Paket servisi:
Microsoft Research’ün baş araştırmacısı Kate Crawford, birçok iş başvurusu için büyük verilerin zorunlu olmasına rağmen, sonuçların çoğunun yorumlanmasının birden fazla yolunun bulunduğunu ortaya koyuyor.
Microsoft Research’ün araştırma araştırmacısı Kate Crawford’ın 2013 Strata Konferansı’nın büyüleyici bir sunumu, Crawford’nın “algoritmik yanılsamalar” olarak adlandırdığı bazı şeyleri ve büyük ölçekli veri çözümlerinin sınırlamalarını keşfederek, büyük verilere ve ne anlama geldiğine yakından bakıyor. Bu, iş dünyasının birçok yerinde benimsendi.Dönen bir kedinin bulunduğu optik bir yanılsamaya temel bir benzetme kullanan Crawford, bir çok işletme uygulaması için büyük verilerin zorunlu olmasına rağmen, insan karar vericilere nesnel görünebilecek veri kümelerinin sonuçlarını yorumlamanın birden fazla yolunun bulunduğunu ortaya koyuyor. .
Crawford, “kendisi ve ortak yazarı David Boyd'un, Crawford'un“ mitoloji ”dediği şey veya büyük verilerin mutlak gerçeği sağladığı inancı da dahil olmak üzere bazı büyük veri kullanım prensiplerine yansıttığı bir makaleye değinerek,“ Farklı şeyler görülebilir ”dedi. ve bir projeye nesnellik. Liderler, çoğunlukla, bu tarafsızlığı etkileyebilecek üç temel sınırlama veya düşünceyi anahtar yollardan etkileyebilecek şeyleri görmezden gelirken, büyük verileri doğrudan nesnel bir kuş görüşüyle doğrudan ilişkilendirdiğini söyledi: önyargı, sinyal ve ölçek.
Önyargı ile başlayan Crawford, büyük verilerin her zaman sokaktaki gerçeklerle eşleşmediğini göstermek için Avustralya ve ABD'deki taşma örneklerini kullanıyor. İkinci prensip olan sinyal, veri setlerinin sonuçları ağır biçimde çarpıtabilecek gizli gerçekleri nasıl yansıttığını gösteren daha fazla bilgi veriyor. Bir örnek olarak, Crawford kıtaların ve ulusların göreceli büyüklüklerinin objektif bir görünümünü gösterme çabasıyla geliştirilen birçok türden dünya haritasını gösterdi.
“Haritalar nötr değil” dedi Crawford. "Verilerimizi temsil etmeye her karar verdiğimizde seçim yapıyoruz."
Crawford, ilkeyi göstermek için, Boston'daki çukurları şehir yetkililerine bildiren bir uygulama örneğini kullanır, akıllı telefonlar ve mobil cihazlarda çalışan bu tür uygulamaların genel raporların göreceli yaşı gösteren nüfus sayımı haritaları gibi görünmesini sağlayabilir ve bir şehir veya belediye genelinde gelir.
Crawford, “teknoloji kullanımındaki farklılıklar nedeniyle belirli bir büyük veri kümesinden çıkabilecek olanlara işaret ederek,“ belirli sosyal eşitsizlik türlerini daha da tehlikeye atma riskini taşıyoruz ”dedi.
“Büyük veri kümelerinin gölgesinde yaşıyorsanız ne olur?” dedi.
Ek olarak, Crawford ayrıca yıllar önce yapılan araştırmalardan, yüksek seviyeli bilgilerin her zaman daha ayrıntılı verileri temsil edip etmediğini ve "objektif bir panorama" nın her zaman daha küçük bir ölçekte veriden daha doğru bir sunum olarak çalışıp çalışmadığını sorguladığından bahseder. Crawford ayrıca dinleyicilerden sadece büyük verilerle değil “derinlikli veriler” hakkında da düşünmelerini ister. Bununla, okuyucuyu objektif gerçekliğe doğru yönlendiren, ayrıntıları daha genel bir yaklaşımla ele almaktan ziyade, anlaşılması daha kolay olsa da, gerçekte var olanın temel unsurlarını dışarıda bırakabilecek veriler anlamına gelir.