p A promessa do big data está no horizonte do campo das ciências sociais há anos, mas até agora ninguém foi capaz de cumprir esta promessa. Em sua palestra inaugural em 22 de março, O professor e metodologista de pesquisa Bernard Veldkamp explica por que e oferece soluções. Seu ponto principal:temos que encontrar maneiras diferentes de lidar com esse tipo de dados. "A pergunta por que deve ser substituída pela interpretação de padrões." p Atualmente, está ocorrendo uma revolução em termos de quantidade de dados. Devido ao surgimento da internet, mídia social, telefones celulares e todos os tipos de sensores, a quantidade de dados aumenta em até quarenta por cento ao ano. Para cientistas sociais, que lidam com o comportamento de indivíduos e grupos, essas enormes quantidades de dados podem ser uma mina de ouro. Contudo, embora a promessa de big data esteja no horizonte para o campo das ciências sociais por muitos anos, a análise não produziu os resultados esperados. Consequentemente, o entusiasmo está lentamente se transformando em ceticismo. Enquanto isso, cientistas da computação que desenvolvem métodos para analisar os dados estão fugindo com as mercadorias. Uma desvantagem importante, Contudo, é que cientistas da computação, dada a sua formação, são incapazes de levar suficientemente em conta o contexto e as informações que estão estudando. Como resultado, a utilidade de suas descobertas é limitada.

p Fechando a lacuna

p De acordo com o professor Veldkamp, é hora de uma mudança de paradigma. Como uma das principais razões pelas quais os cientistas sociais perderam a primeira batalha, ele menciona o fato de que eles tentaram processar e analisar os dados usando métodos tradicionais por muito tempo. Para métodos tradicionais, a quantidade de dados é simplesmente muito grande. Além disso - e talvez mais importante - o tipo de dados envolvidos é completamente diferente em comparação com os dados que estavam disponíveis anteriormente. Porque os dados - ao contrário dos dados de amostras tradicionais, observações ou questionários - não foram coletados especificamente para análise científica, a origem e a qualidade nem sempre são claras. Ou, como Veldkamp diz simplesmente:"Há muito ruído branco nisso." É por isso que ele acredita que é muito importante escolher uma abordagem diferente. O campo da metodologia de pesquisa, Campo de Veldkamp, é ideal para fechar a lacuna entre o big data e o campo das ciências sociais. "Os dados valem seu peso proverbial em ouro, mas atualmente não há mineiros de ouro qualificados suficientes para o trabalho. "

p Padrões

p O professor Veldkamp acredita que o fato de a origem dos dados às vezes ser desconhecida e de haver muito ruído branco não necessariamente deve ser um problema, mas é algo que você precisa levar em consideração em sua análise. Big data, precisamente devido à grande quantidade, oferece a possibilidade de corrigir as incertezas estatisticamente. Além disso, O professor Veldkamp acredita que é essencial "modelar no ruído branco". Isso significa que você deve ser mais cuidadoso com as suposições e que quaisquer conclusões tiradas devem ser menos firmes. Professor Veldkamp:"Por esta razão, está se tornando mais importante interpretar conexões do que olhar para a causalidade. Ou, para ser mais simples, a interpretação do padrão deve substituir a pergunta por que. "