2013 Strata Conference에서 Microsoft Research의 수석 연구원 인 Kate Crawford의 흥미로운 프레젠테이션은 빅 데이터와 그 의미를 자세히 살펴보고 Crawford가 "알고리즘 환상"이라고 부르는 것의 일부와 대규모 데이터 솔루션의 한계를 탐구합니다. 비즈니스 세계의 많은 부분에서 수용되고 있습니다.
Crawford는 회전하는 고양이와 관련된 착시 현상에 대한 기본적인 비유를 사용하여 많은 비즈니스 응용 프로그램에 빅 데이터가 필수적이지만 인간 의사 결정자에게 객관적으로 보일 수있는 많은 데이터 세트 결과를 해석 할 수있는 여러 가지 방법이 있다고 주장합니다. .
크로포드는 자신과 공동 저자 인 데이비드 보이드 (David Boyd)가 크로포드 (Crawford)가 "신화"라고 부르는 것을 포함하여 빅 데이터 사용의 주요 원칙이나 빅 데이터가 절대적 진실을 가져온다는 신념을 반영하는 논문을 인용하면서 "사물은 다르게 보일 수있다"고 말했다. 프로젝트에 대한 객관주의. 그녀는 지도자들이 종종 빅 데이터를 객관적인 조감도와 직접 연관시키는 한편, 이 객관성에 영향을 줄 수있는 세 가지 기본 제한 또는 고려 사항 (편향, 신호 및 스케일)을 무시하면서 종종 객관적인 조감도와 직접 연관시킵니다.
Crawford는 편견으로 시작하여 호주와 미국의 홍수 사례를 사용하여 빅 데이터가 항상 실제 거리와 일치하지는 않음을 보여줍니다. 그녀는 두 번째 원칙 인 신호에 연결하여 데이터 세트가 결과를 크게 왜곡시킬 수있는 숨겨진 사실을 반영하는 방법을 추가로 보여줍니다. 일례로 Crawford는 대륙과 국가의 상대적인 크기를 객관적으로 보여주기 위해 개발 된 여러 종류의 세계지도를 인용했습니다.
크로포드는 "지도는 중립적이지 않다"고 말했다. "데이터를 나타내기로 결정할 때마다 선택을하고 있습니다."
Crawford는이 원칙을 더 설명하기 위해 보스턴의 구덩이를시 공무원에게보고하는 응용 프로그램의 예를 사용합니다. 이는 스마트 폰 및 모바일 장치에서 작동하는 이러한 종류의 앱이 결국 전체 보고서를 상대적 연령을 나타내는 인구 조사 맵처럼 보이게 만들 수 있다고 제안합니다. 도시 또는 지방 자치 단체의 수입.
크로포드는“우리는 특정 종류의 사회적 불평등을 더욱 위험에 빠뜨릴 위험이있다”고 말했다. 기술 사용의 차이로 인해 주어진 빅 데이터 세트에서 제외 될 수있는 사람들을 지적했다.
"빅 데이터 세트의 그림자에 살면 어떻게됩니까?" 그녀가 말했다.
또한 Crawford는 수년 전의 높은 수준의 정보가 항상 더 세분화 된 데이터를 나타내는 지 여부와 "객관적인 파노라마"가 더 작은 규모의 데이터보다 더 정확한 표현으로 작동하는지에 대한 질문에 대해 이야기합니다. 크로포드는 또한 청중들에게 빅 데이터뿐만 아니라 "깊이가있는 데이터"에 대해 생각하라고 요구합니다. 이를 통해, 그녀는 이해하기 쉽지만 실제로 존재하는 것의 핵심 요소를 생략 할 수있는보다 포괄적 인 접근 방식으로 세부 사항에 대한 글을 쓰지 않고 독자가 객관적인 현실을 향하도록 진심으로 안내하는 데이터를 의미합니다.
