বড় তথ্য ব্যবহার করে প্রমাণিত গবেষকরা আপনাকে এবং আমার আউট একটি গাধা করতে পারেন

1997 সালে, নাসা গবেষকরা সুপারকম্পিউটারের উচ্চ ভলিউম তথ্য প্রক্রিয়াকরণের বর্ণনা দেওয়ার জন্য "বড় তথ্য" শব্দটি নিয়ে এসেছিলেন। ২008 সালের মধ্যে, বিজ্ঞান, শিক্ষা, প্রযুক্তি, এবং - বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই যদি আমরা সৎ হতে চাই, তাহলে সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম একটি অভূতপূর্ব হাতিয়ার হিসাবে বড় তথ্য প্রচার করা হয়। কিন্তু একটি সাম্প্রতিক কাগজে প্রকাশিত অস্ট্রেলিয়ান সামাজিক কাজ, শিক্ষাবিদরা সতর্ক করে দিয়েছেন যে আমরা সামাজিক সমস্যাগুলির প্রতিকারের মাধ্যম হিসাবে বড় তথ্য ব্যবহার করার উপর নির্ভরশীল হয়ে উঠতে পারি।

সামাজিক তথ্য সরবরাহের ক্ষেত্রে বৃহত্তর তথ্য নতুন অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে এসেছে, কুইন্সল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষক ফিলিপ গিলিংহাম এবং টিমোথি গ্রাহাম যুক্তি দিয়েছেন যে যারা বড় তথ্য ব্যবহার করে - যেমন সরকারগুলি ব্যবহার করে - তারা তথ্য নিয়ে যথেষ্ট সতর্ক এবং সতর্ক নয়। বৃহত্তর ডেটা যে বৃহত ডেটা প্রয়োগ করা হচ্ছে তার মানে হল যে ব্যক্তিগত রায়, ত্রুটি এবং অনুপযুক্ত প্রতিক্রিয়াগুলি দুঃখজনক ফলাফলের জন্য তৈরি করতে পারে।

গিলিংহ্যাম একটি প্রেস রিলিজে বলেন, "আপনি গৃহহীন মানুষের তথ্য মিলিয়ে বলতে পারেন যে, মাদকদ্রব্যের সংখ্যা অনেক বেশি, যাতে তারা অ্যালকোহল পুনর্বাসনের লক্ষ্যবস্তুতে পরিণত হতে পারে।" "কিন্তু তাদের অবস্থা কি কখনও উন্মোচিত হয় না। আমরা নিশ্চিত করতে হবে যে আমরা সম্পদ অপচয় ও অপমান ও জনগণের গ্রুপকে কলঙ্কিত করতে যাচ্ছি না।"

গিলিংহ্যাম নিউজিল্যান্ডকে একটি উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করে, যেখানে সরকারি কর্মকর্তারা পূর্বে বড় তথ্য ব্যবহার করে বিবেচনা করেছিলেন যে কেউ একজন শিশু নির্যাতনের শিকার হওয়ার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেবে। ডেটাতে গর্ত, বিভ্রান্তির সম্ভাব্যতা, এবং উপলব্ধি যে বড় তথ্য আসলে আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে না, তবে এই পরিকল্পনাটি হারাতে পারে তবে ছিল অব্যাহত, ফলাফল বিপর্যস্ত হতে পারে।

বড় তথ্য ব্যবহার করে সত্যিই হয়, সত্যিই ব্যয়বহুল।

গিলিংহাম বলেন, "বিদ্যমান সরঞ্জামগুলি ইতিমধ্যেই আমাদেরকে লক্ষ লক্ষ ডলার খরচ না করে সবচেয়ে বেশি অপরাধী বলে।" "বিস্ময়কর খরচ - এবং সে অর্থ পরিষেবাগুলিতে ব্যয় করা যেতে পারে কিনা - এটি প্রায়শই উপেক্ষা করা হয় এমন কিছু।"

গিলিংহাম এবং গ্রাহাম দৃষ্টিকোণটি ভাগ করে নেবেন যে বর্তমানে যাদের এটি সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন তাদের নগদ নগদ ব্যয় করা উচিত, তবে প্রতিরোধমূলক পরিমাপের মতো বড় তথ্যগুলিতে বিনিয়োগ বাড়ছে। হার্ভার্ড এবং শিকাগো বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রতিষ্ঠানগুলি হ'ল স্বাস্থ্য, শক্তি, জনসাধারণের নিরাপত্তা এবং আন্তর্জাতিক উন্নয়নে যে সমস্যাগুলি সমাধান করে তা সমাধানের জন্য বড় তথ্য ব্যবহার করার জন্য তরুণ ডেটা বিজ্ঞানীকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ডিজাইন এবং উদ্যোগগুলি তৈরি করেছে। উদাহরণস্বরূপ, হার্ভার্ডের ইঞ্জিনিয়ারিং সোশ্যাল সিস্টেম প্রোগ্রামের গবেষকরা বাজারের দাম, খরা ফ্রিকোয়েন্সি এবং আঞ্চলিক উৎপাদন হার থেকে প্রাপ্ত বিশাল তথ্য ব্যবহার করার চেষ্টা করছেন যখন গ্রামীণ উগান্ডাররা খাদ্য সংকটের সম্মুখীন হতে পারে।

নজরদারির উদ্দেশ্যে এনএসএর তথ্য সংগ্রহের বৃহৎ তথ্য ব্যবহারের সবচেয়ে বিখ্যাত উদাহরণ। কিন্তু সরকার তার জাতীয় শিক্ষা পরিকল্পনা এবং সাশ্রয়ী মূল্যের তত্ত্বাবধায়ক আইন বাস্তবায়নে বৃহত্তর তথ্য বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করে।

যাইহোক, দৈনন্দিন ব্যক্তির জন্য বড় তথ্য সর্বাধিক স্বীকৃত ব্যবহার বিজ্ঞাপন হতে পারে - প্রতিবার যখন আপনি ফেসবুকে লগ ইন করেন, উদাহরণস্বরূপ, আপনি লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনে বোমা হামলা করেন যা সংস্থাগুলি বিড ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে চাষ করে। এইও, গিলিংহাম অনুসারে, একটি সমস্যা যা নষ্ট ডলারের ফলস্বরূপ। বর্জ্যের আরো ব্যক্তিগত উদাহরণে, গিলিংহাম রিলিজ করেন যে তিনি কিভাবে গলফ পছন্দ করেন তার সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে প্রদর্শন করতে পারে, তাই তিনি গলফ সরবরাহের জন্য মেল এবং অনলাইন বিজ্ঞাপনের সাথে "ক্রমাগত বোমা হামলা" করেন। কিন্তু বাস্তবে, "প্রকৃত সত্য হল আমি গল্ফ ঘৃণা করি," তিনি বলেছেন। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এখানে শুধু অর্থের দিকে পরিচালিত করেছিল যা সেইসাথে আবর্জনাতে ফেলে দেওয়া যেতে পারে।