미국 학자 "빅 데이터" 이론 질문

에디터: 2012 끝의는 "빅 데이터 시대: 생활, 일 및 생각의 큰 변화"의 예측, 주요도 서의 순위에서 아직도 사는 세계적인 뜨거운 논쟁으로 인 한 새로운 개념으로 저자 빅터 Maire Schoenberg 라고도 "빅 데이터 시대 예언자." 여론, 인간의 사고 사례, 인간의 인지와 세계와의 커뮤니케이션의 년의 수천의 "큰 데이터" 전복 넣어 앞으로 새로운 도전. 동시에, "빅 데이터" 이론 논쟁에 의해 발생 하 고 또한 스트림 질문 때문에...

미국에서 가장 권위 있는 학술 저널의 두 또한 큰 데이터 항목에 집중 했다: "큰 데이터의 상승", 외교 통상 부의 5/6 저널에 표지 기사 큰 데이터 사람들이 생각 하 고 세상을 보고 방법을 변경 됩니다 주장. 웹 사이트에 외교 정책 잡지 출판의 마이크로소프트 연구, MIT 시민 미디어 센터 객원 교수 케이트 Claufford의 기사 리드 연구원 "대용량 데이터에 재검토," 심문 하는 큰 데이터 이론의 5 개 분야에서.

큰 데이터 변화를 제공

"큰 데이터의 상승"의 저자 케네스 Couqueil와 빅터 Maire Schoenberg, 최근 뜨거운 토론 논문의 저자는 "빅 데이터 시대: 생활, 일 및 생각에 큰 변화". 문서에서 Couqueil 및 Schoenberg 긍정 위대한 사회를 큰 데이터의 변경, 호출된 데이터 뿐만 아니라 사람들의 생활 그리고 일, 변경 됩니다 하지만 변화는 인간의 방법 또한 이해할 것 이다 세계를 생각 하 고.

두 사람이, 기술 환경 변화, 한편으로, 세계 "데이터 폭발" 현상, 다른 한편으로, 인간의 처리 데이터의 능력은 크게 향상 된 것을 믿습니다. 결과적으로, 거기 사람들이 데이터를 처리 하는 방식에서으로 3 변화 되었습니다: 첫째, 사람들이 처리 하는 데이터는 샘플 데이터에서 전체 데이터를 변환 됩니다; 그리고 둘째, 데이터의 전체 샘플 이므로 사람들 혼합 데이터 정확도의 추구를 포기 하는 대용량 데이터의 처리를 통해 3, 인간 원인, 대신 상호에 초점에 대 한 욕망. 이 모든 인류의 안녕, 항상 세계의 뒤에 근본 원인을 이해 하려고 하 고 단지 현상 사이의 링크를 명확히 하 고 문제를 해결 하기 위해 해당 정보를 사용 하 여 쪽으로 이동의 태도를 나타냅니다.

큰 데이터의 의학 및 소비재 분야에서 큰 데이터 응용 프로그램의 예를 나열합니다. 하지만 저자는 또한 큰 데이터의 영향은 절대로 사업, 제한 되 고 정부 운영 방식 및 정치의 자연 뿌리깊은 바꿀 것 이라고 주장 한다. "사람들 효과적으로 큰 숫자를 사용할 수 있는 것 이다 경제 성장 촉진, 공공 서비스를 제공 또는 전쟁을 싸우는 다른 거 대 한 이점이," 그들은 썼다. 그러나, 저자 승인 있기 때문에 데이터를 가져올 하 고 정보를 사용 하 여이 수준에서 쉽게 공공 서비스에서 큰 데이터 응용 프로그램의 더 많은 성공 사례 도시 수준에 나타납니다.

5 질문을 개진 하는 학자

크로포드의 문서 주장 큰 데이터는 현재 용어입니다, 하지만 그것은 여부 사람들 막대 한 양의 인간 행동의 법칙을 공개 하는 데이터에 의존 하 고 있습니다. 그녀는 5 개 분야에서 큰 데이터 이론 심문.

