La promesa del big data ha estado en el horizonte del campo de las ciencias sociales durante años, pero hasta ahora nadie ha podido cumplir esta promesa. En su conferencia inaugural el 22 de marzo, El profesor y metodólogo de investigación Bernard Veldkamp explica por qué y ofrece soluciones. Su punto principal:tenemos que encontrar diferentes formas de tratar este tipo de datos. "La pregunta de por qué debería ser reemplazada por interpretación de patrones".
Actualmente se está produciendo una revolución en cuanto a la cantidad de datos. Debido al auge de Internet, medios de comunicación social, teléfonos móviles y todo tipo de sensores, la cantidad de datos aumenta hasta en un cuarenta por ciento anualmente. Para los científicos sociales, que se ocupan del comportamiento de individuos y grupos, estas enormes cantidades de datos pueden ser una mina de oro. Sin embargo, a pesar de que la promesa de big data ha estado en el horizonte para el campo de las ciencias sociales durante muchos años, el análisis no ha arrojado los resultados que nadie esperaba. Como consecuencia, el entusiasmo se está convirtiendo poco a poco en escepticismo. Mientras tanto, Los informáticos que desarrollan métodos para analizar los datos se están apropiando de los productos. Una desventaja importante, sin embargo, es que los informáticos, dados sus antecedentes, son incapaces de tener suficientemente en cuenta el contexto y la información que están estudiando. Como resultado, la utilidad de sus hallazgos es limitada.
Cerrando la brecha
Según el profesor Veldkamp, es hora de un cambio de paradigma. Como una de las principales razones por las que los científicos sociales perdieron la primera batalla, menciona el hecho de que intentaron procesar y analizar los datos utilizando métodos tradicionales durante demasiado tiempo. Para los métodos tradicionales, la cantidad de datos es simplemente demasiado grande. Además, y quizás lo más importante, el tipo de datos involucrados es completamente diferente en comparación con los datos que estaban disponibles anteriormente. Porque los datos, a diferencia de los datos de las muestras tradicionales, observaciones o cuestionarios:no se ha recopilado específicamente para análisis científicos, el origen y la calidad no siempre son claros. O, como Veldkamp simplemente dice:"Hay mucho ruido blanco en él". Por eso cree que es muy importante elegir un enfoque diferente. El campo de la metodología de la investigación, El campo de Veldkamp, es ideal para cerrar la brecha entre big data y el campo de las ciencias sociales. "Los datos valen su peso proverbial en oro, pero actualmente no hay suficientes mineros de oro calificados para el trabajo ".
Patrones
El profesor Veldkamp cree que el hecho de que en ocasiones se desconozca el origen de los datos y que pueda haber mucho ruido blanco no tiene por qué ser un problema, pero es algo que debe tener en cuenta en su análisis. Big data, precisamente por la gran cantidad, ofrece la posibilidad de corregir las incertidumbres estadísticamente. Además, El profesor Veldkamp cree que es esencial "modelar en el ruido blanco". Esto significa que debe tener más cuidado con las suposiciones y que cualquier conclusión que extraiga debe ser menos firme. Profesor Veldkamp:"Por esta razón, se está volviendo más importante interpretar las conexiones que mirar la causalidad. O, para decirlo de manera más simple, la interpretación de patrones debe reemplazar la pregunta por qué ".
