Febrero 17, 2014 | 2 Comentarios

Etnografía en Comunidades de Big Data: Expectativas impugnados por los datos de la 23andme y Controversia FDA

Bretaña Fiore-Silfvast (@ Brittafiore) es un estudiante de doctorado en Comunicación en la Universidad de Washington y ella tiene una maestría en antropología sociocultural en la Universidad de Columbia. Su investigación se centra en la relación de la tecnología y las formas culturales y organizativas emergentes. Su obra citada en este artículo fue apoyado en parte por una subvención NSF Mejora Disertación doctoral y una beca de Intel.

Nota del editor: Una de las disciplinas grandes datos está influyendo con mayor fuerza es la medicina, y aquí Bretaña Fiore-Silfvast (@ Brittafiore) aplica su experiencia para analizar la interacción entre la salud y la tecnología para comprender las implicaciones de los niveles sin precedentes de hoy en día de la recogida de datos de los pacientes y el análisis (aunque, notablemente, rara vez incluido el acceso a los datos por los mismos pacientes que lo produjeron).

Bretaña golpea sobre un tema clave con su puesto: vista “grandes datos” como un medio de eliminar la incertidumbre a través de análisis estadístico. Mientras que la eliminación de la incertidumbre mediante el análisis estadístico no es nada nuevo, Hoy la diferencia es la escala en la que la recogida y el análisis de estos datos se está desarrollando y la diversidad de los ámbitos en los cuales se está produciendo.

Siga leyendo para descubrir la naturaleza del conflicto entre la empresa principal prueba genética personal 23andme, la importancia y la diferencia entre los grandes datos, pequeño de datos, datos de espesor, y los datos DaM, y el papel que “Blue Suede Shoes” jugar en todo esto.

Para más notas de este Edición EPIC comisariada por editor de Tricia Wang (quien dio la apertura charla dio el tono a EPIC este año), seguir este enlace.

De Scott Beale / Laughing Squid laughingsquid.com

Al otro lado del campo de la salud y el bienestar hay un montón de hablar de datos, de los consumidores de auto-seguimiento y Ser cuantificados datos, a los datos impulsada, el cuidado personalizado de la salud, de uso intensivo de datos, multitud de fuentes, descubrimiento científico. Pero, ¿qué son estos diferentes actores hablan cuando hablan de datos y están hablando de lo mismo?

En EPIC, en el "Big Data / Etnografía Etnografía o Big Data" sesión, Me presenté en este tema dibujo de nuestra etnografía del impacto de grandes consumidores y pequeños datos sobre las instituciones de cuidado de la salud. En este post yo uso la reciente controversia entre la compañía de pruebas de la FDA y la genética personales, 23andme, para ejemplificar muchos de los conceptos de mi co-autor, Dr.. Gina Neff, y yo desarrollo en nuestro periódico EPIC "De qué hablamos cuando hablamos de datos: Valencias y el desempeño social de múltiples métricas en la sanidad digital", en vez de simplemente volver a presentarlos. También demuestro cómo la etnografía se puede aprovechar en el contexto de la llamada "big data" o transformaciones de datos intensivos en la ciencia y la práctica.Leer más… Etnografía en Comunidades de Big Data: Expectativas impugnados por los datos de la 23andme y Controversia FDA

Mayo 13, 2013 | 43 Comentarios

Necesidades Big Data grueso de Datos

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.

__________________________________________________

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.

Leer más… Necesidades Big Data grueso de Datos

Noviembre 13, 2012 | 5 Comentarios

En el medio es el lugar donde hay que entender a la gente: Ciencia social, estigma, y los datos es grande o pequeño

Judd y Tamar

Nota del Editor: Judd Antin @ Juddantin es un psicólogo y la experiencia del usuario investigador social que estudia las motivaciones para la participación en línea. En 2011, fue nombrado un MIT Technology Review Innovator Bajo 35. Antes de unirse a Facebook, trabajó con Yahoo Investigación. Su formación académica incluye la Antropología Aplicada, Ciencias de la Información, y la formación en el Instituto Culinario Francés. Uno de mis trabajos favoritos de sus es Los lectores no son Free Riders: La lectura como una forma de participación en Wikpedia (pdf) [1].

Tamar Antin es un científico de investigación que utiliza métodos mixtos y sobre todo cualitativos, para examinar críticamente las políticas de salud pública y las narrativas. Tiene varios años de experiencia en investigación en salud pública. Una de sus publicaciones recientes es Choice Food como una experiencia multidimensional [2]. Su disertación [3] la combinación de tres documentos sobre la elección de alimentos y la imagen corporal es una excelente lectura para cualquier estudiante de los métodos cualitativos.

He conocido a Tamar y Judd desde hace varios años, y Tamar ha sido un mentor para mí. Cada vez Tamar y yo hablamos acerca de la investigación y la etnografía, nunca parece durar lo suficiente; Sólo quiero pedir sus más preguntas. Y cada vez que veo a Judd, Quiero pedirle un millón de preguntas demasiado. Así que un mensaje de Asuntos Etnografía fue una gran excusa para reunirse con ellos para charlar sobre antropología, Big Data y Data Pequeño, y otras cosas interesantes. – Rachelle

P.S. Esto no es una transcripción directa de nuestra conversación, pero una especie de Frankenstein transcripción hecha de trozos picados cosidas de nuevo juntos.

_____________________________________________________________________

1. Dos etnógrafos
2. Lo que están trabajando en
3. El estigma y la piratería
4. La investigación cualitativa como arte, la ciencia y la doncella
5. Big Data y Data Pequeño

1. Dos etnógrafos

¿Cuál es su formación en antropología?.

Judd: Tengo una licenciatura en antropología de la Universidad Johns Hopkins, donde yo era uno de los siete mayores antropología creo, al igual que en toda la universidad. Era un pequeño departamento. Me interesé en la antropología, principalmente a causa de mi asesor, que se convirtió en nuestro amigo, Felicity Northcott. Casualmente ella también se casó con Tamar y yo. Fue ordenada a internet y ella ofició nuestra boda. Ella es increíble. No era más que un muy a la tierra, mal hablado, antropólogo apasionado.

Tamar: Y para mí, Tengo una licenciatura en antropología también, de la Universidad de Texas. Yo estaba teniendo esta conversación con el asesor de pregrado allí al final de mi último año, como bien ahora tengo este grado, pero yo no sabía muy bien qué hacer con ella. Fui al centro de la carrera, y tenían una lista de todos los puestos de trabajo que se puede hacer con ciertas especializaciones, y creo que el único trabajo que estaba en la lista para los comandantes de la antropología era agente de viajes.

Judd: ¿Qué?

Tamar: Oh sí. Estaba pensando, así que no quiero hacer eso.

Judd: Agente de viaje?!

Leer más… En el medio es el lugar donde hay que entender a la gente: Ciencia social, estigma, y los datos es grande o pequeño