A volte chiamato "l'Internet delle cose", sono arrivati i Big Data. "Sostituirà idee, paradigmi, organizzazioni e modi di pensare al mondo", ha detto il professor Brynjolfsson, direttore del Centro per il business digitale del MIT in una recente conferenza. Beh forse. Ma vale la pena pensare a cosa potrebbe non essere in grado di fare.
Come Steve Lohr ha inserito nella sua recensione di fine anno del settore nel New York Times, tali affermazioni si basano "sulla premessa che dati come i percorsi di esplorazione del Web, i segnali dei sensori, il tracciamento GPS e i messaggi dei social network apriranno la porta a misurare e monitorare le persone e le macchine come mai prima ". Gli algoritmi informatici, utilizzando tali dati, ci consentiranno di" prevedere comportamenti di ogni tipo: acquisti, appuntamenti e votazioni, ad esempio ".
Tutto ciò è vero, e vediamo che funziona mentre Internet traccia già tutte le ricerche che facciamo sui nostri computer. Non possiamo sfuggire innumerevoli suggerimenti e suggerimenti su cosa potremmo voler comprare. Niente è dimenticato o ignorato. E quelli sono i segni più rilevabili di come siamo tracciati.
Ma come sottolinea Lohr, tali previsioni si basano su modelli matematici e i nostri modelli sono creati dall'intelligenza umana. Una volta impostati, i modelli scricciano i dati in modo rapido ed efficiente, ma, essendo concepiti dagli umani, essi stessi non sono solo fallibili ma anche vulnerabili agli abusi.
Molta attenzione è stata dedicata all'invasione della privacy inerente a tali modelli. Cosa stiamo rivelando inavvertitamente di noi stessi? E chi utilizzerà queste informazioni per manipolarci e controllarci? Sta succedendo ora, certo, ma peggiorerà solo. E come lo sapremo?
Un pericolo di altro tipo è la mancanza di sofisticazione e accuratezza nei modelli utilizzati. I buoni programmi richiedono abilità matematiche e informatiche ma anche capacità di essere innovativi e premurosi. Lohr osserva che il McKinsey Global Institute ha previsto che gli Stati Uniti avrebbero bisogno di 140.000 – 190.000 lavoratori in più con "profonda esperienza analitica". Cita Claudia Perlich, capo scienziato presso una startup di annunci online di New York: "Non possiamo far crescere velocemente le competenze abbastanza."
Non sono solo le competenze informatiche e matematiche necessarie. Lohr osserva: "Ascoltare i dati è importante, ma lo è anche l'esperienza e l'intuizione. Dopo tutto, qual è l'intuizione al suo meglio, ma grandi quantità di dati di tutti i tipi filtrati attraverso un cervello umano piuttosto che un modello matematico? "(Vedi," Certo, i Big Data sono fantastici. Ma così è l'intuizione. ")
Per essere chiari, ciò include le informazioni inconsce a cui siamo disattenti perché a volte sembra irrilevante, a volte fuori moda e talvolta indesiderato. Il punto è che spesso è proprio quell'informazione – non pensata, inaspettata, forse persino difficile da accettare o da cogliere – che rivela ciò che più spesso abbiamo bisogno di sapere.
Alla recente conferenza del MIT, Lohr ha riferito che un gruppo di esperti sui grandi fallimenti nei Big Data non ha potuto fornire esempi. Più tardi, tuttavia, qualcuno nel pubblico ha commentato che i Big Data non sono riusciti a prevedere la crisi del credito e il crollo finanziario del 2008. Oh!
Potrebbe essere che lo spettro del suo potenziale porta i suoi aderenti a trascurare o minimizzare il fattore umano? I Big Data rendono le persone troppo sicure o compiaciute? Se è così, questo è solo il tipo di problema che i Big Data non possono risolvere?
