La promessa dei big data è da anni all'orizzonte del campo delle scienze sociali, ma finora nessuno è stato in grado di mantenere questa promessa. Nella sua conferenza inaugurale del 22 marzo, Il professore e metodologo della ricerca Bernard Veldkamp spiega perché e offre soluzioni. Il suo punto principale:dobbiamo trovare modi diversi di trattare questo tipo di dati. "La domanda sul perché dovrebbe essere sostituita dall'interpretazione del modello".
Attualmente è in corso una rivoluzione in termini di quantità di dati. A causa della diffusione di Internet, social media, telefoni cellulari e tutti i tipi di sensori, la quantità di dati aumenta fino al quaranta percento all'anno. Per gli scienziati sociali, che si occupano del comportamento di individui e gruppi, queste enormi quantità di dati possono essere una miniera d'oro. Però, anche se la promessa dei big data è all'orizzonte da molti anni nel campo delle scienze sociali, l'analisi non ha prodotto i risultati che nessuno si aspettava. Di conseguenza, l'entusiasmo si sta lentamente trasformando in scetticismo. Intanto, gli scienziati informatici che sviluppano metodi per analizzare i dati se la stanno cavando con le merci. Un importante svantaggio, però, è che gli informatici, dato il loro background, non sono in grado di tenere sufficientemente conto del contesto e delle informazioni che stanno studiando. Di conseguenza, l'utilità dei loro risultati è limitata.
Colmare il divario
Secondo il professor Veldkamp, è tempo di un cambio di paradigma. Come uno dei motivi principali per cui gli scienziati sociali hanno perso la prima battaglia, menziona il fatto che hanno cercato di elaborare e analizzare i dati utilizzando metodi tradizionali per troppo tempo. Per i metodi tradizionali, la quantità di dati è semplicemente troppo grande. Inoltre, e forse ancora più importante, il tipo di dati coinvolti è completamente diverso rispetto ai dati precedentemente disponibili. Poiché i dati, a differenza dei dati dei campioni tradizionali, osservazioni o questionari, non sono stati specificamente raccolti per l'analisi scientifica, l'origine e la qualità non sono sempre chiare. O, come dice semplicemente Veldkamp:"C'è molto rumore bianco in esso". Per questo crede che sia molto importante scegliere un approccio diverso. Il campo della metodologia della ricerca, campo di Veldkamp, è ideale per colmare il divario tra i big data e il campo delle scienze sociali. "I dati valgono il loro proverbiale peso in oro, ma attualmente non ci sono abbastanza cercatori d'oro qualificati per il lavoro."
Modelli
Il professor Veldkamp ritiene che il fatto che l'origine dei dati a volte sia sconosciuta e che ci possa essere molto rumore bianco non debba necessariamente essere un problema, ma è qualcosa che devi considerare nella tua analisi. Grandi dati, proprio per la grande quantità, offre la possibilità di correggere statisticamente le incertezze. Inoltre, Il professor Veldkamp ritiene essenziale "modellare il rumore bianco". Ciò significa che devi stare più attento con le ipotesi e che qualsiasi conclusione che trai deve essere meno ferma. Professor Veldkamp:"Per questo motivo, sta diventando più importante interpretare le connessioni che guardare alla causalità. O, per dirla più semplicemente, l'interpretazione del modello dovrebbe sostituire la domanda sul perché."
