Изследователите доказват, че използването на големи данни може да направи задника от теб и мен

През 1997 г. изследователите на НАСА излязоха с фразата „големи данни“, за да опишат обработката на информация с голям обем от суперкомпютри. До 2008 г. големите данни бяха разкрити като безпрецедентен инструмент, способен да разреши проблемите, които измъчват науката, образованието, технологиите и - най-вече, ако искаме да бъдем честни - бизнес. Но в скорошна статия, публикувана в Австралийска социална работа, академиците предупреждават, че може да сме станали твърде зависими от използването на големи данни като средство за лечение на социални проблеми.

Докато големите данни донесоха нова информация за предоставянето на социални услуги, изследователите от Университета на Куинсланд Филип Гилингам и Тимоти Греъм твърдят, че тези, които използват големи данни - като правителствата - не са достатъчно критични и предпазливи с информацията. Масовият мащаб на проблемите, с които се прилагат големите данни, означава, че субективната преценка, грешките и неподходящите отговори могат да доведат до трагични резултати.

"Можете да съпоставите данните на бездомните и да кажете, че голяма част от тях са алкохолици, така че те могат да бъдат насочени към рехабилитация на алкохол", каза Джилингъм в съобщение за пресата. - Но това, което е причинило положението им, никога не е открито. Трябва да гарантираме, че няма да похарчим ресурси и да обидим и заклеймяваме групи от хора."

Джилингъм използва Нова Зеландия като пример, където правителствени служители преди това са смятали да използват големи данни, за да предскажат вероятността някой да бъде дете насилник. Дупките в данните, потенциалът на погрешната преценка и осъзнаването, че големите данни в действителност не дават много повече информация, отклониха този план, но ако имах продължи, резултатите биха могли да бъдат катастрофални.

Използването на големи данни също е наистина, наистина ли скъпо.

"Съществуващите инструменти вече ни казват най-вероятните извършители, без да харчат милиони долари", казва Гилингъм. "Феноменалната цена - и дали парите могат да бъдат по-добре изразходвани за услуги - е нещо, което често се пренебрегва."

Докато Gillingham и Graham споделят гледната точка, че паричните средства трябва да се харчат за хората, които в момента имат най-голяма нужда от тях, нараства инвестицията за големи данни като превантивна мярка. Институции като Харвард и Чикагския университет имат отдели и инициативи, предназначени да обучават млади учени да използват големи данни за решаване на проблемите, които засягат здравето, енергията, обществената безопасност и международното развитие. Например, изследователите в рамките на програмата за социални системи в Харвард се опитват да използват големи данни, взети от пазарните цени, честотата на засушаването и регионалните производствени нива, за да предскажат, когато селските угандани могат да изпитат продоволствена криза.

Най-известният пример за голямо използване на данни е събирането на информация от НОБ за целите на наблюдението. Но правителството също така включва анализи на големи данни в своя Национален образователен план и прилагането на Закона за достъпни грижи.

Въпреки това, най-разпознаваемото използване на големи данни за обикновения човек вероятно е реклама - всеки път, когато влезете във Facebook, например, сте бомбардирани с целенасочена реклама, която фирмите са култивирали чрез събиране на данни за офертите. Това също, според Джилингъм, е проблем, който води до загуба на долари. В по-личен пример за загуба, Gillingham релета как той показва характеристики, които биха могли да бъдат свързани с хора, които обичат голф, така че той е "постоянно бомбардирани" с поща и онлайн реклама за голф доставки. Но в действителност "истината е, че мразя голф", казва той. Предсказуемото моделиране тук просто доведе до пари, които биха могли да бъдат хвърлени в боклука.