Galvenie secinājumi: lielo datu ietekme 2020. gadā

Respondenti & rsquo; domas

Spriedzes pāris par lielo datu nākotni

Viena no lielajām lielo datu kā interesējošās tēmas, ar lielu potenciālu, svētīšanas pazīmēm parādījās šī gada martā, kad Nacionālais zinātnes fonds un Nacionālie veselības institūti apvienoja spēkus & ldquo;, lai izstrādātu jaunas metodes zināšanu iegūšanai no datiem; izveidot jaunu infrastruktūru, lai pārvaldītu, kopētu un apkalpotu datus kopienām; un veidot jaunas pieejas saistītajai izglītībai un apmācībai, & rdquo; NSF direktore Subra Sureša paziņoja vēstulē inženieru, datoru un informācijas zinātņu pētniekiem.6Viņš teica, ka programmas mērķis ir attīstīt galvenos zinātniskos un tehnoloģiskos līdzekļus informācijas pārvaldībai, analīzei, vizualizēšanai un iegūšanai no lielām, daudzveidīgām, izplatītām un neviendabīgām datu kopām, lai paātrinātu progresu zinātnes un inženierzinātņu jomā. & Rdquo;

Pūles diez vai varēja sākties pietiekami ātri. Daudzi ir satraukti par lielo datu analīzes perspektīvām. Riks Smolans, “Dienas dzīvē” veidotājs & rdquo; fotogrāfiju sērija ir projekta vidū, kuru viņš dēvē par “Lielo datu cilvēka seju”, & rdquo; dokumentējot datu vākšanu un izmantošanu. Viņš saka, ka lielajiem datiem ir potenciāls kļūt par 'cilvēces' informācijas paneli, 'rdquo; inteliģents rīks, kas var palīdzēt apkarot nabadzību, noziedzību un piesārņojumu.7

Tomēr joprojām nav skaidrības par to, cik efektīva tā būs. Viens no piemēriem ir nesen veiktais galveno korporāciju mārketinga vadītāju pētījums: 75% aptaujāto respondentu teica, ka ticēja, ka datu piesaistīšana palīdzēs viņu uzņēmumiem ievērojami uzlabot viņu biznesu, tomēr vairāk nekā puse teica, ka viņiem šobrīd trūkst instrumentu patiesās klientu ieskatiem no datus, kas iegūti, izmantojot digitālos un bezsaistes centienus.8Aptaujā 58% respondentu teica, ka viņiem trūkst prasmju un tehnoloģiju, lai veiktu mārketinga datu analīzi, un vairāk nekā 70% teica, ka nespēj piesaistīt klientu datu vērtību.

Ikdienā jau ir pierādījumi par lielo datu izmantošanu:

  • Katru reizi, kad Google piedāvā pareizrakstības izmaiņas meklēšanas vaicājumā, tas notiek tāpēc, ka iepriekšējos vaicājumos par to pašu tēmu tika izmantotas dažādas pareizrakstības, kuras tika atzītas par noderīgākām. Uzņēmuma triljonu meklēšanas vaicājumu analīze dod šos pareizrakstības maiņas ieteikumus.9Google ekonomists Hals Varians ir runājis par firmas spēju pamanīt meklēšanas vaicājumu tendences, kas ļauj prognozēt ekonomikas un sabiedrības veselības tendences.
  • Katru reizi, kad kāds saņem zvanu no kredītkartes / debetkartes uzņēmuma par & ldquo; neparastu darbību & rdquo; uz viņu kartēm zvans tiek saņemts, jo uzņēmumi veic vairākus miljardus darījumu, meklējot patērētāju uzvedības anomālijas, kas potenciāli saistītas ar krāpšanu vai identitātes zādzību.10
  • Aprīlī Forbes iepazinās ar lielo datu darbību piemēriem labi pazīstamos uzņēmumos:vienpadsmitPiemēram, & ldquo; Netflix uzņem visus savus klientus & rsquo; skatīšanās paradumus un filmu vērtējumus un palaiž tos caur sarežģītu algoritmu, lai izveidotu katram abonentam pielāgotu pieczvaigžņu ieteikumu sistēmu. Amazon.com arī to paveic. Tiešsaistes iepazīšanās vietne OKCupid rada vienmērīgu, bieži vien jautru ieskatu mūsdienu romantikā, izsijājot savus lietotāju profilus, meklējot korelācijas. IPhone lietotne ar nosaukumu Ness izmanto jūsu sociālo tīklu un preferences, lai ģenerētu personalizētu restorānu meklētājprogrammu. & Rdquo;
  • & Ldquo; Mērķa Snafu & rdquo; ieguva lielu uzmanību O & rsquo; Reilly Strata konferencē par lielajiem datiem pagājušajā pavasarī. Kā Patriks Takers blogoja no pasaules nākotnes biedrības konferences:Ņujorkas Laiksfebruārī ziņoja, ka mazumtirgotājs Target izmantoja klientu datus un prognozēšanas analīzi, lai noskaidrotu, ka viens no viņu klientiem bija stāvoklī, unvēl ievērojamāk,kādā trimestrī viņa bija. Viņi viņai nosūtīja pa e-pastu reklāmas materiālu, un meitenes tēvs, pamatojoties uz kuponiem, kurus viņa sāka saņemt no liela kastīšu mazumtirgotāja, atklāja, ka viņa meita ir stāvoklī, un tas, bez šaubām, izraisīja neērtu sarunu. & rdquo;12

Šī pieaugošā koncentrēšanās uz lielajiem datiem mudināja mūs izvirzīt divus scenārijus, kas rosināja ekspertu viedokli par to, kā viss varētu attīstīties līdz 2020. gadam.

Pēc tam, kad viņiem tika lūgts izvēlēties vienu no diviem 2020. gada scenārijiem, kas izklāstīti šajā aptaujas jautājumā, respondentiem tika uzdots jautājums: 'Kāda būs lielo datu ietekme 2020. gadā? Kādi ir pozitīvie, negatīvie un pelēkie nokrāsas paredzamajā nākotnē? Kā tiks izmantota pasaules lielo datu izmaiņu analīze, kā mainīsies biznesa lēmumu pieņemšanas veids, kā mainīsies cilvēku izpratne? & Rdquo;

Vairāki aptaujas dalībnieki apšaubīja valodu, kuru izmantoja, lai aprakstītu pozitīvo rezultātu scenāriju. & ldquo; Masveida datu apjoma un pieejamības pieaugums noteikti uzlabos analītisko un prognozēšanas rīku iespējas, taču nenotiks kaut kāda būtiska pāreja uz labāk saprotamiem rezultātiem, & rdquo; rakstīja anonīms respondents. & ldquo; Ja ir vairāk datu, tas nemaina faktu, ka ir pārāk daudz savstarpēji darbojošos mainīgo, lai daudzām lietām būtu iespējama jēgpilna prognozēšana, piemēram, laikapstākļi. Ciktāl cilvēki saka, ka noteiktas lietas ir paredzamākas nekā agrāk, viņi vai nu melo, vai izmanto maģisku domāšanu. & Rdquo;



Cits raksta: 'Lielo datu sektora ietvaros man ir tikai nelielas cerības uz tā pozitīvo ietekmi. Ir ļoti maz pierādījumu tam, ka arvien vairāk tiek izmantota uz pierādījumiem balstīta lēmumu pieņemšana. & Rsquo; & rdquo; Tomēr cits anonīms respondents tam nepiekrita, sakot: 'Kad digitālajā laikmetā ienāks vairāk cilvēku, būs vairāk prātu, kas strādā, lai uzlabotu cilvēku saziņu, informācijas kurēšanu un pat notikumu prognozēšanu. Pētot, kā cilvēki mijiedarbojas, pamatojoties uz laiku, dienu, valodas lietojumu, un salīdzinot to ar konkrētiem notikumiem, nebūtu neiespējami teikt, ka varētu būt modeļi nākotnes notikumu identificēšanai. Ja šāds algoritmisko procesu identificēšanas process nenotiks līdz 2020. gadam, tas būs veiksmīgs. & Rdquo;

Citi savas prognozes virzīja uz scenārijiem. Tālāk ir atlase no simtiem rakstveida atbilžu, kuras dalībnieki dalījās, atbildot uz šo jautājumu. Apmēram puse ekspertu aptaujas respondentu izvēlējās palikt anonīmi, neuzticoties par viņu izteiktajām piezīmēm. Tā kā cilvēku zināšanas ir svarīgs viņu līdzdalības sarunā elements, oficiālajā ziņojumā galvenokārt iekļauti to cilvēku komentāri, kuri novērtēja viņu teikto. Pilns ekspertu atbilžu kopums, anonīms un nē, ir atrodams tiešsaistē vietnē http://www.imaginingtheInternet.org. Atlasītie paziņojumi, kas seko šeit, ir sagrupēti zem virsrakstiem, kas norāda dažas galvenās tēmas, kas izriet no vispārējām atbildēm.

Līdz 2020. gadam mums vajadzētu redzēt progresu lielo datu izmantošanā, lai uzlabotu izpratni par sevi un pasauli

Daudzi respondenti bija pārliecināti, ka lielo datu analīze 2020. gadā būs progresējusi līdz līmenim, kad to praktiski un ikdienišķi pielietos cilvēki un organizācijas. dzīvo un sniedz palīdzību.

Braiens Trogdons, uzņēmējs un semantiskā tīmekļa evaņģēlists, sacīja: “Big Data ir jaunā eļļa. Uzņēmumiem, valdībām un organizācijām, kas spēj iegūt šo resursu, būs milzīgas priekšrocības salīdzinājumā ar tām, kuras to nedara. Ar ātrumu, veiklību un jauninājumiem, kas nosaka uzvarētājus un zaudētājus, Big Data ļauj mums pāriet no domāšanas veida “divreiz mērīt, vienreiz samazināt” uz vienu no “ātri izdarīt mazās likmes”. & Rdquo;

Pols Džonss, Ziemeļkarolīnas Universitātes-Kapelhilas klīniskais asociētais profesors, saka, ka tuvākajos gados notiks daudz evolūcijas. & ldquo; Es sagaidu nepareizu izmantošanu un regulējumu, kas reaģēs uz šo nepareizo izmantošanu tuvākajā laikā, & rdquo; viņš uzrakstīja. & ldquo; Līdz 2020. gadam uzvedība un darbības, kas saistītas ar lielajiem datiem, tiks normalizētas un daudz mazāk biedējošas un haotiskas. Atlīdzība, ko var iegūt, izprotot pasauli, izmantojot lielos datus, ir milzīga un spējīga mainīt sabiedrību uz labo pusi. & Rdquo;Ross Raders, Kanādas interneta reģistrācijas iestādes valdes loceklis, piekrita. & ldquo; Tikai līdz 2020. gadam mums būs pietiekami daudz fundamentālas izpratnes, lai sāktu patiesi darīt lielas lietas ar Big Data. Nākamo desmit gadu laikā mēs pieļausim daudz kļūdu, pacietīsim prognozes par & lsquo; Lielo datu nāve & rsquo; un lēnām, bet noteikti, mēs izstrādāsim nepieciešamos rīkus un izpratni, lai lielo datu pieaugumu pārvērstu par pozitīvu pārmaiņu spēku. & rdquo;

Dzintara lieta, Geoloqi izpilddirektors, sagaida pozitīvu progresu. & ldquo; Kad dati nespēj sarunāties savā starpā, laiks un pūles tiek izšķiesti, & rdquo; viņa norādīja. & ldquo; Daudzos gadījumos analīzes izmantošana ir veids, kā izprast ilgtermiņa tendences vai identificēt radušos uzvedību, kas var kļūt par ilgtermiņa problēmām. Tāpat kā jebkurā dabiskā procesā, būs kļūdas un kļūdas, taču tam būs arī lieli ieguvumi, no kuriem viens ir laika un vietas samazināšana, kas nepieciešams, lai veiktu darbu vai saprastu procesu. & Rdquo;

Notiekošā koda attīstība tiek uzskatīta par plusu.Laura Lī Dūlija, tiešsaistes iesaistīšanās arhitekts un Pasaules resursu institūta stratēģis, rakstīja, & ldquo; Pamatojoties uz XML, mēs uzlabosim un ieviesīsim strukturētu valodu marķēšanas metodi datu vākšanai, lai datus varētu vieglāk un vienmērīgāk iekļaut datu kopās. Tas ļautu vairāk laika analīzei, prasot mazāk laika datu formatēšanai un tīrīšanai. Tas arī ļaus pētniekiem ātri reaģēt uz informācijas vajadzībām, nodrošinot datu apkopojumus, kas var palīdzēt ātri pieņemt lēmumus. & Rdquo;

Dons Hausrats, atvaļināta no ASV Informācijas aģentūras, redz pozitīvus. Dominēs lielie dati, & rdquo; viņš uzrakstīja. Vai runa ir par UNIVAC kara stratēģiju izstrādi Bethesdā Vjetnamas kara laikā, līdz BART sistēmas projektēšanai Berkeley, spēļu sistēmas, kurās izmanto sarežģītas datu kopas, labāk palīdz noteikt risinājumus. Faktiski netradicionālās statistikas analīzes izmantošana BART sistēmā veicināja Nobela prēmijas ekonomikā iegūšanu vienam no konsultantiem. Ir absolūti nepatiesi, ka lielie dati mazinās mūsu dzīvi. Mūsdienu statistikas analīzes izmantošana ir tāda, ka niansēti rezultāti ir ne tikai iespējami, bet arī regulāri. & Rdquo;

& ldquo; Plašāka informācija būs izdevīga visdažādākajos veidos, kurus pat šobrīd nevaram saprast, proti, tāpēc, ka mums nav datu, & rdquo; teicaDžons Kapone, ārštata rakstnieks un žurnālists, bijušais MediaPost Communications publikāciju redaktors.

