النتائج الرئيسية: تأثير البيانات الضخمة في عام 2020

المستجيبون & [رسقوو] ؛ أفكار

زوج التوتر حول مستقبل البيانات الضخمة

ظهرت إحدى العلامات الرئيسية لتقديس البيانات الضخمة كموضوع مثير للاهتمام مع إمكانات هائلة في مارس من هذا العام عندما انضمت مؤسسة العلوم الوطنية والمعاهد الوطنية للصحة إلى 'تطوير طرق جديدة لاستخلاص المعرفة من البيانات ؛ إنشاء بنية تحتية جديدة لإدارة البيانات وتنظيمها وتقديمها للمجتمعات ؛ وصياغة مناهج جديدة للتعليم والتدريب المرتبطين ، ' أعلن مدير NSF سوبرا سوريش في رسالة إلى الباحثين في المهندسين وأجهزة الكمبيوتر وعلوم المعلومات.6وقال إن 'البرنامج يهدف إلى النهوض بالوسائل العلمية والتكنولوجية الأساسية لإدارة وتحليل وتصور واستخراج المعلومات من مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة وموزعة وغير متجانسة من أجل تسريع التقدم في العلوم والبحوث الهندسية.'

بالكاد يمكن أن يبدأ الجهد بسرعة كافية. كثيرون متحمسون بشأن احتمالات تحليل البيانات الضخمة. ريك سمولان ، مبتكر 'يوم في الحياة' سلسلة التصوير الفوتوغرافي ، في منتصف مشروع يسميه 'الوجه الإنساني للبيانات الضخمة' ، ' توثيق جمع واستخدامات البيانات. يقول إن البيانات الضخمة لديها القدرة على أن تكون 'لوحة تحكم إنسانية' ، ' أداة ذكية يمكن أن تساعد في مكافحة الفقر والجريمة والتلوث.7

ومع ذلك ، لا يزال هناك عدم يقين بشأن مدى فعاليته. أحد الأمثلة هو استطلاع حديث لكبار مسؤولي التسويق في الشركات الكبرى: قال 75٪ من المشاركين في الاستطلاع إنهم يعتقدون أن الاستفادة من البيانات ستساعد شركاتهم على تحسين أعمالها بشكل كبير ، ومع ذلك قال أكثر من النصف إنهم يفتقرون حاليًا إلى الأدوات اللازمة لاستخراج رؤى العملاء الحقيقية من البيانات الناتجة عن الجهود الرقمية وغير المتصلة بالإنترنت.8في الاستطلاع ، قال 58٪ من المشاركين أنهم يفتقرون إلى المهارات والتكنولوجيا اللازمة لإجراء تحليلات على بيانات التسويق ، وقال أكثر من 70٪ إنهم غير قادرين على الاستفادة من قيمة بيانات العملاء.

توجد بالفعل أدلة في الحياة اليومية على استخدام البيانات الضخمة:

  • في كل مرة يقترح Google تغييرًا إملائيًا في استعلام البحث ، يكون ذلك لأن الاستعلامات السابقة حول نفس الموضوع تستخدم تهجئات مختلفة تم العثور عليها أكثر فائدة. ينتج عن تحليل الشركة لتريليونات من استعلامات البحث اقتراحات التغيير الإملائي هذه.9تحدث الخبير الاقتصادي في Google Hal Varian عن قدرة الشركة على تحديد الاتجاهات من استعلامات البحث التي تسمح لها بالتنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية والصحية العامة.
  • في كل مرة يتلقى فيها شخص ما مكالمة من شركة بطاقة ائتمان / خصم بخصوص 'نشاط غير عادي' على بطاقاتهم ، تصل المكالمة لأن الشركات تمر بمليارات من المعاملات بحثًا عن الانحرافات في سلوك المستهلك التي يحتمل أن تكون مرتبطة بالاحتيال أو سرقة الهوية.10
  • في أبريل ، استعرضت مجلة Forbes أمثلة على عمليات البيانات الضخمة في شركات معروفة جيدًا:أحد عشر& ldquo ؛ Netflix ، على سبيل المثال ، تأخذ جميع عملائها & [رسقوو] ؛ عادات المشاهدة وتقييمات الأفلام وتشغيلها من خلال خوارزمية متطورة لإنشاء نظام توصية 5 نجوم مصمم لكل مشترك. يقوم موقع Amazon.com بعمل شكل من أشكال هذا أيضًا. يُنشئ موقع المواعدة عبر الإنترنت OKCupid دفقًا ثابتًا من الأفكار المرحة في كثير من الأحيان عن الرومانسية الحديثة من خلال غربلة ملفات تعريف المستخدمين بحثًا عن العلاقات المتبادلة. يستخدم تطبيق iPhone يسمى Ness الشبكة الاجتماعية والتفضيلات الخاصة بك لإنشاء محرك بحث مخصص للمطعم. & rdquo ؛
  • & ldquo ؛ الهدف Snafu & rdquo ؛ حظي باهتمام كبير في مؤتمر O & rsquo ؛ Reilly Strata حول البيانات الضخمة في الربيع الماضي. كما كتب باتريك تاكر في مدونته من مؤتمر جمعية المستقبل العالمية: Theنيويورك تايمزذكرت في فبراير أن تاجر التجزئة Target & ldquo ؛ استخدم بيانات العملاء والتحليلات التنبؤية لمعرفة أن أحد عملائهم كان حاملاً ، وبشكل ملحوظ أكثر ،في أي فصل دراسي كانت فيه. أرسلوا إليها بعض المواد الترويجية عبر البريد الإلكتروني واكتشف والد الفتاة أن ابنته حامل بناءً على القسائم التي بدأت في تلقيها من بائع تجزئة كبير للصناديق ، مما أدى إلى محادثة محرجة ، بلا شك. & rdquo ؛12

دفعنا هذا التركيز المتزايد على البيانات الضخمة إلى طرح سيناريوهين يستنبطان آراء الخبراء حول كيفية تطور الأمور بحلول عام 2020.

بعد أن طُلب منهم اختيار أحد سيناريوهين لعام 2020 المقدمين في سؤال الاستطلاع هذا ، سئل المستجيبون أيضًا ، 'ما هو التأثير الذي ستحدثه البيانات الضخمة في عام 2020؟ ما الإيجابيات والسلبيات ودرجات اللون الرمادي في المستقبل المحتمل الذي تتوقعه؟ كيف سيغير استخدام البيانات الضخمة تحليل العالم ، ويغير طريقة اتخاذ قرارات الأعمال ، ويغير طريقة فهم الناس؟ & rdquo ؛

تساءل عدد من المشاركين في الاستطلاع عن اللغة المستخدمة لوصف سيناريو النتائج الإيجابية. 'الزيادات الهائلة في حجم البيانات وتوافرها ستعمل بالتأكيد على تحسين قوة الأدوات التحليلية والتنبؤية ، ولكن لن يكون هناك نوع من التحول الكبير نحو المزيد من النتائج' القابلة للمعرفة '،' كتب مجيب مجهول. 'إن الحصول على المزيد من البيانات لا يغير حقيقة وجود عدد كبير جدًا من متغيرات التشغيل البيني بحيث لا يكون التنبؤ الهادف ممكنًا للعديد من الأشياء - على سبيل المثال. طقس. لدرجة أن الناس يقولون إن بعض الأشياء يمكن التنبؤ بها أكثر مما كانت عليه من قبل ، إما أنها تكذب أو تستخدم التفكير السحري. & rdquo؛



كتب آخر ، 'كجزء من قطاع البيانات الضخمة ، لدي فقط توقعات متواضعة لتأثيراته الإيجابية. هناك القليل من الأدلة على وجود ممارسة متنامية لعملية صنع القرار القائمة على الأدلة. ' ومع ذلك ، لم يوافق مستجيب آخر مجهول الهوية ، قائلاً: 'مع دخول المزيد من الأشخاص العصر الرقمي ، سيكون هناك المزيد من العقول التي تعمل على تحسين طريقة تواصل الأشخاص ، وتنظيم المعلومات ، وحتى التنبؤ بالأحداث. دراسة كيفية تفاعل الناس بناءً على الوقت واليوم واستخدام اللغة ومقارنتها بأحداث معينة لن يكون من المستحيل القول إنه يمكن أن تكون هناك أنماط لتحديد الأحداث المستقبلية. إذا لم تحدث عملية تحديد العمليات الحسابية بحلول عام 2020 ، فستكون في طريقها إلى الأمام. & rdquo ؛

وجه آخرون توقعاتهم إلى السيناريوهات. فيما يلي مجموعة مختارة من مئات الردود المكتوبة التي شاركها المشاركون في الاستطلاع عند الإجابة على هذا السؤال. اختار ما يقرب من نصف المشاركين في الاستطلاع عدم الكشف عن هويتهم ، وعدم الاعتراف بملاحظاتهم. نظرًا لأن خبرة الأشخاص عنصر مهم في مشاركتهم في المحادثة ، فإن التقرير الرسمي يتضمن بشكل أساسي تعليقات أولئك الذين حصلوا على الفضل في ما قالوه. يمكن العثور على المجموعة الكاملة من ردود الخبراء ، مجهولة المصدر وغير معروفة ، عبر الإنترنت على http://www.imaginingtheInternet.org. تم تجميع البيانات المختارة التالية هنا تحت عناوين تشير إلى بعض الموضوعات الرئيسية الناشئة عن الردود الإجمالية.

بحلول عام 2020 ، يجب أن نشهد تقدمًا في استخدام البيانات الضخمة لتحسين فهمنا لأنفسنا والعالم

شعر العديد من المستجيبين على يقين من أن تحليل البيانات الضخمة سوف يتقدم إلى النقطة في عام 2020 حيث ستظهر التطبيقات العملية اليومية له في الأفراد والمؤسسات ' يعيش ويقدم المساعدة.

بريان تروجدون، رجل الأعمال ومبشر الويب الدلالي ، 'البيانات الضخمة هي النفط الجديد. ستتمتع الشركات والحكومات والمنظمات القادرة على التنقيب عن هذا المورد بميزة هائلة على تلك التي لا تفعل ذلك. بفضل السرعة وخفة الحركة والابتكار في تحديد الفائزين والخاسرين ، تتيح لنا البيانات الضخمة الانتقال من عقلية 'القياس مرتين ، والقطع مرة واحدة' إلى عقلية 'ضع الرهانات الصغيرة بسرعة'. & rdquo؛

بول جونز، الأستاذ المساعد في جامعة نورث كارولينا-تشابل هيل ، يقول إن الكثير من التطور سيحدث في السنوات القليلة المقبلة. 'أتوقع سوء استخدام وتنظيم يستجيب لسوء الاستخدام على المدى القريب ،' هو كتب. & ldquo ؛ بحلول عام 2020 ، سيتم تطبيع السلوكيات والإجراءات المتعلقة بالبيانات الضخمة وستكون أقل رعبًا وفوضى. المكافآت التي يمكن جنيها من فهم العالم من خلال البيانات الضخمة عملاقة وقادرة على تغيير المجتمع للأفضل.روس رايدر، عضو مجلس إدارة هيئة تسجيل الإنترنت الكندية ، يوافق. 'فقط بحلول عام 2020 ، سيكون لدينا ما يكفي من الفهم الأساسي لبدء فعل أشياء رائعة حقًا باستخدام البيانات الضخمة. سوف نرتكب الكثير من الأخطاء في السنوات العشر المقبلة ، ونتحمل التنبؤات حول 'موت البيانات الضخمة' وببطء ولكن بثبات ، سنطور الأدوات والفهم الضروريين لتحويل صعود البيانات الضخمة إلى قوة إيجابية للتغيير. & rdquo ؛

حالة العنبر، الرئيس التنفيذي لشركة Geoloqi ، يتوقع تحقيق تقدم إيجابي. 'عندما لا يمكن للبيانات أن تتحدث مع بعضها البعض ، يضيع الوقت والجهد ،' أشارت. 'في كثير من الحالات ، يعد استخدام التحليلات وسيلة لفهم الاتجاهات طويلة الأجل أو تحديد السلوك الناشئ الذي قد يتطور إلى مشاكل طويلة الأجل. كما هو الحال مع أي عملية طبيعية ، ستكون هناك أخطاء وأخطاء ، ولكن ستكون هناك أيضًا فوائد كبيرة ، أحدها تقليل الوقت والمساحة اللازمين لإنجاز العمل أو فهم العملية. & rdquo؛

يعتبر التطور المستمر للشفرة ميزة إضافية.لورا لي دوليكتب ، مهندس المشاركة عبر الإنترنت والاستراتيجي لمعهد الموارد العالمية ، 'بناءً على XML ، سنعمل على تعزيز وتنفيذ طريقة تصنيف اللغة المهيكلة لجمع البيانات بحيث يمكن دمج البيانات في مجموعات البيانات بسهولة وسلاسة أكبر. سيتيح هذا مزيدًا من الوقت للتحليل ، مما يتطلب وقتًا أقل لتنسيق البيانات وتنظيفها. سيمكن هذا الباحثين أيضًا من الاستجابة بسرعة لاحتياجات المعلومات من خلال توفير مجموعات من البيانات التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات بسرعة. & rdquo ؛

دون Hausrath، المتقاعد من وكالة المعلومات الأمريكية ، يرى إيجابيات. 'ستسود البيانات الضخمة ،' هو كتب. 'سواء كان ذلك تصميم استراتيجيات الحرب من قبل UNIVAC في بيثيسدا أثناء حرب فيتنام ، لتصميم نظام BART في بيركلي ، فإن أنظمة الألعاب التي تستخدم مجموعات بيانات متطورة هي الأفضل في تحديد الحلول. في الواقع ، ساهم استخدام التحليل الإحصائي غير التقليدي في نظام BART في الفوز بجائزة نوبل في الاقتصاد لأحد المستشارين. من الخطأ تمامًا أن البيانات الضخمة ستقلل من حياتنا. إن استخدام التحليل الإحصائي الحديث هو أن النتائج الدقيقة ليست ممكنة فحسب ، بل روتينية. '

'المزيد من المعلومات سيكون مفيدًا بجميع أنواع الطرق التي لا يمكننا حتى فهمها في الوقت الحالي ، أي لأننا لا نملك البيانات ،' قالجون كابوني، كاتب وصحفي مستقل ، محرر سابق لمنشورات MediaPost Communications.

