Co to jest Big Data?

Jak można wnioskować po samej nazwie, Big Data to „duże dane”; nie powstał jeszcze zręczny termin na określenie tego zjawiska w języku pol-skim. Bardziej precyzyjnie, Big Data to duże, wysoce zróżnicowane i szybko zmieniające się zbiory danych, których analiza zasadza się na stosowa-niu opłacalnych (cost-effective), innowacyjnych form przetwarzania infor-macji. Termin został ukuty w 1997 r.  przez dwóch współpracowników NASA Michaela Coxa i Davida Ellswortha. W klasycznym modelu specy-fikę tych danych opisuje się za pośrednictwem modelu 4V volume/velocity/

variety/veracity: wielkość/prędkość przyrostu/różnorodność/konieczność weryfikacji. Dane te są generowane przede wszystkim przez media spo-łecznościowe, logowania na serwery, kliknięcia w sieci, ale również przez systemy geolokacji. Są to również dane tradycyjne, gromadzone przez insty-tucje publiczne, korporacje i organizacje pozarządowe (choć nie wszy-scy eksperci zgadzają się z zaliczaniem tej grupy danych do Big Data)⁷.

Klarownie istotę rewolucji informacyjnej wywołanej przez pojawienie się Big Data ujęli Kenneth Cukier i Viktor Mayer-Schoenberger w artykule The Rise of Big Data. How It’s Changing the Way We Think About the World⁸. Ich zdaniem, „Big Data oznacza, że mamy do czynienia ze znacznie większą ilością informacji niż kiedykolwiek wcześniej, a także, że zaczynają być one wykorzystywane w całkiem niecodzienny sposób”. Jak piszą dalej, istota rewo-lucji ma charakter metodologiczny. Nauki społeczne, zwłaszcza socjologia,

7 IBM, 2015. Dane dostępne na stronie: http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/

four-vs-big-data.

8 K. Cukier, V. Mayer-Schoenberger, The Rise of Big Data. How It’s Changing the Way We Think About the World, „Foreign Affairs” 2013, dostępne na stronie: http://www.for- eignaffairs.com/articles/139104/kenneth-neil-cukier-and-viktor-mayer-schoenberger/the-rise-of-big-data.

wychodziły dotychczas z założenia, że nie sposób przebadać wszystkich człon-ków społeczeństwa. Trzeba zatem próbować wnioskować o społeczeństwie na podstawie niewielkiej przebadanej grupy ludzi, dobranych za pośrednic-twem skomplikowanych procedur losowania, tak aby prawdopodobieństwo, że rozkład ich cech odpowiada rozkładowi tychże cech w całej populacji, było jak największe. Inaczej mówiąc, badania społeczne trzeba prowadzić tak, aby prawdopodobieństwo, że popełnimy błąd, wnioskując o populacji na podstawie badań przeprowadzonych na niewielkiej grupie ludzi, było jak najmniejsze. Big Data oznacza dostęp do ogromnej ilości danych na temat niemal wszystkich członków społeczeństwa. Głównym problemem staje się natomiast sposób ich obrabiania, analizowania i prezentowania.

„Big Data to coś więcej niż komunikacja: to przekonanie, że z dużych zbiorów danych możemy się dowiedzieć rzeczy, których nie mogliśmy pojąć na podstawie mniejszych zbiorów (…). Big Data oznacza zmianę społecznego sposobu przetwarzania informacji. Z czasem może to zmienić sposób, w jaki myślimy o świecie. Im więcej danych pomagających nam w rozumieniu świata i podejmowaniu decyzji, tym większe prawdopodobieństwo, że odkryjemy, że wiele aspektów życia ma charakter prawdopodobieństw, a nie pewników”⁹. 3.1. Praktyczne wykorzystanie Big Data

Mimo, iż zjawisko Big Data jest stosunkowo nowe, obecnie można już wskazać kilka przykładów jego praktycznego wykorzystania do analizy i rozwiązywania globalnych problemów i wyzwań, również w obszarze rozwoju społecznego i bezpieczeństwa ludzkiego.

