The Promises and the Challenges of Big Social Data

De Casiopea



TítuloTrending: The Promises and the Challenges of Big Social Data
Año2011
AutorLev Manovich
Tipo de PublicaciónEnsayo
URLhttp://manovich.net/index.php/projects/trending-the-promises-and-the-challenges-of-big-social-data
Palabras Clavebig data, datos, ciencias sociales y humanidades
Carrera(s)Diseño Gráfico, Interacción y Servicios
Asignaturas RelacionadasTaller de Diseño Gráfico Titulación 1
Cursos RelacionadosTaller de Diseño Gráfico Titulación 1
Proyectos RelacionadosPersonalización de la experiencia humana a través de la medida


Sobre el autor

Autor y editor de ocho libros, ha dictado cerca de 550 lecturas, seminarios y clases en América, Asia y Europa. Lev Manovich es profesor de ciencias de la computación en la universidad de nueva york (CUNY), Director de el laboratorio de estudios de software (Software Studies Lab) que usa métodos de ciencias de la computación, medios, diseño y humanidades para analizar grandes cantidades de datos en el ámbito cultural y social, como millones de fotografías en la red social instagram. Algunos de los proyectos más recientes del laboratorio han sido comisionados por el MoMA (Museum of Modern Art), La biblioteca pública de Nueva York, y google, y han sido exhibidos en más de 100 exhibiciones personales y grupales alrededor del mundo.

Resumen

La revista wired estableció en su sección "The Petabyte Age" estipulando que:

Our ability to capture, warehouse, and understand massive amounts of data is changing science, medicine, business, and technology. As our collection of facts and figures grows, so will the opportunity to find answers to fundamental questions” (“The Petabyte Age”)

Fundamentando el impacto de big data en las diferentes ciencias en el mundo actual y cómo cambia el campo de la investigación en las ciencias sociales y el campo humanista. Se plantea una brecha entre los tipos de datos utilizados en ambos sectores, defendiendo que los humanistas deben comenzar a trabajar con datos generados por usuarios nativos de internet, sus comunicaciones, y los metadatos generados por usuarios.

Se plantean problemas teóricos y prácticos a la hora de utilizar grandes cantidades de datos en las ciencias sociales y el espectro humanista, basados en la experiencia propia del autor.

Citas

Primero, el autor hace diferencia en la concepción del dato y en su uso. El dato de superficie o "surface data" es una dato que entrega una perspectiva general, utilizándose en las disciplinas que adaptan métodos cuantitativos, como estadísticas, matemáticas, o ciencias de la computación.


In the 20th century, the study of the social and the cultural relied on
two types of data: “surface data” about lots of people and “deep data” about
the few individuals or small groups.


Mientras que el segundo: el dato profundo o "deep data" es típico de las humanidades y en los estudios no- cuantitativos, sino que más bien cualitativos.

The rise of social media along with the progress in computational tools that
can process massive amounts of data makes possible a fundamentally new approach 
for the study of human beings and society. We no longer have to choose between 
data size and data depth. We can study exact trajectories formed by billions 
of cultural expressions, experiences, texts, and links.


Existe un incentivo a trabajar con datos sociales y culturales, ya que se pueden obtener los dos tipos de datos: profundos y de superficie. También es necesario que el "humanista digital" posea diferentes habilidades digitales para tratar estos datos sociales o culturales, entre estas habilidades está: el uso de APIs (Application Programming Interface), la habilidad de comprender las comunicaciones o interacciones en las redes sociales no como la realidad, si no como una percepción, ya que los usuarios se encargan de cuidar lo que dicen o cómo actúan, mostrando una imagen ideada de ellos mismos o el entorno que los rodea.


people always construct their public presence, carefully shaping how they present
themselves to others – and social media is certainly not an exception to this (“Ervin Goffman”)

Se habla de que los datos no son una 'ventana transparente' hacia la imaginación de las personas, intenciones, opiniones e ideas, sino que hay que repensarlos como una interfaz que las personas presentan hacia el mundo


we just have to keep in mind that what all this data is not a transparent window 
into peoples’ imaginations, intentions, motifs, opinions, and ideas. Its more 
appropriate to think of it as an interface people present to the world 


Se compara constantemente el tipo de dato que puede ser capturado por analistas expertos (tipo de dato cuantitativo) y el que puede obtener un observador, (o etnógrafo) que comprende un tipo de dato de carácter cualitativo.


Ultimately, completely automatic analysis of social and cultural data will
not produce meaningful results today because computers’ ability to understand 
the content texts, images, video and other media is still limited. 


El modelo de big data en la investigación humanista que hoy existe parte de la colaboración entre humanistas y expertos en computación, la combinación de competencias y formas en que se pueden tratar grandes cantidades de datos. Sin embargo, la tarea de los humanistas va no solo en el trabajo con datos cualitativos, sino que cuantitativos también.

he model of big data humanities research that exists now is that of collaboration between humanists and computer scientists. It is the right way to start “digging into data.” However, if each data-intensive project done in humanities would have to be supported by a research grant which would allow such collaboration, our progress will be very slow. We want humanists to be able to use data analysis and visualization software in their daily work, so they can combine quantitative and qualitative approaches in all their work.