قال أحد المستجيبين المجهولين ، 'حان الوقت لاحتضان شيء أكبر من أدمغتنا ، ولكن أيضًا لاستخدام أدمغتنا لإدارة المدخلات والتحكم في التحليل. الفوز. نحن نفكر بجد ونصبح أكثر ذكاءً. '

شارك بعض المستجيبين حماسهم بشأن فوائد البيانات في الوقت الفعلي.شيء مختلف، أشار كبير الاقتصاديين في Google ، 'أنا مؤمن كبير بالبث الآني. تمتلك كل شركة كبيرة تقريبًا مستودع بيانات في الوقت الفعلي ولديها بيانات اقتصادية في الوقت المناسب أكثر من وكالاتنا الحكومية. في العقد القادم سنشهد شراكة عامة / خاصة تسمح للحكومة بالاستفادة من بعض مخازن بيانات القطاع الخاص هذه. ومن المرجح أن يؤدي هذا إلى سياسة مالية ونقدية أكثر استنارة واستباقية. '

جينا مارانتوقال ، المدير المشارك لعلوم وسياسة النظام البيئي بجامعة ميامي ، 'أعتقد ، مع هانس روسلينج ، أنه كلما زادت البيانات التي نحللها ، كلما كان ذلك أفضل حالًا. سوف يجعل تغير المناخ العالمي من الضروري أن نمضي في هذا الاتجاه من التنبؤ الآني لجعل مجتمعاتنا أكثر ذكاءً وتكيفًا مع كل من الأحداث البيئية التي يسببها الإنسان (على سبيل المثال ، ديب ووتر هورايزون) والظواهر الجوية الشديدة أو التغيرات العقدية مثل الجفاف. إلى جانب البيانات ، يجب أن يكون لدينا فهم أفضل لعملية اتخاذ القرار ، مما يعني توسيع المعرفة حول التحيزات المعرفية ، حول العمل الحدودي (يعمل العلماء والمواطنون وصناع السياسات معًا لتقييم الخيارات على أساس ليس فقط الأدلة التجريبية ولكن أيضا من القيم).

تيفاني شلينوالمخرج والمنتج للفيلم 'متصل' ومؤسس The Webby Awards ، كتب ، 'تسمح لنا البيانات الضخمة برؤية أنماط لم نرها من قبل. سيُظهر لنا هذا بوضوح الترابط والروابط التي ستؤدي إلى طريقة جديدة للنظر إلى كل شيء. سيتيح لنا رؤية 'الوقت الحقيقي' سبب وتأثير أفعالنا. ما نشتريه ونأكله ونتبرع به ونرميه سيكون مرئيًا في خريطة الوقت الفعلي لمعرفة التأثير المتتالي لأفعالنا. يمكن أن يؤدي ذلك فقط إلى سلوك واع للأعراف.

جاءت بعض الردود التي ركزت على إنترنت الأشياء (مصدر البيانات الضخمة) من أشخاص يجادلون بأننا سنرى مكاسب رائعة

في حين أعرب عدد من المستجيبين عن ثقتهم الضئيلة في الكثير من التطوير الإضافي المفيد لإنترنت الأشياء بحلول عام 2020 ، يرى الكثيرون أنه يتطور. إن إنترنت الأشياء هو مزيج من 'الأجهزة الذكية' المتصلة مع أجهزة استشعار وقراء تدعم IP وعلامات RFID وغيرها من المعلومات الرقمية المحددة التي يمكنها تغذية المواد إلى الآلات لتحليلها.

'تنصحني الآفاق الهائلة لـ' إنترنت الأشياء 'بالتحقق من الخيار الأول ،' كتبفريد هابجود، مؤلف التكنولوجيا ومستشار ومدير مجموعة Nanosystems Interest Group في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في التسعينيات. 'أميل إلى التفكير في إنترنت الأشياء كنقاط مضاعفة لمستشعرات التفاعل و / أو المشغلات - في جميع أنحاء المشهد الاجتماعي. مع انخفاض تكلفة الاتصال ، سيرتفع عدد هذه النقاط ، وينتشر الذكاء في كل مكان. & rdquo ؛

كتب مشارك مجهول في الاستطلاع ، 'مع الإطار القانوني والمعياري الصحيح ، يجب أن تقدم إنترنت الأشياء مساهمة مذهلة في حياة الإنسان. أكبر عوائق النجاح هي التقنية والسلوكية ، فنحن بحاجة إلى تحويل سريع إلى IPv6 ، ونحتاج إلى التعاون بين جميع أصحاب المصلحة لجعل إنترنت الأشياء يعمل. نحتاج أيضًا إلى معايير عالمية ، وليس فقط معايير وممارسات أمريكية ، والتي ترسم خطوطًا عملية وفعالة حول كيفية استخدام مثل هذه البيانات الدفينة بما يتفق مع حقوق الإنسان. & rdquo ؛

بوب فرانكستون، رائد الحوسبة ، مطور مشارك لـ VisiCalc ، وزميل ACM ، لاحظ ، 'إن إنترنت الأشياء لا يتعلق بالبيانات الضخمة من الكائنات الوصفية. سيتعين علينا تعلم كيفية الاختباء من البيانات الضخمة على مرأى من الجميع. إنني قلق بشأن استبداد الشركات الكبرى بشكل أقل بسبب البيانات الضخمة منه بسبب مجتمع اليوم المرعب نفسه الذي يبحث عن العزاء في الماضي. & rdquo ؛

بروس نوردمان، عالم أبحاث في مختبر لورانس بيركلي الوطني ورئيس فريق عمل هندسة الإنترنت ، كتب ، 'هذا الموضوع يتعلق مباشرة ببعض أعمالي الخاصة على إنترنت الأشياء. ستكون البيانات المتوفرة أكثر من حيث الكمية والتكلفة والجودة سمة مميزة للعقد القادم ، ولكن الكثير من ذلك سيكون 'القليل من البيانات' ، وهو مفيد في الغالب أو كليًا محليًا فقط (للمخاوف العملية أو الخصوصية). أرغب في الاحتفاظ بالبيانات المتعلقة بصحتي بشكل خاص قدر الإمكان. يجب أن يتيح منزلي التحكم في الضوء والحرارة والصوت والصورة وما إلى ذلك مما يعزز تجربتي وراحتي ويوفر الموارد. على سبيل المثال ، ستستجيب الإضاءة بشكل متزايد للإشغال أو `` التواجد '' (ليس فقط وجود شخص ما ، ولكن من يكون ، وكم عددهم ، وما هو النشاط المنخرط فيه) ، وبالتالي توفير خدمات إضاءة أفضل ، تلقائيًا ، وبأقل صافي الطاقة من ذي قبل. ومع ذلك ، من خارج المبنى يجب أن يهتم بالتفاصيل؟ لا أحد. ستكون البيانات الضخمة عبارة عن صافي زائد ، ولكن سيتم إنشاء قدر كبير من المشاكل بواسطتها أيضًا ، لا سيما فيما يتعلق بالأمان والخصوصية. & rdquo ؛

كتب أحد المستجيبين المجهولين ، 'نحن على طريق يتيح مجموعات بيانات كبيرة جدًا لدراسة العالم من حولنا. إن ظهور بيئات لاسلكية عالية السرعة منتشرة في كل مكان سيمكن من نشر أجهزة استشعار منخفضة التكلفة. ستوفر أجهزة الاستشعار هذه كميات غير مسبوقة من البيانات. تقود الشركات حاليًا الطريق في 'التحليلات التنبؤية'. أصبحت الحكومة مؤخرًا منتبهًا لمثل هذه الأدوات. في المدى القريب (2020) ، ستبدأ مجموعات البيانات الضخمة هذه في الوصول عبر الإنترنت وسيبدأ المحللون المحترفون في استخدام المعلومات لاتخاذ خيارات سياسية مستنيرة. على المدى الطويل ، فإن احتمالية الإساءة قوية. من غير الواضح أن الأشخاص الذين لديهم توجه سياسي سوف يمتلكون الإرادة أو المهارة لتفسير تحليلات البيانات بشكل صحيح. من المرجح أن تتراكم أي انتهاكات حقيقية في المستقبل البعيد ، بعد عام 2020. '

حذر راجنيش سينغ ، قائد جمعية الإنترنت ، المدير الإقليمي لآسيا ، من أن 'تضمين تكنولوجيا الإنترنت في' أشياء 'مختلفة سيساعدنا على تحسين حياتنا. ومع ذلك ، من المهم بنفس القدر التأكد من أننا نستخدم هذه المسؤولية بشكل مسؤول ولا يمتلك أي كيان واحد الكثير من السلطة والسيطرة. يجب أن تكون هناك ضوابط وتوازنات مناسبة ومساءلة وشفافية. هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به من قبل جميع أصحاب المصلحة لضمان وصولنا إلى هناك ، واستخدام هذه التكنولوجيا لتقدم البشرية - وليس سيطرتها. & rdquo ؛

قال أحد المجيبين المجهولين: 'هناك خطر يتمثل في إمكانية استخدام البيانات الضخمة المتاحة - في الغرب المتوحش لحقوق الخصوصية - كمنجم ذهب جديد لشركات الإنترنت العدوانية. سيعتمد ذلك إلى حد كبير على قدرة الحكومات (وهيئات حوكمة الإنترنت المستقبلية) التي سيتعين عليها تجنب خطر أن تصبح البيانات المقدمة من إنترنت الأشياء (IoT) هي نفسها البيانات المستمدة من محركات البحث اليوم. فيما يتعلق بفوائد إنترنت الأشياء للبيئة ، لا أعتقد أن تأثيرها سيكون ذا صلة كما تعتقد. سيستغرق توحيد الشبكات وقواعد بيانات إنترنت الأشياء ودمجها الكثير من الوقت. لن تقبل أي شركة من الشركات الحالية أن تكون مجنونة عبر لعبة إنترنت الأشياء ؛ ستكون هناك مقاومة شرسة للاندماج.

تشارلي بريندالتوقع محاضر غير متفرغ في جامعة كوبنهاغن ، 'أن معظم الأشياء - حتى الأرخص والأكثر شيوعًا ، مثل المقاطع الورقية - ستحمل هوية فردية في وقت ما في المستقبل. نحن بالفعل في منتصف الثورة ولدينا الآن كمية غير مسبوقة من البيانات للتحليل. يجب أن نتعود على فكرة أن السؤال المهم هو مقدار البيانات التي يمكننا التخلص منها ، وليس مقدار البيانات التي يمكننا جمعها. نحن نعرف الآن أكثر بكثير مما كنا نعرفه ، لكن معرفتنا تشير فقط إلى احتياجات جديدة للبحث.

باري شوداكوف، وهو مستشار وزميل باحث زائر في برنامج McLuhan للثقافة والتكنولوجيا بجامعة تورنتو ، وضع السيناريو التالي: 'بحلول عام 2020 ، تكون كل حركة لدينا (أو نقرة أو عاطفة) نموذج عمل لشخص ما. سنقوم أولاً ببناء سرد ثم رؤية للعالم حول ذلك. بالنظر إلى القدرة على أخذ كميات هائلة من البيانات وإيجاد معنى لها من خلال اكتشاف الأنماط والتحليلات ، سنستخدم في النهاية هذه التحليلات ليس فقط في التمويل والرعاية الصحية والتسويق وتكنولوجيا المعلومات ، ولكن فيما نسمعه ونراه ونواجهه كعالم يمر من خلالنا ومن خلالنا. ستكون هناك حقيقة بزوغ فجرها مفادها أن هوياتنا مرتبطة بالفعل ببياناتنا. في جوهرها ، هوياتنا هي بياناتنا إلى حد ما. تصبح البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء حَكِمًا ، و shibboleth ، ووكيل الفرز. عندما يصبح العالم مترابطًا بشكل متزايد ، فإن المعلومات تجمع الأشياء معًا: إنها عامل ملزم للأنظمة. على هذا النحو ، فهو ليس فقط مُقررًا جديدًا لما هو مهم أو غير مهم ، إنه وكيل جديد يمكنه أن يحل مكان أي شخص. بحلول عام 2020 ، تصبح البيانات نظام معتقد جديد. في تاريخ البشرية ، كان لدينا هذا النوع من الروابط من قبل واستخدمنا القاعدة اللاتينية الدينية ، والتي تعني الارتباط معًا ، لتجسيد هذا المفهوم. تصبح المعلومات ، في شكل بيانات ضخمة وإنترنت الأشياء ، دينًا. & rdquo؛

لاحظ أحد المستجيبين المشكوك فيه أنهم مجهولون ، 'من الواضح أن فكرة' إنترنت الأشياء 'هذه بدأت في تشجيع جولة أخرى من التفكير اليوتوبي ذي العيون البقرة. ستحقق البيانات الضخمة بعض النجاحات والكثير من الإخفاقات ، وسيستمر معظم الناس في الخوض في المشاكل ، على أمل ألا يتعرضوا للسرقة كثيرًا من قبل رواد الأعمال والبيروقراطيين ذوي النوايا الحسنة (أو لا) الذين يسعدون بمحاولة استخدام هذا الجديد اللامع لعبة لإصلاح العالم. & rdquo ؛

يتوقع الكثيرون أو على الأقل يأملون في أن يتفوق الخير على الشر ؛ لكن البعض قلق من أن توازن التأثيرات سينقلب في الاتجاه الآخر

كان لدى العديد من المستجيبين في هذه العينة إحساس قوي بكل من الفوائد والمشاكل التي ستظهر عندما تصبح البيانات الضخمة حقيقة كبيرة في الشركات والحكومة والحياة الاجتماعية. تحدثوا عن كلا بعدي التأثير. يميل البعض إلى إبراز الإيجابية حتى عندما حذروا من التعامل مع السلبية ؛ يشعر الآخرون بالقلق من تحطم الأشياء أكثر من كونها سيئة.

هنا هو كيفدانا بويد، كبير الباحثين ذوي الانتماءات المهنية والعمل في Microsoft Research ، يرى توازن القوى: & ldquo ؛ تضخم الإنترنت الأشياء الجيدة والسيئة والقبيحة للحياة اليومية. بالطبع سيتم استخدام هذه الأشياء للخير. وبالطبع سيتم استخدامها للأشرار والقبيحة. يمنحنا الخيال العلمي الكثير من النماذج لتخيل أين سيذهب ذلك. لكن هذا الانقسام لا يقودنا إلى أي مكان. ما سيكون مثيرًا للاهتمام هو كيفية انعكاس الديناميكيات الاجتماعية والتبادل الاقتصادي والوصول إلى المعلومات بطرق جديدة تفتح إمكانيات لا يمكننا تخيلها حتى الآن. وهذا يعني خسارة بعض جوانب المجتمع التي نقدرها ولكننا أيضًا نستهل إمكانيات جديدة.