첫째, 편견 및 대용량 데이터에서 맹점입니다. 큰 데이터의 옹호자는 "충분 한 데이터를 숫자 말할 수 있는 자신에 대 한" 말. 하지만 크로포드 믿고 인물 그들 자신을 위해 말할 수 없다. 그들의 크기에 관계 없이 데이터 집합은 궁극적으로 인간의 디자인의 제품 하 고 큰 데이터 도구 사람들 소원 왜곡과 잘못 된 고정관념에서 무료 할. 많은 인간이 살고 있는 사회적 세계를 반영 하려고 할 때 이러한 요소를 인식 하는 것 이다 특히 중요 하다. 큰 데이터에 존재 하는 편견 및 맹점 그리고 큰 데이터에서 결론-의견 보다 더 더 객관적.

두 번째, 큰 데이터 만들 수 있습니다 도시 더 지능적이 고 효율적인 어느 정도 하지만 효과 데이터와 시 당국에 의해 그 한계의 지식에 따라 달라 집니다. 크로포드, 큰 데이터를 말한다 "큰 데이터 만들 것입니다 우리의 도시 영리 하 고 더 효율적으로," 어느 정도 옹호. 다른 한편으로, 데이터를 생성 또는 수집, 평등 그리고 "신호 문제" 큰 데이터 집합에서 즉, 어떤 사람과 사회 무시 또는 충분히 표현 하지. 따라서, 큰 데이터를 사용 시 관리 데이터와 그 한계에 잘 알고가 있어야 합니다.

셋째, 큰 데이터 그룹에 기초한 차별 될 수 있습니다. 큰 데이터 옹호 주장는 "빅 데이터 차별 하지 않습니다 다른 사회 집단에 대 한" 원시 데이터의 분석은 큰 규모로 실시 경내에 따라서 그룹 기반 피하 차별. 하지만 크로포드 믿는 경우가 아니에요. 큰 데이터 그룹의 행동의 다양 한 패턴에 대 한 주장을 할 수 있기 때문에 그들의 사용의 주요 목적은 다른 그룹으로 다른 개인을 분류 하는, 큰 데이터만 그룹 차별 방지 하지 않습니다 하지만 또한이 추세를 악화 수 있습니다.

개인 정보 보호의 공개 큰 데이터의 응용 프로그램에서 중요 한 문제 이다. 크로포드는 큰 데이터 옹호 "빅 데이터는 익명, 그것은 우리의 개인 정보 보호를 위반 하지 않습니다 그래서" 하는 것은 실수 라고 주장 한다. 많은 큰 데이터 공급자 데이터의 개별 id를 제거 하려고 하면, 비록 정체성 재확인 되 고의 위험이 여전히 높습니다. 공용 데이터 세트의 많은 수의 사용에서 추정 될 수 있는 정보의 양을 감안할 때, "성장 우려" 된다 개인 정보를 공개.

큰 데이터 과학 연구를 위한 새로운 방법을 제공 하지만 큰 데이터는 "과학의 미래" 주장 하지는. 주파수와, 뭔가의 관련성 연구 방법 큰 데이터의 수만 하지만 그것은 생산 하지 않는 원인, 크로포드 말했다. 큰 데이터 전략을 결합 하 여 작은 데이터 연구와 과학 연구의 더 나은 방법은 수 있습니다.

Couqueil와 쇤베르크 또한 큰 데이터 이론에 내재 된 결함의 일부를 인식 한다. 기사 "빅 데이터의 상승"의 끝에, 저자 말하지만 큰 데이터는 리소스 및 도구 알리는, 해석 하지; 그것, 이해를 증진 하기 위한 것입니다 오해 키도는 사람들이 그것을 마스터 했다. 그들은 사람들의 힘 뿐만 아니라 그것의 한계를 평가 하는 방식으로 큰 데이터를 동의 해야 합니다 믿습니다.

(루 바오)

(책임 편집기: 유산의 좋은)