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Necesidades Big Data grueso de Datos


Tricia Wang

Tricia Wang

Nota del Editor: Tricia proporciona una excelente segue entre meses del pasado “Ethnomining” Edición Especial y el de este mes “Hablando con las compañías sobre Etnografía.” Ella ofrece mayor creación pensamientos en nuestra discusión colectiva (quizá rayana en la obsesión?) con la gran tendencia de los datos. Con matices ella con fuerza y ​​reinventa algunos de los términos que circulan en las diversas industrias que deseen hacer uso de la investigación social. En la estela de los grandes datos, etnógrafos, ella sugiere, puede ofrecer datos de espesor. Ante la mención despectiva de “anécdotas” debemos hacer frente para defender el valor de las historias.

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imagen de Mark Smiciklas en la intersección Consulting

imagen de Mark Smiciklas en la intersección Consulting

Big Data pueden tener un enorme atractivo. ¿Quién quiere ser pensado como un pequeño pensador cuando hay una oportunidad de ir BIG?

El sesgo positivista a favor del Big Data (un término comúnmente utilizado para describir los datos cuantitativos que se produce a través del análisis de enormes conjuntos de datos) como una forma objetiva de entender nuestro mundo presenta desafíos para los etnógrafos. ¿Cuáles son los etnógrafos que hacer cuando nuestra investigación es vista como algo insignificante o inapreciable? Podemos simplemente ignoramos Big Data como demasiado confusa en publicidad para ser útil?

No. Los etnógrafos deben comprometerse con los grandes datos. De lo contrario, nuestro trabajo puede ser muy fácilmente metió en otro departamento, minimizado como una partida pequeña en un presupuesto, y relegado a la esquina pequeña de datos. Pero, ¿cómo puede nuestra clase de investigación se ve como un igual importancia a los datos procesados ​​algorítmicamente? ¿Cuál es el etnógrafo de 10 segundo discurso del ascensor a una habitación de científicos de datos?

…y GO!

Big Data produce tanta información que se necesita algo más para superar y / o revelar las lagunas de conocimiento. Es por eso que el trabajo etnográfico tiene un valor tan enorme en la era del Big Data.

A falta de las palabras conceptuales para posicionar rápidamente el valor del trabajo etnográfico en el contexto del Big Data, He comenzado, en el último año, emplear el término Grueso datos (con un guiño a Clifford Geertz!) para abogar por enfoques integradores para la investigación. Grueso de datos revela el significado detrás de la visualización y el análisis de Big Data.

Datos Grueso: enfoques etnográficos que descubren el significado detrás de la visualización y el análisis de Big Data.

Análisis de los datos grueso se basa principalmente en el poder del cerebro humano para procesar una pequeña "N", mientras que el análisis de grandes datos requiere potencia de cálculo (por supuesto, con los seres humanos a escribir los algoritmos) para procesar un gran "N". Big Data revela una visión con un rango particular de puntos de datos, mientras Grueso datos revelan el contexto social de las conexiones entre los puntos de datos. Big Data ofrece números; datos de espesor ofrece historias. Big Data se basa en el aprendizaje automático; datos de espesor se basa en el aprendizaje humano.

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