مارجوري س بلومنتال، عميد مشارك في جامعة جورجتاون ومسؤول موظفين مساعد في مؤسسة RAND ، توقع أن 'تحليلات افعلها بنفسك ستساعد المزيد من الأشخاص على التحليل والتنبؤ أكثر من أي وقت مضى. سيكون لهذا مجموعة متنوعة من الفوائد المجتمعية والمزيد من الابتكار. كما سيسهم في ظهور أنواع جديدة من الجرائم. '

مبرمج محترفسيث فينكلشتاينأجابت ، 'هذا سؤال أريد الإجابة عليهعلى حد سواء. & lsquo ؛ الخيارات & [رسقوو] ؛ أعلاه كلاهما صحيح في أوصافهم. ذهبت أخيرًا مع & lsquo ؛ سلبي & rsquo ؛ لأنني كنت أدافع منذ سنوات عن أن أنشطة التنقيب في البيانات ليست نماذج جيدة للحكومة. لكن هذا مجرد أحدث إصدار من 'أجهزة الكمبيوتر والمجتمع'. '

بيري هيويت، مدير الاتصالات الرقمية وخدمات الاتصالات في جامعة هارفارد ، كتب ، 'من المؤكد أن' Nowcasting 'سيتعثر عدة مرات قبل أن يقف ، وستتحكم الشركات في أدوات البرامج بطرق تجعلنا جميعًا متشككين بشكل عميق وصحيح. ومع ذلك ، فإن الخوف من البيانات الضخمة يبدو وكأنه خوف من حريق: فهو موجود ، وقدرته على إحداث أضرار هائلة ، ومع ذلك فهو يضيء بحيث لا عودة للوراء. لكل مجمع لبيانات الرعاية الصحية يجعلنا نشعر بالضيق ، هناك ، كما يأمل المرء ، إستير دوفلو (زميلة مؤسسة ماك آرثر لعملها على تحسين حياة أفقر الناس في العالم). يمكن أن يؤدي استخدام البيانات إلى إبلاغ الحلول الاجتماعية. & rdquo ؛

لاري لانومكتب ، مدير تكنولوجيا إدارة المعلومات ونائب الرئيس في مؤسسة المبادرات البحثية الوطنية ، 'ستعزز البيانات المضافة فهمنا للعالم المادي والتتبع في الوقت الفعلي للأشياء المتحركة ، على سبيل المثال ، الشحنات والمخزونات ، والإرادة زيادة كفاءة الأنشطة الاقتصادية المختلفة. ستظل الخصوصية تشكل تحديًا كبيرًا. & rdquo ؛

مارك والشقال ، أحد مؤسسي موقع geniusrocket.com ، 'للأسف ، هذا سؤال سيفي بالغرضقطعالديك إجابات مختلفة حسب الفئة. سيجعل IBM Smarter Planet استخدام الطاقة وسيتحسن الازدحام المروري. البيانات الضخمة تعمل. سيتم تغذية السياسيين بنتائج البيانات الضخمة من قبل جماعات الضغط لدعم نتيجة معينة ، وستحدث أشياء سيئة. على الخط ، سترى ذلك الانقسام: العمل مقابل جماعات الضغط. سيعمل المرء للإيجابي والآخر للسلبي '.

تيد إم كوبمان، عضو هيئة التدريس في جامعة ولاية سان خوسيه وعضو اللجنة التنفيذية لجمعية باحثي الإنترنت ، أوضح ، 'في حين أن القدرة على معالجة كميات ضخمة من البيانات ستجلب العديد من الفوائد ، فإن الافتقار إلى الاتساق النظري وفهم كيفية سيؤدي عمل الأنظمة الكبيرة والمعقدة إلى ظهور مشاكل كبيرة. لم يؤد تركيز البيانات الضخمة على الأسواق المالية إلى زيادة فهمنا لكيفية عمل اقتصاداتنا المعقدة والعالمية. القدرة على تحديد المتغيرات لا تؤدي إلى فهمها. من الصعب للغاية التنبؤ بالأنظمة المعقدة الضخمة. علاوة على ذلك ، لمجرد أننا نفهم المزيد لا يعني أنه يمكننا اتخاذ إجراءات لا تخلق المزيد من الاحتكاك أو تقدم متغيرات تؤدي إلى عواقب غير مقصودة. في نهاية البيانات ، يجب أن تتصرف بناءً على البيانات وهذا هو المكان الذي نواجه فيه المشاكل. سيكون هناك دائمًا مجهول معروف ومجهول أكثر من المعروف. أعتقد أن المزيد من البيانات لن يؤدي إلا إلى زيادة الأولى أكثر من الثانية.

سام بونيت، رئيس FAD Research Inc. ، لاحظ ، 'كما هو الحال مع أي تقنية جديدة ، يعتبر وصولها نعمة مختلطة محفوفة بمخاطر منظمات صنع القرار لدينا للاستفادة من الإمكانات الجديدة. وأبرز حالتين في هذا الصدد هما أنظمة جمع المعلومات الاستخبارية المستخدمة للأمن القومي وأنظمة المعلومات المستخدمة حاليًا لإدارة الأسواق المالية الدولية. أظهر كلاهما عواقب غير مقصودة - في حالة واحدة ، فشل في التصرف بشكل صحيح بناءً على المعلومات المتاحة ، وفي الحالة الأخرى تقلبات شديدة التعقيد والشدة في الأسواق لا يستطيع أحد تفسيرها. أنا متفائل بشأن إمكانات إنترنت الأشياء المنتشرة على نطاق يمكن إدارته. الحذر الكبير مع الأنظمة الأكثر طموحًا هو الاعتماد المفرط على الأنظمة التي تبدو عقلانية لتوفير حلول كاملة لا يمكن تعويضها. إن احتمال إساءة استخدام هذه الأنظمة أو الإخفاق في أخذ الظروف غير المتوقعة في الاعتبار أمر حقيقي ، مما يؤكد الحاجة إلى تصميم مثل هذه الأنظمة على أساس مبادئ مدروسة جيدًا تتناول خصوصية المعلومات والحريات المدنية بالإضافة إلى إدراك أن الأنظمة هي بنيات من البيانات باستخدام القواعد. تخضع القواعد التي وضعها الناس ، بكل ما لديهم من نقاط ضعف وعيوب ، إلى 'البجعة السوداء' العرضية ' شروط النتائج غير المتخيلة. & rdquo ؛

كارولين Haythornthwaiteكتب ، مدير وأستاذ في كلية المكتبات ودراسات المحفوظات والمعلومات بجامعة كولومبيا البريطانية ، 'مع أي تغيير توجد ردود فعل متساوية ومعاكسة. سيؤدي تجميع البيانات بشكل أكبر إلى خلق مشكلات تتعلق بالخصوصية ؛ ستخفي التصورات الأكبر الخوارزميات لإنشاء عروض البيانات الجذابة هذه. & rdquo ؛

وحذرت: 'كما قال هربرت سيمون منذ عدة سنوات ، ستختفي الخوارزميات في الآلات ومن ثم لن يتم إعادة فحصها.'

ستيفن ماسيكلات، أستاذ مشارك في الاتصالات ، جامعة سيراكيوز ، توقع ، 'سيكون استخدام البيانات الضخمة هو المعيار لجميع الأعمال ، وسوف يعمل قطاع متزايد من السكان في نهاية المطاف على شرح رؤى البيانات الضخمة للأشخاص غير المدربين على فهم الآليات الإحصائية وحدود الأنظمة. لن تكون هذه سلعة عالمية: في أمريكا على وجه الخصوص يكره الناس فكرة التصنيف. نظرًا لأن بياناتنا أصبحت أكثر دقة وتحليلنا أكثر دقة ، فسنرى على الأرجح المزيد من التقسيم الطبقي مدفوعًا بالمسوقين والعمليات التجارية الأخرى. ولكن من المحتمل جدًا أن تفوق الفوائد هذه السلبيات حيث سنكون قادرين على القيام بمزيد من الأشياء بشكل أكثر فعالية من حيث التكلفة مع الأفكار المكتسبة من المزيد من البيانات.

فتح الوصول إلى الأدوات والبيانات & lsquo ؛ الشفافية & rsquo ؛ ضرورية للناس لتوفير الضوابط والتوازنات المعلومات. هل هي كافية لإمالة التأثيرات في اتجاه إيجابي؟

قال بعض المستجيبين إن المستقبل سيكون إيجابيًا إذا تم توفير الوصول إلى البيانات على قدم المساواة للجميع ، وحتى 'خاص' تجعل المنظمات معظم مجموعات بياناتها أو جميعها مفتوحة ومجانية. يشار إلى هذا غالبًا باسم 'شفافية البيانات'. كتب أحد المستجيبين المجهولين ، 'أنا شخصياً منخرط بشدة في هذا الاتجاه ويسعدني كيف يدفع الناس باستمرار من أجل البيانات المفتوحة.' كتب آخر ، 'إذا لم تكن البيانات الضخمة بيانات واسعة أيضًا (أي مشتتة بين أكبر عدد ممكن من اللاعبين والمواطنين) ، فستكون سلبية بشكل عام.

أليكس هالافيسنائب رئيس جمعية الباحثين على الإنترنت ومؤلفجمعية محركات البحث ،كتب ، 'ستأتي القوة الحقيقية لـ' البيانات الضخمة 'اعتمادًا إلى حد كبير على الدرجة التي يتم بها الاحتفاظ بها في أيدي القطاع الخاص أو إتاحتها علنًا. البيانات المتاحة علنًا ، والأدوات المنتشرة للتلاعب بها ، ستخلق طرقًا جديدة لفهم أنفسنا وحكمنا كأفراد وكمجتمعات. & rdquo ؛

سيبريين لوماس، مدير مركز التعلم للأراضي وأنظمة الغذاء في جامعة كولومبيا البريطانية ، حث على ، 'جنبًا إلى جنب مع ظهور البيانات الضخمة ، يجب أن يأتي الوصول المتساوي والمفتوح إلى البيانات بحيث يمكن التحقق من الافتراضات ومراجعتها مرة أخرى وتعزيزها ثقافة البحث عن النتائج في البيانات. الوصول إلىنفسهيجب أن تسمح البيانات بإجراء آلاف التجارب المتوازية بواسطة هواة. يجب أن يسمح هذا النظام البيئي باكتشاف أنماط ومعاني جديدة في البيانات الضخمة. & rdquo ؛

توم هودأجاب ، الرئيس التنفيذي لجمعية ماريلاند للمحاسبين القانونيين ، 'البيانات الضخمة تعطيني الأمل في إمكانيات التكنولوجيا. الشفافية والمساءلة وحكمة الجماهير ' كلها ممكنة مع ظهور البيانات الضخمة جنبًا إلى جنب مع أدوات الوصول إلى البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي. العديد من الأمثلة قيد التقدم بالفعل. في مهنة المحاسبة ، ظهر XBRL (لغة إعداد تقارير الأعمال الموسعة) ، وهي لغة مفتوحة المصدر ، ولغة موحدة لإعداد التقارير التجارية ، وهي مجموعة فرعية من XML. يتم نشر هذا بالفعل مع التقارير المالية الإلزامية مع SEC ، FDIC ، ويتم اقتراحه للمساءلة عن الإنفاق الحكومي عبر قانون البيانات لعام 2011 (قانون المساءلة الرقمية والشفافية). يتم استخدام XBRL أيضًا لتقليل عبء الامتثال للشركات والحكومات مع العديد من الحكومات حول العالم (هولندا وأستراليا ونيوزيلندا والمملكة المتحدة). تدور مخاطر السيناريو السلبي حول تكامل البيانات ومشكلات الأمان. إذا سمحت هذه الأمور بالتلاعب والتشويه من أولئك الموجودين في السلطة ، فسوف تتآكل ثقة الجمهور وسيصعد سيناريو سلبي للغاية. ومع ذلك ، إذا تم تعيين البيانات مجانًا وكانت هناك أدوات للكثيرين للوصول إلى البيانات وتحليلها ، فأنا أتوقع أن يكون السيناريو الإيجابي هو الأرجح. & rdquo ؛

دونالد نيل، كبير مبرمجي الأبحاث في جامعة وايكاتو ، ومقرها هاميلتون بنيوزيلندا ، وآخرون يرون وعدًا في تمكين الجميع من فهم العالم بسهولة من خلال البيانات. كتب نيل ، 'إحدى نتائج' السحابة 'هي أن أدوات تحليل البيانات الضخمة يمكن أن تكون متاحة لأي شخص.

ناثان شوارتزندروبرحذر التعليم التكنولوجي في اتحاد مكتبات SWON من أن البيانات يجب أن تكون مفتوحة. 'من أجل أن يكون للبيانات الضخمة تأثير إيجابي على المجتمع بشكل عام ، يجب أن تكون شفافة ،' هو قال. 'يجب أن يكون المواطنون العاديون قادرين على الاستعلام عن مجموعة البيانات واكتشاف إجابات حقيقية ، بغض النظر عن الضوء الذي يظهر على الأفراد أو الشركات أو الحكومات. هناك الكثير على المحك بالنسبة لهذه الأطراف للسماح بالوصول المفتوح والشفاف إلى هذه البيانات. طالما أن بعض مجموعات البيانات أو أجزاء من مجموعات البيانات مخفية ، فهناك مجال لسوء الاستخدام والتلاعب. أعتقد أن هذا التلاعب سيحدث بالتأكيد. ما لم يتم إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات الضخمة على نطاق واسع ، سيكون لها تأثير سلبي بشكل عام على المجتمع. في الوقت الحالي ، لا أرى الكثير من الأمل في مثل هذه الديمقراطية.

