Big data, ciências sociais e como transformar resultados negativos em positivos

O volume de dados está crescendo rapidamente devido ao uso de dispositivos móveis, mídias sociais e dados de outras fontes não estruturadas. As tecnologias de big data, como o Hadoop, estão ocupando o lugar do motorista no mundo dos negócios, introduzindo novas abordagens para analisar volumes maiores de dados em várias fontes.

Big data é definido como o volume, a variedade e a velocidade dos dados que excedem a capacidade da organização de gerenciá-los e analisá-los em tempo hábil. A verdadeira vantagem do big data é percebida quando ele pode ser coletado para decisões rápidas e baseadas em fatos, o que pode levar a decisões de grandes empresas. Portanto, as organizações capazes de explorar e tirar proveito do big data tendem a ter uma vantagem distinta. Aqui, veremos o que o big data pode fazer, como pode ser aplicado em um campo rico em dados e quais aplicativos mais amplos isso tem para outras áreas de negócios e governo.

A explosão de dados

A melhor maneira de definir big data é "a quantidade e complexidade cada vez maiores de informações que todos nós criamos e consumimos todos os dias", diz Charlie Schick, diretor de soluções de big data para serviços de saúde e ciências da vida da IBM. De fato, todos os dias criamos aproximadamente 2, 5 quintilhões de bytes de dados usando uma variedade de fontes, de vários registros de transações de compra a imagens médicas de serviços de saúde, de descobertas de pesquisas científicas a mensagens de mídia social.

Os mecanismos de pesquisa e as mídias sociais, como o Twitter, criaram uma nova instância de pequenos bits de dados que são coletados em larga escala. Isso também mudou nossa maneira de pensar sobre a coleta e o gerenciamento desses dados. A cultura atual é consumir grandes quantidades desses pequenos dados em curtos períodos de tempo. Essa abordagem apresenta enormes desafios, além de oportunidades empolgantes para o gerenciamento de dados. Para que um modelo de negócios seja bem-sucedido, ele deve poder processar volumes maiores de dados, capturados de maneiras pequenas e cada vez mais diversas.

Dado o volume dos dados, torna-se um desafio encontrar um mecanismo eficiente para coletá-los. Vamos considerar o caso dos dados de assistência médica e mídia social. Ambas as áreas têm grandes conjuntos de dados. A coleta de dados para esses campos é um passo importante na evolução do big data. Sem ter um mecanismo apropriado para coletar dados, não podemos obter resultados precisos.

Explorando e processando Big Data

No futuro, acredita-se que as organizações que podem explorar e tirar proveito do big data devem poder tomar mais decisões baseadas em evidências rapidamente. Usando big data, podemos facilmente fornecer respostas para algumas perguntas importantes em praticamente qualquer área. Aqui, no entanto, daremos uma olhada no setor de serviços sociais, uma área em que o big data tem o poder de causar um grande impacto.

Por exemplo, o big data deve ser capaz de analisar e responder às seguintes perguntas e, finalmente, fornecer um melhor resultado para o paciente:

• Qual a correlação entre readmissão e acesso a serviços sociais?
• Existe alguma correlação entre o tempo de permanência e a eficácia da intervenção?
• Qual é o link entre o endereço residencial e a frequência da visita?
• É possível encontrar um vínculo entre status familiar, intervenções e resultados que possam nos ajudar a identificar candidatos a intervenções semelhantes à medida que entram no sistema de assistência?
• Existe uma visão de um segmento da população que nos guia a ajustar nossos programas para responder ou avançar com tendências negativas, como gravidez na adolescência ou violência doméstica?

É fato que o uso de big data no setor de serviços sociais pode permitir que os assistentes sociais fiquem de olho nas tendências negativas e tomem as medidas necessárias a tempo. Se conseguirmos identificar as necessidades antes mesmo que o cliente as saiba, podemos lidar com a situação de uma maneira muito eficiente. O abandono escolar, no setor da juventude, pode ser considerado um exemplo em potencial. Se verificarmos as tendências sobre as quais os jovens se desligam da escola ou demonstrarmos ações que tendem a levar a um comportamento de maior risco ou desempenho educacional inferior - quando os dados mostram claramente um potencial maior -, torna-se possível intervir com medidas preventivas que podem não custar mais, mas são mais eficazes e podem ser direcionados ao cliente.

O big data possibilita lidar com essas situações e descobrir o motivo dos problemas. Isso nos ajuda a erradicar o problema, uma vez identificado. Só podemos descobrir o problema observando as tendências e os dados históricos. Nas mídias sociais, ao analisar os dados, precisamos ter um mecanismo de análise de tendências. Quanto maior o conjunto de dados que analisamos, melhores e mais precisos podemos obter. O big data não apenas fornece maneiras de lidar com grandes volumes de dados, mas também fornece soluções inovadoras para o processamento de uma ampla gama de dados. O big data tem a capacidade de lidar com conjuntos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. (Saiba mais em 5 problemas do mundo real que o Big Data pode resolver.)

Análise de Big Data em Ciências Sociais

A análise de dados sociais nada mais é do que analisar os dados sociais. Esses dados podem vir de qualquer campo. Como mencionado acima, precisamos descobrir o motivo exato dos resultados negativos - como o abandono do ensino médio - em um determinado setor. Depois que o problema é identificado, fica mais fácil lidar com a situação. O big data é uma ferramenta que torna possível encontrar essas informações.