Anonīms respondents teica: “Laiks aptvert kaut ko, kas ir lielāks par mūsu smadzenēm, bet arī izmantot mūsu smadzenes, lai pārvaldītu ievadi un kontrolētu analīzi. Abas puses. Mēs domājam vairāk un kļūstam gudrāki. & Rdquo;

Daži respondenti dalījās entuziasmā par reāllaika datu priekšrocībām.Variantu lieta, Google galvenais ekonomists atzīmēja, ka es esmu liels ticīgais tagadnes apraidei. Gandrīz katram lielam uzņēmumam ir reāllaika datu noliktava, un tam ir savlaicīgāki dati par ekonomiku nekā mūsu valsts aģentūrām. Nākamajā desmitgadē mēs redzēsim publisko / privāto partnerību, kas ļauj valdībai izmantot dažus no šiem privātā sektora datu krājumiem. Tas, iespējams, novedīs pie labāk informētas, aktīvākas fiskālās un monetārās politikas. & Rdquo;

Džina MarantoMaiami Universitātes ekosistēmas zinātnes un politikas līdzdirektors teica: 'Es uzskatu, ka kopā ar Hansu Roslingu, jo vairāk datu mēs analizēsim, jo ​​labāk mums klāsies. Globālās klimata pārmaiņas padarīs mūsuprāt par pienākumu turpināt šo straumēšanas virzienu, lai padarītu mūsu sabiedrību veiklāku un pielāgojamāku gan cilvēku izraisītiem vides notikumiem (piemēram, Deepwater Horizon), gan ekstremāliem laika apstākļiem vai desmitgades mēroga izmaiņām, piemēram, sausumam. Tomēr kopā ar datiem mums ir daudz labāk jāsaprot lēmumu pieņemšana, kas nozīmē paplašināt zināšanas par kognitīvajām aizspriedumiem, par robežu darbu (zinātnieki, pilsoņi un politikas veidotāji strādā kopā, lai izsvērtu iespējas, pamatojoties ne tikai uz empīriskiem pierādījumiem, bet arī arī vērtības). & rdquo;

Tiffany Shlain, filmas režisors un producents & lsquo; Connected & rsquo; un The Webby Awards dibinātājs, rakstīja, & ldquo; Big Data ļauj mums redzēt modeļus, kurus vēl nekad neesam redzējuši. Tas mums skaidri parādīs savstarpējo atkarību un saiknes, kas novedīs pie jauna veida visa skatīšanās. Tas ļaus mums redzēt & lsquo; reāllaika & rsquo; mūsu rīcības cēlonis un sekas. Tas, ko mēs pērkam, ēdam, ziedojam un izmetam, būs redzams reāllaika kartē, lai redzētu mūsu darbību viļņošanos. Tas varētu novest tikai pie apzinīgas uzvedības. & Rdquo;

Dažas atbildes, kas koncentrējās uz lietu internetu (lielu datu avotu), ieguva cilvēki, apgalvojot, ka mēs redzēsim iespaidīgus ieguvumus

Lai gan vairāki respondenti pauda nelielu pārliecību par daudz noderīgu lietiskā interneta attīstību līdz 2020. gadam, daudzi uzskata, ka tas attīstās. Lietiskais internets ir savienotu & ldquo; viedo objektu & ldquo; ierīču maisījums ar sensoriem un lasītājiem, kas iespējoti ar IP, RFID tagiem un citu identificējošu digitālu informāciju, kas var ievadīt materiālu mašīnām analīzei.

& ldquo; Milzīgās “lietu interneta” iespējas liek man pārbaudīt pirmo izvēli, & rdquo; rakstījaFreds Hapguds, tehnoloģiju autore un MIT Nanosistēmu interešu grupas konsultante un moderatore 1990. gados. & ldquo; Es mēdzu domāt par lietu internetu kā par interaktivitātes sensoru un / vai izpildmehānismu punktu pavairošanu visā sociālajā vidē. Samazinoties savienojamības izmaksām, palielināsies šo punktu skaits, izkliedējot izlūkošanas datus visur. & Rdquo;

Anonīms aptaujas dalībnieks rakstīja: & ldquo; Ar pareizu tiesisko un normatīvo regulējumu lietu internetam vajadzētu sniegt apbrīnojamu ieguldījumu cilvēka dzīvē. Lielākie panākumu šķēršļi ir tehnoloģija un uzvedība, mums ir nepieciešama ātra pāreja uz IPv6, un mums ir nepieciešama visu ieinteresēto personu sadarbība, lai lietiskais internets darbotos. Mums ir vajadzīgi arī globālie standarti, ne tikai ASV standarti un prakse, kas novirza praktiskas un efektīvas līnijas par to, kā šādu datu krājumu drīkst un nedrīkst izmantot saskaņā ar cilvēktiesībām. & Rdquo;

Bobs Frankstons, skaitļošanas pionieris, VisiCalc līdzstrādātājs un ACM Fellow, atzīmēja, ka lietiskais internets mazāk attiecas uz masveida datiem nekā meta objekti. Mums būs jāapgūst, kā paslēpties no Big Data redzamā vietā. Es uztraucos par galveno tirāniju mazāk lielo datu dēļ nekā mūsdienu pašterorizētās sabiedrības dēļ, kas meklē mierinājumu pagātnē. & Rdquo;

Brūss Nordmans, pētnieks Lawrence Berkeley Nacionālās laboratorijas un Interneta inženierijas darba grupas grupas vadītājs, rakstīja, & ldquo; Šī tēma ir tieši saistīta ar dažiem manis paša darbiem lietu internetā. Dati, kas ir daudz pieejamāki daudzuma, izmaksu un kvalitātes ziņā, būs nozīmīga nākamās desmitgades iezīme, taču liela daļa no tiem būs “Mazie dati”, kas galvenokārt vai pilnībā ir noderīgi tikai lokāli (praktiskām vai privātuma problēmām). Es gribēšu, lai dati, kas, iespējams, saistīti ar manu veselību, būtu pēc iespējas privāti. Mana māja ļauj iespējot gaismas, siltuma, skaņas, attēla utt. Kontroli, kas uzlabo manu pieredzi un ērtības, kā arī ietaupa resursus. Piemēram, apgaismojums arvien vairāk reaģēs uz noslogotību vai “klātbūtni” (ne tikai to, ka kāds ir klāt, bet arī to, kas viņi ir, cik viņi ir un kādas aktivitātes veic), un tādējādi automātiski un ar mazāku cenu nodrošina labākus apgaismojuma pakalpojumus. neto enerģija nekā iepriekš. Tomēr kam ārpus ēkas vajadzētu rūpēties par detaļām? Neviens. Lielie dati būs neto plus, taču arī tas radīs ievērojamu daudzumu problēmu, īpaši saistībā ar drošību un privātumu. & Rdquo;

Anonīms respondents rakstīja: 'Mēs ejam uz ceļa, kas padarīs pieejamu ļoti lielas datu kopas, lai pētītu apkārtējo pasauli. Visuresošas, ātrgaitas bezvadu vides parādīšanās ļaus izvietot lētus sensorus. Šie sensori nodrošinās vēl nebijušu datu daudzumu. Uzņēmumi šobrīd ir priekšroka “prognozēšanas analīzē”. Valdība pēdējā laikā ir kļuvusi uzmanīga pret šādiem rīkiem. Tuvākajā laikā (2020. gadā) šīs lielo datu kopas sāks tiešsaistē, un profesionāli analītiķi sāks izmantot informāciju, lai izdarītu apzinātu politikas izvēli. Ilgtermiņā ļaunprātīgas izmantošanas iespējas ir lielas. Nav skaidrs, vai politiski vadītiem cilvēkiem būs griba vai prasme pareizi interpretēt datu analīzi. Visi reālie pārkāpumi, iespējams, tiks uzkrāti tālākā nākotnē, pēc 2020. gada. & Rdquo;

Interneta sabiedrības vadītājs Radžens Sings, Āzijas reģionālais direktors, brīdināja un interneta tehnoloģiju iekļaušana dažādās ‘lietās’ palīdzēs mums uzlabot mūsu dzīvi. Tomēr tikpat svarīgi ir nodrošināt, lai mēs to izmantotu atbildīgi, un nevienai vienībai nav pārāk lielas varas un kontroles. Jābūt atbilstošām pārbaudēm un līdzsvaram, pārskatatbildībai un pārredzamībai. Visām ieinteresētajām pusēm ir jāpaveic daudz vairāk darba, lai nodrošinātu, ka mēs tur nonākam, un izmanto šādu tehnoloģiju cilvēces attīstībai, nevis tās kontrolei. & Rdquo;

Anonīms respondents teica: 'Risks ir tāds, ka pieejamos lielos datus varētu izmantot savvaļas privātuma tiesību rietumos kā jaunu zelta raktuvi agresīvām interneta kompānijām. Tas būs ļoti atkarīgs no spējas, kas valdībām (un nākamajām interneta pārvaldes struktūrām) būs jāizvairās no riska, ka lietiskā interneta (IoT) sniegtie dati kļūs tādi paši kā šodien no meklētājprogrammām iegūtie dati. Runājot par IoT ieguvumiem videi, es neticu, ka to ietekme būs tik būtiska, kā jūs varētu ticēt. Esošo tīklu un IoT datu bāzu standartizēšana un integrēšana prasīs daudz laika. Neviens no esošajiem uzņēmumiem nepieņems, ka tiek izcelts ar IoT spēli; būs sīva pretestība integrācijai. & rdquo;

Čārlijs Breindāls, kas strādā nepilnu slodzi Kopenhāgenas universitātē, paredzēja, ka - pat vislētākās un banālākās lietas, piemēram, saspraudes, - kādā brīdī nākotnē būs individuāla identitāte. Mēs jau esam revolūcijas vidū, un tagad analīzei ir pieejams nepieredzēti liels datu apjoms. Mums vajadzētu pierast pie domas, ka svarīgs jautājums ir tas, cik daudz datu mēs varam atļauties izmest, nevis cik daudz mēs varam atļauties vākt. Tagad mēs zinām daudz vairāk nekā agrāk, bet mūsu zināšanas tikai norāda uz jaunām pētniecības vajadzībām. & Rdquo;

Berijs ČudakovsToronto Universitātes McLuhan programmas kultūras un tehnoloģiju jautājumos konsultants un viespētnieks izstrādāja šādu scenāriju: Līdz 2020. gadam katra mūsu kustība (vai klikšķis vai emocija) ir kāda biznesa modelis. Vispirms mēs veidosim stāstījumus un pēc tam pasaules uzskatu. Ņemot vērā spēju ņemt milzīgu daudzumu datu un atrast tiem nozīmi, izmantojot modeļu atrašanu un analīzi, mēs galu galā izmantosim šo analīzi ne tikai finanšu, veselības aprūpes, mārketinga un IT jomā, bet arī tajā, ko mēs dzirdam, redzam un saskaramies kā pasaule iet mums garām un caur mums. Būs ausmīga realitāte, ka mūsu identitāte jau ir saistīta ar mūsu datiem. Būtībā zināmā mērā mūsu identitāte ir mūsu dati. Lielie dati un lietu internets kļūst par šķīrējtiesnesi, šibboletu, šķirošanas aģentu. Kad pasaule kļūst arvien savstarpēji savienotāka, informācija visu satur kopā: tā ir saistoša sistēma. Kā tāds tas ir ne tikai jauns izlemējs par to, kas ir svarīgs, vai nē, tas ir jauns starpniekserveris, kas var stāvēt ikviena vietā. Līdz 2020. gadam dati kļūst par jaunu ticības sistēmu. Cilvēces vēsturē mums jau iepriekš bija šāda veida saistviela, un mēs izmantojām latīņu valodu religare, kas nozīmē sasaistīt kopā, lai iemiesotu šo jēdzienu. Informācija lielu datu un lietu interneta veidā kļūst par reliģiju. & Rdquo;

Apšaubāms anonīms respondents novēroja, acīmredzot, šī “lietu interneta” ideja sāk rosināt vēl vienu govju skatiena utopisko domāšanu. Big Data sniegs dažus panākumus un daudz neveiksmju, un lielākā daļa cilvēku turpinās tikai mīcīties, cerot, ka labi nodomājošie (vai ne) uzņēmēji un birokrāti, kas priecājas, mēģinot izmantot šo spožo jauno, netiks pārāk bieži izlaupīti. rotaļlieta pasaules labošanai. & rdquo;

Daudzi sagaida vai vismaz cer, ka labais atsvērs slikto; bet daži uztraucas, ka ietekmes līdzsvars mainīsies uz otru pusi

Daudziem šīs izlases respondentiem bija spēcīga izpratne par ieguvumiem un problēmām, kas radīsies, kad Big Data kļūs par lielisku realitāti korporatīvajā, valdības un sociālajā dzīvē. Viņi runāja par abām ietekmes dimensijām. Daži mēdz akcentēt pozitīvo, pat brīdinot, ka tiek galā ar negatīvo; citus satrauca tas, ka lietas salauž vairāk sliktu nekā labu.

