Forskere beviser at bruge store data kan gøre en røv ud af dig og mig

I 1997 kom NASA-forskere op med udtrykket "store data" for at beskrive behandling af højvolumeninformation fra supercomputere. I 2008 blev store data hyped som et hidtil uset værktøj, der er i stand til at løse de problemer, der plager videnskab, uddannelse, teknologi og - for det meste, hvis vi er ærlige - forretninger. Men i en nylig offentliggjort papir i Australsk socialt arbejde akademikere advarer om, at vi måske er blevet for afhængige af at bruge store data som midler til at helbrede sociale sygdomme.

Mens store data har givet nyt indblik i levering af sociale ydelser, forsker University of Queensland forskerne Philip Gillingham og Timothy Graham, at de, der bruger store data - som regeringer - ikke er kritiske og forsigtige med oplysningerne. Den massive skala af de problemer, som store data anvendes på, betyder, at subjektiv vurdering, fejl og upassende svar kan skabe tragiske resultater.

"Du kan matche dataene fra hjemløse og sige et stort antal er alkoholikere, så de kan målrettes med alkoholrehabilitering," sagde Gillingham i en pressemeddelelse. "Men hvad der forårsagede deres situation er aldrig afdækket. Vi skal sikre, at vi ikke spilder ressourcer og fornærmer og stigmatiserer grupper af mennesker."

Gillingham bruger New Zealand som et eksempel, hvor embedsmænd tidligere havde overvejet at bruge store data til at forudsige sandsynligheden for, at nogen ville være et barn misbrugere. Huller i dataene, muligheden for fejlbedømmelse og erkendelsen af, at store data ikke rent faktisk gav meget mere indsigt, aflede denne plan, men hvis det havde Fortsat kunne resultaterne have været katastrofale.

Brug af store data er også virkelig, virkelig dyrt.

"Eksisterende værktøjer fortæller os allerede de mest sandsynlige gerningsmænd uden at bruge millioner af dollars," siger Gillingham. "Den fænomenale pris - og om pengene kunne bruges bedre til tjenester - er noget, der ofte overses."

Mens Gillingham og Graham deler perspektivet om, at kontanter skal bruges på de mennesker, der i øjeblikket har brug for det mest, er der stigende investeringer på store data som en forebyggende foranstaltning. Institutioner som Harvard og University of Chicago har afdelinger og initiativer designet til at uddanne unge datavidenskabere til at bruge store data til at løse de problemer, der har betydning for sundhed, energi, offentlig sikkerhed og international udvikling. For eksempel forsøger forskere inden for Harvards Engineering Social Systems-program at bruge store data taget fra markedspriser, tørkefrekvens og regionale produktionshastigheder for at forudsige, hvornår landlige ugandere kan opleve en fødevarekrise.

Det mest kendte eksempel på stor dataanvendelse er NSAs indsamling af information til overvågningsformål. Men regeringen indarbejder også stor dataanalyse i sin nationale uddannelsesplan og dens gennemførelse af den økonomiske omsorgslov.

Den mest genkendelige brug af store data til den daglige person er dog sandsynligvis reklame - hver gang du logger på Facebook, bliver du bombarderet med målrettet reklame, som virksomheder dyrket gennem budindsamling. Også dette, ifølge Gillingham, er et problem, der resulterer i spildte dollars. I et mere personligt eksempel på affald relayerer Gillingham, hvordan han udviser karakteristika, der kunne være forbundet med folk der kan lide golf, så han bliver "konstant bombarderet" med post og online reklame for golfforsyninger. Men i virkeligheden er den egentlige sandhed, at jeg hader golf, siger han. Prediktiv modellering her førte kun til penge, der lige så godt kunne blive kastet i affaldet.