ريتشارد لونبيرج، مدير معهد الميل الأول وناشط في الشبكة منذ أوائل السبعينيات ، أشار إلى أنه 'يجب تطوير البيانات الضخمة في سياق الانفتاح وتحسين الفهم للنظم الإيكولوجية الكاملة المعقدة والديناميكية. هناك أمور صعبة يجب معالجتها ، والتي ستستغرق وقتًا ودعمًا ، بما في ذلك: موافقة كيانات القطاعين العام والخاص على مشاركة البيانات ؛ توفير البيانات الوصفية المحدثة بشكل متكرر ؛ الانفتاح والشفافية. استرداد التكاليف؛ والمعايير الفنية. & rdquo ؛

كاثي كافانوتوقع الأستاذ المساعد في تكنولوجيا التعليم بجامعة فلوريدا-جينسفيل أنه في هذا النوع من العالم ، 'نظرًا لأن الناس سيكونون قادرين على إنشاء تطبيقاتهم الخاصة للتلاعب بالبيانات بسرعة ، سيتم استخدام مجموعات البيانات العامة على نطاق واسع للإجابة على الأسئلة. في كثير من الحالات ، سيزيد تحليل البيانات من رضا المستخدم وتقييماته ، وفي بعض الحالات سيتم تحليل رضا المستخدم المؤرشفة والتقارير على أنها بيانات ، مما يحقق التوازن في صنع القرار من خلال استخدام كميات كبيرة من المعلومات الموضوعية والذاتية. & rdquo؛

لكنشون ميد، مدير هندسة الحلول والتقييم والتحليلات في Mead و Mead & Clark و Interbrand ، يتوقع أن تكون هناك صرخة عامة لفتح البيانات للجمهور وقد تكون هناك حركة لتحرير الذكاء الاصطناعي. 'مجموعات البيانات الكبيرة المتاحة للجمهور ، والأدوات السهلة ، والتوزيع الأوسع لمهارات التحليلات ، وبرامج الذكاء الاصطناعي في المراحل المبكرة ، ستؤدي إلى زيادة النشاط الاقتصادي وزيادة الإنتاجية مقارنةً بثورات الإنترنت والكمبيوتر الشخصي في منتصف وأواخر التسعينيات. ، & ردقوو) ؛ توقع. 'ستنشأ حركات اجتماعية لتحرير الوصول إلى مستودعات البيانات الكبيرة ، لتقييد تطوير واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي ، و' تحرير 'أنظمة الذكاء الاصطناعي. & rdquo ؛

قال بعض المستجيبين إنهم لا يعتقدون أن معظم الناس سيكونون قادرين على تحديد أو تقييم مجموعات البيانات المعقدة ، باستخدام أو بدون أدوات والوصول المفتوح.

كتب أحد المستجيبين المجهولين ، 'من المرجح أن تكون عملية التجميع غير محسوسة بالنسبة لمعظم الناس ، ما لم تجعلها القوانين واللوائح علنية وتوفر الخيار الفردي. من المحتمل أن يعاني التحليل من الطلاق في المعرفة والسياق بين الطلبات ومقدمي التحليل. لا يوجد حاليًا مثال أفضل من ذلك بين الجهل المفرط للمديرين التنفيذيين في البنوك وسذاجة التقنيين بشأن حقائق التزامات الديون المضمونة. سيؤدي الاعتماد إلى عمليات غير مستقرة بشكل متزايد حيث لن يتمكن من حماية أنفسهم سوى أولئك القادرين على استخدام البيانات الضخمة ، مع تعرض الفرد للخطر بشكل متزايد. التداول السريع لأسهم البرنامج هو مثال حالي وخبيث. & rdquo ؛

قال مشارك آخر مجهول في الاستطلاع ، 'سيستمر معدل الإيجابية الزائفة في النمو ، لكن عامة الناس لا يفهمون منحنيات ROC أو مقارنات إيجابية كاذبة / إيجابية حقيقية اليوم أو في المستقبل. سيكون لدى الأشخاص القلائل الذين سيتفهمون مخاطر 'البيانات الضخمة' قدرات معرفية وتدريبات عالية. سيستمر عامة الناس في الاعتماد على النتائج السيئة لأنهم لا يعرفون أفضل من ذلك '.

جادل البعض بخلع النظارات ذات اللون الوردي. البيانات الضخمة لديها القدرة على 'توزيع كبير للأضرار' قد يكون من المستحيل تجنبه

بالنسبة لعدد من المستجيبين ، فإن الجانب الإيجابي للبيانات الضخمة لم يتضح بعد بما يكفي مقارنة بالصعوبات المتوقعة التي ستنشأ عنها.

محلل التكنولوجيا منذ فترة طويلةأوسكار غاندي، أستاذ الاتصالات الفخري بجامعة بنسلفانيا ، كان أحد المدافعين الأقوياء عن هذا الرأي: 'لقد نشرت مؤخرًا كتابًاالتصالح مع الفرصةهذا يعكس إلى حد كبير الحجج الموجودة في جوهر الخيار الثاني. في هذا الكتاب ومن وجهة نظري بشكل عام ، هناك حاجة للتفكير أكثر قليلاً في توزيع الأضرار التي تنجم عن صعود جامعي البيانات الكبيرة والمتوسطة والصغيرة والوسطاء والمستخدمين. إذا & lsquo ؛ بيانات كبيرة & rsquo ؛ يمكن استخدامها في المقام الأول من أجل المنفعة الاجتماعية ، بدلاً من السعي وراء الربح (وأنظمة الرقابة الاجتماعية التي تدعم هذا الجهد) ، ثم يمكنني 'تسجيل الدخول' إلى المستقبل المدفوع بالبيانات وتعبيرها من خلال إنترنت الأشياء. & rdquo ؛

مايكل جودسونكتب ، مساعد عالم مشروع في جامعة كاليفورنيا ديفيز ، 'إجابتي هي اعتراف متردد بما أعتبره طبيعة بشرية. استنادًا إلى رأيي حول مدى فعالية التسويق في عمل العديد من الأشخاص - إقناعهم بالقيام بأشياء بخلاف ما هو في مصلحتهم الشخصية - يبدو من المحتمل أن الأشخاص والمؤسسات القوية سوف تستخدم جميع البيانات الموجودة تحت تصرفهم للتأثير على الأحداث وفقًا لاهتماماتهم . & ردقوو] ؛

'بينما ينتج عن صعود البيانات الضخمة بعض الإيجابيات ، أخشى أن يؤدي ذلك في الغالب إلى زيادة المراقبة وجهود التسويق الأكثر استهدافًا ،' كتبميليندا بلاو، صحفي مستقل ومؤلف 13 كتابًا ، من بينهاالغرباء المترتبون على ذلك: قوة الأشخاص الذين لا يبدو أنهم مهمون ولكنهم يفعلون ذلك حقًا.

تم أخذ نغمة تحذير من قبلSivasubramanian Muthusamy، رئيس فرع جمعية الإنترنت في الهند في تشيناي ومؤسس InternetStudio ومديره التنفيذي. 'إن الإنترنت وإنترنت الأشياء جنبًا إلى جنب مع الانفجار المصاحب في القدرة على معالجة البيانات سيسهلان تقدمًا إيجابيًا بالفعل ، ولكن في الوقت نفسه ، سيؤدي انفجار البيانات بالتأكيد إلى مشاكل أكثر مما تحله في المستقبل ،' هو كتب. 'فصل البيانات الضرورية عن البيانات غير الضرورية سيشكل تحديات غريبة. أيضًا ، لا يضمن تحليل البيانات وحده القرارات المثلى والنتائج المثلى نظرًا لوجود العديد من العوامل التي تتجاوز البيانات - وهي نقطة معرضة للفقد في البحث عن المزيد والمزيد من البيانات. تستدعي هذه الأحجام من البيانات بنية تحتية أكثر تفصيلاً لإدارة البيانات وأدوات معقدة للتحليل ، والتي ستترك حتماً جميع البيانات في عهدة الشركات الكبيرة جداً ، الجيدة والسيئة ، وفي أيدي الحكومات. هناك قوة هائلة مرتبطة بمثل هذه الثروة من المعلومات. من غير المحتمل أن يتم استخدام هذه القوة دائمًا بمعايير أخلاقية معصومة. على وجه الخصوص ، من المرجح أن يؤدي ظهور البيانات الضخمة إلى وضع يتم فيه تتبع الجميع في كل لحظة في كل مكان ، بدافع القلق غير المبرر على الأمن وفي السعي المضلل للسيطرة. & rdquo ؛

جيمس أ. دانوفسكيكتب ، أستاذ الاتصالات بجامعة نورث وسترن ومخطط برنامج الذكاء المفتوح المصدر والتعدين على الويب 2011 ، 'التعدين والتحليلات وتقصير الوقت للتنبؤ بالاتجاهات هي التركيز المكثف لمعظم قطاعات المعلومات في قطاع المعرفة. سيزداد سوء الاستخدام مع توقع أن تصبح الحرب الإلكترونية ، كأحد المظاهر ، أكثر انتشارًا ورعاية الدولة أكثر مما هي عليه حاليًا. تقوم مصادر المخابرات الحكومية حاليًا بتمويل الأبحاث لاكتشاف الخداع في وسائل التواصل الاجتماعي وتطوير طرق لمواجهته ، والتقنيات التي يمكن إعادة توظيفها بسهولة للتلاعب بمصادر 'الرأي العام' الجديدة. & rdquo ؛

قال مشارك مجهول في الاستطلاع ، 'إن الضجيج المحيط بالبيانات الضخمة مسعور تقريبًا مثل الضجيج المحيط بنظرية الأسواق الفعالة في التسعينيات ، وانظر إلى أين قادنا ذلك. في حين أن التحسينات في جمع البيانات ومعالجتها ستؤدي إلى تحسينات كبيرة في فهمنا في العديد من المجالات ، إلا أنها ليست حلاً سحريًا. لدينا عقود من الخبرة في تحليل البيانات المالية للشركات ، وأسواق الأوراق المالية ، ومؤشرات السوق ، ومع ذلك ما زلنا لا نستطيع التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. العديد من الأنظمة الديناميكية ، والتي يعد سوق الأسهم واحدًا منها ، لا تصلح لأنماط يمكن التنبؤ بها ، بغض النظر عن مقدار البيانات التي تجمعها أو مقدار قوة الحوسبة التي تطبقها. أخشى أن تؤدي الثقة المفرطة في البيانات الضخمة وخوارزميات الرؤية الشاملة إلى أخطاء فادحة. وأنا قلق من أن هذه الأنظمة يمكن التلاعب بها ، وجعلها تقدم نتائج خاطئة أو مضللة. '

قال أحد المستجيبين المجهولين مازحا ، “رأسا على عقب:كيف تكذب على إنترنت الأشياءأصبح من أكثر الكتب مبيعًا تحت الأرض. & rdquo ؛

كتب مستجيب آخر مجهول ، 'القوى العاملة المطلوبة لوضع علامة بشكل مناسب ودمج جميع مجموعات البيانات الحالية بدقة مفرطة بشكل كبير. وهذا لا يأخذ في الاعتبار مجموعات البيانات الجديدة التي يتم إنشاؤها كل يوم. وبالتالي ، ستولد البيانات الضخمة معلومات مضللة وسيتم التلاعب بها من قبل الأشخاص أو المؤسسات لعرض النتائج التي يريدونها. لن يفهم عامة الناس الصراعات الأساسية وسيثقون بسذاجة في الناتج. هذا يحدث بالفعل وسيزداد سوءًا مع استمرار تطور البيانات الضخمة '.

أعرب العديد من الأشخاص عن مخاوفهم بشأن الفرد البشري في عالم البيانات الضخمة. قال مجيب مجهول 'سنصبح أكثر إدمانًا لما تخبرنا به قواعد البيانات. قد يضعف المخاطرة من أجل الصالح. سوف نعتمد على النماذج أكثر من الغرائز. & rdquo ؛

ليا رودس، أستاذ مشارك في الصحافة والاتصالات الدولية بجامعة جورجيا ، قال: 'يمكن إساءة استخدام أي بيانات ، والمعلومات قوة ، وإذا كان لدى شخص ما الكثير من المعلومات ، سواء كانت دقيقة أو كاملة أو صادقة أم لا من الصعب إثبات ذلك. التفكير الجماعي يتولى المسؤولية. يعد التنوع في دورات التفكير أمرًا مهمًا لدرجة أن تجاوزه مع وجهة نظر الأغلبية سيكون ضارًا بمجتمعنا وسيؤدي إلى دفع الناس للتوافق وعدم الحفاظ على هوياتهم الثقافية. & rdquo ؛

كتب أحد المستجيبين المجهولين ، 'في مكان ما على طول الخط الزمني للحياة ، يجب أن تكون الأسبقية للمفاهيم الأساسية المنطقية التي تجذر كل واحد منا للآخرين. لا أعتقد أن التكنولوجيا أو البيانات الضخمة يمكنها فعل ذلك أو يجب أن تحاول إخبارنا بالمستقبل أو كيف أو ماذا نعتقد. أنا لست مستعدًا لهذا التغيير المفاهيمي. تتحرك التكنولوجيا بسرعة ، الناس ليسوا كثيرًا. & rdquo ؛

ستان ستارك، وهو مستشار في شركة Heuroes Consulting ، أجاب قائلاً: 'سيتم منح قدر كبير جدًا من الثقة للتحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة ، وبالتالي تشوش قرارات الشركات الكبرى على نحو يضر بأدائها في مجالات خدمة العملاء. سوف 'يفترضون' أن تحليلاتهم صحيحة في جميع عمليات اتخاذ القرار ويفقدون التركيز على تقنيات البيانات الضخمة 'السابقة' التي كانت أكثر تخصيصًا. & rdquo ؛

قال أحد المستجيبين المجهولين في الاستطلاع ، 'ما زلنا لم نتوصل إلى تداعيات نظرية الفوضى ، وإذا لم تكن' البيانات الضخمة 'والتنبؤ المستقبلي مثالين مثاليين للمعلومات القائمة على الفوضى ، فأنا لا أعرف ما هو. بشكل عام ، لسنا مستعدين لهذا النقص الكبير في الخصوصية ؛ نحن أقل استعدادًا لبيانات بهذا الحجم لا تتوفر إلا للأثرياء أو الأقوياء أو المتصلين. & rdquo ؛

كتب مشارك مجهول ، 'نقطتان: أولاً: البيانات الضخمة ليست معرفة كبيرة. نحن نفتح خرطوم حريق من البيانات الموجهة لأنفسنا ، ولكن بصرف النظر عن تطوير التخزين عالي الكثافة ، فإننا لا نقوم بالكثير من حيث التعامل معه. ستتمثل التحديات الرئيسية هنا في تطوير 'مرشحات إدراكية' لتدفقات البيانات هذه (مماثلة لتلك الموجودة في أذهاننا والتي تسمح لنا ، على سبيل المثال ، بعدم قضاء يوم كامل في الانتباه إلى حقيقة أننا نرتدي الجوارب): التخلص من البيانات النقاط التي من غير المحتمل أن تصبح معرفة ، والتي من غير المحتمل أن يتم الوصول إليها على الإطلاق ، والتي ستعمل فقط على شغل مساحة على القرص الصلب وتعقيد المزيد من التحليل للأحداث المثيرة للاهتمام. ثانيًا: هناك نقص في الحماية القانونية للمواطنين (في تلك الولايات القضائية التي ليست استبدادية بشكل قاطع) ، وستكون ضرورية لمنع إساءة استخدام الشركات أو الحكومات للرؤى المتاحة حول الأشخاص من خلال البيانات المجمعة على نطاق واسع ، وكذلك من خلال تقنيات المراقبة الجديدة. & rdquo ؛

لاحظ مستجيب آخر مجهول ، 'في عام 2020 ، قلة من الناس يفهمون' البيانات الضخمة 'على أنها ليست أكثر من إحصائيات القرن العشرين التقليدية المطبقة على متغيرات تقيس التواجد السطحي وعابر الزمان في الفضاء المادي والإلكتروني. ستستمر هذه المعلومات في التشبع بقوة سحرية للتنبؤ ، لكنها مع ذلك ستفشل في تحديد السلوك غير المخطط له للأفراد الذين يخضعون لإشارات اجتماعية ناشئة للغاية. إن صعود البيانات الضخمة ليس بالأمر السلبي ، لكن الكثيرين سيفقدون الاهتمام لأن تكلفة الحصول على البيانات والحفاظ عليها تتجاوز الفائدة المستمدة.