1. Wspomniani Cukier i Mayer-Schoenberger przekonują, że Big Data są szansą na bardziej rzetelną i precyzyjną analizę problemu globalnego ocieplenia, diagnozę zachodzących procesów i prognozowanie tren-dów na podstawie danych wysyłanych przez aplikacje zamieszczone w smartfonach oraz urządzenia sensoryczne rozmieszczone w różnych lokalizacjach na całej kuli ziemskiej.

2. W artykule pt. The Arab Spring and Social Media Audiences: English and Arabic Twitter Users and Their Networks Axel Bruns, Tim Highfield i Jean Burgess byli w stanie przedstawić wzory komunikacji i interakcji między uczest-nikami rewolt w Egipicie i Libii oraz wzór rozwoju sytuacji w czasie na podstawie algorytmicznej analizy kilku milionów tweetów zebranych w 2011 r.¹⁰ Możliwości predykcji wybuchów niezadowolenia społecznego i zamieszek na podstawie analizy Big Data omówił też Luc Alnutt w arty-kule Pictures at a Revolution zamieszczonym w 2012 r. w „Foreign Policy”¹¹.

9 Ibidem.

10 A. Bruns, T. Highfield, J. Burgess, The Arab Spring and Social Media Audiences English and Arabic Twitter Users and Their Networks, „American Behavioral Scientist” 2013, nr 7, s. 871–898.

11 L. Alnutt, Pictures at a Revolution, „Foreign Policy” 2012, dostępne na stronie: http://

foreignpolicy.com/2012/04/11/pictures-at-a-revolution/.

3. W ramach projektu Billion Prices Project, afiliowanego przy MIT pro-wadzona jest ocena inflacji w stanie rzeczywistym: dane są pozyskiwa-nie od sprzedawców internetowych; jest to szybszy sposób pokazania presji deflacyjnej niż na podstawie oficjalnych danych makroekono-micznych, co może pozwalać na szybszą interwencję ekonomiczną¹². Bardziej bezpośrednio z kwestią bezpieczeństwa ludzkiego w wymiarze żywieniowym powiązany jest subprojekt BPP i Price Stats, w ramach którego monitorowane są ceny chleba, co może mieć duże znaczenie w czasie katastrof humanitarnych¹³.

4. W czasie trzęsienia ziemi na Haiti w 2010 r. wykorzystano dane z telefo-nów komórkowych oraz geolokacji do mapowania ruchów migracyjnych, lepszej dystrybucji pomocy i zarządzania kryzysowego. Kluczową rolę odegrały wówczas takie opensource’owe platformy i związane z nimi wspólnoty jak CrisisMappers i Sahana. Obecnie system ten jest inten-sywnie rozwijany, również przez największe korporacje cyfrowe takie jak Google (narzędzia takie jak Google Crisis Response czy Google Person Finder)¹⁴.

5. Za pośrednictwem serwisu Usahidi – a konkretnie narzędzia do ana-lizy danych CrisisNET – prowadzone jest monitorowanie konfliktu w Syrii na podstawie analizy zdjęć satelitarnych, wpisów na Tweeterze i Facebooku, zdjęć umieszczanych w sieci (np. na Instagramie) oraz logów komórkowych¹⁵.

6. Big Data są też obecnie wykorzystywane w zwalczaniu współczesnego niewolnictwa i handlu ludźmi¹⁶. W kwietniu 2013 r. Google zawiązał partnerstwo z Polaris Project, organizacją pozarządową zajmującą się walką z niewolnictwem w celu wykorzystania zaawansowanej eksplora-cji danych pozyskiwanych z telefonów alarmowych do zidentyfikowania trendów w handlu ludźmi. Na przykład, analiza ogłoszeń usług seksual-nych nieletnich na portalu Backpage w rejonie Los Angeles umożliwiła identyfikację konkretnych sieci przestępczych zajmujących się handlem ludźmi. Utworzona w 2012 r. organizacja humanitarna the Walk Free Foundation zaproponowała natomiast nowatorski sposób szacowania

12 A. Bhushan, Fast Data, Slow Policy: Making the Most of Disruptive Innovation, „SAIS Review” 2014, nr 2, s. 93–107.

13 A. Cavallo, E. Cavallo, R. Rigobon, Prices and supply disruptions during natural disas-ter, 2013, dostępne na stronie: http://www.mit.edu/~afc/papers/w19474.pdf.