Lūk, kādanah boydvecākais pētnieks ar profesionālu piederību un darbu, kas balstīts uz Microsoft Research, redz spēku līdzsvaru: & ldquo; Internets palielina ikdienas labo, slikto un neglīto. Protams, šīs lietas tiks izmantotas par labu. Un, protams, tie tiks izmantoti sliktiem un neglītiem. Zinātniskā fantastika dod mums daudz veidņu, lai iedomāties, kur tas notiks. Bet šī divdomība mūs nekur nenonāk. Interesanti ir tas, kā sociālā dinamika, ekonomiskā apmaiņa un piekļuve informācijai tiek ietekmēta jaunos veidos, kas paver iespējas, kuras mēs vēl nevaram iedomāties. Tas nozīmēs dažu sabiedrības aspektu zaudēšanu, kurus mēs novērtējam, bet arī ieviešam jaunas iespējas. & Rdquo;

Marjorijs S. Blūmentāls, Džordžtaunas universitātes asociētais provosts un korporācijas RAND papildu darbinieks, prognozēja, un pašdarināmā analīze palīdzēs vairāk cilvēku analizēt un prognozēt nekā jebkad agrāk. Tam būs dažādi sabiedrības ieguvumi un turpmākas inovācijas. Tas arī veicinās jauna veida noziedzību. & Rdquo;

Profesionāls programmētājsSets Finkelšteinsatbildēja, & ldquo; uz šo jautājumu es vēlos atbildētgan. & Lsquo; izvēles & rsquo; abi iepriekš minētie ir patiesi savos aprakstos. Beidzot gāju ar & lsquo; negatīvu & rsquo; jo es jau gadiem ilgi aizstāvu, ka datu ieguves uzņēmumi nav labi modeļi valdībai. Bet šī ir tikai jaunākā & lsquo; datoru un sabiedrības versija. & Rsquo; & rdquo;

Perijs Hjūits, Hārvardas universitātes digitālo komunikāciju un sakaru pakalpojumu direktors, rakstīja, ka “Nowcasting” noteikti paklups daudzas reizes, pirms tā stāv, un uzņēmumi kontrolēs programmatūras rīkus tādā veidā, kas mūs visus dziļi un pareizi aizdomīgi dara. Tomēr, baidoties no Big Data, jūtas kā no uguns: tas pastāv, tā spēja nodarīt postījumus ir milzīga, un tomēr tā izgaismo, ka vairs nav iespējams atgriezties. Katram veselības aprūpes datu apkopotājam, kas liek mums sagraut, ir cerība, ka ir Estere Duflo (MacArthur fonda līdzstrādniece par viņas darbu pasaules nabadzīgāko cilvēku dzīves uzlabošanā). Izmantojot datus, var iegūt sociālos risinājumus. & Rdquo;

Lerijs Lannoms, informācijas pārvaldības tehnoloģiju direktors un Nacionālo pētījumu iniciatīvu korporācijas viceprezidents, rakstīja, & ldquo; pievienotie dati uzlabos mūsu izpratni par fizisko pasauli un kustībā esošo objektu, piemēram, sūtījumu un krājumu, izsekošanu reāllaikā un palielināt dažādu saimniecisko darbību efektivitāti. Privātums arī turpmāk būs liels izaicinājums. & Rdquo;

Marks Volšs, geniusrocket.com līdzdibinātājs, teica: 'Diemžēl tas ir jautājums, kas būsnoteiktiir dažādas atbildes pa kategorijām. IBM Smarter Planet uzlabos enerģijas izmantošanu un satiksmes sastrēgumus. Big Data darbojas. Lobisti politiķus baros ar lielo datu rezultātiem, lai atbalstītu konkrēto secinājumu, un notiks sliktas lietas. Uz līnijas un uz leju jūs redzēsiet šo divējādību: Bizness pret lobistiem. Viens strādās par pozitīvu, viens par negatīvu. & Rdquo;

Teds M. Kūmans, pasniedzējs Sanhosē štata universitātē un Interneta pētnieku asociācijas izpildkomitejas loceklis, paskaidroja, & ldquo; Kaut arī spēja apstrādāt milzīgu datu daudzumu dos daudz labumu, teorētiskās saskaņotības un izpratnes trūkums par to, kā liels un sarežģīts sistēmu darbs radīs lielas problēmas. Lielo datu koncentrēšanās uz finanšu tirgiem nav vairojusi mūsu izpratni par to, kā darbojas mūsu sarežģītā un globālā ekonomika. Spēja identificēt mainīgos nenoved pie to izpratnes. Lielas sarežģītas sistēmas ir ļoti grūti paredzēt. Turklāt tas, ka saprotam vairāk, nenozīmē, ka varam veikt darbības, kas nerada lielāku berzi vai ievieš mainīgos, kuru rezultātā rodas neparedzētas sekas. Datu beigās jums ir jārīkojas pēc datiem, un tieši šeit mums rodas problēmas. Vienmēr būs vairāk zināmu nezināmu un nezināmu nezināmu nekā zināmu. Es domāju, ka vairāk datu tikai palielinās pirmos vairāk nekā pēdējos. & Rdquo;

Sems Pannets, novēroja FAD Research Inc. prezidents, tāpat kā ar jebkuru jaunu tehnoloģiju, tā ierašanās ir jaukta svētība, kas saistīta ar mūsu lēmumu pieņēmēju organizāciju briesmām, lai izmantotu jaunus potenciālus. Divi visizteiktākie gadījumi ir izlūkdatu vākšanas sistēmas, ko izmanto nacionālajai drošībai, un informācijas sistēmas, kuras pašlaik tiek izmantotas starptautisko finanšu tirgu pārvaldībai. Abiem ir bijušas neparedzētas sekas - vienā gadījumā nespēja pienācīgi rīkoties pēc pieejamās informācijas, bet otrā - ārkārtīgi sarežģītās un ārkārtējās tirgus svārstības, kuras neviens nevar izskaidrot. Es esmu optimistiski noskaņots par lietojama interneta potenciālu, kas tiek izvērsts vadāmā apjomā. Liela piesardzība attiecībā uz ambiciozākām sistēmām ir pārmērīga paļaušanās uz šķietami racionālām sistēmām, lai sniegtu pilnīgus, nepieejamus risinājumus. Šo sistēmu ļaunprātīga izmantošana vai neparedzētu apstākļu neņemšana vērā ir reāla, uzsverot, ka šādu sistēmu izstrādei jābūt balstītai uz pārdomātiem principiem, kas attiecas uz informācijas privātumu un pilsoniskajām brīvībām, kā arī uz to, ka tiek saprasts, ka sistēmas ir konstrukcijas no datiem, izmantojot noteikumus. Cilvēku radītie noteikumi ar visām viņu nepilnībām un nepilnībām ir pakļauti ik pa laikam & lsquo; melnajam gulbim & rsquo; neiedomātu rezultātu apstākļi. & rdquo;

Kerolīna Haitornthvaite, Britu Kolumbijas Universitātes Bibliotēku, arhīvu un informācijas pētījumu skolas direktors un profesors, rakstīja: Ar visām izmaiņām notiek vienādas un pretējas reakcijas. Lielāka datu apkopošana radīs privātuma problēmas; lielākas vizualizācijas paslēps šo pievilcīgo datu prezentāciju ģenerēšanas algoritmus. & rdquo;

Viņa brīdināja: & ldquo; Kā pirms vairākiem gadiem teica Herberts Saimons, algoritmi pazudīs mašīnās un pēc tam netiks atkārtoti pārbaudīti. & Rdquo;

Stefans Masiklats, prognozēja Sirakūzu universitātes komunikācijas asociētais profesors, lielo datu izmantošana būs norma visiem uzņēmumiem, un arvien lielāka iedzīvotāju daļa galu galā nodarbosies ar lielo datu ieskatu izskaidrošanu cilvēkiem, kuri nav apmācīti izprast statistikas mehāniku un sistēmu robežas. Tas nebūs universāls labums: Amerikā īpaši cilvēkiem nepatīk klasifikācijas ideja. Kad mūsu dati kļūst detalizētāki un analīze pilnīgāka, visticamāk, redzēsim lielāku klases stratifikāciju, ko veic tirgotāji un citas uzņēmējdarbības darbības. Bet ieguvumi, visticamāk, atsvērs šos negatīvos, jo mēs varēsim paveikt vairāk lietas rentablāk, izmantojot vairāk datu gūto ieskatu. & Rdquo;

Atklāta piekļuve rīkiem un datiem & lsquo; pārredzamība & rsquo; ir nepieciešami, lai cilvēki varētu nodrošināt informācijas pārbaudi un līdzsvaru. Vai tie ir pietiekami, lai triecienu novirzītu pozitīvā virzienā?

Daži respondenti teica, ka nākotne būs pozitīva, ja piekļuve datiem tiks piedāvāta visiem vienlīdzīgi un pat & ldquo; privāta & rdquo; organizācijas lielāko daļu savu datu kopu vai visas padara atvērtas un bezmaksas. To bieži dēvē par datu pārredzamību. & Rdquo; Anonīms respondents rakstīja: 'Es personīgi esmu ļoti iesaistījies šajā tendencē, un esmu sajūsmā, cik konsekventi cilvēki cenšas iegūt atklātus datus. & Rdquo; Cits raksta: & ldquo; Ja lielie dati nav arī plaši dati (tas ir, izkliedēti pēc iespējas vairāk spēlētāju un pilsoņu), tas kopumā būs negatīvs. & Rdquo;

Alekss Halavais, Interneta pētnieku asociācijas viceprezidents un autorsMeklētājprogrammu biedrība,rakstīja, & bdquo; “Big Data” patiesais spēks radīsies lielā mērā atkarībā no tā, cik lielā mērā tas tiek turēts privātās rokās vai atklāti pieejams. Atklāti pieejamie dati un plaši instrumenti to manipulēšanai radīs jaunus veidus, kā izprast un pārvaldīt sevi kā indivīdus un kā sabiedrības. & Rdquo;

Cyprien Lomas, Britu Kolumbijas Universitātes Zemes un pārtikas sistēmu mācību centra direktore, mudināja & ldquo; Līdz ar lielo datu pieaugumu vajadzētu būt vienlīdzīgai un atvērtai piekļuvei datiem, lai pieņēmumus varētu pārbaudīt un vēlreiz pārbaudīt, kā arī veicināt rezultātu meklēšanas datu kultūra. Piekļuvetāpatdatiem vajadzētu ļaut tūkstošiem paralēlu eksperimentu veikt amatieriem. Šai ekosistēmai jāļauj atklāt jaunus modeļus un nozīmes lielajos datos. & Rdquo;

Toms Huds, Merilendas CPA asociācijas izpilddirektors atbildēja, & ldquo; Big Data dod man cerību par tehnoloģiju iespējām. Pārredzamība, atbildība un pūļa gudrība & rsquo; visi ir iespējami, parādoties lielajiem datiem, apvienojumā ar rīkiem, lai piekļūtu datiem un tos analizētu reāllaikā. Daudzi piemēri jau tiek izstrādāti. Grāmatvedības profesijā ir parādījusies XBRL (eXtensible Business Reporting Language), atvērtā koda un standartizēta biznesa pārskatu valoda, kas ir XML apakškopa. Tas jau tiek ieviests ar obligātu finanšu pārskatu sniegšanu SEC, FDIC, un tiek ierosināts valdības izdevumu pārskatatbildībai, izmantojot DATA Act 2011 (Digital Accountability and Transparency Act). XBRL tiek izmantots arī, lai samazinātu atbilstības slogu uzņēmumiem un valdībām ar daudzām valdībām visā pasaulē (Nīderlandē, Austrālijā, Jaunzēlandē un Lielbritānijā). Negatīva scenārija riski ir saistīti ar datu integritāti un drošības jautājumiem. Ja tie ļaus manipulēt un sagrozīt pie varas esošos, sabiedrības uzticība mazināsies un radīsies ļoti negatīvs scenārijs. Tomēr, ja dati tiek atbrīvoti un daudziem ir pieejami rīki, lai piekļūtu datiem un tos analizētu, tad es sagaidītu, ka pozitīvais scenārijs būs visticamākais. & Rdquo;

Donalds Nīls, vecākais pētnieku programmētājs Waikato universitātē, kura atrodas Hamiltonā, Jaunzēlandē, un citi redz solījumu, ka visi ar datu palīdzību varēs labāk saprast pasauli. Nīls rakstīja: & ldquo; Viena no mākoņa sekām ir tā, ka rīki lielo datu analīzei varētu būt pieejami ikvienam. & Rdquo;

Neitans Svartzendrubers, tehnoloģiju izglītība SWON bibliotēku konsorcijā, brīdināja, ka datiem jābūt atvērtiem. & ldquo; Lai lielie dati pozitīvi ietekmētu sabiedrību kopumā, tiem jābūt caurspīdīgiem, & rdquo; viņš teica. Parastajiem pilsoņiem būtu jāspēj vaicāt datu kopā un atklāt reālas atbildes, neatkarīgi no tā, kāda gaisma ir redzama indivīdiem, korporācijām vai valdībām. Šīs partijas ir pārāk daudz apdraudētas, lai atļautu atklātu, pārredzamu piekļuvi šiem datiem. Kamēr dažas datu kopas vai to daļas ir paslēptas, ir iespējama ļaunprātīga izmantošana un manipulēšana. Es domāju, ka šī manipulācija noteikti notiks. Ja vien Big Data netiks masveidīgi demokratizēts, tas kopumā negatīvi ietekmēs sabiedrību. Šobrīd es neredzu lielas cerības uz šādu demokratizāciju. & Rdquo;

Ričards Lovenbergs, 1. jūdzes institūta direktors un tīkla aktīvists kopš 1970. gadu sākuma, atzīmēja, ka lielie dati būtu jāattīsta atvērtības un uzlabotas izpratnes kontekstā par dinamiskām, sarežģītām veselām ekosistēmām. Ir jārisina sarežģīti jautājumi, kas prasīs laiku un atbalstu, tostarp: valsts un privātā sektora struktūras, kas piekrīt dalīties ar datiem; bieži atjauninātu metadatu nodrošināšana; atklātība un pārredzamība; izmaksu atgūšana; un tehniskajiem standartiem. & rdquo;

Keitija Kavanauga, Floridas-Geinsvilas universitātes izglītības tehnoloģiju asociētais profesors, prognozēja, ka šāda veida pasaulē, tā kā cilvēki varēs ātri izveidot paši savas datu manipulācijas lietotnes, atbildes uz jautājumiem plaši izmantos publiskās datu kopas. Daudzos gadījumos datu analīze palielinās lietotāju apmierinātību un vērtējumus, un dažos gadījumos arhivētā lietotāju apmierinātība un pārskati tiks analizēti kā dati, nodrošinot līdzsvaru lēmumu pieņemšanā, izmantojot lielu daudzumu objektīvas un subjektīvas informācijas. & Rdquo;

BetŠons Mīds, Mead, Mead & Clark, Interbrand risinājumu arhitektūras, vērtēšanas un analīzes direktors, sagaida, ka, lai atvērtu datus sabiedrībai, būs jābūt publiskam sašutumam, un var būt AI atbrīvošanas kustība. & ldquo; Lielas, publiski pieejamas datu kopas, vienkāršāki rīki, plašāka analītisko prasmju izplatīšana un agrīnā posma mākslīgā intelekta programmatūra novedīs pie ekonomiskās aktivitātes plīšanas un paaugstinātas produktivitātes, kas pielīdzināma interneta un datoru revolūcijām 1990. gadu vidū un beigās. , & rdquo; viņš paredzēja. & ldquo; Sociālās kustības radīsies, lai atbrīvotu piekļuvi lielām datu krātuvēm, ierobežotu mākslīgo intelektu attīstīšanu un izmantošanu un “atbrīvotu” AI. & rdquo;

Daži respondenti teica, ka viņi neuzskata, ka lielākā daļa cilvēku spēs identificēt vai novērtēt sarežģītas datu kopas ar vai bez rīkiem un brīvas piekļuves.