جون ليبكوسكي، مدير شركة Polycot Associates LLC ورئيس مؤسسة Electronic Frontier Foundation-Austin ، لاحظ ، 'لقد رأينا العديد من المواقف حيث يشوه لمعان التحليل الإحصائي حقيقة البيانات التي تم تحليلها. من السهل جدًا ثني التحليل لخدمة هدف أو نية محددة. أنا قلق أيضًا بشأن ملكية البيانات الفردية وقضايا الخصوصية في عالم البيانات الضخمة. هذا مجال يمكن فيه على الأرجح تحسين النتائج من خلال التنظيم ، لكن التنظيم في الوقت الحالي عتيق الطراز.

شارك أحد المستجيبين المجهولين انتقادًا أثاره العديد من المشاركين في الاستطلاع - وهو أن المنظمات التي تمتلك بيانات لن تقوم بتبادل الملفات مع بعضها البعض ، حتى عندما يكون ذلك مفيدًا للصالح العام. 'لا أعتقد أنه ستكون هناك مجموعات بيانات كبيرة يتم مشاركتها عبر الشركات والحكومة والجامعات على مستوى واسع النطاق كما نوقش في السيناريوهات المذكورة أعلاه. & rdquo ؛

مارسيا ريتشاردز سويلزر، حذر كاتب ومحلل كبير في Wolters Kluwer ، من أن 'الخطر الأكبر هو السرعة والوصول الذي يوفره الإنترنت. يمكننا الآن القيام بحسابات خاطئة كارثية في نانوثانية ونشرها عالميًا. لقد فقدنا التوازن المتأصل في 'التأخر الزمني'. '

وباري بار، مالك ومحلل MediaSavvy ، قال: 'نادرًا ما تكون المعلومات الأفضل هي الحل لأي مشاكل اجتماعية في العالم الحقيقي. قد يكون الحل للعديد من مشاكل العمل ، ولكن من غير المحتمل أن تعود الفوائد على الجمهور. من المرجح أن نفقد الخصوصية والحرية بسبب صعود البيانات الضخمة. & rdquo؛

لن نمتلك القدرة البشرية أو التكنولوجية لتحليل البيانات الضخمة بدقة وكفاءة. قد يبحث المحللون عن نظرة ثاقبة في جميع الأماكن الخاطئة

طعن البعض في الجدول الزمني لعام 2020 المعروض في أوصاف السيناريو.مارك واتسون، قال كبير المهندسين في Netflix ، 'أتوقع أن يكون هذا تحويليًا تمامًا للمجتمع ، على الرغم من أنه ربما لن يكون تمامًا في السنوات الثماني المقبلة فقط.'

وصف آخرون ممن جادلوا في سطر مشابه ما يعتقدون أنه عدم تطابق جوهري بين أحجام البيانات التي يتم إنشاؤها والقدرة البشرية - حتى بمساعدة الآلات - للعمل مع مجموعات كبيرة من البيانات ، ومشاركة مجموعات من البيانات ، واستخلاص أهمية كبيرة. ، نتائج دقيقة.

مايك ليبهولد، الباحث الأول والزميل المتميز في معهد المستقبل ، توقع ، 'إن قيود تقدير فوائد البيانات الضخمة ستكون سرعة اعتماد واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة ، والبيانات المرتبطة ، والبيانات الوصفية القابلة للتشغيل البيني. ستؤدي المخاوف المستمرة بشأن الخصوصية والأمان إلى تقييد فائدة البيانات الضخمة لتصور الاستدلال والتحليلات الشخصية. & rdquo ؛

كريستيان هيتيما، قال مهندس متميز في Microsoft ، 'إن التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف صعب. هناك العديد من الأمثلة على التعلم الآلي الخاضع للإشراف ، ولكن يقودها خبراء في الموضوع يوجهون الآلة نحو اكتشافات محددة. سيستغرق إتقان استخراج المعرفة الفعلية من مجموعات البيانات الضخمة أكثر من عشر سنوات.

بيل سانت أرنو، مستشار في SURFnet ، بناء شبكة التعليم والبحوث الوطنية بهولندا & [رسقوو] ؛ تمت الإشارة إلى الجيل التالي من الإنترنت ، 'ستكون الفوائد والآثار أقل بكثير وستستغرق وقتًا أطول لتطويرها. يعد التلاعب بمجموعات البيانات الضخمة وربطها عملًا شاقًا. & rdquo ؛

وقال مجيب مجهول: 'حقيقة أن معظم البيانات غير منظمة هي مشكلة كبيرة ، وأشك في أننا سنحل المشاكل المرتبطة بالحصول على معنى من هذا المستنقع'. كتب مشارك آخر مجهول في الاستطلاع ، 'بالتأكيد في عام 2020 ستكون البيانات الضخمة أكثر خطورة من الجدارة بالثقة. لن نمتلك خبرة كافية - تعادل الفيضانات التي استمرت 100 عام في شروط التنبؤ - ولذا فإن أنظمتنا 'ستبدو جيدة' في بعض المشكلات الأساسية ولكنها تثبت أنها ترتكب أخطاء كبيرة. & rdquo؛

دان نيس، محلل الأبحاث الرئيسي في MetaFacts ، منتجو ملف تعريف مستخدم التكنولوجيا ، روى قصة في رده: 'هناك قصة قديمة عن أحد المارة الذي صادف رجلاً مخمورًا يقف تحت عمود إنارة يبحث عن مفاتيحه. ينضم المارة إلى البحث ولا يرى شيئًا. سأل وعلم أن المفاتيح لم تسقط في أي مكان بالقرب من عمود الإنارة ، لكن السكير كان يبحث بالقرب من عمود الإنارة لأن هذا هو مكان الضوء. الكثير من 'البيانات الضخمة' اليوم متحيزة وسياق مفقود ، لأنها تستند إلى عينات ملائمة أو مجموعات فرعية. إننا نشهد محاولات شجاعة ولكنها مضللة لتطبيق مجموعات البيانات العميقة على الأشياء ذات الصلة أو التطبيق المحدود. لقد تم إجهادهم للإجابة على الأسئلة الخاطئة. أنا متفائل بأنه بحلول عام 2020 ، سيكون هذا واضحًا بشكل متزايد وسيكون هناك رواد معلومات حقيقيون سيفكرون خارج صندوق البيانات الضخمة ويبنون قراراتهم على منظور أوسع ومتوازن. بدلاً من الاعتماد على 'عمود المصباح' ، سوف يطورون ويستخدمون ما يعادل المصابيح الكاشفة المركزة. & rdquo؛

مستشار في سياتلتوم ويتمورقال ، 'ستكون هناك حاجة متزايدة ليس للمحللين الإحصائيين ، ولكن للأشخاص الذين سيقومون بإجراء' تحليل بيانات الطب الشرعي '- ما تم قياسه فعليًا لإنشاء هذا الإسناد الذي أبحث عنه ، ومدى قربه مما أقوم به حقا تريد أن ترى قياسها؟ مع إنشاء المزيد والمزيد من مجموعات البيانات الكبيرة ، ستكون هناك مشكلة متزايدة في هذا الأمر. يعلم الجميع ما هو المسند وما هي المقارنة. ومن الواضح جدًا إذا بدأ المرء بالنظر إلى أن التعريفات المستخدمة من قبل أشخاص مختلفين لها آثار مختلفة جدًا على المعنى الذي يمكن اشتقاقه. يمكن أن يوضح لك تحليل البيانات الاستكشافية ما هو مثير للاهتمام في مجموعة كبيرة من الأرقام ، وما إذا كانت الأشياء المثيرة للاهتمام التي تم اكتشافها تعكس شيئًا مفيدًا حول التسميات المرفقة بهذه الأرقام هو سؤال مختلف تمامًا ، والرقم بدون المرفقات الوصفية المناسبة ليس مرجعًا -إنه مجرد رقم. & rdquo ؛

المستقبليجون سمارتيقول أن البيانات الضخمة ستكون إيجابية للغاية ، ولكن ليس حتى تصبح الويب الدلالية تعمل بكامل طاقتها ، حوالي عام 2030. 'الكثير من الأشخاص والشركات سوف يبالغون في ادعاء ما يمكن أن تفعله البيانات الضخمة لنا في العقد المقبل ، وهم يفعلون ذلك بالفعل ، لكن هذا مجرد سلبي معتدل. يتسبب هذا الضجيج في زيادة الاستثمار في المنصات ضعيفة الأداء ومشاكل أخرى ، لكنها خفيفة. بمجرد أن يكون لدينا عملاء cybertwins (وكلاء شبه أذكياء) يتفاعلون معنا وعالم قيم في عام 2030 ، سيكون لدى جميع مجموعات القيم الاجتماعية الأصغر مجموعات ضغط خاصة بها على الإنترنت ، وستكون قادرة على العثور على ثقافات فرعية تدعم قيمها وتقدمها. في غضون ذلك ، توقع الفوضى المعتادة والضجيج وعدم الكفاءة التي يجلبها الابتكار التكنولوجي دائمًا. & rdquo ؛

قال عدد من المستجيبين إن السيناريو السلبي الثاني سيكون مرجحًا في عام 2020 ، لكن بحلول عام 2030 أو بعد ذلك ربما نكون قد تكيفنا وتطورنا للوصول إلى النقطة التي سيكون فيها السيناريو الإيجابي أكثر انتشارًا. قال مشارك مجهول في الاستبيان ، 'الخيار الأول سيكون مرغوبًا فيه ، ولكن الخيار الثاني هو الأرجح ، على الأقل لعام 2020. في عام 2020 ، لن يتم حل العديد من الأسئلة المتعلقة بالعدالة ، وقرارات الأغلبية مقابل الأقلية ، وما إلى ذلك ، ولن يتم حل مشكلة ستظل الخوارزميات شبيهة بالآلة وليست إنسانية بدرجة كافية. قد يكون الخيار الأول سيناريو طويل الأجل. & rdquo ؛

جوناثان جرودين، توقع الباحث الرئيسي في Microsoft ، 'أنه سيتم استخدام استخراج البيانات بشكل أكبر ، ولكن بحلول عام 2020 ، سيظل ذلك محدودًا إلى حد ما لأغراض محدودة ، ولن يكون له هذا التأثير الكبير ، على الرغم من أن هؤلاء التسويق سيكون بالطبع تضخيم الفوائد. ولكن من المحتمل أن تكون عام 2030 قبل أن تصبح قوية حقًا. هل ستكون التأثيرات صافي زائد أم ناقص؟ على مدار عشرين عامًا ، كان التسويق المباشر والأشخاص الآخرون يفعلون ذلك ، فهل كان ذلك صافيًا أم زائدًا؟ أحب التطورات في توقعات الطقس وحركة المرور. يعجبني ذلك عندما يقدم لي السوبر ماركت الخاص بي بالفعل سلعًا مجانية أو سلعًا مخفضة جدًا اشتريتها بالفعل في الماضي ، بدلاً من قسائم عشوائية. لا أتوقع أن يحقق التنقيب عن البيانات تقدمًا هائلاً في هذا النوع من الأشياء بحلول عام 2020. سيكون هنا أسرع مما تعتقد. يشبه الأمر ثلاثة إصدارات من نظام التشغيل Mac أو Windows OS ، فما مدى ثورية التغييرات منذ ذلك الحين؟ أعتقد أن لدينا جهاز iPad و Kinect الآن ، ولكن لم يغير أي من هذا حياة 'معظم' بشكل جذري. الناس من أجل الخير أو الشر.

جي ميريل كريجر، عالم اجتماع في جامعة إنديانا جامعة بوردو - إنديانابوليس ، قال ، 'ليس لدينا الموارد اللازمة لمعالجة البيانات وتحليلها بشكل مناسب لمعناها. أيضًا ، الكميات الهائلة من المعلومات الكمية جميلة ، ولكن بدون السياق والتفاصيل التي تأتي من المقابلات والملاحظة والتقنيات النوعية الأخرى التي لا معنى لها في الأساس للكم الهائل من المعلومات. بعبارة أخرى ، هذا لطيف ولكن ماذا بعد؟ حتى نلتزم بالموارد الكافية (التي لا تتوفر حاليًا - أشير إلى تركيز مجتمعنا الحالي على تحقيق الدخل والتخصص) نحو التفسير والتفسير 'إنترنت الأشياء' تظل فكرة رائعة وهذا يتعلق بها. من حيث القيم ، الأمر يعتمد كليًا على مكان جلوسك. سيكون هناك أشخاص خائفون مما ينتج عن اكتشاف ما يفعله الناس بالفعل ؛ إنهم مهتمون أكثر بجعل العالم يعكس ما يعرفونه ويفهمونه ويجدون 'الاختلاف' أن تكون مهددة بشكل لا يصدق. سيحاول هؤلاء الأشخاص دائمًا معالجة مجموعات البيانات. من ناحية أخرى ، هناك المثاليون الذين يريدون أيضًا أن يكون التنوع دائمًا أمرًا جيدًا وسيحاولون التلاعب بمجموعات البيانات لتعكس رؤيتهم. النزاهة في المنح الدراسية هي المفتاح هنا - الكثير من الناس لديهم أجندة يتبعونها. هذا هو التهديد الذي يواجه 'إنترنت الأشياء' ليس المعلومات نفسها.

