Big data, sociale wetenschappen en hoe u negatieve resultaten kunt veranderen in positieve

Datavolume groeit snel door het gebruik van mobiele apparaten, sociale media en gegevens van andere ongestructureerde bronnen. Big data-technologieën, zoals Hadoop, nemen de leiding in de zakenwereld door nieuwe benaderingen te introduceren voor het analyseren van grotere hoeveelheden gegevens in verschillende bronnen.

Big data wordt gedefinieerd als het volume, de variëteit en de snelheid van gegevens die het vermogen van een organizatin om deze tijdig te beheren en te analyseren overtreft. Het echte voordeel van big data wordt gerealiseerd wanneer het kan worden geoogst voor snelle, op feiten gebaseerde beslissingen, die kunnen leiden tot beslissingen voor grote bedrijven. Dus organisaties die in staat zijn om big data te verkennen en er voordeel uit halen, hebben vaak een duidelijk voordeel. Hier zullen we kijken naar wat big data kan doen, hoe het kan worden toegepast in één datarijk veld en welke bredere toepassingen dit heeft voor andere gebieden van het bedrijfsleven en de overheid.

De data-explosie

De beste manier om big data te definiëren is "de steeds groter wordende hoeveelheid en complexiteit van informatie die we allemaal elke dag maken en consumeren", zegt Charlie Schick, directeur van big data-oplossingen voor gezondheidszorg en life sciences bij IBM. In feite maken we elke dag ongeveer 2, 5 biljoen bytes aan gegevens met behulp van een verscheidenheid aan bronnen, van verschillende aankooptransactiegegevens tot medische beelden van de gezondheidszorg, van wetenschappelijke onderzoeksresultaten tot sociale media-berichten.

Zoekmachines hebben samen met sociale media, zoals Twitter, een nieuwe instantie opgezet waarbij kleine hoeveelheden gegevens op grote schaal worden verzameld. Ook dit heeft onze manier van denken over het verzamelen en beheren van deze gegevens veranderd. De huidige cultuur is om grotere hoeveelheden van deze kleine gegevens in korte perioden te consumeren. Deze aanpak biedt enorme uitdagingen en opwindende mogelijkheden voor gegevensbeheer. Om een ​​bedrijfsmodel te laten slagen, moet het grotere hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, vastgelegd op kleine en steeds diversere manieren.

Gezien de hoeveelheid gegevens, wordt het een uitdaging om een ​​efficiënt mechanisme te vinden om deze te verzamelen. Laten we het geval van gegevens over gezondheidszorg en sociale media eens bekijken. Beide gebieden hebben grote hoeveelheden gegevens. Gegevensverzameling voor deze velden is een belangrijke stap in de evolutie van big data. Zonder een geschikt mechanisme om gegevens te verzamelen, kunnen we geen nauwkeurige resultaten hebben.

Big data onderzoeken en verwerken

In de toekomst wordt ervan uitgegaan dat organisaties die big data kunnen verkennen en er voordeel uit kunnen halen, snel meer op feiten gebaseerde beslissingen moeten kunnen nemen. Met behulp van big data kunnen we gemakkelijk antwoorden geven op enkele belangrijke vragen op vrijwel elk gebied. Hier zullen we echter een kijkje nemen in de sociale dienstensector, een gebied waar big data een enorme impact kan hebben.

Big data zou bijvoorbeeld in staat moeten zijn om de volgende vragen te analyseren en te beantwoorden en uiteindelijk een beter resultaat voor de patiënt te bieden:

• Wat is het verband tussen heropname en toegang tot sociale voorzieningen?
• Is er een verband tussen de verblijfsduur en de effectiviteit van de interventie?
• Wat is het verband tussen thuisadres en bezoekfrequentie?
• Is het mogelijk om een ​​verband te vinden tussen gezinsstatus, interventies en resultaten die ons kunnen helpen om vergelijkbare interventiekandidaten te identificeren bij het betreden van het zorgsysteem?
• Is er inzicht in een deel van de bevolking dat ons helpt onze programma's aan te passen om te reageren op negatieve trends zoals tienerzwangerschappen of huiselijk geweld?

Het is een feit dat het gebruik van big data in de sector van de sociale diensten maatschappelijk werkers in staat zou kunnen stellen de negatieve trends in de gaten te houden en tijdig de nodige actie te ondernemen. Als we in staat zijn om de behoeften te identificeren nog voordat de klant hiervan op de hoogte is, kunnen we de situatie op een veel efficiënte manier aanpakken. Voortijdig schoolverlaten, binnen de jeugdsector, kan als een potentieel voorbeeld worden beschouwd. Als we de trends bekijken waarover jongeren zich van school losmaken of acties tonen die neigen te leiden tot groter risicogedrag of ondermaats onderwijs - wanneer gegevens duidelijk een hoger potentieel laten zien - dan wordt het mogelijk om in te grijpen met preventieve maatregelen die misschien niet meer kosten, maar zijn effectiever en kunnen naar de klant worden gestuurd.

Big data maakt het mogelijk om met deze situaties om te gaan en de oorzaak van de problemen te achterhalen. Dit helpt ons om het probleem uit te roeien, zodra het is geïdentificeerd. We kunnen het probleem alleen ontdekken door te kijken naar de trends en de historische gegevens. In sociale media moeten we bij het analyseren van de gegevens beschikken over een mechanisme voor trendanalyse. Hoe groter de reeks gegevens die we analyseren, hoe beter en nauwkeuriger de resultaten die we kunnen bereiken. Big data biedt niet alleen manieren om grote hoeveelheden data te verwerken, maar het biedt ook innovatieve oplossingen voor het verwerken van een breder scala aan data. Big data kan gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevenssets aan. (Meer informatie over 5 echte problemen die big data kunnen oplossen.)

Big Data-analyse in de sociale wetenschappen

Analyse van sociale gegevens is niets anders dan het analyseren van de sociale gegevens. Deze gegevens kunnen uit elk veld komen. Zoals hierboven vermeld, moeten we de exacte reden achterhalen voor negatieve resultaten - zoals voortijdig schoolverlaten - in een bepaalde sector. Zodra het probleem is geïdentificeerd, wordt het gemakkelijker om de situatie aan te pakken. Big data is een tool die het mogelijk maakt om deze inzichten te vinden.