빅 데이터 시대 정말 아직 오지 않았습니다.

리드: 빅 데이터 시대에 우리는 그냥 "왜"를 몰라도 "무엇"을 알아야 할. 하지만 큰 데이터 정말 과학에 큰 차이 만들지 않습니다? 있을 마법은? 아니면 그냥 환상 과잉 반응에 의해 초래? 저자는 빅 데이터 시대는 정말 오지 당신에 게.

현재 큰 데이터의 업적을 고려 하지 않고 것입니다 큰 데이터 혁명 과학? 그것은 더 나은 세계를 구축 하는 데 도움이 됩니다?

우리가이 질문에 대답 하기 전에 우리가 약간 시간에 반환 합니다. 최근에, "빛의 근원 추적"에서 초대 되었다 (어떻게 빛 가져옵니다) 문화 및 예술 축제에는 타운의 헤이-에-와, 영국. 문화 축제의 주최자 나 아름 다운 Dabinton 매너 (그레이트 브램 톤 하우스)에 정착 하였습니다. 거기, 다른 초대 스피커 물리학자 조지 엘리스 등 다른 문화 축제에서 만난 카를로 Rovelli, 카를로스 Frenk, 타 라가 위, 루 퍼 트 혹 부리 오리, 정신과 데이비드 Nutt, 생물학자 기자 콜린 Tudg) 뿐만 아니라 데이비드 말론과 외. (가능한 한 빨리 엘리스와 혹 부리 오리와 통신 하도록 하겠습니다.) )

어느 날 오후, 난 기자 케네스 Cukier, 큰 데이터와 안젤라 Saini 사회학자로 리 테일러는 열려 있는 논쟁에 참여를 했다. 문화 축제에 대 한 안내 책자는이 논쟁에 대 한 사건을 했다: "시대에 우리가 별의 크기에 대 한 데이터를 수집 하는 때, 것입니다 바꿉니다 간결한 이론 복잡 한 실제 데이터 모델? 큰 데이터의 끝을 의미 합니까?" 이러한 질문은 이코노미 스 트 이코노미 스 트 데이터 편집기 Cukier와 빅토르 메이어-schonberger, 옥스포드 대학, 그들의 2013 베스트 셀러, 큰 데이터 게시에서 인터넷 거 버 넌 스의 교수에 의해 발표 됐다: 인간의 삶에 변화 작업 및 생각의 혁명입니다.

그들은 서에 따라 기사에 썼다: "현재, 거기는 우리 주변의 데이터 보급의 이전 질량 보다 훨씬 더, 큰 데이터는 노출의이 현실적인 조건에 의해 함께 그리고 예기치 않은 사용을 많이 주어 왔다." 네트워크를 쉽게 수집 하 고 데이터를 공유할 수, 비록 큰 데이터 인터넷 동의어가 아니다. 인터넷에 비해, 큰 데이터 콘텐츠에 초점 이상의 일반의 통신 및 통신. 큰 데이터의 아이디어는 데이터의 양을 분석 하 여 우리는 많은 적은 양의 데이터에 의존 하 여 이해는 것 들을 이해할 수 있다. "

Cukier와 메이어 schonberger의 가장 흥미로운 뷰는 큰 데이터 우리가 그들을 이해 하지 않고 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 큰 데이터를 그들은 쓰기, 상호 "인과 관계"에서 연구자의 관심의 초점이 이동 합니다. 크리스 앤더슨, 전 유선 잡지 편집자에서 그의 2008 기사, "이론의 끝", 즉, "이 나타냅니다 단순히 이벤트의 상호 이해를 세계의 작동 원리의 근본 원인을 이해 하는 것을 시도에서 생각의 방법으로 변경 하는 비슷한 발언을 했다 다음 문제를 해결 하기 위해이 연결을 사용 합니다. "

큰 데이터는 디지털 기술, 의미 하는 경우 나 큰 데이터 사랑. 디지털 기술 방법 기자 변경 되었습니다 그리고 과학자 수집 하 고 분석 하 고, 정보를 유포. 예를 들어 cukier 정보에 대 한 Google 검색, 하지도, 그리고 즉시 그, 심지어 미치코 Kakutani, 뉴욕 타임즈에서 기발한 해설자의 다른 독자 들의 리뷰를 찾을 하는 컴퓨터를 사용할 수 나.