Anonīms respondents rakstīja, ka kolekcija, visticamāk, lielākajai daļai būs nemanāma, ja vien likumi un noteikumi to nepadara atklātu un nenodrošina individuālu izvēli. Analīze, iespējams, cieš no šķiršanās zināšanu un konteksta starp pasūtītājiem un analīzes nodrošinātājiem. Neviens piemērs pašlaik nav labāks par to, kas pastāv starp banku vadītāju rupjo nezināšanu un tehnologu naivumu par nodrošināto parāda saistību realitāti. Paļaušanās novedīs pie arvien nestabilākiem procesiem, kur tikai tie, kas spēj izmantot lielos datus, varēs sevi aizsargāt, un indivīds ir arvien vairāk pakļauts riskam. Ātra programmas akciju tirdzniecība ir aktuāls, postošs piemērs. & Rdquo;

Kāds cits anonīms aptaujas dalībnieks teica: 'Viltus pozitīvo rādītāju skaits turpinās pieaugt, taču kopumā iedzīvotāji nesaprot ROC līknes vai viltus pozitīvu / patiesu pozitīvu salīdzinājumu šodien vai nākotnē. Dažiem cilvēkiem, kuri sapratīs ‘Big Data’ bīstamību, būs augstas kognitīvās spējas un apmācība. Lielākā daļa iedzīvotāju turpinās paļauties uz sliktiem rezultātiem, jo ​​viņi nezina neko labāku. & Rdquo;

Noņemiet rožu krāsas brilles, daži iebilda. Lielajiem datiem ir būtiska iespēja nodarīt ievērojamu kaitējumu izplatīšanu & rdquo; no tā var izvairīties

Vairākiem respondentiem lielo datu augšupeja vēl nav pietiekami skaidra salīdzinājumā ar paredzamajām grūtībām, kuras tā radīs.

Ilggadējs tehnoloģiju analītiķisOskars Gandijs, Pensilvānijas universitātes komunikācijas profesors emeritēts, bija viens no šī viedokļa spēcīgajiem aizstāvjiem: & ldquo; es nesen publicēju grāmatuPieņemšana ar iespējutas lielā mērā atspoguļo argumentus, kas ir otrās iespējas pamatā. Šajā grāmatā un, manuprāt, vispārīgāk, ir nepieciešams mazliet vairāk domāt par kaitējuma sadalījumu, kas rodas, pieaugot lieliem, vidējiem un maziem datu apkopotājiem, brokeriem un lietotājiem. Ja & lsquo; Lielie dati & rsquo; varētu izmantot galvenokārt sociālā labuma gūšanai, nevis peļņas gūšanai (un sociālās kontroles sistēmām, kas atbalsta šos centienus), tad es varētu & lsquo; pierakstīties & rsquo; uz datu virzītu nākotni un tās izpausmi, izmantojot lietu internetu. & rdquo;

Maikls Gudsons, Kalifornijas Deivisa universitātes projekta zinātnieka asistents, rakstīja: & ldquo; Mana atbilde ir negribīga atzīšanās par to, ko es uztveru kā cilvēka dabu. Pamatojoties uz manu viedokli par to, cik efektīvi mārketings darbojas ar daudziem cilvēkiem, pārliecinot viņus darīt citas lietas, nevis tikai viņu personīgās intereses, šķiet, ka spēcīgi cilvēki un iestādes izmantos visus viņu rīcībā esošos datus, lai ietekmētu notikumus atbilstoši viņu interesēm . & rdquo;

& ldquo; Lai gan lielo datu pieaugums dod pozitīvu rezultātu, es baidos, ka tas galvenokārt izraisīs pastiprinātu uzraudzību un mērķtiecīgākus mārketinga pasākumus, & rdquo; rakstījaMelinda Blau, ārštata žurnālists un 13 grāmatu autors, ieskaitotSekojošie svešinieki: To cilvēku spēks, kuri, šķiet, nav svarīgi, bet patiešām dara.

Atskanēja brīdinājuma signālsSivasubramanian Muthusamy, Interneta sabiedrības Indijas nodaļas prezidents Čennai un InternetStudio dibinātājs un izpilddirektors. & ldquo; Internets un lietu internets kopā ar pievienoto sprādzienu datu apstrādes spējā patiešām veicinās pozitīvu progresu, bet tajā pašā laikā datu eksplozija noteikti radīs vairāk problēmu, nekā tas atrisinās nākotnē, & rdquo; viņš uzrakstīja. & ldquo; Nepieciešamo datu atdalīšana no nevajadzīgiem datiem radīs savdabīgas problēmas. Arī datu analīze vien negarantē optimālus lēmumus un optimālus rezultātus, jo ir vairāki faktori, kas pārsniedz datus - punktu, kuru ir tendence palaist garām, meklējot arvien vairāk datu. Šādi datu apjomi prasa sarežģītāku datu pārvaldības infrastruktūru un sarežģītus analīzes rīkus, kas neizbēgami atstās visus datus ļoti lielu, labu un sliktu uzņēmumu pārvaldībā un valdību rokās. Ar šādu informācijas bagātību ir saistīts milzīgs spēks. Maz ticams, ka šo spēku vienmēr izmantos ar nekļūdīgiem ētikas standartiem. Jo īpaši lielo datu pieaugums, visticamāk, novedīs pie situācijas, kad ikviens tiek izsekots katru brīdi visur, no bezjēdzīgas rūpes par drošību un kļūdainā kontroles meklējumos. & Rdquo;

Džeimss A. Danovskis, Ziemeļrietumu universitātes komunikācijas profesors un atvērtā pirmkoda izlūkošanas un tīmekļa ieguves 2011 programmu plānotājs, raksta: & ldquo; Kalnrūpniecība, analīze, laika saīsināšana līdz tendenču prognozēšanai ir intensīva vairākuma zināšanu nozares informācijas segmentu uzmanība. Ļaunprātīga izmantošana palielināsies, jo tiek prognozēts, ka kibercīņa, kā viena no izpausmēm, kļūs daudz izplatītāka un vairāk valsts atbalstīta nekā pašlaik. Valdības izlūkošanas avoti pašlaik finansē pētījumus, lai atklātu maldināšanu sociālajos medijos un izstrādātu veidus, kā to novērst, tehnoloģijas, kuras var viegli izmantot manipulācijām ar jauniem “sabiedriskās domas” avotiem. & Rdquo;

Kāds anonīms aptaujas dalībnieks sacīja: 'Lielo datu apkārtējais satraukums ir gandrīz tikpat satracināts kā satraukums par efektīvu tirgu teoriju 90. gados, un skatieties, kur tas mūs noveda. Lai gan datu vākšanas un apstrādes uzlabojumi daudzās jomās ļaus ievērojami uzlabot mūsu izpratni, tā nav panaceja. Mums ir bijusi gadu desmitiem ilga pieredze, analizējot korporatīvo finanšu, biržu un tirgus indeksus, taču mēs joprojām nevaram paredzēt, kas notiks tālāk. Daudzas dinamiskās sistēmas, no kurām viena ir akciju tirgus, nepiedien prognozējamiem modeļiem neatkarīgi no tā, cik daudz datu savācat vai cik lielu skaitļošanas jaudu izmantojat. Es uztraucos, ka pārmērīga pašpārliecinātība par lielajiem datiem un visu redzošajiem algoritmiem novedīs pie briesmīgām kļūdām. Un es uztraucos, ka šīs sistēmas var spēlēt, lai tās sniegtu nepatiesus vai maldinošus rezultātus. & Rdquo;

Viens anonīms respondents jokoja, & ldquo; Upside:Kā melot ar lietu internetukļūst par pazemes bestselleru. & rdquo;

Cits anonīms respondents rakstīja: & ndquo; Darbaspēks, kas nepieciešams visu pašreizējo datu kopu pienācīgai iezīmēšanai un precīzai apvienošanai, ir pārmērīgi liels. Un tas neņem vērā jaunās datu kopas, kas tiek veidotas katru dienu. Līdz ar to lielie dati radīs dezinformāciju, un cilvēki vai iestādes ar tiem manipulēs, lai parādītu vēlamos atklājumus. Plaša sabiedrība nesapratīs pamatā esošos konfliktus un naivi uzticēsies rezultātiem. Tas jau notiek un tikai pasliktināsies, jo lielie dati turpina attīstīties. & Rdquo;

Vairāki cilvēki lielo datu pasaulē pauda bažas par cilvēku. Anonīms respondents sacīja: & ldquo; Mēs kļūsim vairāk atkarīgi no tā, ko mums stāsta datu bāzes. Tas var mazināt risku uzņemšanos par labu. Mēs būsim vairāk atkarīgi no modeļiem, nevis no instinktiem. & Rdquo;

Leara RhodesDžordžijas Universitātes žurnālistikas un starptautiskās komunikācijas asociētais profesors sacīja: 'Jebkurus datus var izmantot ļaunprātīgi, informācija ir vara, un, ja kādam ir daudz informācijas, neatkarīgi no tā, vai tā ir precīza, pilnīga vai patiesa, ir arvien grūtāk pierādīt. Grupas domāšana pārņem. Domāšanas ciklu dažādība ir tik svarīga, ka tās ignorēšana ar vairākuma viedokli būs kaitīga mūsu sabiedrībai, un tā mudinās cilvēkus pielāgoties un neuzturēt savu kultūras identitāti. & Rdquo;

Anonīms respondents rakstīja: “Kaut kur pa dzīves grafiku ir jāņem priekšroka loģiskām pamata izpratnēm, kas sakņo katru no mums pārējiem. Es nedomāju, ka tehnoloģija vai lielie dati to var izdarīt, vai arī viņiem vajadzētu mēģināt pateikt mums nākotni vai to, kā vai kam ticēt. Es neesmu gatavs šīm konceptuālajām izmaiņām. Tehnoloģija pārvietojas ātri, cilvēki ne tik daudz. & Rdquo;

Stens Starks, Heuroes Consulting konsultants, atbildēja, & ldquo; Pārāk liela uzticība tiks sniegta lielo datu paredzamajai analīzei, tādējādi aptumšojot un 'pelēkojot' lielo uzņēmumu pieņemtos lēmumus, kaitējot viņu sniegumam klientu apkalpošanas arēnās. Viņi “pieņems”, ka viņu analīze ir pareiza visos lēmumu pieņemšanas procesos, un viņi zaudēs koncentrēšanos uz “pirms” veiktajiem Big Data paņēmieniem, kas bija vairāk personalizēti. & Rdquo;

Anonīms aptaujas dalībnieks sacīja: 'Mēs joprojām neesam noskaidrojuši haosa teorijas sekas, un, ja' Big Data 'un nākotnes prognozēšana nav perfekti uz haosu balstītas informācijas piemēri, tad es nezinu, kas ir. Parasti mēs neesam gatavi šim lielajam privātuma trūkumam; mēs esam vēl mazāk gatavi šāda apjoma datiem, kas pieejami tikai spēcīgajiem, bagātajiem vai savienotajiem. & rdquo;

Anonīms dalībnieks uzrakstīja & ldquo; Divi punkti: Pirmkārt: lielie dati nav lielas zināšanas. Mēs atveram uz sevi vērstu datu ugunsdzēsības šļūteni, taču, ne tikai attīstot blīvāku krātuvi, mēs to nedarām daudz. Galvenie izaicinājumi šeit būs “uztveres filtru” izstrāde šīm datu plūsmām (analogi tiem, kas mūsu prātā ļauj mums, piemēram, visu dienu netērēt, pievēršot uzmanību tam, ka mēs valkājam zeķes): datu izmetšana punkti, kas, visticamāk, nekļūs par zināšanām, kuriem, visticamāk, nekad netiks piekļūti, kalpos tikai tam, lai aizņemtu vietu cietajā diskā un sarežģītu turpmāku interesantu notikumu analīzi. Otrkārt: trūkst tiesiskas aizsardzības pilsonībai (tajās jurisdikcijās, kuras nav izteikti autokrātiskas), un tā būs būtiska, lai novērstu korporatīvās vai valdības ļaunprātīgu pieejamo ieskatu par cilvēkiem izmantošanu, izmantojot plaši apkopotus datus, kā arī izmantojot jaunus uzraudzības paņēmienus. & Rdquo ;

