Der er guld i big data, men der er ikke nok guldgravere

Løftet om big data har været i horisonten på det samfundsvidenskabelige område i årevis, men indtil videre har ingen været i stand til at indfri dette løfte. I sin tiltrædelsesforelæsning den 22. marts, Professor og forskningsmetodolog Bernard Veldkamp forklarer hvorfor og tilbyder løsninger. Hans hovedpointe:Vi er nødt til at finde forskellige måder at håndtere denne type data på. "Hvorfor-spørgsmålet bør erstattes af mønsterfortolkning."

Der er i øjeblikket en revolution i gang med hensyn til mængden af ​​data. På grund af internettets fremkomst, sociale medier, mobiltelefoner og alle slags sensorer, mængden af ​​data stiger med så meget som fyrre procent årligt. For samfundsforskere, der beskæftiger sig med individers og gruppers adfærd, disse enorme mængder data kan være en guldgrube. Imidlertid, selvom løftet om big data har været i horisonten for det samfundsvidenskabelige område i mange år, analysen har ikke givet de resultater, nogen forventede. Følgelig, entusiasme bliver langsomt til skepsis. I mellemtiden, dataloger, der udvikler metoder til at analysere dataene, er på vej med varerne. En vigtig ulempe, imidlertid, er det dataloger, på grund af deres baggrund, ikke er i stand til at tage tilstrækkeligt hensyn til konteksten og den information, de studerer. Som resultat, nytten af ​​deres resultater er begrænset.

At lukke hullet

Ifølge professor Veldkamp, det er tid til et paradigmeskifte. Som en af ​​hovedårsagerne til, at samfundsforskere tabte det første slag, han nævner, at de alt for længe har forsøgt at behandle og analysere data ved hjælp af traditionelle metoder. For traditionelle metoder, mængden af ​​data er simpelthen for stor. Desuden - og måske endnu vigtigere - den type data, der er involveret, er helt anderledes sammenlignet med de data, der tidligere var tilgængelige. Fordi dataene – i modsætning til data fra traditionelle prøver, observationer eller spørgeskemaer - er ikke blevet specifikt indsamlet til videnskabelig analyse, oprindelse og kvalitet er ikke altid klar. Eller, som Veldkamp ganske enkelt udtrykker det:"Der er meget hvid støj i det." Derfor mener han, at det er meget vigtigt at vælge en anden tilgang. Forskningsmetodikområdet, Veldkamps mark, er ideel til at lukke kløften mellem big data og det samfundsvidenskabelige område. "Dataene er guld værd, men der er i øjeblikket ikke nok kvalificerede guldgravere til jobbet."

Mønstre

Professor Veldkamp mener, at det faktum, at oprindelsen af ​​data nogle gange er ukendt, og at der kan være meget hvid støj, ikke nødvendigvis behøver at være et problem. men det er noget, du skal tage med i din analyse. Big data, netop på grund af den store mængde, giver mulighed for statistisk at korrigere usikkerheder. Ud over, Professor Veldkamp mener, at det er vigtigt at "modellere i den hvide støj". Det betyder, at du skal være mere forsigtig med antagelser, og at eventuelle konklusioner, du drager, skal være mindre faste. Professor Veldkamp:"Af denne grund, det bliver vigtigere at fortolke sammenhænge end at se på kausalitet. Eller, for at sige det mere enkelt, mønsterfortolkning bør erstatte hvorfor-spørgsmålet."