Video: Kate Crawford no Microsoft vietnē Big Data Vs. Dati ar dziļumu

Autors: Judy Howell
Radīšanas Datums: 2 Jūlijs 2021
Atjaunināšanas Datums: 13 Maijs 2024
Anonim
Video: Kate Crawford no Microsoft vietnē Big Data Vs. Dati ar dziļumu - Tehnoloģija
Video: Kate Crawford no Microsoft vietnē Big Data Vs. Dati ar dziļumu - Tehnoloģija


Izņemšana:

Galvenā Microsoft Research pētniece Kate Crawford secina, ka, lai arī lieli dati ir nepieciešami daudzām biznesa lietojumprogrammām, daudzu rezultātu interpretēšanai ir vairāk nekā viens veids.

Aizraujošā Microsoft Research galvenā pētnieces Keitas Kraufordas prezentācija 2013. gada Strata konferencē tuvāk aplūko lielos datus un to, ko tas nozīmē, izpētot dažus aspektus, ko Kravforda dēvē par “algoritmiskajām ilūzijām”, un liela mēroga datu risinājumu ierobežojumus kuras tiek izmantotas daudzās biznesa pasaules daļās.

Izmantojot fundamentālu analoģiju optiskajai ilūzijai, kurā iesaistīts vērpjošs kaķis, Hjūfords secina, ka, lai arī lieli dati ir nepieciešami daudzām biznesa lietojumprogrammām, ir vairāk nekā viens veids, kā interpretēt daudzus datu kopu rezultātus, kas cilvēku lēmumu pieņēmējiem var šķist objektīvi. .

"Lietas var redzēt savādāk," sacīja Kraukforda, atsaucoties uz rakstu, kurā viņa un līdzautors Deivids Boids pārdomā dažus galvenos lielo datu izmantošanas principus, tostarp to, ko Kravforda sauc par "mitoloģiju", vai pārliecību, ka lielie dati rada absolūtu patiesību un objektīvisms projektam. Viņa sacīja, ka vadītāji bieži tieši saista lielos datus ar objektīvu no putna lidojuma, vienlaikus ignorējot trīs nosauktos trīs ierobežojumus vai apsvērumus, kas var ietekmēt šo objektivitāti galvenajos veidos: aizspriedumi, signāls un mērogs.

Sākot ar aizspriedumiem, Kraukfords izmanto plūdu piemērus Austrālijā un ASV, lai parādītu, ka lielie dati ne vienmēr sakrīt ar realitāti uz ielas. Viņa saista otro principu, signālu, tālāk parādot, kā datu kopas var atspoguļot slēptās aktualitātes, kas var ļoti sagrozīt rezultātus. Kā vienu no piemēriem Krorfords minēja dažāda veida pasaules kartes, kas ir izstrādātas, cenšoties parādīt objektīvu priekšstatu par kontinentu un nāciju relatīvo lielumu.

"Kartes nav neitrālas," sacīja Kravfords. "Mēs veicam izvēli katru reizi, kad nolemjam pārstāvēt savus datus."

Lai sīkāk ilustrētu šo principu, Hjūfords izmanto tādas lietotnes piemēru, kas pilsētas amatpersonām ziņo par bedrēm Bostonā, liekot domāt, ka šāda veida lietotnes, kas darbojas viedtālruņos un mobilajās ierīcēs, var novest pie tā, ka vispārējie pārskati izskatās pēc skaitīšanas kartēm, kas norāda relatīvo vecumu un ienākumi pilsētā vai pašvaldībā.

"Mēs riskējam vēl vairāk iesakņoties noteikta veida sociālajai nevienlīdzībai," sacīja Krawfords, norādot uz tiem, kuri tehnoloģiju izmantošanas atšķirību dēļ var tikt atstāti no dotās lielās datu kopas.

"Kas notiek, ja jūs dzīvojat lielu datu kopu ēnā?" viņa teica.

Turklāt Kravforda runā arī par pētījumiem, kas veikti pirms daudziem gadiem un kuros tika apšaubīts, vai augsta līmeņa informācija vienmēr atspoguļo detalizētākus datus un vai “objektīvā panorāma” vienmēr darbojas kā precīzāks attēlojums nekā dati mazākā mērogā. Krofords arī lūdz klausītājus domāt ne tikai par lielajiem datiem, bet arī par "datiem ar dziļumu". Ar to viņa domā datus, kas patiesi virza lasītājus objektīvās realitātes virzienā, nevis sīki izturas pret detaļām ar globālāku pieeju, kas, lai arī vieglāk izprotama, tomēr var atstāt ārpus tā, kas patiesībā pastāv, galvenos elementus.