вынос:
Главный исследователь Microsoft Research Кейт Кроуфорд утверждает, что хотя большие данные необходимы для многих бизнес-приложений, существует множество способов интерпретации многих результатов.
Увлекательная презентация Кейт Кроуфорд, главного исследователя Microsoft Research, на конференции Strata 2013, которая более подробно рассматривает большие данные и их значение, а также исследует некоторые из того, что Кроуфорд называет «алгоритмическими иллюзиями», и ограничения крупномасштабных решений для обработки данных. которые принимаются во многих частях делового мира.Используя фундаментальную аналогию с оптической иллюзией, связанной с вращающимся котом, Кроуфорд доказывает, что хотя большие данные необходимы для многих бизнес-приложений, существует более одного способа интерпретации многих результатов наборов данных, которые могут показаться объективными для лиц, принимающих решения. ,
«Вещи можно увидеть по-разному», сказала Кроуфорд, сославшись на статью, в которой она и соавтор Дэвид Бойд размышляют о некоторых основных принципах использования больших данных, включая то, что Кроуфорд называет «мифологией», или убеждение, что большие данные приносят абсолютную правду. и объективизм к проекту. По ее словам, лидеры часто напрямую связывают большие данные с объективным представлением с высоты птичьего полета, игнорируя при этом то, что она назвала тремя фундаментальными ограничениями или соображениями, которые могут влиять на эту объективность ключевыми способами: смещение, сигнал и масштаб.
Начиная с предвзятости, Кроуфорд использует примеры наводнений в Австралии и Соединенных Штатах, чтобы показать, что большие данные не всегда соответствуют реальности на улице. Она связывает второй принцип, сигнал, дополнительно иллюстрируя, как наборы данных могут отражать скрытые факты, которые могут сильно исказить результаты. В качестве одного из примеров Кроуфорд привел множество видов карт мира, которые были разработаны в попытке показать объективную картину относительного размера континентов и стран.
«Карты не являются нейтральными», сказал Кроуфорд. «Мы делаем выбор каждый раз, когда решаем представлять наши данные».
Чтобы дополнительно проиллюстрировать этот принцип, Кроуфорд использует пример приложения, которое сообщает о выбоинах в Бостоне городским чиновникам, предполагая, что такого рода приложения, которые работают на смартфонах и мобильных устройствах, могут в конечном итоге сделать общие отчеты похожими на карты переписи с указанием относительного возраста. и доход по городу или муниципалитету.
«Мы рискуем еще больше утвердить определенные виды социального неравенства», - сказал Кроуфорд, указывая на тех, кто может быть исключен из данного большого набора данных из-за различий в использовании технологий.
«Что произойдет, если вы живете в тени больших наборов данных?» она сказала.
Кроме того, Кроуфорд также рассказывает об исследованиях, проведенных несколько лет назад, в которых ставился вопрос о том, всегда ли информация высокого уровня представляет собой более детализированные данные и всегда ли «объективная панорама» работает как более точное представление, чем данные в меньшем масштабе. Кроуфорд также просит слушателей подумать не только о больших данных, но и о «данных с глубиной». Под этим она подразумевает данные, которые действительно направляют читателей к объективной реальности, а не приукрашивают детали более глобальным подходом, который, хотя и проще для понимания, может не учитывать ключевые элементы того, что действительно существует.