Cits anonīms respondents atzīmēja: & ldquo; 2020. gadā tikai daži cilvēki saprot “lielos datus” kā tikai parasto 20. gadsimta statistiku, ko piemēro mainīgajiem, kas mēra ļoti virspusēju un īslaicīgu klātbūtni fiziskajā un kibertelpā. Šo informāciju turpinās pārņemt maģisks spēks prognozēt, tomēr tā nespēs noteikt tādu cilvēku neplānotu uzvedību, uz kuriem attiecas ļoti jaunas sociālās norādes. Lielo datu pieaugums nav negatīvs, taču daudzi zaudēs interesi, jo datu iegūšanas un uzturēšanas izmaksas pārsniedz gūto labumu. & Rdquo;

Jons Lebkovskis, Polycot Associates LLC direktors un Ostinas Elektronisko robežu fonda prezidents, novēroja, & ldquo; Mēs esam redzējuši tik daudz situāciju, kad statistiskās analīzes spīdums nepareizi atspoguļo analizēto datu realitāti. Pārāk viegli saliekt analīzi, lai kalpotu konkrētam mērķim vai nodomam. Mani uztrauc arī individuālo datu īpašumtiesību un privātuma jautājumi lielo datu pasaulē. Šī ir joma, kurā rezultātus, iespējams, varētu uzlabot ar regulējumu, taču regulējums pašlaik nav stilā. & Rdquo;

Viens anonīms respondents dalījās ar kritiku, ko daudzi aptaujas respondenti izvirzīja, ka organizācijas, kurām ir dati, nemainīs failus savā starpā, pat ja tas nāk par labu lielākam labumam. & ldquo; Es neticu, ka būs plašas datu kopas, kas tiek plaši izplatītas starp korporācijām, valdību un universitātēm, kā tas tika apspriests iepriekšējos scenārijos. & rdquo;

Mārsija Ričardsa Suelzera, Wolters Kluwer vecākais rakstnieks un analītiķis, brīdināja, & quot; Lielākais risks ir ātrums un piekļuve, ko nodrošina internets. Tagad mēs varam veikt katastrofālas kļūdas aprēķinus nanosekundēs un pārraidīt tos universāli. Mēs esam zaudējuši līdzsvaru, kas raksturīgs ‘kavēšanās laikam’. & Rdquo;

UnBerijs Parrs, MediaSavvy īpašnieks un analītiķis, sacīja: Labāka informācija reti ir risinājums reālām sociālajām problēmām. Tas var būt risinājums daudzām biznesa problēmām, taču maz ticams, ka ieguvumi gūs sabiedrību. Mēs, visticamāk, zaudēsim privātumu un brīvību no lielo datu pieauguma. & Rdquo;

Mums nebūs cilvēku vai tehnoloģisko iespēju precīzi un efektīvi analizēt lielos datus. Analītiķi, iespējams, meklē ieskatu visās nepareizajās vietās

Daži apstrīdēja scenāriju aprakstos norādīto 2020. gada grafiku.Marks Vatsons, Netflix vecākais inženieris, sacīja: 'Es ceru, ka tas sabiedrībai būs diezgan pārveidojošs, lai gan varbūt ne gluži tikai nākamo astoņu gadu laikā. & rdquo;

Citi, kas apgalvoja līdzīgu nostāju, aprakstīja, viņuprāt, būtisku neatbilstību starp radīto datu apjomu un cilvēka spēju - pat ar mašīnu palīdzību - darboties ar lieliem datu kopumiem, koplietot datu kopas un iegūt ievērojamu , precīzi rezultāti.

Maiks Lībholds, vecākais pētnieks un izcils līdzstrādnieks Nākotnes institūtā, prognozēja, & # x201D; Lielo datu priekšrocību novērtēšanas ierobežojumi būs atvērto API, saistīto datu un sadarbspējīgu metadatu pieņemšanas ātrums. Pastāvīgas bažas par privātumu un drošību ierobežos lielo datu lietderību secinājumu vizualizēšanai un personiskajai analīzei. & Rdquo;

Kristians Huitema, izcils Microsoft inženieris, sacīja: Nepareiza mašīnmācīšanās ir grūta. Ir daudz uzraudzītas mašīnmācīšanās piemēru, taču tos vada priekšmetu eksperti, kas virza mašīnu konkrētu atklājumu virzienā. Lai apgūtu faktisko zināšanu iegūšanu no lielo datu kopām, būs nepieciešami daudz vairāk nekā desmit gadi. & Rdquo;

Bils Sv. Arnauds, konsultants SURFnet, valsts izglītības un pētniecības tīkla ēkā, Nīderlande & rsquo; nākamās paaudzes internets, atzīmēja, ieguvumi un ietekme būs daudz mazāki, un to izstrāde prasīs ilgāku laiku. Manipulēt un korelēt lielo datu kopas ir smags darbs. & Rdquo;

Un anonīms atbildētājs teica: 'Fakts, ka lielākā daļa datu ir nestrukturēti, ir milzīgs jautājums, un es šaubos, vai mēs atrisināsim problēmas, kas saistītas ar jēgas iegūšanu no šīs mocības.' Rdquo; Cits anonīms aptaujas dalībnieks rakstīja: 'Protams, 2020. gadā lielie dati būs vairāk riskanti nekā uzticami. Mums vienkārši nebūs pietiekami daudz pieredzes - līdzvērtīga 100 gadu plūdiem prognozēšanas termiņos -, un tāpēc mūsu sistēmas ‘izskatīsies labi’ ar dažām pamatproblēmām, taču izrādīsies, ka pieļauj kļūdas. & Rdquo;

Dan Ness, galvenais MetaFacts pētījumu analītiķis, tehnoloģiju lietotāja profila ražotājs, savā atbildē stāstīja: & ldquo; Ir vecs stāsts par garāmgājēju, kurš sastopas ar piedzēries vīrieti, kurš stāv zem luktura stabiņa un meklē viņa atslēgas. Garāmgājējs pievienojas meklēšanai un neko neredz. Viņš jautā un uzzina, ka atslēgas nekrita nekur netālu no laternas staba, bet ka piedzēries meklēja netālu no lampas, jo tur bija gaisma. Mūsdienās liela daļa lielo datu ir tendenciozi un trūkst konteksta, jo to pamatā ir ērtības paraugi vai apakškopas. Mēs redzam drosmīgus, tomēr kļūdainus mēģinājumus piemērot dziļās datu kopas lietām, kurām ir ierobežota nozīme vai pielietojamība. Viņi tiek izstiepti, lai atbildētu uz nepareizajiem jautājumiem. Esmu optimistiski noskaņots, ka līdz 2020. gadam tas kļūs arvien skaidrāks un būs patiesi informācijas pionieri, kuri domās ārpus lielo datu kastes un balstīs lēmumus uz plašāku un līdzsvarotāku skatījumu. Tā vietā, lai paļautos uz “luktura stabiņa gaismu”, viņi izstrādās un izmantos līdzvērtīgus fokusētos lukturīšus. & Rdquo;

Konsultants SietlāToms Vitmorsteica: 'Pieaugs arvien vairāk vajadzību pēc statistikas analītiķiem, bet pēc cilvēkiem, kuri veiks' kriminālistikas datu analīzi '- kas faktiski tika mērīts, lai izveidotu šo skatāmo punktu un cik tuvu tam es esmu tiešām gribēju redzēt izmērītu? Kad rodas arvien vairāk lielu datu kopu, ar to saistās arvien vairāk problēmu. Ikviens zina, kas ir atskaites punkts un kāds ir salīdzinājums. Un tas ir ļoti skaidrs, ja kāds sāk domāt, ka dažādu cilvēku izmantotajām definīcijām ir ļoti atšķirīga ietekme uz atvasināmo nozīmi. Izpētes datu analīze var parādīt, kas ir interesanti lielā skaitļu partijā, vai atklātās interesantās lietas atspoguļo kaut ko noderīgu par šiem numuriem pievienotajām etiķetēm, ir pavisam cits jautājums, un skaitlis bez atbilstošiem aprakstošiem pielikumiem nav atskaites punkts -tas ir tikai skaitlis. & rdquo;

FutūristsDžons Viedssaka, ka lielie dati būs ārkārtīgi pozitīvi, bet tikai tad, kad semantiskais tīmeklis būs pilnībā funkcionāls, ap 2030. gadu. & ldquo; Daudzi ļaudis un uzņēmumi vairāk apgalvos, ko Big Data var darīt mūsu labā nākamajā desmitgadē, un to jau dara, bet tas ir tikai viegls negatīvs. Šāds satraukums izraisa pārmērīgu ieguldīšanu slikti darbojošās platformās un citas problēmas, taču tās ir vieglas. Tiklīdz mums būs cybertwins (daļēji inteliģenti aģenti), kas mijiedarbosies ar mums, un 2030. gadā būs vērtecosm, visām mazākajām sociālo vērtību grupām būs savi tiešsaistes lobiji, un viņi varēs atrast subkultūras, kas atbalsta un veicina viņu vērtības. Tikmēr sagaidiet tipisko haosu, ažiotāžu un neefektivitāti, ko tehnoloģiju jauninājumi vienmēr rada. & Rdquo;

Vairāki respondenti teica, ka otrais, negatīvais scenārijs, visticamāk, būs 2020. gadā, taču līdz 2030. gadam vai pēc tam, kad mēs, iespējams, būsim pielāgojušies un attīstījušies, lai sasniegtu brīdi, kad pozitīvais scenārijs būs visizplatītākais. Anonīms aptaujas dalībnieks teica, ka būtu vēlams pirmais variants, bet otrais variants ir ticamāks, vismaz attiecībā uz 2020. gadu. 2020. gadā daudzi jautājumi, kas saistīti ar taisnīgumu, vairākuma un mazākuma lēmumiem utt., Netiks atrisināti, un algoritmi joprojām būs pārāk mašīnveidīgi un nebūs pietiekami humanizēti. Pirmais variants varētu būt ilgtermiņa scenārijs. & Rdquo;

Džonatans Grudins, Microsoft galvenais pētnieks, prognozēja, ka datu ieguve tiks izmantota vairāk, taču līdz 2020. gadam tā joprojām būs diezgan ierobežotā veidā ierobežotiem mērķiem, un tam nebūs tik lielas ietekmes, lai gan, protams, tie, kas to tirgo, pastiprināt ieguvumus. Bet tas, iespējams, būs 2030. gads, pirms tas patiešām kļūs spēcīgs. Vai sekas būs neto plus vai mīnus? Vai divdesmit gadus tiešais mārketings un citi cilvēki to dara, vai tas ir bijis tīrais plus vai mīnus? Man patīk laika apstākļu un satiksmes prognozēšanas attīstība. Man patīk, ja mans lielveikals man faktiski piedāvā bezmaksas preces vai preces ar lielu cenu atlaidi, kuras es tur esmu faktiski nopircis agrāk, nevis nejaušus kuponus. Es nedomāju, ka datu ieguve līdz 2020. gadam ievērojami uzlabos šāda veida lietas. Tas būs šeit ātrāk, nekā jūs domājat. Tas ir kā pirms trim Mac vai Windows OS izlaidumiem - cik revolucionāras ir izmaiņas kopš tā laika? Es domāju, ka mums tagad ir iPad un Kinect, taču tas nekas nav radikāli pārveidojis & lsquo; visvairāk & rsquo; labi vai slikti cilvēki. & rdquo;

J. Merila Krīgere, Indianas Universitātes Purdue Universitātes-Indianapolisas sociologs, sacīja: & ldquo; Mums nav resursu, lai datus apstrādātu un atbilstoši analizētu to nozīmi. Turklāt milzīgs daudzums kvantitatīvās informācijas ir jauki, taču bez kontekstualizācijas un detaļām, kas rodas no intervijām, novērojumiem un citiem kvalitatīviem paņēmieniem, milzīgs informācijas daudzums būtībā ir bezjēdzīgs. Citiem vārdiem sakot, tas ir jauki, bet kas? Kamēr mēs nepiešķirsim atbilstošus resursus (kas pašlaik nav pieejami - es norādu uz mūsu pašreizējās sabiedrības uzsvaru uz monetizāciju un specializāciju) uz interpretāciju un skaidrojumu & lsquo; Lietu internets & rsquo; joprojām ir lieliska ideja, un tas arī viss. Vērtību ziņā tas ir pilnībā atkarīgs no tā, kur jūs sēdējat. Būs cilvēki, kas šausminās par to, kas rodas, uzzinot, ko cilvēki patiesībā dara; viņus daudz vairāk interesē, lai pasaule atspoguļo to, ko viņi zina un saprot, un atrod & lsquo; atšķirību & rsquo; lai būtu neticami draudīgi. Šādi ļaudis vienmēr mēģinās manipulēt ar datu kopām. No otras puses ir ideālisti, kuri tāpat vēlas, lai dažādība vienmēr būtu laba lieta, un mēģinās manipulēt ar datu kopām, lai atspoguļotu viņu redzējumu. Stipendiju godīgums šeit ir atslēga - pārāk daudziem cilvēkiem ir programma, kuru viņi īsteno. Tas apdraud & lsquo; Lietu internetu & rsquo; nevis pati informācija. & rdquo;

Tapio Varis, Tamperes universitātes emeritus profesors un galvenais ANO Izglītības, zinātnes un kultūras organizācijas (UNESCO) zinātniskais līdzstrādnieks, atzīmēja & ldquo; Vispārējais uzticības un uzticības trūkums un esošo lielo datu gigantiska ļaunprātīga izmantošana uzraudzībai un izlūkošanai palēnināsies lejupvērstā un aizmugurējā progresa attīstība. & rdquo;

