Suposiciones sobre el Big Data


Esto es parte de una serie especial de Penton tecnología en datos de gran tamaño.

leer el informe especial de Penton tecnología de datos y la posibilidad que te ofrece como proveedor, usted aprenderá cuál es el tamaño de los datos pueden ser transformadora si se usa correctamente. No es solo los comerciantes que pueden tomar ventaja de todas las ideas de datos voluminosa pueden proporcionar; Otros sistemas en el ámbito público, la salud y los gobiernos pueden usar datos para servir mejor a sus electores al proporcionar adecuada atención médica y vivienda, por ejemplo.

como tecnólogos, a menudo hablamos de datos de gran tamaño como un desafío técnico: ¿Cómo seremos capaces de soportar el crecimiento de los datos? ¿Nuestras nubes pueden evolucionar con el diluvio de datos? ¿Cómo garantizar todos estos datos? Puede ser fácil olvidar el otro lado, que se ocupa de la ética de datos de gran tamaño.

discriminación y Big Data

la casa blanca estudia realmente este lado de datos de gran tamaño, a través del grupo de trabajo de datos grande de la administración de Obama con la esperanza de crear un diálogo alrededor de algunos de estos temas. El grupo emitió una serie de informes sobre datos de gran tamaño; el último informe, publicado el mes pasado, examina la hipótesis de que las técnicas de datos de gran tamaño son imparciales.

“sistemas algorítmicos para transformar los datos en información no son infalibles, dependen de insumos imperfectos, lógica, probabilidad y las personas que diseñan sus.” Factores predictivos de éxito pueden convertirse en barreras de entrada; Marketing puede anclarse en el estereotipo. Sin atención deliberada, estas innovaciones pueden fácilmente alambre discriminación, reforzar prejuicios y posibilidad de máscara, “según un post del blog.

algunos ejemplos de estos sesgos podrían dejar a familias en desventaja y exclusión de bajos ingresos ofrece empleo y crédito. La Comisión Federal de comercio dijo para maximizar los beneficios y limitaciones que los efectos perjudiciales de los grandes datos, las empresas deben considerar la representatividad de que su conjunto de datos es, si sus datos modelo cuentas diagonales, la exactitud de sus predicciones basadas en datos voluminosos, y su dependencia de datos suscita inquietudes en equidad.

“idealmente, los sistemas de datos contribuirá para eliminar sesgo humano inadecuado, donde ya existía. Debemos prestar una atención continua y cuidadosa asegurar que el uso de datos de gran tamaño no contribuyen a la desventaja sistemática de ciertos grupos, dijo el informe. “Para evitar exacerbar los prejuicios mediante la codificación en sistemas tecnológicos, necesitamos desarrollar un principio de igualdad de oportunidades para el diseño – sistemas de información que promueve la equidad y la garantía contra la discriminación del primer paso en el proceso de diseño de ingeniería y a lo largo de su vida. ”

informe de la casa blanca pasa a través de varios estudios de caso y recomienda que “sectores público y privado siguen teniendo conversaciones colaborativas sobre cómo obtener lo mejor de las tecnologías de datos mientras se aplica voluntariamente estas herramientas para evitar – y en su caso, ajustar – discriminación”. El informe propone recomendaciones 5:

  1. apoyo investigación en mitigarlos algorítmica discriminación, promoción de la equidad y la responsabilidad de la construcción y desarrollo de los marcos de datos sólida éticos.
  2. animar a los participantes en el mercado para desarrollar los mejores sistemas algorítmicos, incluyendo mecanismos de transparencia y rendición de cuentas como la posibilidad para los temas a corregir datos inexactos y algorítmica apelan las decisiones.
  3. promover académico de investigación y desarrollo industria algorítmica de auditoría y controles externos de los sistemas de datos para asegurar que las personas reciben un trato justo.
  4. ampliar participación en Ciencias de la computación y la ciencia de los datos, incluyendo las posibilidades de mejorar las capacidades de todos los estadounidenses y fluencias base.
  5. examinar el papel del gobierno y el sector privado en el establecimiento de las reglas de conducta para el uso de datos.

algoritmos de datos grandes pueden aprender discriminación

algoritmos aprenden el proceso externo de sesgo o conducta discriminatoria, según un artículo en el blog de la Fundación Ford.

“el origen de la lesión no necesariamente se incorpora en el algoritmo sí mismo: es más bien en los modelos utilizados para procesar grandes cantidades de datos disponibles y la naturaleza adaptativa del algoritmo.” “” Que se utiliza un algoritmo adaptativo, puede aprender prejuicios sociales, señala. “

para cumplir con esto, los responsables políticos necesitan saber mejor datos y algoritmos que sustentan”sistemas esenciales como la educación pública y justicia penal”deben ser transparentes. También debe ser actualizada normativa alrededor del uso de datos personales, según el informe.

dado que pasivos

un informe de nuestra hermana sitio Windows Pro parece en el número de empresas de responsabilidad tomar cuando se almacenan datos de gran tamaño, refiriéndose a un informe de las empresas datos de cuarzo que U.S. no tuviera datos, «se ser sólo administran el flujo de datos entre los que tienen y los que necesitan.»

la conversación en torno a la discriminación y los grandes datos cuestiona la idea de que datos reemplazará la toma de decisiones humana. Datos algoritmos pueden evaluar, clasificar y analizar todo tipo de datos, pero sin un hombre para asegurar que los datos se usan correctamente, puede haber consecuencias importantes.

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