تابيو فاريس، أستاذ فخري في جامعة تامبيري وباحث رئيسي مشارك مع منظمة الأمم المتحدة للتربية والعلم والثقافة (اليونسكو) ، أشار إلى أن 'الافتقار العام للثقة والثقة وسوء الاستخدام الهائل للبيانات الضخمة الحالية للمراقبة والاستخبارات سوف يبطئ أسفل وتقدم باكست. & rdquo ؛

ريتش تاتومواتفق محلل الأبحاث في Zondervan ، وهي دار نشر دينية ، على أن قضايا الثقة الرئيسية تنتظرنا. 'مثل هذا التحليل سيمكن من الخداع على نطاق أكبر ،' هو كتب. & ldquo ؛ لن يكون الشيء الأكثر أهمية هو من تثق به بالنسبة للأخبار ، أو أي منفذ تثق به ، ولكن من يمتلك البيانات التي تستخدمها للأخبار. وهذا النوع من البيانات والتحليلات لن يكون رخيصًا.

نيكي رينولدز، مدير خدمات تكنولوجيا التعليم في كلية هاميلتون ، يقول إن الثقة المفرطة تشكل مخاطرة كبيرة. 'نحن بالفعل نستخدم نمذجة البيانات لارتكاب أخطاء كبيرة ،' أشارت. 'في معظم النواحي ، أشك في أن استخدام البيانات الضخمة سيكون أكثر أو أقل خللًا من استخداماتنا الحالية للبيانات والنماذج التي يمكننا الوصول إليها اليوم. وكوارث العقارات والرهن العقاري الثانوي هي حالة واضحة لتلك المشاكل الآن. تشير أفضل التحليلات لجذور تلك الأخطاء التي قرأتها وسمعتها إلى الثقة المفرطة في نماذج المخاطر المعقدة للغاية وغير المفهومة جيدًا ، ورفض الاعتراف بأن الأسوأإرادةيحدث. عندما يكون احتمال حدوث موقف ما هو 1000 إلى واحد ، فهذا يعني أن الموقف سيحدث ، فقط في كثير من الأحيان ، على المدى الطويل ، على الرغم من احتمال حدوثه في مناسبتين متتاليتين أو أكثر على المدى القصير. يبدو أن الناس لا ينتبهون لذلك عند اتخاذ القرارات. ربما لسنا جيدين حقًا في التفكير في المدى الطويل ، وفي النهاية نضطر إلى وضع 'خطة التعافي من الكوارث' موضع التنفيذ. على أي حال ، لا أعتقد أن البيانات الضخمة ستجعل مشكلة سوء التقدير عند تقييم عواقب المخاطر أصغر. أي توقع بناءً على أي بيانات هو مجرد نموذج وليس متحكمًا في الأحداث. نحن ، كنوع ، سوف نستمر في اتخاذ القرارات على مدرج قصير وسوف ننشغل. إذن ، هل ستؤدي البيانات الضخمة إلى تفاقم عواقب أخطائنا؟ نعم و لا. في حين أن تداعيات الخطأ قد تصبح بعيدة المدى ، سيكون من الصعب أيضًا 'إخفاء' الأخطاء وعواقبها ، بسبب مستوى الاتصال الذي لدينا. لقد رأينا الإمكانات المتسارعة لهذا الاتصال في الأحداث السياسية الأخيرة ، وحتى في الكوارث البيئية الأخيرة. عندما يبدأ شخص ما احتجاجًا ، يعرفه الآخرون على الفور ، من المراقبين المباشرين. القرارات المتعلقة بالانضمام إلى الاحتجاج لا يجب أن تنتظر صدور صحيفة ، أو 'فيلم في الحادية عشرة'. عندما تنفجر منصة نفطية ، يعرف العالم كله في غضون ساعات. تتأرجح الحكومات والعلماء في العمل على الفور - ليس دائمًا بسلاسة وبالتأكيد ليس دائمًا بشكل تعاوني ، لكن الاستجابة فورية. أراهن على أن قدرتنا على الاستجابة للأزمات ستزداد بنفس السرعة ، وربما بسرعة أكبر ، من قدرتنا على خلق الأزمات. آمل أن أكون على حق. & rdquo ؛

جينيسي لاسككتب مساعد مدير أبحاث حاصل على درجة الدكتوراه في علم الاجتماع التطبيقي ويعمل في شركة لتكنولوجيا المعلومات في أتلانتا ، 'بصفتي عالم اجتماع تطبيقي ، أؤمن دينيًا بقدرة البشر الذين يجب عليهم تفسير وإنشاء مجموعات البيانات هذه لإفسادها جميعًا' لأعلى ، عن قصد أم لا. وسائل الإعلام ، والبحوث ، والإنترنت يقودها البشر. يمكن للخطأ البشري أن يفسد أفضل ما في جمع البيانات وتحليلها ونشرها. علاوة على ذلك ، لا يمكننا أن نقترح أو نتوقع بطريقة قابلة للتعميم حتى تصل فترات الثقة إلى 100٪ ولا يحتاج التعداد إلى احتساب البيانات التي لن نتمكن من قراءة المستقبل أو أن نصبح خبراء في الإحصاء النفسيين. لسوء الحظ ، لن تكون قادرًا على إقناع بعض الجماهير أو القطاعات بذلك ، لأنه إذا أخبرك شخص ما لديه منصب موثوق به بشيء يحسبه الكمبيوتر ، فيمكنك أيضًا تسميته بالحقيقة المطلقة (ما لم يكن لا يتطابق مع نظام الاعتقاد ، بالطبع).

وأشار أحد المشاركين إلى أننا لا نستخدم البيانات الموجودة لدينا بالفعل. 'يتجاهل المجتمع الحديث بالفعل قرنًا من أبحاث العلوم الاجتماعية عند تحديد البرامج والسياسات ،' قالشيريل راسل، مدير التحرير في New Strategist Publications ومؤلف مدونة Demo Memo. 'من المشكوك فيه أن قادة 2020 سيكونون أكثر قدرة أو رغبة من قادتنا اليوم لاستخدام نتائج العلوم الاجتماعية لتحسين حياتنا.'

ركز البعض تركيزهم على دور الحكم البشري في عملية تحليل البيانات الضخمة والاستجابة لها

قال مجيب مجهول: 'يبدو أن الدرس القديم القائل بأن الارتباط ليس سببية لم يتم تعلمه أبدًا. يعني التحكم في البيانات أنه من الصعب تحديد البيانات غير الدقيقة وتصحيحها. أرى أن المشكلات ستزداد فقط مع حجم مجموعات البيانات. يبدو أن معظم التركيز ينصب على القيام بأشياء ذكية باستخدام البيانات بدلاً من ضمان صحتها أو منح الأشخاص المناسبين السيطرة عليها. & rdquo ؛

ميشيل جيه مينووأشار الأستاذ الزائر في قسم دراسات المعلومات في جامعة كوليدج لندن ، إلى أن 'ذكاء الأنظمة لا يمكن أن يكون بديلاً عن ذكاء الأفراد والمنظمات التي تستخدمها. نظرًا لأن الجهود تتركز على تطوير التكنولوجيا على حساب التعليم وزيادة الوعي والرقابة الديمقراطية ، فمن المرجح أن تحدث الآثار السلبية. & rdquo؛

توم رولكتب ، مربي ومستشار تكنولوجي مقيم في ماكون ، جورجيا: 'لا تقلل أبدًا من غباء وخطيئة الإنسانية الأساسية.'

وليام شريدر، وهو مستشار مستقل أسس PSINet في عام 1989 ، قدم بعض التفاصيل الإضافية. 'الحقيقة هي: الناس بشر ،' هو كتب. 'الغني يزداد ثراء والأقوياء يظلون هكذا. سيستخدم الأثرياء جميع الأدوات لتحقيق مكاسب وسيستخدمها الأقوياء ليظلوا كذلك. ومع ذلك ، سيتمكن النشطاء في العالم أيضًا من الوصول إلى البيانات الضخمة ، والأدوات الكبيرة ، في الواقع ، سيكون المبتكرون والناشطون هم من يصنعون تلك الأدوات بالذات. في النهاية ، يتم خلط الكيس دائمًا ؛ بقدر ما أتاح لنا الإنترنت التعلم عن بعد والطب عن بعد (كما كان متوقعًا في الثمانينيات) ، فقد أتاح أيضًا للبشر الوصول العالمي إلى المواد الإباحية للأطفال ، وفرصة التصيد الاحتيالي للمعلومات المالية ومعلومات الهوية بسبب نشاط غير قانوني ، ومساعدة الحكومات في مراقبة ومراقبة السكان. في الوقت نفسه ، رأينا كيف لعبت الإنترنت دورًا أساسيًا في الإطاحة بالعديد من الحكومات خلال 2009-2011 وسيستمر هذا النشاط. نعم ، الجواب هو 'كلاهما' موجب وسلبي. '

ميغيل ألكينأجاب ، رئيس مكتب منطقة الاتحاد الدولي للاتصالات ، تيغوسيغالبا ، هندوراس ، 'إذا اعتقد بعض الأشخاص رفيعي المستوى أن هذا النوع من التكنولوجيا يمكن أن يتنبأ بما لا يمكن التنبؤ به ، فستكون هناك حالات يتم فيها توسعة هذه التكنولوجيا بشكل مفرط وإساءة استخدامها. لا يمكن أن تحل التكنولوجيا محل الحكم البشري ، فالأولى هي المسؤولة عن القرارات. & rdquo ؛

ديفيد دي بورستين، مؤسس Generation18 ، وهي منظمة لإشراك الناخبين يديرها الشباب ، قال إن العنصر البشري يتفوق على كل التكنولوجيا. 'طالما أن نمو البيانات الضخمة مقترنًا بنمو التنظيم المكرر والقيمين ، فسيكون ذلك أحد الأصول ،' هو كتب. & ldquo ؛ بدون هؤلاء القيّمين ، ستصبح البيانات أكثر وفرة وأكثر إرباكًا وتشويشًا لمحادثاتنا السياسية والاجتماعية من خلال وفرة من الأرقام التي يمكن أن توضح أي نقطة نريد أن نجعلها تثيرها. & rdquo ؛

دونالد جي بارنزأشار الأستاذ الزائر في جامعة جوانجكسي في الصين والمدير السابق للمجلس الاستشاري للعلوم في وكالة حماية البيئة الأمريكية ، إلى أن 'البيانات الضخمة لديها إمكانيات وستؤدي إلى بعض الاكتشافات ، ولكن محدودة ،'. ومع ذلك ، فإن رؤية الاعتماد على نتائج تحليل البيانات الضخمة كمصدر رئيسي للمعلومات والأفكار الخارقة لا مبرر لها. تشير الأمثلة السابقة والحالية لتحليل البيانات الضخمة إلى أنه يجب علينا توخي الحذر بشأن فائدة هذا النوع من التحليل ؛ على سبيل المثال ، تعرقل وزارة الأمن الداخلي بسبب سيل المعلومات التي يتم اعتراضها على الإنترنت والمكافأة المحدودة من استخدام مصادر المعلومات الضخمة في الكيمياء التوافقية والمعلوماتية الحيوية. المشكلة الأساسية هي مشكلة الإشارة إلى الضوضاء. على سبيل المثال ، مع مزيد من المعلومات ، يمكن أن يكون التحدي المتمثل في اكتشاف الإشارة أكبر. بحلول عام 2020 ، ستظل معظم الأفكار والتطورات المهمة نتيجة للعقول المدربة والمبتكرة والفضولية والبصيرة.

ديفيد كيرشنركتب ، طالب دكتوراه ومساعد باحث في جامعة نانيانغ التكنولوجية في سنغافورة ، 'يثق الناس كثيرًا في الإحصاء والتحليل الكمي لمجموعات البيانات العملاقة. يقودنا ذلك إلى الاعتقاد بأن بإمكاننا التنبؤ والتنبؤ بشكل أفضل بكثير مما نستطيع بالفعل. يؤدي التنبؤ إلى افتراض الأشخاص بنتائج لا تحدث بالضرورة ، وهذا له آثار واقعية على الأشخاص الذين يفوزون أو يخسرون بناءً على هذه التوقعات. نفترض أيضًا أنه يمكننا الوثوق في تفسيرات هذه البيانات. يتم إجراء التفسيرات من قبل الأشخاص ، والأشخاص في مواقع السلطة الذين لديهم أجنداتهم الخاصة ، وهذه هي التفسيرات التي يثق بها الناس بشكل عام. ليس ذكيا ، لكننا لا نعرف أي شيء أفضل لأننا نؤمن بما يقال لنا من قبل 'الخبراء' وليس لدينا أي وسيلة لمعرفة ما يحدث بالفعل ، وأسباب هذا أو ذاك. كل ذلك مقنع بكفاءة في البيروقراطية. خطير جدا!

جيفري الكسندرقال كبير محللي سياسات العلوم والتكنولوجيا في مركز العلوم والتكنولوجيا والتنمية الاقتصادية في SRI International إن العامل البشري في التحليل أمر بالغ الأهمية. 'في حين أن عام 2020 هو مبكر جدًا لظهور الذكاء الاصطناعي الحقيقي والقوة التنبؤية ، فإن القدرة على التلاعب بالمدخلات الاجتماعية والمادية والمعلوماتية على نطاق واسع ستكشف عن رؤى جديدة للسلوكيات والتنمية البشرية ،' هو كتب. 'يكمن الخطر الأكبر بعد عام 2020 ، عندما يصبح التعلم الآلي فعّالاً لدرجة أنه يطرد الحكم البشري.'

توقع أحد المجيبين المجهولين انسحابًا من قبل البعض ، وكتب ، 'أتوقع حدوث رد فعل عنيف ضد البيانات الضخمة عاجلاً وليس آجلاً ، وأتوقع أن أرى حركة تجاه الأشخاص يقللون من وجودهم على الشبكة. لا تزال هناك نسبة كبيرة من السكان لديهم مستوى منخفض من التواجد على الإنترنت (أي شخص فوق سن 45 ، على سبيل المثال) وهذا سيوفر التناقضات اللازمة لحدوث ذلك. & rdquo؛

يهتم الناس بأجندات السلطة للحكومات والشركات ، والمصالح التي تمتلك معظم موارد البيانات الضخمة

ركزت مجموعة متنوعة من الردود على جامعي البيانات الضخمة ودوافعهم. من بين أولئك الذين كان هذا إطارًا لإجاباتهم ، كان الكثيرون حذرين ومليئين بالتحذير بشأن كيفية استخدام البيانات.

