Istraživači su dokazali da pomoću Big Data mogu napraviti Ass iz vas i mene

Godine 1997. NASA-ini su istraživači došli do izraza "veliki podaci" kako bi opisali obradu velikih količina informacija od strane superračunala. Do 2008. godine veliki podaci su bili uzburkani kao neviđeni alat koji je sposoban riješiti probleme koji su mučili znanost, obrazovanje, tehnologiju i, uglavnom, ako smo iskreni - posao. No, u nedavnom radu objavljenom u Australski socijalni rad, akademici upozoravaju da smo se možda previše oslanjali na korištenje velikih podataka kao sredstva za liječenje socijalnih bolesti.

Dok su veliki podaci donijeli novi uvid u pružanje socijalnih usluga, istraživači Sveučilišta Queensland Philip Gillingham i Timothy Graham tvrde da oni koji koriste velike podatke - poput vlada - nisu dovoljno kritični i oprezni s informacijama. Masivni razmjeri problema na koje se primjenjuju veliki podaci znači da bi subjektivna prosudba, pogreške i neodgovarajući odgovori mogli donijeti tragične rezultate.

"Mogli biste usporediti podatke beskućnika i reći da je veliki broj alkoholičara, tako da bi mogli biti usmjereni na rehabilitaciju alkohola", rekao je Gillingham u priopćenju. - Ali ono što je uzrokovalo njihovu situaciju nikada nije otkriveno. Moramo osigurati da nećemo trošiti resurse i vrijeđati i stigmatizirati skupine ljudi."

Gillingham koristi Novi Zeland kao primjer, gdje su vladini dužnosnici prethodno razmatrali korištenje velikih podataka kako bi predvidjeli vjerojatnost da će netko biti zlostavljač djece. Propusti u podacima, potencijal pogrešne prosudbe i spoznaja da veliki podaci zapravo ne pružaju mnogo više uvida iskrcali su ovaj plan, ali ako imala rezultati su mogli biti katastrofalni.

Korištenje velikih podataka također je stvarno, stvarno skup.

"Postojeći alati već nam govore najvjerojatnije počinitelje, bez trošenja milijuna dolara", kaže Gillingham. "Fenomenalni trošak - i može li se taj novac bolje potrošiti na usluge - nešto je što se često zanemaruje."

Dok Gillingham i Graham dijele perspektivu da se gotovina treba potrošiti na ljude kojima je trenutno najpotrebnija, povećava se ulaganje u velike podatke kao preventivnu mjeru. Institucije poput Harvarda i Sveučilišta u Chicagu imaju odjele i inicijative osmišljene za osposobljavanje mladih znanstvenika za podatke da koriste velike podatke za rješavanje problema koji utječu na zdravlje, energiju, javnu sigurnost i međunarodni razvoj. Na primjer, istraživači iz Harvardskog programa inženjerskih socijalnih sustava pokušavaju iskoristiti velike podatke preuzete iz tržišnih cijena, učestalost suše i regionalne stope proizvodnje kako bi predvidjeli kada ruralni Ugandanci mogu imati krizu s hranom.

Najpoznatiji primjer velike upotrebe podataka je prikupljanje informacija NSA-e za potrebe nadzora. No, vlada također uključuje velike analitike podataka u svoj Nacionalni obrazovni plan i njegovu provedbu Zakona o pristupačnoj skrbi.

Međutim, najprepoznatljivija upotreba velikih podataka za svakodnevnu osobu je vjerojatno reklama - svaki put kada se prijavite na Facebook, bombardirani ste ciljanim oglašavanjem koje su tvrtke obrađivale putem prikupljanja podataka o licitaciji. I to je, prema Gillinghamu, problem koji rezultira gubitkom dolara. U osobnijem primjeru otpada, Gillingham prenosi kako pokazuje karakteristike koje bi mogle biti povezane s ljudima koji vole golf, tako da je on "stalno bombardiran" poštom i online oglasima za golf pribor. Ali u stvarnosti, "istina je da mrzim golf", kaže on. Prediktivno modeliranje ovdje je samo dovelo do novca koji je mogao biti bačen u smeće.