Выбран первый вектор для усложнения «большие малые умные данные: анализируй или умри»
Тема усложнения «Вызовы парадигмы «Больших данных» для социальных наук».
Известно, что человечество накопило 180 EB данных и информации от момента возникновения письменности до 2006 г. С 2006 до 2011 гг. уже произведено 1600 EB. Гипотетически можно предположить, что скоро весь этот объем данных и информации будет оцифрован. По-видимому, к этому и стремятся сторонники парадигмы «Больших данных». Что влечет за собой увеличение как в масштабе, так и в глубине и границах доступных исследователям в сфере социальных наук цифровых данных?
Одним из результатов развития парадигмы «Больших данных» является постепенное перемещение социальных исследований из академического поля в корпоративное.
Дигитизация или приобщение к категории «цифровое» социальной жизни сигнализирует о смещении возможностей исследования от академических департаментов социальных и культурных наук по направлению к информационной индустрии, которые опосредуют онлайн многие события и явления [Savage et al, 2007], [Adkins et al, 2009], [Rodgers, 2009].
Многие корпорации (по терминологии Д. Берри – Cтэки [Berry, 2013]), среди которых Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft создают подразделения по анализу доступных им по роду деятельности больших объемов социальных цифровых данных (т. н. «внутреннюю социологическую лабораторию»).
Что постепенно приводит к тому, что в настоящее время вместо социологов новыми социальными экспертами сред социального медиа чаще всего являются алгоритмисты (внешние и внутренние по классификации и К. Кукер) и аналитики больших данных Стэков, новых видов старт-аппов анализа данных, «лабораторий политики». Алгоритмисты являются экспертами в сфере компьютерных наук, математики, статистики, а также в аспектах права, экономики, социальных исследований, анализе больших данных и прогнозирования.
Например, известно в корпорации Facebook создана команда «Науки Данных», которая ответственна за то, «Facebook знает», применяя методы математики, программирования, социальных наук по добыче цифровых данных для понимания того, как продвигать бизнес Facebook и развивать социальные науки в целом. Команда выполняет при Facebookе роль «внутреннего («домашнего») социолога», который явно уверен, что изучение этих источников может совершить революцию в научном понимании того, как люди поступают и что они делают в социуме [Williamson, 2014].
Таким образом, если социальные ученые не сделают шаг вперед, не овладеют методами анализа Больших Данных, то «вычислительные социальные науки»1 рискуют стать эксклюзивной сферой правительства (структуры безопасности), бизнеса и частного сектора.
Источники.
Adkins L., Lury C. What is the empirical? // European Journal of Social Theory, special issue, 2009 №12, pp. 5-20.
Berry D. Digital Breadcrumbs URL: http://stunlaw. blogspot. ru/2013/10/digital-breadcrumbs. html (дата обращения: 24.07.2014)
Lazer D, Pentland A, Adamic L, Aral S, Barabaґsi AL, Brewer D, et al. (2009) Computational social science. Science 323: 721–723.
Savage M., Burrows R. The Coming Crisis of Empirical Sociology // Sociology, 41, 5, 2007. рр. 885-899.
Rogers R. The End of the Virtual: Digital Methods. Media. Amsterdam University Press. 2009. рр. 1−25
Williamson B. The End of Theory in Digital Social Research? 20.01.2014 URL: http:///blog/ben-williamson/end-theory-digital-social-research (дата обращения: 14.03.2014)
1 Термин «вычислительные социальные науки» появился в 2009 г. в статье Д. Лазер и предназначался для описания научного направления, в котором исследовались огромные по объему источники данных (например, данные e-mail, блогов, микроблогов, веб-источников) для изучения поведения людей [Lazer et al, 2009].