إد ليل ،كتب أستاذ في كلية ولاية آدامز: 'أرى سلبيين رئيسيين يغلبان على الإيجابي.1)ثقتنا في نماذج الاقتصاد القياسي جعلت الانهيار الاقتصادي العالمي الكبير أكثر احتمالا. من خلال التحسن والأفضل في التنبؤ بتفاصيل المستقبل القريب ، كان لدينا نماذج تجاهلت التغييرات الكبيرة في النظام وقوة فساد السوق من قبل أولئك الموجودين في القمة. تخضع جميع النماذج التنبؤية لحركة إلى المتوسط ​​، متجاهلة التغير المتزايد في النظام الناجم عن السقوط من جرف لم تره النماذج ولم تبحث عنه النماذج التي يثق بها البشر.2)مثل1984وعالم جديد شجاع، كتب جيلي يعرفها جيدًا ، لقد رأيت الحكومة ، وحتى المزيد من الشركات الكبرى تستخدم بيانات شخصية ضخمة للتحكم في الناس ، ليس فقط للاستجابة لاحتياجاتهم ولكن لخلق الاحتياجات. لقد جعلتنا الحكومة خائفين ومستعدين لقبول القيود المتزايدة على الحرية الشخصية بسبب انعدام الأمن لدينا. يمكن للنخبة الثرية (أعلى 2٪ أو نحو ذلك) شراء الإعلانات التلفزيونية ووسائل الإعلام الأخرى لانتخاب الكونجرس لأغراضهم. الآن يمكن للشركات الكبيرة أن تكون أكثر نشاطًا في أعلى الجدول. هذه القوة المتزايدة التي تحولت إلى القمة تدفع بالولايات المتحدة بعيدًا عن الديمقراطية إلى ما أراه الآن كبلوتوقراطية. تجعل تقنية RFID الموجودة في ملابسنا ومنتجاتنا تتبع القيم المتطرفة أسهل وربما تعرض الأشخاص لمزيد من المخاطر في المستقبل. & rdquo ؛

كتب مجيب مجهول: 'الاختيار الصحيح يعتمد إلى حد كبير على اختيارنا الجماعي. في النهاية ، اخترت السيناريو الأكثر تشاؤمًا لأن هذا هو الخيار الذي نحن فيه الآن - وهو الخيار الذي تتخذ فيه الشركات التي ليس لديها حس بالقيم أو الأخلاق أو الضمير خيارات للبشر (خيارات تؤثر على البشر ، ولكن بدافع الربح فقط المساهمين). ضع في الاعتبار عدد البرامج التلفزيونية المخصصة 'لاستثمار' الأموال مقارنة بعدد البرامج التلفزيونية المخصصة لإنهاء الفقر. كما تبدو الأمور الآن ، ليس هناك شك في أن الخيار الثاني هو الخيار الصحيح. لكن لحسن الحظ ، يمكن أن يتغير ذلك إذا قرر البشر تولي المسؤولية ، وأعادوا الشركات إلى دورها الخاضع.

توقع مشارك آخر مجهول في الاستطلاع ، 'أن كلا النتيجتين ستحدثان ، بشكل متزامن ، وبعدة طرق معقدة ومتشابكة. حتى الحكومات الليبرالية ستشعر بأنها مضطرة لتجميع واستخدام البيانات ضد مواطنيها ، ففي العديد من هذه البلدان ، ستؤدي الشركات التي تعمل في حالة فوضى عارمة هذه المهمة '.

جوليا تاكاهاشي، محرر وناشر في موقع Diisynology.com ، كتب ، 'بحلول عام 2020 ، سيتم استخدام معظم مستخدمي الإنترنت لتلقي توصيات الخوارزمية وإما أنهم سيقدمون لهم إشعارًا قصيرًا أو سيجدون طرقًا للتحايل عليها. في الولايات المتحدة ، تكره الغالبية العظمى من الناس الشعور بأنه يتم التلاعب بهم أو تقديم خيارات أقل لهم وسيتعين على مجتمع البيع بالتجزئة عبر الإنترنت التعامل مع هذا الأمر. على مستوى التخطيط المجتمعي أو الإقليمي أو الحكومي أو الوطني ، سيكون هناك استخدام أكبر للبيانات الضخمة وسيتعين عليها التنافس مع المواقف السياسية التي يبدو أنها تتجه نحو الشك في 'البيانات الكبيرة'. من المرجح أن تكون الشركات أكبر المستخدمين البيانات الضخمة وقد تجد أن البيانات الصادرة جيدة فقط مثل البيانات الواردة والافتراضات التي دخلت في تخطيط المخرجات. أعتقد أننا سنرى بعض الأخطاء الجسيمة. '

اختار معظم المستجيبين الذين علقوا بمخاوف بشأن سيطرة الحكومة و / أو الشركات على البيانات عدم الكشف عن هويتهم. فيما يلي المزيد من ملاحظاتهم:

- 'بدأت التعامل مع تجميع البيانات في السبعينيات ولدي نسخة من تقرير الرعاية الصحية والتثقيف الصحي في الولايات المتحدة في السبعينيات عن أجهزة الكمبيوتر والخصوصية وقواعد البيانات على رف الكتب حيث أقوم بكتابة هذا. يتزايد تجميع البيانات اليوم لغرضين رئيسيين: جهاز الأمن القومي وقواعد بيانات التسويق الأكثر تركيزًا (بما في ذلك السياسية). لا يُقصد من أيٍّ منهما منفعة مستخدمي الشبكة الفرديين ، بل ينظرون إلى المستخدمين على أنهم إما إرهابيون محتملون أو مشترين للسلع والخدمات. بالفعل يكلف الناس الكثير لجلب نتائج بعض هذه الأشياء ، حتى الأشياء البسيطة مثل درجات الائتمان متاحة لموضوع البيانات فقط مقابل رسوم. المعلومات قوة ، والسلطة ستكلف مالا.

- 'عندما تتدخل الشركات أو الحكومات في أي شيء ، فإنها نادرًا ما تتصرف بطريقة يمكن اعتبارها' إيثارية '. سوف تحتكر الشركات البيانات الضخمة لكسب المال ؛ يمكن لإدارة حكومية غير أخلاقية استخدامه لإحداث فوضى في الحياة الخاصة ، وهو ما أعتقد أنه يحدث بالفعل في الولايات المتحدة ، تحت رعاية منع استغلال الأطفال في المواد الإباحية والاستغلال. في حين أنه بالتأكيد مسعى جدير بالاهتمام ، إلا أن هناك تداعيات على تقويض حقوق المواطنين في الخصوصية لتنفيذ عمليات اللسع. هذا يضع سابقة غير سهلة حيث يمكن للاشتباه في النشاط أن يتفوق على الإثبات ، ويتبعه الوقوع وراءه عن كثب. أرى أن هذه مشكلة كبيرة للصحفيين والمدونين السياسيين في المستقبل.

- 'الثقة الزائفة تصيب بالفعل' محترفي إدارة المخاطر '. لم يتنبأ أي شخص ينظر في قواعد البيانات الكبيرة بالأنشطة الإجرامية للقطاع المالي ، ويمكن تغيير أي شيء ليبدو بطريقة معينة ، ويمكن انسداد أي قناة للبيانات ، مشوشًا أو متسخًا إلى الحد الذي يتم فيه تقويض التحليل المستقل. الملفات لديها وسيتم حذفها عند الطلب. لا توجد مدونة أخلاقية في الخوارزميات ، ولا أخلاق ، ولا فرض. هذه الأدوات هي مجرد فهارس تشير إلى مجالات البحث الإضافي. بدون نظام أكثر قوة من الضوابط والتوازنات والرقابة المستقلة ، فإن هذه الأنظمة لن تضمن الإخلاص للحقيقة. & rdquo ؛

- 'سيقود المال الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة والقوة اللازمة لتحليل نتائج التحليل والعمل على أساسها. ستكون النتيجة النهائية ، في معظم الحالات ، أكثر فاعلية في استهداف الأشخاص بهدف جعلهم يستهلكون المزيد من السلع ، وهو ما أعتقد أنه سلبي للمجتمع. لن أسمي ذلك سوء استخدام ، لكنني سأطلق عليه أجندة تخدم الذات. '

- 'البيانات ليست معلومات ، والمعلومات ليست معرفة ، والمعرفة ليست حكمة. عند إجراء الأشياء كما تم إجراؤها حديثًا ، فإن أفضل المعلومات سوف تخدم الإحصاءات 'المرنة' ، ورؤى تفوق النازيين الجدد ، والحروب القائمة على 'معلومات استخباراتية موثوقة تتعلق بأسلحة الدمار الشامل' أو انتخابات رئيس مزيفة. سيصبح موضوع التحكم الأخلاقي أكثر أهمية لأن قوة الإنترنت تمنح القوة لبعض الرجال.

- 'ما لم تغير بعض الاضطرابات السياسية الكبرى ميزان القوى في العالم ، فإن البيانات الضخمة ستكون في الأساس في أيدي مجموعة صغيرة بشكل متزايد من الأغنياء والأقوياء. يميل أصحاب القوة الهائلة إلى استخدام أدوات مثل البيانات الضخمة لزيادة قوتهم. لذلك ، إذا استمر الاتجاه الحالي لهياكل القوة الدولية وتركزت القوة بشكل متزايد في أيدي قلة ، فسيتم استخدام قدرات البيانات الضخمة لزيادة تلك القوة ولن يتم استخدامها لصالح المجتمع. & rdquo؛

- 'الغالبية العظمى من البيانات الضخمة هي وستظل في أيدي مصالح الشركات التي بحكم تعريفها الأوغاد الأنانيون.'

- 'من المحتمل أن تكون البيانات الضخمة سببًا لانخفاض الحرية والخصوصية ، وستعطي مزايا للشركات التي يمكنها إنفاق الأموال على التحليل.'

- 'إنه وقت رائع بلا شك أن تكون عالم رياضيات سعيدًا بمجموعات البيانات غير العملية. بينما يمكن استخدام العديد منها في طرق بناءة وإيجابية لتحسين الحياة والخدمات للكثيرين ، سيتم استخدام البيانات الضخمة في الغالب لإطعام الأشخاص بالإعلانات بناءً على سلوكهم وأصدقائهم ، لتحليل المخاطر المحتملة على الصحة وأشكال التأمين الأخرى ، وبشكل أساسي تقسيم الناس وتعريضهم بشكل مكثف لأشياء أقل وأقل.

- 'ستظل الإنسانية دائمًا لديها الجشع والفساد والخداع ، ولا يمكن تخفيف ذلك إلا من خلال التحليل الثاقب للحقائق ، والمشاركة المفتوحة للمعلومات واتخاذ القرارات المنطقية.'

يتوقع البعض أن تؤثر الخوارزميات بشكل سلبي على حياة أولئك المحرومين بالفعل

كانت الإجابات الأخرى مرتبطة بتلك الموجودة في القسم السابق من حيث أنها استكشفوا دوافع وسلوكيات جامعي البيانات. لكن موادهم ركزت على تأثير البيانات الضخمة على أولئك الذين ليسوا أقوياء.

فريد ستوتزمانقال زميل ما بعد الدكتوراة في جامعة كارنيجي ميلون ومؤسس برنامج Freedom و Anti-Social و ClaimID ، 'يجب أن نضع في اعتبارنا أن البيانات الضخمة ليست عدسة كاملة ، لا سيما عند تفسير الحالة البشرية. & rdquo؛

ستيف سوير، أستاذ وعميد مشارك للبحوث في جامعة سيراكيوز؛ خبير لأكثر من 20 عامًا من البحث على الإنترنت والحوسبة والعمل ، كتب ، 'رؤيتنا للبيانات تستند إلى رؤيتنا للعالم ، وهذه الرؤية ليست واسعة الأفق عندما يتعلق الأمر بالكثير البيانات. نميل إلى التأكيد على الرؤى الجدارية لشكل معين من التفكير الاقتصادي ، ونميل إلى تأطير التحليلات الاجتماعية من خلال شكل من أشكال الاستعمار الناعم. مثل هذا التحيز ، جنبًا إلى جنب مع غطرسة الكفاءة التقنية ، سيخلق تباينات هائلة بين 'ما تقوله البيانات' وحياة مليارات الأشخاص. & rdquo ؛

بريان هارفيوأشار محاضر في جامعة كاليفورنيا - بيركلي إلى أن 'جمع المعلومات سيفيد الأغنياء على حساب الفقراء. أفترض أنه بالنسبة لعدد قليل من الناس يعتبر ذلك نتيجة إيجابية ، ولكن كان ينبغي أن يكون خياركم 'سيفيد الأغنياء' أو 'سوف يفيد الفقراء في الغالب ،' بدلاً من 'جيدة للمجتمع' و 'سيء للمجتمع'. لا يوجد شيء مثل 'المجتمع. & [رسقوو] ؛ لا يوجد سوى الثروة والفقر والصراع الطبقي. ونعم ، أعرف عن المزارعين في إفريقيا الذين يستخدمون هواتفهم المحمولة لتتبع أسعار المنتجات في المدن الكبرى. هذا رائع ، لكنه لا يكفي. '

إبينيزر بالدوين بولز، مالك ومدير تحرير corndancer.com ، كتب ، 'مع البيانات الضخمة تأتي القوة العظمى ، ولا يجوز استخدام أي منهما بحكمة من أجل الصالح العام. الهدف ليس الكشف عن فرصة للقضاء على الندرة بين الكثيرين ، ولكن تحديد أرض خصبة للاستغلال والسيطرة.

بول ماكفيتقال ، متخصص في الاتصالات عبر الإنترنت ومقره في بروفو بولاية يوتا ، 'ستستمر القنوات الإعلامية الجديدة في تقسيم المستهلكين وتعزيز الفجوة الاجتماعية. سيستخدم الأشخاص الأذكياء المعلومات جيدًا ، لكن الشخص العادي سيستمر في البحث عن الأشياء اللامعة الساطعة التي ستسليها. سيستمر الأشخاص المسيئون في الإساءة. توفير الوصول إلى البيانات لا يغير السلوك الأخلاقي.

دارين سي برابهامقال الأستاذ المساعد في الاتصالات بجامعة نورث كارولينا-تشابل هيل: 'لقد ثبت بالفعل أن اعتمادنا على الخوارزميات يمثل مشكلة ، كما يتضح من الطبيعة المتقلبة لأسواق الأوراق المالية وأشياء أخرى. بينما نستمر في توجيه أفضل علماء الرياضيات وألمعهم إلى المهن التي تركز على الخوارزميات (مثل المالية) ، سنستمر في تجريد العمالة الحقيقية والاهتمامات الإنسانية الحقيقية بعيدًا عن العواقب والظروف الحقيقية. هذه مشكلة أخلاقية ضخمة أيضًا.

