Окончание. Начало можно почитать тут
Хотя география имеет важные последствия для больших данных, а большие данные имеют важные последствия для географии, мы не должны забывать, что большие данные имеют свои собственные географии. Поскольку данные всегда строятся, собираются, хранятся и используются в неравномерных и разнообразных социальных, экономических и технических условиях, некоторым людям, местам и процессам всегда будет легче интегрироваться в такие обширные социотехнические сборки.
Но что нам делать с теми, кто остались за бортом или которые трудно поддаются оценке? Какие из тех социальных процессов, которые нелегко вписать в схемы классификации и категоризации и правила, которые определяют все больше аспектов повседневной жизни?
Прогресс в области информационно-коммуникационных технологий отнюдь не является инклюзивным, но зачастую усиливает социально-пространственную неравномерность представительства и участия в целом ряде онлайновых наборов данных. Такое присутствие и отсутствие данных имеет значение не только потому, что они свидетельствуют о материальном неравенстве, проявляющемся в цифровом контексте, но и потому, что цифровые данные, в свою очередь, оказывают реальное, материальное воздействие на мир.
Например, полезно обратиться к истории критической работы, посвященной взаимосвязи между количественной оценкой, финансиализацией и урбанизацией, чтобы понять, как различные представления о данных уже давно используются для достижения или усиления конкретных неравномерных социально-экономических результатов и деполитизации вопросов производства знаний, социальной справедливости и распределения ресурсов.
Таким образом, хотя сейчас мы можем иметь доступ к миллионам или миллиардам записей о передвижении людей через города общественным транспортом, потенциальные пробелы в таких данных, а также их политические последствия, остаются неясными. Эти тени данных не только всегда очень неравномерны, и не только оказывают влияние на мир, но и усиливают влияние мощных связей между методами работы с большими данными и самим модулем больших данных.
Материально-цифровая геттоизация и балканизация происходят в рекурсивной взаимосвязи. Такие результаты только усиливаются популярностью больших данных среди технологов, журналистов и венчурных инвесторов. В процессе тени данных у некоторых людей, мест и процессов становятся все более плотными и четко определенными, полезность этих данных возрастает, что усиливает альтернативно благотворные или порочные циклы производства, потребления и использования данных.
По мере того, как большие данные все больше внедряются в социальные и пространственные решения, процессы и институты, связи между значимым могут становиться все более запутанными. То есть по мере того, как мы начинаем все больше доверять большим массивам данных, а программное обеспечение, алгоритмы и используемые машины производят и анализируют такие данные, мы можем потерять из виду то, что представляют собой эти данные, стирая границы между онтологическими и эпистемологическими.
Такое затуманивание может произойти по двум причинам:
Во-первых, потому, что объекты обозначения часто недоступны из-за размера, собственности или "черного ящика" наборов данных.
Во-вторых, потому что даже когда данные доступны, они могут быть преобразованы с помощью механизмов агрегации, моделирования и фильтрации.
Это приводит к тому, что нормой становится принятие решений на основе слоев сложных и эфемерных данных, опосредованно опосредованных алгоритмами "черного ящика", представленных на открытых программно-аппаратных платформах. Поэтому следует не только опасаться отсутствия больших массивов данных, но и обращать внимание на зачастую непрозрачные и закрытые механизмы фильтрации, ранжирования, представления и введения в действие таких данных.
Поскольку все больше людей указывают на огромное количество способов влияния больших данных на процесс создания, создания и внедрения географии, стоит надеяться, что географы всех мастей смогут продуктивно и критически использовать большие данные для решения долгосрочных вопросов социальной справедливости, неравенства и нашего отношения к окружающей среде, среди прочих проблем.
К сожалению надежды перевешивают опасения по поводу сохраняющейся неравномерности представительства, ограниченных возможностей для участия, препятствий для исследований и их последствий для управления, конфиденциальности и нашего способа познания мира.
И все же, будущее географии и больших объемов данных еще предстоит определить. Именно в этот момент перемен и потенциала необходимы структурированные и устойчивые исследования, беседы и критика не только в присутствии больших массивов данных, но и в их отсутствии, которое преднамеренно и неосознанно опускается.
Более широкий разговор в самом модуле больших данных и то, как он может перенаправить и вытеснить внимание, разговоры, ресурсы и практику от других актуальных вопросов, позволит нам не только избежать наиболее проблемных последствий больших данных, но и работать в направлении более продуктивной интеграции больших данных с существующими исследовательскими парадигмами.
Другими словами, нам необходимо постоянное исследование того, чьи интересы в конечном итоге представляют собой методы работы с большими данными.
