Големи данни, социални науки и как да променим негативните резултати в положителни

Обемът на данни нараства бързо поради използването на мобилни устройства, социални медии и данни от други неструктурирани източници. Големите технологии за данни, като Hadoop, заемат мястото на водача в света на бизнеса, като въвеждат нови подходи за анализ на по-големи обеми от данни в различни източници.

Големите данни се определят като обем, разнообразие и скорост на данните, които надвишават способността на организатор да го управлява и анализира своевременно. Истинското предимство на големите данни се реализира, когато могат да бъдат събрани за бързи решения, базирани на факти, което може да доведе до големи бизнес решения. Така че организациите, които са в състояние да изследват и да се възползват от големите данни, обикновено имат предимство. Тук ще разгледаме какво могат да правят големите данни, как могат да се прилагат в едно богато на данни поле и какви по-широки приложения имат за други области на бизнеса и правителството.

В експлозия на данни

Най-добрият начин да се дефинират големите данни е "непрекъснато нарастващото количество и сложност на информацията, която всички ние създаваме и консумираме всеки ден", казва Чарли Шик, директор на решения за големи данни за здравеопазването и науките за живота в IBM. Всъщност всеки ден създаваме приблизително 2, 5 квинтилионни байта от данни, използвайки различни източници, от различни записи за транзакции на покупки до медицински изображения, от научни изследвания до съобщения в социалните медии.

Търсачките заедно със социалните медии, като Twitter, създадоха нов екземпляр от малки битове данни, които се събират в голям мащаб. Това също промени начина ни на мислене за събиране и управление на тези данни. Сегашната култура е да се консумират по-големи количества от тези малки данни за кратки периоди от време. Този подход представя огромни предизвикателства, както и вълнуващи възможности за управление на данни. За да успее бизнес моделът, той трябва да може да обработва по-големи обеми от данни, заснети по малки и все по-разнообразни начини.

Предвид обема на данните става предизвикателство да се намери ефективен механизъм за тяхното събиране. Нека разгледаме случая на здравеопазването и данните в социалните медии. И в двете области има голям набор от данни. Събирането на данни за тези полета е важна стъпка в развитието на големите данни. Без да имаме подходящ механизъм за събиране на данни, не можем да имаме точни резултати.

Проучване и обработка на големи данни

В бъдеще се смята, че организациите, които могат да изследват и да се възползват от големи данни, трябва да могат бързо да вземат повече решения, основани на доказателства. Използвайки големи данни, лесно можем да дадем отговори на някои важни въпроси почти във всяка област. Тук обаче ще разгледаме сектора на социалните услуги, област, където големите данни имат силата да окажат огромно влияние.

Например големите данни трябва да могат да анализират и да отговорят на следните въпроси и в крайна сметка да осигурят по-добър резултат от пациента:

• Каква е връзката между повторното приемане и достъпа до социални услуги?
• Има ли някаква зависимост между продължителността на престоя и ефективността на интервенцията?
• Каква е връзката между домашния адрес и честотата на посещение?
• Възможно ли е да намерим връзка между семейния статус, интервенциите и резултатите, които могат да ни помогнат да идентифицираме подобни кандидати за интервенция, когато влизат в системата за грижи?
• Има ли представа за един сегмент от населението, който ни ръководи да ощипваме нашите програми, или да реагираме, или да вървим пред негативни тенденции като тийнейджърска бременност или домашно насилие?

Факт е, че използването на големи данни в сектора на социалните услуги може да позволи на социалните работници да следят негативните тенденции и да предприемат необходимите действия навреме. Ако успеем да идентифицираме нуждите, дори преди клиентът да знае за тях, можем да се справим със ситуацията по много ефективен начин. Отпадането от училище в рамките на младежкия сектор може да се счита за потенциален пример. Ако проверим тенденциите за това младежите да се откажат от училище или да демонстрираме действия, които са склонни да доведат до по-рисково поведение или недостатъчно изпълнение на образованието - когато данните ясно показват по-голям потенциал - тогава става възможно да се намесим с превантивни мерки, които може да не струват повече, но са по-ефективни и могат да бъдат насочени към клиента.

Големите данни позволяват да се справим с тези ситуации и да открием причината за проблемите. Това ни помага да премахнем проблема, след като бъде идентифициран. Можем да открием проблема само като разгледаме тенденциите и историческите данни. В социалните медии, докато анализираме данните, трябва да имаме механизъм за анализ на тенденциите. Колкото по-голям набор от данни анализираме, толкова по-добри и по-точни резултати можем да постигнем. Големите данни не само осигуряват начини за обработка на големи обеми данни, но също така предлага иновативни решения за обработка на по-широк спектър от данни. Големите данни имат способността да обработват структурирани, неструктурирани и полуструктурирани набори от данни. (Научете повече в 5 проблема с реалния свят Големите данни могат да се решат.)

Голям анализ на данните в социалните науки

Анализът на социалните данни не е нищо друго освен анализ на социалните данни. Тези данни могат да идват от всяко поле. Както бе споменато по-горе, трябва да открием точната причина за негативните резултати - като отпадналите от гимназията - в определен сектор. След като проблемът бъде идентифициран, става по-лесно да се справи със ситуацията. Големите данни са инструмент, който прави намирането на тези прозрения възможно.