Винос:
Головний науковий співробітник Microsoft Research Кейт Кроуфорд стверджує, що хоча великі дані є важливими для багатьох бізнес-застосунків, існує багато способів інтерпретації багатьох результатів.
Захоплююча презентація Кейт Кроуфорд, головний науковий співробітник Microsoft Research, на конференції Strata 2013 детальніше вивчає великі дані та те, що це означає, вивчаючи деякі з того, що Кроуфорд називає "алгоритмічними ілюзіями" та обмеженнями широкомасштабних рішень даних які охоплюються у багатьох частинах ділового світу.Використовуючи фундаментальну аналогію з оптичною ілюзією, що стосується спінінг-кота, Кроуфорд стверджує, що хоча великі дані є важливими для багатьох бізнес-застосунків, існує більш ніж один спосіб інтерпретувати безліч результатів наборів даних, які можуть здаватися об'єктивними для людей, що приймають рішення .
"Речі можуть розглядатися по-різному", - сказав Кроуфорд, посилаючись на документ, в якому вона та співавтор Девід Бойд розмірковують про деякі основні принципи використання великих даних, включаючи те, що Кроуфорд називає "міфологією", або переконання, що великі дані приносять абсолютну правду і об'єктивізм проекту. За її словами, лідери часто пов'язують великі дані з об'єктивним зором пташиного польоту, ігноруючи те, що вона назвала трьома основними обмеженнями або міркуваннями, які можуть впливати на цю об'єктивність ключовими способами: упередженість, сигнал та масштаб.
Починаючи з упередженості, Кроуфорд використовує приклади затоплення в Австралії та США, щоб показати, що великі дані не завжди відповідають дійсності на вулиці. Вона пов'язана з другим принципом, сигналом, додатково ілюструючи, як набори даних можуть відображати приховані факти, які можуть сильно перекручувати результати. В якості одного із прикладів Кроуфорд наводив кілька видів світових карт, які були розроблені, намагаючись показати об'єктивний погляд на відносну величину континентів та націй.
"Карти не нейтральні", - сказав Кроуфорд. "Ми робимо вибір кожного разу, коли вирішуємо представляти наші дані".
Щоб додатково проілюструвати принцип, Крофорд використовує приклад програми, яка повідомляє про виїмки в Бостоні міським чиновникам, припускаючи, що подібні програми, які працюють на смартфонах та мобільних пристроях, можуть призвести до того, що загальні звіти виглядають так, як карти перепису із зазначенням відносного віку і дохід у місті чи муніципалітеті.
"Ми ризикуємо додатково закріпити певні види соціальної нерівності", - сказав Крофорд, вказуючи на тих, хто може залишитися без даного великого набору даних через різницю у використанні технологій.
"Що станеться, якщо ви живете в тіні великих наборів даних?" вона сказала.
Крім того, Кроуфорд також розповідає про дослідження років тому, коли поставив під сумнів, чи інформація високого рівня завжди представляє більш детальні дані та чи завжди "об'єктивна панорама" працює як більш точне представлення, ніж дані в меншому масштабі. Кроуфорд також просить слухачів думати не просто про великі дані, а про "дані з глибиною". Під цим вона має на увазі дані, які справді спрямовують читачів на об'єктивну реальність, а не наближаються до деталей із більш глобальним підходом, який, хоча і простіше зрозуміти, може залишати ключові елементи того, що насправді існує.