14 IRevolution, 2013 dostępne na stronie: http://irevolution.net/2013/11/11/huma-nitarian-technology-haiti-to-yolanda/.

15 International Federation of Red Cross, World Disasters Report; Focus on technology and the future of humanitarian action, International Federation of Red Cross and Red Crescent Societ-ies, 2013, dostępne na stronie: http://www.ifrc.org/PageFiles/134658/WDR%202013%20 complete.pdf.

16 D.M. Narayan, Using Big Data and Quantitative Methods to Estimate and Fight Modern Day Slavery, „SAIS Review” 2014, nr 2, s. 21–33.

populacji niewolników na podstawie przeglądu publicznych statystyk, raportów dziennikarskich i dochodzeń organizacji pozarządowych.

Szczególną uwagę w kontekście praktycznych zastosowań analizy Big Data w działaniach na rzecz rozwoju społecznego i bezpieczeństwa ludzkiego należy również poświęcić oenzetowskiej agendzie Global Pulse. Została ona utworzona w 2009 r. przez Sekretarza Generalnego ONZ w swoistej reakcji na globalny kryzys finansowy i w założeniu ma funkcjonować jako inkuba-tor innowacji w obszarze wykorzystania Big Data. Global Pulse może współ-pracować z każdą agendą lub organizacją z rodziny ONZ, która potrzebuje wsparcia w rozwiązywaniu problemów rozwojowych przy pomocy analizy dużych zbiorów danych. Zespół GP tworzą eksperci zajmujący się rozwojem;

badacze akademiccy i eksperci z sektora prywatnego. Jak twierdzi dyrektor GP, Robert Kirkpatrick, są to zasadniczo „T-shaped people”, to znaczy osoby o szerokim spektrum wiedzy i zainteresowań, ale posiadające zaawansowane umiejętności w ramach konkretnej dyscypliny, zwłaszcza w obszarze analizy danych (Kirkpatrick 2014)¹⁷. W ramach GP działa kilka odrębnych labora-toriów badawczych Pulse Labs, ulokowanych m.in. w Indonezji.

„Global Pulse interesuje się trendami dotyczącymi sytuacji ludzi (human well-being), które można odkryć analizując dane wytwarzane przez ludzi w ich codziennym życiu (tzw. «dane wyczerpujące»). Szeroko rzecz ujmując, w ramach Pulse Labs korzystamy z dwóch typów danych. Pierwszy typ to dane, które odzwierciedlają «co ludzie mówią», m.in. publicznie dostępne treści z otwartych stron internetowych, takich jak tweety, posty na blogach, wiadomości i tak dalej. Drugi typ danych odzwierciedla «co ludzie robią», m.in. informacje rutynowo gromadzone dla celów biznesowych oraz w celu optymalizacji sprzedaży w sektorze prywatnym. Przykładem takich danych jest zanonimizowana informacja na temat ruchu w sieci komórkowej, która może ujawnić zarówno ścieżki, którymi poruszają się klienci w dzielnicy ze sklepami, jak i wzory migracji ludzi po katastrofie naturalnej”.

W latach 2012–2014 Global Pulse zajmował się następującymi projek-tami¹⁸:

1. W 2011 r. wykorzystano obserwacje tygodniowych i miesięcznych tren-dów na Twitterze, np. zmiany proporcji tweetów dotyczących pożyczek formalnych i nieformalnych, do analizy sposobu, w jaki Indonezyjczycy radzą sobie ze zmiennością cen podstawowych produktów; czy stać ich na kupno jedzenia, opału/paliwa, opłaty za mieszkanie i pożyczki.