Bagāts Tatums, reliģiskās izdevniecības Zondervan pētījumu analītiķis, piekrita, ka priekšā ir galvenie uzticības jautājumi. & ldquo; Šāda analīze ļaus maldināt arvien lielāku mērogu, & rdquo; viņš uzrakstīja. & bdquo; Vissvarīgākais būs nevis tas, kam jūs uzticaties ziņu saņemšanai, vai kāda noieta vietne, kurai uzticaties, bet tas, kam pieder dati, kurus izmantojat ziņām. Un šāda veida dati un analīze nebūs lēti. & Rdquo;

Nikija Reinoldsa, Hamiltonas koledžas mācību tehnoloģiju pakalpojumu direktors, saka, ka pārmērīga pašpārliecinātība ir liels risks. & ldquo; Mēs jau izmantojam datu modelēšanu, lai pieļautu lielas kļūdas, & rdquo; viņa norādīja. & ldquo; Lielākajā daļā veidu es šaubos, vai lielo datu izmantošana būs vairāk vai mazāk nepareiza nekā mūsu pašreiz pieejamo datu un modeļu izmantošana. Nekustamā īpašuma un hipotēku hipotēku katastrofas tagad ir skaidrs šo problēmu gadījums. Vislabākā šo kļūdu sakņu analīze, ko esmu lasījis un dzirdējis, norāda uz pārmērīgu uzticēšanos slikti saprotamiem, ļoti sarežģītiem riska modeļiem un atteikšanos atzīt, ka vissliktākaisbūsnotikt. Ja situācijas rašanās varbūtība ir 1000 pret vienu, tas nozīmē, ka situācija notiks tikai ļoti bieži, ilgtermiņā, kaut arī, iespējams, divreiz vai vairāk pēc kārtas īsā laikā. Šķiet, ka cilvēki, pieņemot lēmumus, tam nepievērš uzmanību. Varbūt mums nav īsti labi domāt par ilgtermiņu un galu galā ir jāīsteno „katastrofu seku novēršanas plāns”. Jebkurā gadījumā es nedomāju, ka lielie dati mazinās sliktas vērtēšanas problēmu, novērtējot riska sekas. Jebkura prognoze, kuras pamatā ir jebkuri dati, ir tikai modelis, nevis notikumu kontrolieris. Mēs kā suga turpināsim pieņemt lēmumus uz īsa skrejceļa, un mēs tiksim noķerti. Tātad, vai Big Data pasliktinās mūsu kļūdu sekas? Jā un nē. Kaut arī kļūdas sekas var kļūt tālejošākas, mums ir daudz grūtāk 'slēpt' kļūdas un to sekas mūsu savienojamības līmeņa dēļ. Šīs savienojamības pieaugošo potenciālu mēs esam redzējuši nesenajos politiskajos notikumos un pat nesenajās vides katastrofās. Kad kāds sāk protestu, citi to tūlīt zina no tiešajiem novērotājiem. Lēmumiem par pievienošanos protestam nav jāgaida laikraksta vai filmas “Vienpadsmitos” iznākšana. Kad pūš naftas platforma, visa pasaule to zina dažu stundu laikā. Valdības un zinātnieki sāk darboties nekavējoties - ne vienmēr gludi un noteikti ne vienmēr sadarbojoties, taču atbilde ir tūlītēja. Es deru, ka mūsu spēja reaģēt uz krīzēm pieaugs tikpat strauji, varbūt ātrāk, nekā spēja radīt krīzes. Es ceru, ka man ir taisnība. & Rdquo;

Jeniece Luska, zinātniskā direktora asistents ar doktora grādu lietišķajā socioloģijā, kurš strādā Atlantas informācijas tehnoloģiju uzņēmumā, rakstīja, & bdquo; Kā lietišķais sociologs es reliģiski ticu cilvēku spējai, kuriem jāinterpretē un jāizveido šīs datu kopas, lai to visu nomāktu tīši vai nē. Plašsaziņas līdzekļus, pētījumus, internetu vada cilvēki. Cilvēciskas kļūdas var sajaukt pat labākos datu vākšanas, analīzes un izplatīšanas veidus. Turklāt mēs nekad nevaram vispārīgi ieteikt vai prognozēt, līdz ticamības intervāli ir 100% un tautas skaitīšanai nav jāaprēķina dati, kurus mēs nevarēsim lasīt nākotnē vai kļūt par psihiski statistikas speciālistiem. Diemžēl jūs nevarēsiet pārliecināt par to dažas auditorijas vai segmentus, jo, ja kāds, kuram ir autoritatīva pozīcija, jums kaut ko pasaka, ko dators ir aprēķinājis, jūs to varētu arī nosaukt par absolūtu patiesību (ja vien tas nesakrīt ar viņu pārliecības sistēma, protams). & rdquo;

Viens dalībnieks atzīmēja, ka mēs neizmantojam jau esošos datus. & ldquo; Nosakot programmas un politiku, mūsdienu sabiedrība jau ignorē gadsimtu ilgus sociālos pētījumus, & rdquo; teicaŠerila Rasela, jauno stratēģisko publikāciju redakcijas direktore un Demo Memo Blog autore. Ir apšaubāmi, vai 2020. gada līderi spēs vai vēlēsies vairāk nekā šodien mūsu līderi izmantot sociālo zinātņu atziņas, lai uzlabotu mūsu dzīvi. & rdquo;

Daži koncentrējās uz cilvēka sprieduma lomu lielo datu analīzes un reaģēšanas procesā

Anonīms respondents sacīja: 'Šķiet, ka nekad nav iemācījusies veco mācību, ka korelācija nav cēloņsakarība. Datu kontrole nozīmē, ka neprecīzus datus ir grūti identificēt un labot. Es redzu, ka problēmas palielināsies tikai līdz ar datu kopu lielumu. Šķiet, ka vislielākais uzsvars tiek likts uz veiklu darbību veikšanu, izmantojot datus, nevis to derīguma nodrošināšanu vai pareizu cilvēku kontroli. ”& Rdquo;

Mišels J. Menū, viesprofesors Londonas Universitātes koledžas informācijas studiju katedrā, atzīmēja, ka & ldquo; Sistēmu inteliģence nevar aizstāt to personu un organizāciju izlūkošanu, kuras tās izmanto. Tā kā centieni ir vērsti uz tehnoloģiju attīstību uz izglītības, apziņas paaugstināšanas un demokrātiskas kontroles rēķina, visticamāk, rodas negatīvas sekas. & Rdquo;

Toms Rulepedagogs un tehnoloģiju konsultants, kas atrodas Mačonā, Džordžijas štatā, rakstīja: & Nekad nenovērtējiet par zemu cilvēces stulbumu un pamata grēcīgumu. & rdquo;

Viljams L Šraders, neatkarīgs konsultants, kurš 1989. gadā nodibināja PSINet, sniedza vēl dažas detaļas. & ldquo; Fakts ir tāds: cilvēki ir cilvēki, & rdquo; viņš uzrakstīja. Bagātie kļūst bagātāki, un varenie paliek šādi. Visus rīkus bagātnieki izmantos, lai gūtu labumu, un varenie paliks tādi. Tomēr aktīvistiem pasaulē būs arī piekļuve lielajiem datiem un lielie rīki, patiesībā tieši novatori un aktīvisti radīs tieši šos rīkus. Galu galā maiss vienmēr tiek sajaukts; daudz kā internets mums sniedza tālmācību un tālmedicīnu (kā tika prognozēts pagājušā gadsimta astoņdesmitajos gados), tas arī nodrošināja cilvēkiem globālu piekļuvi bērnu pornogrāfijai, iespēju pikšķerēt finanšu un identitātes informāciju par nelikumīgām darbībām un palīdzēt valdībām uzraudzīt un kontrolēt viņu populācijas. Vienlaikus mēs redzējām, kā internetam bija būtiska loma vairāku valdību gāšanā 2009. – 2011. Gadā, un šī darbība turpināsies. Jā, atbilde ir ‘abas’, pozitīva un negatīva. & Rdquo;

Migels Alkains, Starptautiskās Telekomunikāciju savienības reģionālā biroja vadītājs Tegusigalpa, Hondurasa, atbildēja, & ldquo; Ja daži augsti cilvēki uzskata, ka šāda veida tehnoloģijas var paredzēt neparedzamo, būs gadījumi, kad šī tehnoloģija tiks pārspīlēta un izmantota nepareizi. Cilvēka vērtējumu nevar aizstāt ar tehnoloģijām, no kurām pirmās ir atbildīgas par lēmumiem. & Rdquo;

Deivids D. Buršteins, jauniešu vadītās vēlētāju iesaistīšanas organizācijas Generation18 dibinātājs, sacīja, ka cilvēciskais elements pārspēj visu tehnoloģiju. & ldquo; Kamēr lielo datu pieaugums ir saistīts ar rafinēta kurācijas un kuratoru pieaugumu, tas būs aktīvs, & rdquo; viņš uzrakstīja. & ldquo; Bez šiem kuratoriem dati kļūs arvien bagātāki, pārliecinošāki un sajauks mūsu politiskās un sociālās sarunas ar pārmērīgu skaitļu pārpilnību, kas var likt jebkuru punktu, ko vēlamies viņiem likt. & rdquo;

Donalds G. BārnssĶīnas Guangxi universitātes viesprofesors un bijušais ASV Vides aizsardzības aģentūras Zinātnes konsultatīvās padomes direktors atzīmēja, ka lielajiem datiem ir iespējas, un to rezultātā tiks atklāti daži, bet ierobežoti. Tomēr nav pamatota vīzija par paļaušanos uz lielo datu kā lielāko informācijas un ieskatu avota analīzes rezultātiem. Iepriekšējie un pašreizējie lielo datu analīzes piemēri liecina, ka mums vajadzētu būt piesardzīgiem attiecībā uz šāda veida analīzes auglību; piemēram, Iekšzemes drošības departamentu kavē internetā pārtvertās informācijas straume un ierobežotā atmaksa par masveida informācijas avotu izmantošanu kombinatoriskajā ķīmijā un bioinformātikā. Pamatproblēma ir signāla-trokšņa problēma; i., ja ir vairāk informācijas, signāla noteikšanas izaicinājums var būt vēl lielāks. Līdz 2020. gadam lielākā daļa ieskatu un nozīmīgo sasniegumu joprojām būs apmācītu, izdomas bagātu, zinātkāru un ieskatīgu prātu rezultāts. & Rdquo;

Deivids Kiršners, doktora grāda kandidāts un zinātniskā asistents Nanjangas Tehnoloģiskajā universitātē Singapūrā, rakstīja: & bdquo; Cilvēki pārāk tic ticībai statistikai un milzu datu kopu kvantitatīvai analīzei. Tas liek mums domāt, ka mēs varam prognozēt un prognozēt daudz labāk, nekā mēs patiesībā varam. Prognozēšana noved pie tā, ka cilvēki pieņem rezultātus, kas nenotiek vienmēr, un tam ir reāla ietekme uz cilvēkiem, kuri uzvar vai zaudē, pamatojoties uz šīm prognozēm. Mēs arī pieņemam, ka mēs varam uzticēties šo datu interpretācijai. Interpretācijas veic cilvēki, cilvēki varas pozīcijās, kuriem ir savas dienas kārtības, un tieši tādām interpretācijām cilvēki parasti uzticas. Nav gudrs, bet mēs nezinām neko labāku, jo ticam tam, ko mums saka ‘eksperti’, un mums nav nekādu iespēju uzzināt, kas patiesībā notiek, tā vai tā iemesli. Tas viss tiek efektīvi maskēts birokrātijā. Ļoti bīstami! & Rdquo;

Džefrijs Aleksandrs, vecākais zinātnes un tehnoloģiju politikas analītiķis SRI International Zinātnes, tehnoloģijas un ekonomiskās attīstības centrā teica, ka cilvēka faktors analīzē ir izšķirošs. & ldquo; Kaut arī patiesā mākslīgā intelekta un prognozēšanas spēka parādīšanās 2020. gads ir pārāk ātrs, spēja plaši manipulēt ar sociālajiem, fiziskajiem un informatīvajiem ieguldījumiem atklās jaunu ieskatu par uzvedību un cilvēka attīstību, & rdquo; viņš uzrakstīja. & ldquo; Lielākas briesmas slēpjas pēc 2020. gada, kad mašīnmācīšanās var kļūt tik efektīva, ka tā izstumj cilvēku vērtējumu. & rdquo;

Anonīms respondents paredzēja dažu atsaukšanu, rakstot, un es ceru, ka drīzāk nekā vēlāk notiks pretreakcija pret lielajiem datiem, un es ceru redzēt kustību pret cilvēkiem, kas samazina viņu klātbūtni tīklā. Joprojām ir liela daļa iedzīvotāju, kuriem ir zems interneta klātbūtnes līmenis (piemēram, ikvienam, kas ir vecāks par 45 gadiem), un tas piedāvās nepieciešamos kontrastus, lai tas notiktu. & Rdquo;

Cilvēkus uztrauc valdību un korporāciju varas kārtība, intereses ar visvairāk lielo datu resursiem

Dažādas atbildes koncentrējās uz Big Data kolekcionāriem un viņu motīviem. Starp tiem, kuriem tas bija pamats viņu atbildēm, daudzi bija piesardzīgi un pilni brīdinājumu par to, kā datus varētu izmantot.

