Odnést:
Hlavní výzkumník společnosti Microsoft Research Kate Crawford tvrdí, že zatímco velká data jsou nezbytná pro mnoho podnikových aplikací, existuje mnoho způsobů, jak interpretovat mnoho výsledků.
Fascinující prezentace Kate Crawfordové, hlavní výzkumné pracovnice společnosti Microsoft Research, na konferenci Strata v roce 2013 se blíže podívá na velká data a co to znamená, zkoumá některé z toho, co Crawford nazývá „algoritmické iluze“ a omezení rozsáhlých datových řešení které jsou zahrnuty v mnoha částech světa podnikání.Crawford pomocí fundamentální analogie s optickou iluzí zahrnující spřádací kočku tvrdí, že zatímco velká data jsou nezbytná pro mnoho podnikových aplikací, existuje více než jeden způsob, jak interpretovat mnoho z výsledků datových sad, které se mohou lidským tvůrcům rozhodnutí zdát objektivní. .
„Věci lze vidět jinak,“ řekl Crawford a citoval článek, ve kterém ona a spoluautor David Boyd uvažují o některých hlavních principech využití velkých dat, včetně toho, co Crawford nazývá „mytologie“, nebo přesvědčení, že velká data přinášejí absolutní pravdu a objektivismus k projektu. Vůdci, říkala, často přímo spojují velká data s objektivním pohledem z ptačí perspektivy, přičemž ignorují to, co nazývala třemi základními omezeními nebo úvahami, které mohou tuto objektivitu ovlivnit klíčovými způsoby: zaujatost, signál a měřítko.
Crawford začíná předpojatostí a používá příklady povodní v Austrálii a Spojených státech, aby ukázal, že velká data neodpovídají vždy realitě na ulici. Vazba na druhý princip, signál, dále ilustruje, jak sady dat mohou odrážet skryté skutečnosti, které mohou výrazně zkreslit výsledky. Jako jeden příklad, Crawford citoval několik druhů světových map, které byly vyvinuty ve snaze ukázat objektivní pohled na relativní velikost kontinentů a národů.
„Mapy nejsou neutrální,“ řekl Crawford. "Rozhodujeme se pokaždé, když se rozhodneme reprezentovat naše data."
Pro další ilustraci principu Crawford používá příklad aplikace, která hlásí výmoly v Bostonu městským funkcionářům, což naznačuje, že tyto druhy aplikací, které pracují na smartphonech a mobilních zařízeních, mohou skončit tak, že celkové zprávy vypadají podobně jako mapy sčítání lidu, které ukazují relativní věk a příjem po celém městě nebo obci.
„Riskováme další upevnění konkrétních druhů sociální nerovnosti,“ řekl Crawford a ukázal na ty, kteří mohou být vynecháni z daného velkého souboru dat kvůli rozdílům v používání technologií.
"Co se stane, když žijete ve stínu velkých datových souborů?" ona řekla.
Crawford navíc hovoří o výzkumu z minulých let, který zpochybňoval, zda informace na vysoké úrovni vždy představují podrobnější údaje a zda „objektivní panorama“ vždy funguje jako přesnější reprezentace než data v menším měřítku. Crawford také žádá posluchače, aby přemýšleli nejen o velkých datech, ale také o „datech s hloubkou“. Tím míní data, která čtenáře skutečně povedou k objektivní realitě, spíše než k tomu, aby se podrobili detailům globálnějším přístupem, který, i když je srozumitelnější, může vynechat klíčové prvky toho, co ve skutečnosti existuje.