13 Οκτωβρίου 2024
Τα Big Data είναι παντοδύναμα;
Τα Big Data είναι παντοδύναμα. Και όπως συμβαίνει σε όλα τα παντοδύναμα πράγματα, υπάρχει μεγάλος κίνδυνος κατάχρησης. Εξαιτίας αυτής της παντοδυναμίας λοιπόν, μια τέτοια κατάχρηση μπορεί να έχει επικίνδυνο αντίκτυπο. Σ’ αυτό λοιπόν εστιάζει την προσοχή του ο Matt Asay από την ReadWrite:
1. Ενώ τα Big Data βοηθούν τόσο τις επιχειρήσεις όσο και τις κυβερνήσεις να ελέγχουν την ανθρώπινη συμπεριφορά (εξοπλίζοντάς τους κατά συνέπεια να αναπτύσσουν πιο αποτελεσματικές εκστρατείες μάρκετινγκ και κατ’ επέκταση να αποφεύγουν εγκλήματα), αυτό ΔΕΝ είναι όμως ο τελικός στόχος των πληροφοριών και της ανάλυσης σημάτων. Ο σκοπός είναι να γνωρίζουμε ποιες σκέψεις έχουν γίνει.
Η προσδοκία από αυτήν την άποψη δεν είναι η πρόβλεψη κάθε σκέψης σου κάθε ώρα. Οι εικασίες σχετικά με το θέμα αυτό, απλά αρκούν, σύμφωνα με τον George Dyson (ιστορικός της επιστήμης και συγγραφέας του Turing's Cathedral)
2. Αλλά ακόμη και η επίτευξη αυτού του στόχου (η γνώση των τρεχουσών σκέψεων των υποκειμένων) μπορεί να ΜΗΝ μας ικανοποιεί. Εμείς μπορεί να θέλουμε να ξέρουμε τι θα σκεφτούν πιθανώς στο κοντινό μέλλον. Αυτό θεωρητικά θα βοηθήσει τους εμπόρους να πουλούν περισσότερο και τις κυβερνήσεις να επιβάλουν το νόμο (ή να αποτρέπουν παραβιάσεις) πιο αποτελεσματικά.
Παρ’ όλα αυτά, το πρόβλημα είναι ότι οι σκέψεις δεν μεταφράζονται πάντα σε πράξεις. Ακόμη, δεν μπορούμε να εγγυηθούμε ότι οι προβλέψεις μας θα γίνουν πραγματικότητα. Στην περίπτωση του μάρκετινγκ, θα μπορούσε να οδηγήσει σε μη προσοδοφόρες εκστρατείες. Όσον αφορά τις κυβερνήσεις, θα μπορούσε να οδηγήσει σε «λανθασμένη τιμωρία πράξεων».
3. Η απανθρωποίηση των δεδομένων μπορεί να αποφευχθεί όταν θέτουμε την ερώτηση «Γιατί;». Τότε θα είμαστε ικανοί να δημιουργήσουμε πολιτικές που θα εγγυώνται σωστή διοίκηση και θα προστατεύουν το ηθικό μάρκετινγκ.
1. Ενώ τα Big Data βοηθούν τόσο τις επιχειρήσεις όσο και τις κυβερνήσεις να ελέγχουν την ανθρώπινη συμπεριφορά (εξοπλίζοντάς τους κατά συνέπεια να αναπτύσσουν πιο αποτελεσματικές εκστρατείες μάρκετινγκ και κατ’ επέκταση να αποφεύγουν εγκλήματα), αυτό ΔΕΝ είναι όμως ο τελικός στόχος των πληροφοριών και της ανάλυσης σημάτων. Ο σκοπός είναι να γνωρίζουμε ποιες σκέψεις έχουν γίνει.
Η προσδοκία από αυτήν την άποψη δεν είναι η πρόβλεψη κάθε σκέψης σου κάθε ώρα. Οι εικασίες σχετικά με το θέμα αυτό, απλά αρκούν, σύμφωνα με τον George Dyson (ιστορικός της επιστήμης και συγγραφέας του Turing's Cathedral)
2. Αλλά ακόμη και η επίτευξη αυτού του στόχου (η γνώση των τρεχουσών σκέψεων των υποκειμένων) μπορεί να ΜΗΝ μας ικανοποιεί. Εμείς μπορεί να θέλουμε να ξέρουμε τι θα σκεφτούν πιθανώς στο κοντινό μέλλον. Αυτό θεωρητικά θα βοηθήσει τους εμπόρους να πουλούν περισσότερο και τις κυβερνήσεις να επιβάλουν το νόμο (ή να αποτρέπουν παραβιάσεις) πιο αποτελεσματικά.
Παρ’ όλα αυτά, το πρόβλημα είναι ότι οι σκέψεις δεν μεταφράζονται πάντα σε πράξεις. Ακόμη, δεν μπορούμε να εγγυηθούμε ότι οι προβλέψεις μας θα γίνουν πραγματικότητα. Στην περίπτωση του μάρκετινγκ, θα μπορούσε να οδηγήσει σε μη προσοδοφόρες εκστρατείες. Όσον αφορά τις κυβερνήσεις, θα μπορούσε να οδηγήσει σε «λανθασμένη τιμωρία πράξεων».
3. Η απανθρωποίηση των δεδομένων μπορεί να αποφευχθεί όταν θέτουμε την ερώτηση «Γιατί;». Τότε θα είμαστε ικανοί να δημιουργήσουμε πολιτικές που θα εγγυώνται σωστή διοίκηση και θα προστατεύουν το ηθικό μάρκετινγκ.