Ed Lyell,profesors Adamsas štata koledžā rakstīja: & ldquo; Es redzu, ka divi galvenie negatīvi ir pārliecinoši pozitīvi.1)Mūsu uzticēšanās ekonometriskajiem modeļiem padarīja lielāko pasaules ekonomikas krīzi iespējamāku. Labāk un labāk prognozējot tuvākās nākotnes īpatnības, mums bija modeļi, kas neņēma vērā lielās sistēmas izmaiņas un tirgus korupcijas spēku, ko izvirzīja vadošie. Visi paredzamie modeļi ir pakļauti kustībai vidēji, neņemot vērā pieaugošās sistēmas izmaiņas, ko izraisa nokrišana no klints, kuru modeļi neredz un kuru nemeklē cilvēki, kam uzticas modeļi.2)Patīk1984. gadsunDrosmīgā jaunā pasaule, grāmatas, kuras mana paaudze labi zina, esmu redzējis valdību un vēl vairāk lielu uzņēmumu izmanto masveida personalizētus datus, lai kontrolētu cilvēkus, lai ne tikai reaģētu uz viņu vajadzībām, bet arī radītu vajadzības. Valdība savas nedrošības dēļ ir padarījusi mūs bailīgus un gatavus pieņemt arvien pieaugošās personiskās brīvības robežas. Turīgā elite (apmēram 2% vai vairāk) var iegādāties TV reklāmas un citus plašsaziņas līdzekļus, lai Kongress tiktu ievēlēts viņu vajadzībām. Tagad lielās korporācijas var būt vēl aktīvākas tabulas augšdaļā. Šī pieaugošā jauda, ​​kas novirzīta uz augšu, pārvieto Amerikas Savienotās Valstis no demokrātijas uz to, ko es tagad uzskatu par plutokrātiju. Mūsu drēbēs un izstrādājumos esošie RFID atvieglo izsekošanas iespēju izslēgšanu un, iespējams, nākotnē rada lielāku risku cilvēkiem. & Rdquo;

Anonīms respondents rakstīja: & ldquo; Pareiza izvēle lielā mērā ir atkarīga no mūsu kolektīvās izvēles. Galu galā es izvēlējos pesimistiskāku scenāriju, jo tā ir izvēle, kas mums šobrīd ir - tā, kur korporācijas, kurām nav vērtību, morāles vai sirdsapziņas izjūtas, izvēlas cilvēkus (izvēles, kas ietekmē cilvēkus, bet kuru motivē tikai peļņa akcionāri). Apsveriet naudas programmu ieguldīšanai veltīto TV programmu skaitu, salīdzinot ar nabadzības izskaušanai paredzēto TV programmu skaitu. Pašreizējā situācijā nav šaubu, ka otrais variants ir pareizs. Bet par laimi tas varētu mainīties, ja cilvēki nolemj uzņemties atbildību un korporācijas atgriezīs savā pakļautībā. & Rdquo;

Kāds cits anonīms aptaujas dalībnieks paredzēja, ka abi rezultāti vienlaikus notiks daudzos sarežģītos savijušos veidos. Pat liberālās valdības jutīsies spiestas uzkrāt un izmantot datus pret saviem pilsoņiem, daudzās no šīm valstīm darbu veic korporācijas, kuras ir satricinātas. & Rdquo;

Jūlija Takahashi, Diisynology.com redaktors un izdevējs, rakstīja: & ldquo; Līdz 2020. gadam lielākā daļa interneta lietotāju būs pieraduši saņemt algoritmiskus ieteikumus un vai nu maz informēs viņus, vai arī atradīs veidus, kā tos apiet. Amerikas Savienotajās Valstīs lielākajai daļai cilvēku nepatīk sajūta, ka ar viņiem tiek manipulēts vai viņiem ir mazāk iespēju, un tiešsaistes mazumtirdzniecības kopienai ar to būs jārisina. Sabiedrības, reģiona, valsts vai valsts plānošanas līmenī lielie dati tiks vairāk izmantoti, un tiem būs jākonkurē ar politisko attieksmi, kas, šķiet, ir tendence uz aizdomām par “lielajiem datiem”. Visticamāk, lielākās lietotājas būs korporācijas. un var secināt, ka dati ir tikai tik labi, kā dati un pieņēmumi, kas izmantoti izejas plānošanā. Es domāju, ka mēs redzēsim dažas būtiskas kļūdas. & Rdquo;

Lielākā daļa respondentu, kuri komentēja ar bažām par valdības un / vai korporatīvo datu kontroli, izvēlējās palikt anonīmi. Šeit ir vairāk viņu novērojumu:

- & ldquo; Es sāku nodarboties ar datu apkopošanu pagājušā gadsimta septiņdesmitajos gados, un man grāmatplauktā, kurā es to rakstīju, ir 1970. gadu ASV Veselības izglītības un labklājības ziņojuma par datoriem, privātumu un datu bāzēm kopija. Datu apkopošana mūsdienās pieaug diviem galvenajiem mērķiem: valsts drošības aparātam un arvien mērķtiecīgākām mārketinga (ieskaitot politiskās) datu bāzēm. Neviens no tiem nav paredzēts atsevišķu tīkla lietotāju labā, bet drīzāk uz lietotājiem skatās kā uz potenciālajiem teroristiem vai kā uz preču un pakalpojumu pircējiem. Cilvēkiem jau ir daudz jāmaksā, lai iegūtu dažas no šīm lietām, pat tādas vienkāršas lietas kā kredītreitingi datu subjektam ir pieejamas tikai par maksu. Informācija ir jauda, ​​un jauda maksās naudu. & Rdquo;

- Kad korporācijas vai valdības kaut ko iesaistās, tās reti uzvedas tā, ko varētu uzskatīt par “altruistisku” modi. Korporācijas monopolizēs Big Data, lai nopelnītu naudu; neētiska valdības pārvalde to varētu izmantot, lai nodarītu postījumus privātai dzīvei, kas, manuprāt, jau notiek Amerikas Savienotajās Valstīs, pasargājot no bērnu pornogrāfijas un ekspluatācijas novēršanas. Lai gan tas noteikti ir vērtīgs darbs, tomēr pastāv sekas pilsoņu tiesību uz privātumu samazināšanai, lai veiktu dzēlīgas operācijas. Tas rada nemierīgu precedentu, kurā aizdomas par darbību var pierādīt pierādījumu, un aizķeršanās seko cieši aiz muguras. Es uzskatu, ka nākotnē tā ir galvenā žurnālistu un politisko emuāru autoru problēma. & Rdquo;

- & ldquo; Viltus pārliecība jau nomoka riska pārvaldības profesionāļus. Neviens, kas aplūko lielās datu bāzes, neprognozēja finanšu nozares noziedzīgās darbības, kaut ko varēja mainīt, lai izskatītos noteiktā veidā, un jebkuru datu kanālu varēja aizsprostot, sajaukts vai sasmērēts līdz vietai, kur tiek traucēta neatkarīga analīze. Faili ir un tiks dzēsti pēc pieprasījuma. Algoritmos nav morāles kodeksa, nav ētikas, nav izpildes. Šie rīki ir tikai indeksi, kas norāda uz turpmāko pētījumu jomām. Bez stingrākas pārbaužu un līdzsvara sistēmas un neatkarīgiem sargsuņiem šīs sistēmas negarantēs uzticību patiesībai. & Rdquo;

- & ldquo; Nauda nodrošinās piekļuvi lielām datu kopām un enerģiju, kas vajadzīga, lai analizētu un rīkotos pēc analīzes rezultātiem. Galarezultāts vairumā gadījumu būs efektīvāka cilvēku mērķēšana ar mērķi panākt, lai viņi patērē vairāk preču, kas, manuprāt, ir negatīva sabiedrībai. Es to nesauktu par ļaunprātīgu izmantošanu, bet es to sauktu par pašapkalpošanās programmu. & Rdquo;

- & ldquo; Dati nav informācija, un informācija nav zināšanas, un zināšanas nav gudrība. Veicot lietas, kas tika veiktas mūsdienīgi, vislabākā informācija kalpos par “elastīgo” statistiku, neonacistu pārākuma vīzijām, kariem, kuru pamatā ir “uzticama izlūkošana attiecībā uz masu iznīcināšanas ieročiem”, vai viltotām prezidenta vēlēšanām. Ētikas kontroles lieta kļūs arvien svarīgāka, jo interneta spēks dažiem vīriešiem dod spēku. & Rdquo;

- & ldquo; Ja vien kādi lieli politiski satricinājumi nemainīs spēku samēru pasaulē, lielie dati galvenokārt būs arvien mazāk bagāto un vareno grupu rokās. Tiem, kuriem ir milzīgs spēks, ir tendence izmantot tādus rīkus kā Big Data, lai palielinātu viņu spēku. Tāpēc, ja pašreizējais starptautisko varas struktūru virziens turpināsies un vara arvien vairāk koncentrēsies tikai dažu rokās, lielo datu iespējas tiks izmantotas, lai vēl vairāk palielinātu šo spēku, un tās netiks izmantotas kopienas labā. & Rdquo;

- & ldquo; Lielākā daļa lielo datu ir un joprojām būs korporatīvo interešu rokās, kuras pēc definīcijas ir savtīgi nieki. & rdquo;

- & ldquo; Lielie dati, iespējams, ir iemesls ierobežotai brīvībai un privātumam, un tas dos priekšrocības uzņēmumiem, kuri var tērēt naudu analīzei. & rdquo;

- & ndquo; Neapšaubāmi ir lielisks laiks būt matemātiķim, kuru saviļņo smagnējas datu kopas. Lai gan daudzus var izmantot konstruktīvos, pozitīvos veidos, kā uzlabot dzīvi un pakalpojumus daudziem, lielos datus galvenokārt izmantos, lai barotu cilvēkus ar viņu uzvedību un draugiem, lai analizētu veselības un citu apdrošināšanas veidu riska potenciālu un būtībā sadaliet cilvēkus un intensīvāk pakļaujiet mazāk un mazāk lietu. & rdquo;

- & ldquo; Cilvēcei vienmēr būs alkatība, korupcija un maldināšana, un to var mazināt tikai ar ieskatu faktu analīzē, atklātu informācijas apmaiņu un loģisku lēmumu pieņemšanu. & rdquo;

Daži prognozē, ka algoritmi visnegatīvāk ietekmēs to cilvēku dzīvi, kuri jau ir nelabvēlīgā situācijā

Citas atbildes bija saistītas ar iepriekšējās sadaļas atbildēm, jo ​​tajās tika izpētīti datu savācēju motīvi un uzvedība. Bet viņu materiāls koncentrējās uz Lielo datu ietekmi uz tiem, kas paši nav spēcīgi.

Freds Štucmans, Karnegija Melona universitātes pēcdoktorants un programmatūras Freedom, Anti-Social un ClaimID veidotājs, teica: & ldquo; Mums jāpatur prātā, ka Big Data nav pilnīgs objektīvs, it īpaši, interpretējot cilvēka stāvokli. & rdquo;

Stīvs Sojers, profesors un asociētais dekāns Sirakūzu universitātē; vairāk nekā 20 gadu interneta, skaitļošanas un darba pētījumu eksperts rakstīja, & ldquo; mūsu redzējums par datiem ir balstīts uz mūsu pasaules redzējumu, un šis redzējums nav ļoti plašs, ja runa ir par Big Dati. Mums ir tendence uzsvērt parietālu ieskatu par noteiktu ekonomiskās domāšanas veidu, un mums ir tendence ietvert sociālās analīzes, izmantojot maigu koloniālismu. Šāda neobjektivitāte kopā ar tehniskās kompetences augstprātību radīs milzīgas atšķirības starp to, ko saka dati, un miljardu cilvēku dzīvi. & Rdquo;

Braiens Hārvijs, Kalifornijas Universitātes Bērklija pasniedzējs, atzīmēja: & bdquo; Informācijas vākšana nāks par labu bagātajiem, uz nabadzīgo rēķina. Es pieņemu, ka dažiem cilvēkiem tas skaitās pozitīvs rezultāts, taču jūsu abām izvēlēm vajadzēja būt & lsquo; galvenokārt labā bagātajiem & rsquo; vai & lsquo; galvenokārt nāks par labu nabadzīgajiem, & rsquo; nevis & lsquo; labs sabiedrībai & rsquo; un & lsquo; kaitē sabiedrībai. & rsquo; Nav tādas lietas kā & lsquo; sabiedrība. & Rsquo; Tur ir tikai bagātība, nabadzība un klases cīņa. Jā, es zinu, ka Āfrikas lauksaimnieki izmanto savus mobilos tālruņus, lai izsekotu produkcijas cenām lielajās pilsētās. Tas ir lieliski, bet ar to nepietiek. & Rdquo;

Ebenezers Baldvins Boulzs, corndancer.com īpašnieks un vadošais redaktors, rakstīja: & ldquo; Ar lielajiem datiem nāk lielvalsts, un nevienu no tiem nedrīkst izmantot saprātīgi kopējam labumam. Mērķis ir nevis atklāt iespēju novērst trūkumu starp daudziem, bet gan noteikt labvēlīgu augsni ekspluatācijai un kontrolei. & Rdquo;

Pols Makfate, tiešsaistes komunikāciju speciālists, kas atrodas Provo, Jūtas štatā, sacīja: Jauni mediju kanāli turpinās šķelt patērētājus un pastiprināt sociālo plaisu. Saprātīgi cilvēki informāciju izmantos labi, bet vidusmēra cilvēks turpinās meklēt spilgtus spīdīgus priekšmetus, kas izklaidēs. Ļaunprātīgi cilvēki turpinās ļaunprātīgi izmantot. Piekļuves nodrošināšana datiem nemaina morālo uzvedību. & Rdquo;

