शोधकर्ताओं ने बड़े डेटा का उपयोग करके साबित किया है कि आप और मेरे से एक गधा बना सकते हैं

1997 में, नासा के शोधकर्ताओं ने सुपर कंप्यूटर द्वारा उच्च मात्रा की जानकारी के प्रसंस्करण का वर्णन करने के लिए "बड़ा डेटा" वाक्यांश के साथ आया था। 2008 तक, बड़े डेटा को एक अभूतपूर्व उपकरण के रूप में सम्मलित किया गया था जो विज्ञान, शिक्षा, प्रौद्योगिकी और - और अधिक समस्याओं को हल करने में सक्षम था, ज्यादातर, अगर हम ईमानदार हैं - व्यापार। लेकिन हाल ही में प्रकाशित एक पत्र में ऑस्ट्रेलियाई सामाजिक कार्य, शिक्षाविदों ने चेतावनी दी है कि हम सामाजिक डेटा को ठीक करने के साधन के रूप में बड़े डेटा का उपयोग करने पर निर्भर हो सकते हैं।

जबकि बड़े डेटा ने सामाजिक सेवाओं की डिलीवरी के लिए नई अंतर्दृष्टि लाई है, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं फिलिप गिलीघम और टिमोथी ग्राहम का तर्क है कि जो लोग बड़े डेटा का उपयोग करते हैं - जैसे कि सरकार - जो महत्वपूर्ण और जानकारी के साथ पर्याप्त रूप से सतर्क नहीं हैं। बड़े पैमाने पर जिन मुद्दों पर बड़े डेटा को लागू किया जा रहा है, उनका मतलब है कि व्यक्तिपरक निर्णय, त्रुटियां और अनुचित प्रतिक्रियाएं दुखद परिणाम दे सकती हैं।

गिलिंघम ने एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा, "आप बेघर लोगों के डेटा से मिलान कर सकते हैं और कह सकते हैं कि बड़ी संख्या में शराबियों हैं, ताकि उन्हें शराब पुनर्वास के साथ लक्षित किया जा सके।" “लेकिन उनकी स्थिति का कारण कभी भी खुला नहीं है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि हम संसाधनों को बर्बाद नहीं करेंगे और लोगों के समूहों का अपमान और कलंक करेंगे।"

गिलिंघम एक उदाहरण के रूप में न्यूजीलैंड का उपयोग करता है, जहां सरकारी अधिकारियों ने पहले से ही किसी को बाल अपचारी होने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने पर विचार किया था। डेटा में गड़बड़ी, गलतफहमी की संभावना, और यह एहसास कि बड़ा डेटा वास्तव में इस योजना से अधिक जानकारी प्रदान नहीं करता है, लेकिन अगर यह था जारी रखा, परिणाम विनाशकारी हो सकता है।

बड़े डेटा का उपयोग करना भी वास्तव में है, वास्तव में महंगा।

"मौजूदा उपकरण पहले से ही हमें सबसे अधिक संभावना अपराधियों को बताते हैं, लाखों डॉलर खर्च किए बिना," गिलिंघम कहते हैं। "अभूतपूर्व लागत - और क्या वह पैसा बेहतर सेवाओं पर खर्च किया जा सकता है - कुछ ऐसा है जिसे अक्सर अनदेखा किया जाता है।"

जबकि गिलिंघम और ग्राहम इस परिप्रेक्ष्य को साझा करते हैं कि नकदी को उन लोगों पर खर्च किया जाना चाहिए जिन्हें वर्तमान में इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है, एक निवारक उपाय के रूप में बड़े डेटा पर निवेश बढ़ रहा है। हार्वर्ड और शिकागो विश्वविद्यालय जैसे संस्थानों के पास युवा डेटा वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए विभाग और पहल हैं जो स्वास्थ्य, ऊर्जा, सार्वजनिक सुरक्षा और अंतर्राष्ट्रीय विकास को प्रभावित करने वाली समस्याओं को हल करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, हार्वर्ड के इंजीनियरिंग सोशल सिस्टम प्रोग्राम के भीतर शोधकर्ता यह अनुमान लगाने का प्रयास कर रहे हैं कि ग्रामीण युगांडा के खाद्य संकट का अनुभव होने पर बाजार की कीमतों, सूखे की आवृत्ति और क्षेत्रीय उत्पादन दरों से लिया गया बड़ा डेटा का उपयोग किया जा सकता है।

बड़े डेटा उपयोग का सबसे प्रसिद्ध उदाहरण निगरानी उद्देश्यों के लिए जानकारी का संग्रह है। लेकिन सरकार अपने राष्ट्रीय शिक्षा योजना और सस्ती देखभाल अधिनियम के कार्यान्वयन में बड़े डेटा विश्लेषिकी को भी शामिल करती है।

हालाँकि, रोजमर्रा के व्यक्ति के लिए बड़े डेटा का सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला उपयोग संभवत: विज्ञापन है - जब भी आप फेसबुक पर लॉग इन करते हैं, उदाहरण के लिए, आपने लक्षित विज्ञापन के साथ बमबारी की है, जो बोली डेटा संग्रह के माध्यम से खेती करते हैं। यह भी, Gillingham के अनुसार, एक समस्या है जिसके परिणामस्वरूप बर्बाद डॉलर है। कचरे के एक अधिक व्यक्तिगत उदाहरण में, गिलिंगम ने कहा कि वह उन विशेषताओं को प्रदर्शित करता है जो गोल्फ पसंद करने वाले लोगों के साथ जुड़ी हो सकती हैं, इसलिए उन्हें गोल्फ की आपूर्ति के लिए मेल और ऑनलाइन विज्ञापन के साथ "लगातार बमबारी" की जाती है। लेकिन वास्तव में, "वास्तविक सच्चाई यह है कि मुझे गोल्फ से नफरत है," वह कहते हैं। यहां पर मॉडलिंग के कारण पैसे की बर्बादी हुई और साथ ही कचरे में फेंक दिया गया।