بول جاردنر ستيفنلاحظ ، زميل الاتصالات في جامعة فليندرز ، أنه 'في حين أن العديد من الفوائد ستنشأ من إنترنت الأشياء ، بينما تظل الأشياء في حيازة عدد قليل جدًا من المصالح المركزية ، فإنها ستوفر إمكانية كبيرة لإساءة الاستخدام. يخبرنا التاريخ أنه في حالة وجود مثل هذه الإمكانات وإمكانية تحقيق الأموال الكافية والرقابة المدنية من خلال الانتهاكات ، فإن مثل هذه الانتهاكات ستستمر بشكل متزايد. يقدم التعرف على الوجوه وتعقبه بمفرده الوسائل البسيطة لإنشاء دولة بوليسية لا مفر منها تقريبًا. ستصبح القبعات والمعاطف مثل تلك التي يرتديها Spy-vs-Spy أكثر جاذبية ، على الرغم من عدم فعاليتها في نهاية المطاف لأن الخوارزميات الإحصائية والاحتمالية تسمح بتتبع حتى الأشخاص المتخفين (حرفيًا أو بوسائل أخرى). & rdquo؛

آرثر آسا بيرجرقال ، أستاذ الاتصالات الفخري في جامعة ولاية سان فرانسيسكو ، 'على الرغم من أن الإنترنت يسمح للمعارضين بالتعبير عن آرائهم ، فإن الجزء الرئيسي منهم لا يسمعون بالنسبة إلى قوة النخب المهيمنة وأعضاء الطبقة الحاكمة ، إلخ. . & ردقوو] ؛

فرانك Odasz، رئيس شركة Lone Eagle Consulting ، وهي شركة متخصصة في التدريب على الإنترنت للمتعلمين في المناطق الريفية والنائية والسكان الأصليين ، كتب ، 'إن سياسات التحكم وسياسة المظاهر ستستمر في جعل الأغنياء أكثر ثراءً وتقليص القاعدة الشعبية والمحرومين من حقوقهم حتى تجعل سياسة الشفافية من الضروري أن يكون من الأعلى إلى الأسفل شراكة هادفة مع القاعدة للأعلى بطرق مرئية وقابلة للقياس. سيجد الازدهار الشعبي في الابتكار من القاعدة إلى القمة طرقًا جديدة للتنظيم الذاتي كما يتضح في عام 2011 من خلال حركة احتلوا وول ستريت والربيع العربي. & rdquo؛

ديفيد إيه إتش براون، المدير التنفيذي لشركة Brown Governance Inc. ، وهي شركة استشارية مقرها في تورونتو بكندا ، أشار إلى أن 'التحول الديمقراطي هو القضية ؛ هذا له آثار هائلة على البنية الاجتماعية والنظام الاجتماعي (زيادة الضغط من قبل 'الذين لا يملكون' على 'النخب') وكذلك الخصوصية والأسرة والثقافة. هناك سؤال كبير بلا إجابة وهو من سيتحكم في البيانات الضخمة؟ من يتحكم في المعلومات سيكون له قوة وتأثير أكبر ، وقد يستخدم هذا للحصول على نتائج إيجابية أو سلبية.

قد يتضمن التثقيف الهادف حول البيانات الضخمة تحذيرات تتوقع التلاعب بنتائج تحليل البيانات ؛ قد يتم تضمين ميزات الثقة في تدقيق البيانات

تساءل بعض المستجيبين عما إذا كان يمكن التخفيف من بعض سلبيات البيانات الضخمة من خلال دراسة أكثر جدية وتخطيط هادف.

جون هوريجانقال نائب رئيس TechNet ، وهي منظمة بحثية ، 'البيانات الضخمة' هي دولة غير مكتشفة إلى حد كبير بالنسبة للمواطنين وصانعي السياسات ، وتعتمد إمكاناتها المفيدة على الحصول على الحكم الصحيح وتثقيف المواطنين. عادةً ما يكون قطاع التكنولوجيا جيدًا جدًا في الدخول إلى تطبيقات جديدة بطريقة آمنة. ولكن من السهل التقليل من أهمية تثقيف الجمهور بشأن ما يعنيه هذا كله ، ليس أقله تعزيز الاستخدام الواسع النطاق لإمكانيات 'البيانات الضخمة' (على سبيل المثال ، تقديم الرعاية الصحية وإدارة الطاقة المنزلية). لذا فإن كلمة تحذير في محله إذا لم يتم بذل مثل هذه الجهود.

مورين هيلياردأجاب ، منسق برنامج التنمية للمفوضية العليا لنيوزيلندا ونائب رئيس مجلس إدارة فرع المحيط الهادئ لجمعية الإنترنت ، 'إن المشكلة الكبرى المتعلقة بالإنترنت هيثقةمن أين تأتي المعلومات وكيف يتم استخدامها. طالما أن الناس يعرفون من يقدم المعلومات ويمكنهم الوثوق بمصدرها ، فهناك فهم أفضل لما يدور حوله العالم. ومع ذلك ، فإن الثقة في التكنولوجيا تتراجع عند إساءة استخدامها ويتعرض الناس للأذى نتيجة لسوء التواصل أو الاتصال الخاطئ. إن التعليم في الاستخدام المناسب للإنترنت ، والاستفادة بشكل أكثر مرونة من تنوع الوصول الذي توفره شبكة الويب العالمية ، وأمن المعلومات عبر الإنترنت أثناء المعاملات المالية ، هي ما أراه من القضايا الكبرى للمستقبل ، لضمان ذلك يتم استخدام الإنترنت بشكل مناسب وآمن ، ويوفر التأثيرات الإيجابية التي تنطوي على أكبر إمكانات.

هيو إف كلاينكتب أستاذ مساعد في علم الاجتماع والتعليم في جامعة كولومبيا: 'سيكون من الضروري تنظيم هذه الأنشطة لضمان استخدامها لصالح جميع الشعوب. علاوة على ذلك ، سيكون من الضروري تثقيف أنفسنا للتأكد من أننا نستطيع التعرف على الانتهاكات وعمليات الاحتيال في الخدمة الذاتية.

علق أحد المستجيبين المجهولين قائلاً: 'يُساء استخدام البيانات اليوم لأسباب عديدة ، لا يكمن الحل في تقييد جمع البيانات ، بل رفع مستوى الوعي والتثقيف حول كيفية إساءة استخدام البيانات وكيفية الوثوق في أن البيانات صحيحة. أن تكون ممثلة بشكل عادل وتجيب فعليًا على الأسئلة التي تعتقد أنها كذلك.

جون كيليمن مجموعة المراقبة يقول إن الأفراد الأذكياء يمكنهم الرد إذا أساء من هم في السلطة إلى الجمهور ما تظهره البيانات. & ldquo ؛ النتائج الإيجابية لـ & lsquo ؛ البيانات الضخمة & rsquo ؛ ستعتمد على التوافر العام لأدوات تحليل وتصور قوية وطلاقة واسعة النطاق في استخدامها. حتى إذا كانت لوحات بيانات المستهلك والمؤيدة للمستهلك أقل تقدمًا من تلك المستخدمة من قبل الشركات التجارية ووكالات الاستخبارات الحكومية ، فإن قدرة الأفراد والمؤسسات الصغيرة على تطوير روايات مضادة صارمة تحليليًا كاملة مع رسوم بيانية ديناميكية ثلاثية الأبعاد يتم عرضها على YouTube ويتم التقاطها بواسطة CNN يمكن أن توفر فحصًا للاستخدامات الافتراضية لاستخراج البيانات. & rdquo ؛

مارسيل بولينجاوعالم المستقبل ومؤلف كتاب دبليومرحبا بكم في Future Cloud - 2025 في 100 توقع ،ملحوظة ، 'يمكن التلاعب بالبيانات الضخمة وكذلك البيانات الصغيرة. الأمر لا يتعلق بالكبير أو الصغير! يتعلق الأمر بتضمين جميع البيانات بميزات الثقة والخصوصية. يجب علينا تطوير & lsquo ؛ Cloud Seal & [رسقوو] ؛ وتغليف جميع البيانات في مثل هذا الختم مثل كاتب العدل.

هيوود سلون، مدير شركة CogniPower ، وهي شركة استشارية ، قال ، 'هذا ليس سؤالًا حقيقيًا حول الإنترنت أو البيانات الضخمة - إنه سؤال حول من وكيف يمكن للأشخاص إساءة استخدامها (أو أي شيء آخر) ، عمدًا أو غير ذلك. هذا سؤال موجود دائمًا - وبالتالي هناك حاجة إلى قوى موازنة و / أو منافسة وشفافية وتدقيق و / أو طرق أخرى للحماية من سوء المعاملة. ثم كن مستعدًا لسوء الحكم أحيانًا.

يبدو أن البشر يعتقدون أنهم يعرفون أكثر مما يعرفونه بالفعل ، ولكن على الرغم من كل عيوبنا ، فإن النظر إلى الصورة الكبيرة عادةً ما يساعد

بالإضافة إلى الملاحظات الأطول التي كتبها ستو بويد وجيري ميشالسكي وباتريك تاكر والتي تمت مشاركتها في الافتتاح 'نظرة عامة' من هذا التقرير (في الصفحات 9-12) كتب العديد من المستجيبين إجابات موسعة ومدروسة تضمنت منظورًا تاريخيًا وملاحظات عامة حول الطبيعة البشرية والمجتمع.

كيفن نوفاك، الرئيس المشارك لمجموعة عمل الحكومة الإلكترونية التابعة لاتحاد شبكة الويب العالمية ، ومتحدث ومؤلف عن الحكومة الإلكترونية ومستشار للبنك الدولي بشأن مبادرة التحويل الإلكتروني ، لاحظ: 'غالبًا ما يجد المجتمع نفسه في حالة حيرة لأنه يحاول فهم القضايا والحلول والعناصر الكبيرة نظرًا لتنوع البيئات والإجراءات والآراء عبر ثقافات متنوعة في العالم. غالبًا ما يكون من الصعب ، نظرًا لهذا التنوع ، تحديد أفضل مسار / خطة عمل للمضي قدمًا. يمكن لكتلة متزايدة من البيانات أن تساعد بشكل أفضل في اتخاذ القرار ، وتحديد الاتجاهات ، وربط أجزاء البيانات لرؤية صورة أكبر مما كان معروفًا سابقًا. ومع ذلك ، ستقدم البيانات الضخمة تحديات ما لم يتم تطوير الأدوات والأساليب والتقنيات التي يمكن أن تساعد في ربط البيانات غير المهيكلة معًا لرواية قصة. ستكون الأدوات والأساليب والتقنيات هي التحدي في عام 2020 ، وليس توافر البيانات نفسها. سيستمر المجتمع في النضال مع الخصوصية. مع أرشفة المزيد والمزيد من حياتنا واستخراجها على الويب ، سيستمر الانتهازيون في استكشاف طرق لاستغلال البيانات المتاحة لوسائلهم الخاصة غير الصادقة. يجب أن تظل كيفية استجابتنا وإدارتنا محورًا رئيسيًا في مجتمع الإنترنت حتى عام 2020. يجب أن نفهم التحديات والفرص ، ونعرف الفجوات الموجودة ، ونقدم أفضل الفرص لمعالجتها.

مايكل كاستينجيرا، كبير المحاضرين في كلية جرادي للصحافة ، كتب: 'في مرحلة ما ، تحدث المستقبليون عن تطور' عقل عالمي 'عبر الإنترنت. قد يبدو هذا السيناريو مبالغة ولكن ليس إذا ميزت بين تعريفات 'الدماغ' و 'العقل'. ينشئ الدماغ الآن نسخته الخاصة من الخوارزميات ، والتي تسمح بالارتباطات المتقدمة والفهم الجديد. في التطور المستمر للإنترنت ، فإن الخوارزميات تتزايد باستمرار البيانات المفككة بطريقة تحاكي المشابك العصبية المتصلة في الدماغ. مع استمرار التطورات ، يمكن استخلاص التشابه من الإنترنت التي لديها نظام عصبي مستقل وشبه مستقل. وسيتولى السيطرة على هذا التطور المؤسسات الكبرى - وليس الشركات فقط ، ولكن اتجاه هذا التطور سيحدده الأفراد. إنه الجدل حول ماهية الإنترنت وماذا يجب أن يكون - نقاش سيضع الأفراد ضد المؤسسات. ما يقلقني هو أن الفردية ستفقد أمام الهيمنة المؤسسية ليس بسبب 'أجنداتهم الأنانية' بقدر ما هو رضاء الأفراد وقبول التدخلات الشخصية المستمرة. & rdquo؛

وأجاب أحد المستجيبين المجهولين: 'كلما كانت مجموعات البيانات مفتوحة ويمكن الوصول إليها ، ستستخدم أنواع ذكاء الويب الريادية هذه المواد الخام لغايات مختلفة ، وفي كثير من الأحيان قد تكون هذه المواد خيرية. سنرى المزيد من العروض المرئية لمجموعات البيانات الكبيرة التي ستمكن الناس من رؤية تأثيرات أنشطتهم أثناء لعبها في أجزاء أخرى من العالم. سيتم استخدام البيانات الضخمة للتنبؤ والتنبؤ ، وسيتم إجراء المزيد من عمليات المحاكاة ، وستساعد هذه المحاكاة الناس على فهم مدى تعقيد علاقتنا ببعضنا البعض ، ككائنات على هذا الكوكب وخارجه. سيحاول الناس & lsquo ؛ الإصلاح & rsquo ؛ أو & lsquo ؛ لعبة & rsquo ؛ سيناريوهات على أساس المحاكاة. لقد رأينا هذا بالفعل في العقد الماضي مع أزمة وول ستريت ، لكن الأنظمة بهذا الحجم والتعقيد ديناميكية ومتجددة ذاتيًا. إن إدراك الأنظمة الديناميكية والناشئة كنظام طبيعي سيجعل الناس يدركون حماقة محاولة أنظمة الألعاب إلى الدرجة التاسعة. سنرى ظهور المزيد من التفكير الحسابي بين الأشخاص العاديين ، وتطبيق خوارزميات معقدة بشكل متزايد لفهم البيانات المالية والبيئية والوبائية وأشكال أخرى من البيانات واسعة النطاق. سيتم الإشادة بالابتكارات طالما أنها تسجل نقطة في مجموعة من الظواهر الناشئة واسعة النطاق.