그 뿐만 아니라, Cukier는 또한 과학자도 마찬가지입니다 데이터 간의 상관 관계를 파기 하는 것 만으로 결론을 많이 얻을 수 있습니다 믿고 있다. 예를 들어 세기 반 전에, 역학 연구 흡연과 암 사이 강한 상관 관계를 보였다. 하지만 지금까지, 우리 여전히 흡연 암 유발 어떻게 정확 하 게 이해할 수 없다. 그러나,이 상호 관계의 발견 지난 몇 년간 다른 금연 캠페인을 촉발 했다. 이러한 움직임은 우리가 탐지 및 치료 (최근 기사에서 지적한)로 만든 모든 진보 보다 암 발생률 감소에 더 효과적 분쟁이 있다.

동시에 Cukier의 다른 보기 이론 문제의 솔루션을 방해할 수 있습니다 동의 합니다. 있습니다, 예를 들어 유죄가 입증 된 살인자는 다른 범죄를 저지 하는 여부와 갈고리는 판사. 정신과 또는 다른 소위 심리학자 좋아하는 심리 학교 이론에 근거한 예측을 상담 수 있습니다. 하지만 보험료 계산의 보험 회사의 메서드 사용 하 여 당신의 살인자에 유사한 배경 가진 범죄의 상 습성 속도 볼 뿐만 아니라 수도 있습니다.

그러나 여러 가지 이유로,, 아직도 큰 데이터에 대 한 Cukier 및 다른 후원자의 열정으로 반대이 고 나도 지 루 해요. 첫째로 모두의 그들의 수사학 생각나 그것의 후임, 연구원의 "복잡성 이론"에 혼란의과 대. 카오스와 복잡성, 나 두 함께 넣어 내 1996 년 책, "과학의 끝", "하이브리드" 새로운 명사를 만드는 두 지역 빠른 컴퓨팅 및 더 정교한 소프트웨어를 사용 하 여 약속 그리고 과학자 reductionism의 전통적인 방법에 의해 제한 된 문제를 분석할 수 있습니다. 일부 하이브리드 과학자 들은 복잡 한의 "자가 구성" 시스템을 설명 하는 새로운 이론 집합이 현상-심지어는 "역 엔트로피" 힘을 발견할 수 있을 싶어요.

그러나, 이러한 발견은 결코 장소, 그리고 Cukier 및 Schonberger 구상 발생 하지 않은 실제 진행 했다. 받아 유전학, 인간 게놈 프로젝트는 컴퓨터 기술 및 다른 기술 발전 덕분에 2003 년에 계획 앞서 서 완료 되었다. 추출 하 고 인간 및 다른 유기 체에서 유전자 데이터 분석 이후 감소 되어 있다.

하지만 그것은 실망이 진행 많은 의학 진도 제작 하지 않았습니다. 작성 당시, 미국 유전자 치료의 시장에 대 한 승인 하 고 유럽 하나만 전달 합니다. 복잡 한 행동 특성과 장애 배포할 특정 유전자를 찾기 위해 노력 보람, 그리고 암에 더 성공 적이 있다.

유전학, 같이 신경은 데이터에 익사. 스캐너 및 다른 도구는 더 강력한 되는, 동안 신경 아직도 정확 하 게는 뇌, 생각 하는 이유 또는 왜 마음은 종종 문제를 설명할 수 없습니다. 토마스 뉴, 정신 건강 (국립 정신 건강 연구소)의 미국 연구소의 디렉터는 최근 우리가 우리의 정 및 정신 분열 증, 불경기 및 다른 정신 장애에 대 한 진단 방법을 재고 철저 하 게 해야 제안 했다. 이러한 질병의 우리의 처리에는 원시적이 고 무서운 남아 있다.

2008 년의 경제 붕괴는 실제로 큰 데이터를 테스트 하는 기회를 제공 한다. 월스트리트 은행 가장 정교한 소프트웨어 및 돈을 살 수 있는, 가장 큰 데이터베이스, 빠른 컴퓨팅 하지만 많은 그 해의 경제 붕괴를 기대 하지 않습니다. 지금까지, 연습 좋은 큰 데이터 수 있도록 경제와 다른 사회 과학 진정한 과학 (정확 하 고 예측 가능한) 남아 환상 희망을 증명 했다.

나는 희망 하 고 굳게 믿고 그 진보적인 정보 기술, 1 일 미래에 진정한 혁명을 가져올 것 의료, 사회 과학 및 다른 분야. 하지만 그 날 도착 하기 전에 우리는 장 님과 대 광고와 큰 데이터에 대 한 과도 한 홍보 억제.