Eine faszinierende Präsentation von Kate Crawford, Principal Researcher bei Microsoft Research, auf der Strata Conference 2013, befasst sich eingehender mit Big Data und dessen Bedeutung. Dabei werden einige der von Crawford als "algorithmisch" bezeichneten Illusionen und die Einschränkungen der großen Datenlösungen untersucht das wird in vielen Teilen der Geschäftswelt begrüßt.
Crawford verwendet eine grundlegende Analogie zu einer optischen Täuschung, an der eine sich drehende Katze beteiligt ist, und stellt den Fall auf, dass Big Data für viele Geschäftsanwendungen unerlässlich ist, es jedoch mehrere Möglichkeiten gibt, viele der Ergebnisse von Datensätzen zu interpretieren, die für menschliche Entscheidungsträger objektiv erscheinen .
"Die Dinge können anders gesehen werden", sagte Crawford und zitierte einen Artikel, in dem sie und Co-Autor David Boyd über einige wichtige Prinzipien der Nutzung von Big Data nachdachten, darunter das, was Crawford "Mythologie" nennt, oder die Überzeugung, dass Big Data absolute Wahrheit bringt und Objektivismus zu einem Projekt. Führungskräfte, sagte sie, verknüpfen Big Data häufig direkt mit einer objektiven Vogelperspektive, während sie die drei fundamentalen Einschränkungen oder Überlegungen ignorieren, die diese Objektivität in entscheidender Weise beeinflussen können: Voreingenommenheit, Signal und Skalierung.
Ausgehend von der Tendenz zeigt Crawford anhand von Beispielen für Überschwemmungen in Australien und den USA, dass Big Data nicht immer mit der Realität auf der Straße übereinstimmt. Sie knüpft an das zweite Prinzip, das Signal, an und zeigt, wie Datensätze verborgene Tatsachen widerspiegeln können, die die Ergebnisse stark verzerren können. Als ein Beispiel führte Crawford die verschiedenen Arten von Weltkarten an, die entwickelt wurden, um eine objektive Ansicht der relativen Größe von Kontinenten und Nationen zu erhalten.
"Karten sind nicht neutral", sagte Crawford. "Wir treffen Entscheidungen jedes Mal, wenn wir uns entscheiden, unsere Daten darzustellen."
Zur weiteren Veranschaulichung des Prinzips verwendet Crawford das Beispiel einer Anwendung, die Schlaglöcher in Boston an Stadtbeamte meldet, was darauf hindeutet, dass diese Art von Apps, die auf Smartphones und Mobilgeräten funktionieren, dazu führen können, dass allgemeine Berichte weitgehend wie Volkszählungskarten aussehen, die das relative Alter anzeigen und Einkommen in einer Stadt oder Gemeinde.
"Wir laufen Gefahr, bestimmte Arten von sozialer Ungleichheit weiter zu verschärfen", sagte Crawford und wies auf diejenigen hin, die aufgrund unterschiedlicher Technologienutzung aus einem bestimmten großen Datenbestand herausfallen könnten.
"Was passiert, wenn Sie im Schatten großer Datenmengen leben?" Sie sagte.
Außerdem geht Crawford auf Forschungsergebnisse aus früheren Jahren ein, in denen die Frage aufgeworfen wurde, ob Informationen auf hoher Ebene immer detailliertere Daten darstellen und ob ein "objektives Panorama" immer eine genauere Darstellung liefert als Daten in kleinerem Maßstab. Crawford fordert die Zuhörer auch auf, nicht nur über Big Data nachzudenken, sondern über "Daten mit Tiefe". Damit meint sie Daten, die den Leser wirklich zur objektiven Realität führen, anstatt Details mit einem globaleren Ansatz zu beschönigen, der zwar einfacher zu verstehen ist, aber wichtige Elemente dessen, was tatsächlich existiert, möglicherweise weglässt.
