3

Levende big data

CAMBRIDGE – 'Big data' bestaat uit het digitale spoor dat wij achterlaten als we creditcards, mobiele telefoons of het web gebruiken. Zorgvuldig en nauwkeurig toegepast kunnen deze gegevens ons een ongekend inzicht in onze samenleving verschaffen en de manier verbeteren waarop we leven en werken. Maar wat in theorie werkt, vertaalt zich misschien niet zo goed in de echte wereld, waar complexe menselijke interacties niet altijd kunnen worden 'gevangen,' zelfs niet door de meest geavanceerde modellen. Big data vergt van ons dat we op grote schaal experimenteren.

Mijn eigen laboratorium bij het MIT bouwt bijvoorbeeld een website die, gebaseerd op kaarten van Google, het digitale spoor van een samenleving gebruikt om armoede, kindersterfte, misdaadcijfers, veranderingen in het bruto binnenlands product en andere sociale indicatoren buurt voort buurt in kaart te brengen – en dat alles iedere dag aangevuld met de nieuwste gegevens. Dit nieuwe instrument stelt gebruikers in staat om bijvoorbeeld te zien waar overheidsinitiatieven succes hebben of falen.

Chicago Pollution

Climate Change in the Trumpocene Age

Bo Lidegaard argues that the US president-elect’s ability to derail global progress toward a green economy is more limited than many believe.

Maar hoewel zulke indrukwekkende visualisatiemiddelen de transparantie en de publieke kennis dramatisch kunnen vergroten, zijn ze verbazingwekkend beperkt als ze worden ingezet voor het oplossen van de problemen van een samenleving. Een van de redenen daarvoor is dat zulke rijke datastromen het leggen van 'valse verbanden' bevorderen.

Zelfs het gebruik van de normale wetenschappelijke methode biedt geen soelaas meer; tegen de achtergrond van zo veel metingen en zo veel potentiële verbanden tussen wat wordt gemeten, leveren onze doorsnee statistische instrumenten onzinnige resultaten op. Zonder alle mogelijke alternatieven te kennen kunnen we geen beperkte, experimenteel weerlegbare reeks van duidelijke hypotheses opstellen. En als we niet langer de beschikking hebben over laboratoriumexperimenten om de causaliteit van iets aan te tonen, moeten we proefnemingen doen in de echte wereld, met behulp van enorme hoeveelheden real-time gegevens. Dit betekent dat we verder moeten gaan dan het gesloten vraag-en-antwoord-proces dat typisch is voor het laboratorium en onze ideeën in de samenleving moeten beproeven, vroeger en vaker dan ooit tevoren.

Om te zien hoe de zaken in werkelijkheid werken, moeten we levende laboratoria bouwen – dwz, gemeenschappen die bereid zijn nieuwe manieren uit te proberen om dingen te doen (botweg gezegd, om als proefkonijn te fungeren). Een voorbeeld van zo'n levend laboratorium is de “open data city,” die ik samen met Telecom Italia, Telefónica, het onderzoeksinstituut Fondazione Bruno Kessler, het Institute for Data Driven Design en plaatselijke bedrijven heb gelanceerd in de Italiaanse stad Trento. Dit levende laboratorium is tot stand gekomen met instemming van alle betrokkenen; zij begrijpen dat ze deelnemen aan een gigantisch experiment, waarvan het doel is een betere levenswijze te creëren.

Eén grote uitdaging voor een levend laboratorium is het beschermen van de individuele privacy zonder het potentieel voor een beter bestuur te beperken. Het Trento-lab zal bijvoorbeeld experimenteren met de door mij voorgestelde “New Deal on Data,” die de gebruikers een betere controle zal geven over hun persoonlijke gegevens via netwerksoftware als ons open PDS (Personal Data Store)-systeem. We hopen dat de mogelijkheid om gegevens op een veilige manier te delen, terwijl de privacy wordt ontzien, individuen, bedrijven en overheden ertoe zal bewegen hun ideeën een bredere omloop te geven en op die manier de productiviteit en de creativiteit in de hele stad te vergroten.

Maar het grootste probleem bij het gebruik van big data om een betere samenleving te bouwen is het in staat zijn een intuïtief begrip op menselijke schaal te ontwikkelen van de zogenoemde social physics. Hoewel een dicht en continu patroon van data en moderne computertechnieken het ons mogelijk maken allerlei details over de samenleving in kaart te brengen en uit te leggen hoe gemeenschappen zouden kunnen werken, omvatten zulke grove wiskundige modellen voor de meeste mensen te veel variabelen en complexe verbanden om te kunnen begrijpen.

Wat nodig is is een soort dialoog tussen de menselijke intuïtie en de dwingende realiteit van big data – een dialoog die momenteel ontbreekt bij management- en bestuurssystemen. Als we big data effectief willen toepassen, moeten de mensen in staat zijn de relevante statistische gegevens te begrijpen en te interpreteren.

Fake news or real views Learn More

Hiervoor zijn nieuwe inzichten in het menselijk gedrag en de sociale dynamiek nodig die verder gaan dan de traditionele economische en politieke modellen. Alleen door de wetenschap en de taal van de 'social physics' te ontwikkelen zullen we van de wereld van big data een wereld kunnen maken waarin we willen leven.

Vertaling: Menno Grootveld