2. We współpracy z operatorem sieci komórkowej Jana, mającym ponad 2 miliardy subskrybentów, którzy wyrazili zgodę na uczestnictwo w son-dażach, zrealizowano projekt Global Snapshot of Wellbeing – Mobile Survey, polegający na rozesłaniu ankiety dotyczącej sytuacji materialnej

17 R. Kirkpatrick, A Conversation with Robert Kirkpatrick, Director of United Nations Global Pulse, „SAIS Review” 2014, nr 2, s. 3–8.

18 Global Pulse, 2015, dostępne na stronie: http://www.unglobalpulse.org/.

w 30 krajach. W rezultacie między lipcem a październikiem 2011  r.

otrzymano 90 tys. odpowiedzi.

3. W 2013 r. za pomocą zaawansowanego narzędzia analitycznego Forsight przeanalizowano wszystkie tweety (ok. 14 mln) opublikowane od wrze-śnia 2009 r. do lipca 2013 r. w celu ewaluacji skutków oenzetowskiego programu Every Woman Every Child, zajmującego się zdrowiem dzieci i matek.

4. W 2012 r. zakończono projekt analizy tweetów dotyczących cen żywno-ści w Indonezji (Mining Indonesian Tweets to Understand Food Price Crises) w celu wykrycia powiązań między ich wolumenem a występowaniem inflacji cen żywności i paliwa.

5. W ramach nadal trwającego projektu Characterizing Human Behavior During Floods Through The Lens of Mobile Phone Activity za pośred-nictwem analizy wzorów komunikacji telefonicznej w powiązaniu z danymi geolokacyjnymi wzorów komunikacji w czasie katastrofy naturalnej na przykładzie powodzi w meksykańskim stanie Tabasco w 2009 r. Celem projektu jest zdeterminowanie, czy dane uzyskiwane z telefonów komórkowych mogą służyć w ulepszaniu działań antykry-zysowych, systemów wczesnego ostrzegania i zarządzania kryzysowego.

6. We współpracy ze Światową Organizacją Zdrowia Global Pulse eks-ploruje możliwość wykorzystania Big Data pozyskiwanych z mediów społecznościowych i wyszukiwań w Internecie do badania występowa-nia czynników ryzyka chorób niezakaźnych.

7. W partnerstwie z UNAIDS i brazylijskim Ministerstwem Zdrowia Global Pulse analizuje dane z mediów społecznościowych i porów-nuje je z danymi klinicznymi w celu oszacowania skuteczności działań prewencyjnych oraz możliwości mapowania czynników ryzyka zachoro-wania; analizowano głównie tweety i posty na Facebooku i zestawiano je z liczbą pozytywnych testów na obecność wirusa.

8. W 2013 r. ramach szerokiego projektu Data for Development Change GP współpracowało z korporacją Orange Telecom, która udostępniła zanonimizowane zbiory danych zebranych z telefonów komórkowych osiemdziesięciu zespołom badawczym z całego świata. Celem pro-jektu było zidentyfikowanie możliwości rekonstrukcji wskaźników rozwojowych.

Na koniec, warto wspomnieć, że możliwości Big Data dostrzega więk-szość organizacji pozarządowych działających w obszarze rozwoju społecz-nego i bezpieczeństwa ludzkiego, zwłaszcza wsparcia humanitarspołecz-nego, czego przejawem jest pojawienie się określenia Digital Humanitarianism – humani-taryzm cyfrowy¹⁹.

19 P. Connelly, Digital humanitarianism. TEDxRC2 Talk, 2011 dostępne na stronie:

https://www.ted.com/talks/paul_conneally_digital_humanitarianism; P. Meier, Digital Humanitarians: How Big Data Is Changing the Face of Humanitarian Response, CRC Press 2015.

4. Świat, który się liczy: rewolucja w danych a rozwój społeczny