopnih zdravstvenih storitvah.

Vendar pa je najbolj prepoznavna uporaba velikih podatkov za vsakdanjo osebo verjetno oglas - vsakič, ko se na primer prijavite na Facebook, vas bombardirajo s ciljnim oglaševanjem, ki ga podjetja obdelujejo z zbiranjem podatkov o ponudbi. Tudi to, po Gillinghamu, je problem, ki povzroča izgubljene dolarje. V bolj osebnem primeru odpadkov Gillingham posreduje informacije o značilnostih, ki bi jih lahko povezali z ljudmi, ki imajo radi golf, zato je "nenehno bombardiran" z pošto in spletnim oglasom za golfsko oskrbo. Ampak v resnici, "resnična resnica je, da sovražim golf," pravi. Prediktivno modeliranje je tukaj pripeljalo do denarja, ki bi ga prav tako lahko vrgli v smeti.