Insights de análisis de datos de red que generan las observaciones de campo
Fabien Girardin
Nota del editor: Este mensaje de la edición de abril ‘Ethnomining‘ edición viene desde Fabien Girardin @ Fabiengirardin quien describe su trabajo con datos en red / sensor en el Museo del Louvre de París. Sobre la base de este estudio de caso inspirador, discute el proceso general, cómo los métodos mixtos son relevantes en su obra, y qué tipo lecciones que aprendió haciendo esto.
Fabien Girardin es socio de la Near Future Laboratory, una agencia de investigación. Él está activo en los dominios de la experiencia del usuario, ciencia de datos y la informática urbana.
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Congestión de visitantes en el Museo del Louvre, foto por Fabien Girardin
Al Near Future Laboratory nos gusta experimentar e ir en diferentes direcciones de la consultora de tecnología típica. Nos esforzamos en la participación de múltiples prácticas, y apostar por el unordinary cuando se trata de cuestionar la formulación, recopilación de datos y solución de creación de. Después de terminar mi doctorado en Ciencias de la Computación, Dejé las disciplinas delimitadas de la academia para abrazar el aprendizaje y la conexión con los otros "campos", las otras formas de conocer y ver el mundo. Junto con los socios Julian Bleecker, Nicolas Nova y una red de ojeadores tácticos, formamos una práctica basada en la tecnología que combina la visión y el análisis, diseño y la investigación, y prototipado rápido para transformar las ideas en forma material.
Durante la última 5 año, He llevado las investigaciones que tienen como objetivo extraer el conocimiento de los productos derivados de las actividades digitales de las personas (es decir. datos de la red, También a menudo llamado sombras digitales o huellas digitales). Ese material intangible puede tomar la forma de registros de actividad de la red celular, las transacciones con tarjetas de crédito agregada, información de tráfico en tiempo real, contenido generado por el usuario o la red social de actualizaciones. Con el tiempo mis contribuciones han evolucionado hasta convertirse en ayudar a transformar este tipo de grandes volúmenes de datos en conocimiento, productos y servicios. Ya sea aplicado para un cliente o como parte de nuestras iniciativas de auto-iniciado, esta práctica requiere de las habilidades básicas de un "científico de datos" (análisis de los datos, arquitectura de la información, ingeniería del software y creatividad) junto con una capacidad para participar en las intersecciones con una amplia variedad de profesionales, de físicos e ingenieros a los abogados, estrategas y diseñadores. La pendiente transversal de las investigaciones en los datos de la red requiere la comprensión de las diferentes lenguas que las tecnologías de la forma, presentación de informes sobre el contexto de su uso, y la descripción de las prácticas de la gente. El modelo de investigación combina observaciones de campo cualitativos con datos cuantitativos a menudo extraídos de los registros.
La investigación con datos de la red implica múltiples prácticas y habilidades de ingeniería, las estadísticas, diseño, planificación de la estrategia, gestión de productos y la etnografía; foto por Fabien Girardin
Los proyectos anteriores nos han llevado a explotar las fuentes de datos sin explotar, descubrir oportunidades para transformar datos en conocimiento, y materializar nuevos servicios o productos. Nuestro método contempla primero los conjuntos de datos y técnicas para abordar nuestros objetivos. Entonces desarrollamos soluciones tangibles que se acoplan a los interesados en el proyecto en la exploración de distintos escenarios y soluciones. Es a través de las experiencias de las personas con conocimiento del dominio del proyecto que somos capaces de extraer los posibles cambios y oportunidades del futuro próximo.
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