Daren c brabhamZiemeļkarolīnas Universitātes Čapelhilas komunikācijas docents teica: & ldquo; Jau tagad ir pierādījusies, ka mūsu paļaušanās uz algoritmiem ir problemātiska, par ko liecina akciju tirgu nepastāvīgais raksturs un citas lietas. Turpinot labākos un spilgtākos matemātiķus uz algoritmiem orientētās profesijās (piemēram, finansēs), mēs turpināsim abstrahēt reālas darba un reālas cilvēku rūpes tālāk no reālajām sekām un apstākļiem. Arī tā ir liela ētiska problēma. & Rdquo;

Pols Gārdners-Stefans, Flindersas universitātes telekomunikāciju kolēģis, novēroja, & ldquo; Kaut arī daudz priekšrocību radīs lietu internets, kaut arī lietas joprojām ir ļoti maz centralizētu interešu rīcībā, tas radīs lielu ļaunprātīgas izmantošanas potenciālu. Vēsture mums saka, ka tur, kur pastāv šāds potenciāls un ar ļaunprātīgu izmantošanu var iegūt pietiekami daudz naudas un civilās kontroles, šādi pārkāpumi turpinās pieaugt. Tikai sejas atpazīšana un izsekošana ir vienkārši līdzekļi, kā izveidot gandrīz neizbēgamu policijas valsti. Cepures un mēteļi, piemēram, Spy-vs-Spy valkāti, kļūs pievilcīgāki, lai arī galu galā neefektīvi, jo statistikas un varbūtības algoritmi ļauj izsekot pat personām, kuras ir apvilktas (burtiski vai ar citiem līdzekļiem). & Rdquo;

Artūrs Asa BergersSanfrancisko štata universitātes komunikācijas emeritus profesors teica: & ldquo; Kaut arī internets ļauj disidentiem paust savu viedokli, lielākoties viņi netiek uzklausīti attiecībā pret dominējošās elites, valdošās klases pārstāvju u.c. varu. . & rdquo;

Frenks Odašs, uzņēmuma Lone Eagle Consulting prezidents, kas specializējas interneta apmācībā lauku, attāliem un pamatiedzīvotājiem, rakstīja: & quot; Kontroles politika un izskata politika turpinās bagātos padarīt bagātākus un mazināt vietējos un beztiesīgos līdz pat pārredzamības politikas dēļ redzamajos un izmērāmajos veidos ir nepieciešams, lai augšas uz leju nozīmīgi sadarbotos ar dibenu uz augšu. Inovāciju uz leju uz augšu uzplaukums arvien vairāk atradīs jaunus veidus, kā pašorganizēties, par ko 2011. gadā liecina okupācijas Volstrīta un arābu pavasara kustības. & Rdquo;

Deivids A.H. Brauns, konsultāciju uzņēmuma Brown Governance Inc. izpilddirektors, kas atrodas Toronto, Kanādā, atzīmēja, ka jautājums ir par demokratizāciju; tam ir milzīgas sekas gan sociālajai struktūrai un sociālajai kārtībai (pieaugošais spiediens, ko “nav,” ir “uz eliti”), gan privātums, ģimene un kultūra. Liels neatbildēts jautājums ir tas, kurš kontrolēs Big Data? Ikvienam, kurš kontrolē informāciju, būs lielāka vara un ietekme, un viņi to var izmantot pozitīvu vai negatīvu rezultātu iegūšanai. & Rdquo;

Mērķtiecīga izglītība par lielajiem datiem var ietvert brīdinājumus, kas paredz manipulēt ar datu analīzes rezultātiem; datu pārbaudē var būt iebūvētas uzticamības funkcijas

Daži respondenti domāja, vai dažus lielo datu negatīvos aspektus varētu mazināt nopietnāki pētījumi un mērķtiecīga plānošana.

Džons Horigans, pētniecības organizācijas TechNet viceprezidents, sacīja: & ldquo; & lsquo; Big Data & rsquo; ir ļoti neatklāta valsts pilsoņiem un politikas veidotājiem, un tās labvēlīgais potenciāls ir atkarīgs no pareizas pārvaldības un pilsoņu izglītības. Tehnoloģiju sektors parasti ir diezgan labs, lai droši ieviestu jaunas lietojumprogrammas. Bet ir viegli nenovērtēt sabiedrības izglītošanas nozīmi par to, ko tas viss nozīmē, arī lai veicinātu & lsquo; Big Data & rsquo; (piemēram, veselības aprūpes sniegšana, enerģijas pārvaldība mājās). Tāpēc piesardzības vārds ir piemērots, ja šādi centieni netiek veikti. & Rdquo;

Maurēna Hiljāra, Jaunzēlandes Augstās komisijas attīstības programmas koordinators un Interneta sabiedrības Klusā okeāna nodaļas valdes priekšsēdētāja vietnieks, atbildēja. & ldquo; Lielais jautājums, kas saistīts ar internetu, iruzticībuno kurienes nāk informācija un kā tā tiek izmantota. Kamēr cilvēki zina, kas piedāvā informāciju, un var uzticēties tās avotam, ir labāka izpratne par to, kas ir pasaule. Tomēr uzticēšanās tehnoloģijai samazinās, ja to izmanto nepareizi, un nepareizas saziņas vai nepatiesas saziņas rezultātā cilvēkiem tiek nodarīts kaitējums. Izglītība par atbilstošu interneta lietošanu, elastīgāk izmantojot piekļuves daudzveidību, ko piedāvā tīmeklis, un tiešsaistes informācijas drošība finanšu darījumu laikā, manuprāt, ir galvenie nākotnes jautājumi, lai nodrošinātu, ka internets tiek izmantots atbilstoši un droši, un tas nodrošina pozitīvo ietekmi, kurai tai ir vislielākais potenciāls. & rdquo;

Hjū F. Klīns, Kolumbijas universitātes socioloģijas un izglītības profesors, rakstīja: & quot; Būs jāregulē šīs darbības, lai nodrošinātu, ka tās tiek izmantotas visu tautu labā. Turklāt mums būs jāizglīto sevi, lai mēs varētu atpazīt pārkāpumus un pašapkalpošanās krāpšanos. & Rdquo;

Anonīms respondents komentēja: 'Dati mūsdienās tiek izmantoti nepareizi daudzu iemeslu dēļ. Risinājums ir nevis ierobežot datu vākšanu, bet gan paaugstināt informētības un izglītības līmeni par to, kā datus var izmantot ļaunprātīgi un kā pārliecināties, ka dati tiek būt taisnīgi pārstāvētam un faktiski atbild uz jautājumiem, kurus jūs domājat. & rdquo;

Džons Kellijsno monitoru grupas saka, ka gudras personas var cīnīties, ja pie varas esošie cilvēki maldina sabiedrību par datu parādīšanu. & ldquo; Lielo datu pozitīvie rezultāti & rsquo; būs atkarīgs no vispārēju jaudīgu analīzes un vizualizācijas rīku pieejamības un plaši izplatītas to izmantošanas. Pat ja patērētāju un patērētājiem labvēlīgu datu informācijas paneļi ir mazāk attīstīti nekā tie, kurus izmanto komerciālās uzņēmējdarbības un valdības izlūkošanas aģentūras, indivīdu un mazo organizāciju spēja izstrādāt analītiski stingrus pretstāstus kopā ar dinamiskiem 3D grafikiem, kas iet uz augšu pakalpojumā YouTube un tiek uzņemti CNN varētu nodrošināt datu ieguves pārmērīgā pielietojuma pārbaudi. & rdquo;

Marsels Bulinga, futūrists un W autorslaipni gaidīti nākotnes mākonī - 2025. gadā 100 prognozēs,novērotie, var apstrādāt gan lielos datus, gan mazos datus. Tas nav par lielu vai mazu! Tas ir par visu datu iegulšanu ar uzticības un privātuma funkcijām. Mums ir jāizstrādā & lsquo; Cloud Seal & rsquo; un iesaiņojiet visus datus šādā notāram līdzīgā zīmogā. & rdquo;

Heivuds Sloāns, konsultāciju uzņēmuma CogniPower galvenais direktors, sacīja: 'Šis nav īsti jautājums par internetu vai lielajiem datiem - tas ir jautājums par to, kurš un cik daudz cilvēki to var tīši vai citādi ļaunprātīgi izmantot. Tas ir vienmēr pastāvošs jautājums, tāpēc ir nepieciešami kompensācijas spēki, konkurence, pārredzamība, rūpīga pārbaude un / vai citi veidi, kā pasargāties no ļaunprātīgas izmantošanas. Un tad esiet gatavs dažreiz nepareizi vērtēt. & Rdquo;

Cilvēki, šķiet, domā, ka zina vairāk, nekā patiesībā zina, taču, neskatoties uz visiem mūsu trūkumiem, skatīšanās uz kopainu parasti palīdz

Papildus garākiem Stova Boida, Džerija Mičalski un Patrika Takera novērojumiem, kas tika kopīgi atklāšanas & ldquo; Kopsavilkums & rdquo; no šī ziņojuma (9.-12. lpp.) vairāki respondenti uzrakstīja izvērstas un pārdomātas atbildes, kas ietvēra vēsturisko perspektīvu un vispārīgus novērojumus par cilvēka dabu un sabiedrību.

Kevins Novaks, globālā tīmekļa konsorcija eGov darba grupas līdzpriekšsēdētāja, runātāja un autore par elektronisko pārvaldību un Pasaules bankas konsultante par eTransform iniciatīvu, novēroja: & ldquo; Sabiedrība, mēģinot saprast, bieži nonāk neizpratnē. lielus jautājumus, risinājumus un priekšmetus, ņemot vērā vides, darbību un viedokļu daudzveidību dažādās pasaules kultūrās. Ņemot vērā šo dažādību, bieži ir grūti noteikt, kāds ir labākais rīcības virziens / plāns, lai virzītos uz priekšu. Pieaugošā datu masa var palīdzēt labāk informēt lēmumu pieņemšanu, identificēt tendences un savienot datu bitus, lai redzētu lielāku ainu nekā iepriekš bija zināms. Tomēr Big Data piedāvās izaicinājumus, ja netiks izstrādāti rīki, metodes un tehnoloģijas, kas var palīdzēt strukturētus datus sasaistīt, lai pastāstītu stāstu. Rīki, metodes un tehnoloģijas būs izaicinājums 2020. gadā, nevis pašu datu pieejamība. Sabiedrība turpinās cīnīties ar privātumu. Tā kā arvien vairāk mūsu dzīves tiek arhivēta un iegūta tīmeklī, oportūnisti turpinās izpētīt veidus, kā pieejamos datus izmantot saviem, ne pārāk godīgajiem līdzekļiem. Līdz 2020. gadam interneta kopienai arī turpmāk ir jāpievērš galvenā uzmanība tam, kā mēs reaģējam un kā pārvaldāmies. Mums jāsaprot izaicinājumi un iespējas, jāzina pastāvošās nepilnības un jāpiedāvā labākās iespējas to risināšanai. & Rdquo;

Maikls Kastengera, vecākais pasniedzējs Gradi žurnālistikas koledžā, rakstīja: & ldquo; Vienā brīdī futūristi ar interneta starpniecību runāja par “globālo smadzeņu” attīstību. Šis scenārijs var šķist hiperbolisks, bet ne tad, ja nošķirat “smadzeņu” un “prāta” definīcijas. Tagad smadzenes izveido savu algoritmu versiju, kas ļauj uzlabot korelācijas un jaunu izpratni. Turpinot interneta evolūciju, algoritmi arvien vairāk un vairāk savieno sadalītos datus tādā veidā, kas atdarina smadzeņu savienojošās sinapses. Turpinot attīstību, analoģiju var izdarīt internetam, kuram ir autonoma un daļēji autonoma nervu sistēma. Šīs attīstības kontroli kontrolēs lielākās institūcijas - ne tikai korporācijas, bet šīs attīstības virzienu noteiks indivīdi. Tieši debates par to, kāda ir interneta būtība un kādas tās ir, ir debates, kas cilvēkus sašels ar institūcijām. Mani uztrauc tas, ka institucionālā hegemonija zaudēs individualitāti nevis viņu “savtīgo darba kārtību” dēļ, bet gan cilvēku pašapmierinātības un piekrišanas turpināšanai personīgajās ielaušanās vietās. & Rdquo;

Un anonīms atbildētājs atbildēja: & ldquo; Jo vairāk, ja datu kopas ir atvērtas un pieejamas, uzņēmējdarbībai tīkli tīmeklī izmantojamie izejmateriāli tiks izmantoti dažādiem mērķiem, un daudzas reizes tas var būt filantropisks. Mēs redzēsim vairāk lielu datu kopu vizuālu attēlojumu, kas ļaus cilvēkiem redzēt viņu darbību ietekmi, spēlējoties citās pasaules daļās. Lielie dati tiks izmantoti prognozēšanai un prognozēšanai, tiks izspēlētas vairāk simulācijas, un šīs simulācijas palīdzēs cilvēkiem izprast mūsu savstarpējās korelācijas sarežģītību kā būtnēm uz šīs planētas un ārpus tās. Cilvēki centīsies & lsquo; labot & rsquo; vai & lsquo; spēle & rsquo; scenāriji, kuru pamatā ir simulācijas. Mēs to jau esam redzējuši pagājušajā desmitgadē ar Volstrītas krīzi, taču šāda lieluma un sarežģītības sistēmas ir dinamiskas un pašregenerējošas. Dinamisku un jaunu sistēmu kā dabiskas kārtības realizācija liks cilvēkiem saprast, cik stulbi mēģina spēlēt spēles ar N pakāpi. Mēs redzēsim algoritmiskākas domāšanas pieaugumu vidusmēra cilvēku vidū un arvien sarežģītāku algoritmu pielietošanu liela apjoma finanšu, vides, epidemioloģiskā un cita veida datu izpratnē. Inovācijas tiks slavētas, ja vien tās reģistrēs plašu parādību klāstu. & Rdquo;

Facebook   twitter