Um post demolidor do Stephen Few sobre o Big Data

Contrariando os departamentos de marketing dos grandes vendedores de software, o Stephen Few vem travando uma guerra quase que pessoal contra a indústria do Big Data.

Como esse termo que é mais comentado nas redes sociais e no marketing do que é praticado em campo (como eu chamo esses verdadeiros soldados da ciência de dados como o Luti, Erickson Ricci, Big Leka, Fabiano Amorim, Fabrício Lima, Marcos Freccia, entre outros) há uma entropia de opiniões e conceitos. Com essa entropia quem perde são somente os desinformados que não conseguem separar o sinal do ruído que acabam virando presas fáceis de produtos com qualidade duvidosa.

A vítima da vez foi o livro Dataclysm do Christian Rudder.

Em um dado momento do livro, o autor realiza um tipo de criticismo ao processo científico em que alguns pesquisadores das ciências do comportamento aplicadas utilizam seus alunos como amostra, e o autor de forma quase que pedante chama essas pesquisas de WEIRD (White, Educated, Industrialized, Rich and Democratic). Em tradução livre uma brincadeira com o acrônimo da palavra “Esquisita” em inglês como uma espécie de conotação pejorativa.

I understand how it happens: in person, getting a real representative data set is often more difficult than the actual experiment you’d like to perform. You’re a professor or postdoc who wants to push forward, so you take what’s called a “convenience sample”—and that means the students at your university. But it’s a big problem, especially when you’re researching belief and behavior. It even has a name: It’s called WEIRD research: white, educated, industrialized, rich, and democratic. And most published social research papers are WEIRD.

O que poderia ser um criticismo de um autor que tem como background os méritos em ser um dos co-fundadores do OKCupid, vira em uma leitura mais cuidadosa da exposição de uma lacuna em relação à análise de dados e pior: expõe um erro de entendimento em relação à teoria da amostragem (nada que uma leitura atenciosa do livro dos professores Bolfarine e Bussab não solucionasse).

E a resposta do Stephen Few é demolidora:

Rudder is a co-founder of the online dating service OKCupid. As such, he has access to an enormous amount of data that is generated by the choices that customers make while seeking romantic connections. Add to this the additional data that he’s collected from other social media sites, such as Facebook and Twitter, and he has a huge data set. Even though the people who use these social media sites are more demographically diverse than WEIRD college students, they don’t represent society as a whole. Derek Ruths of McGill University and Jürgen Pfeffer of Carnegie Mellon University recently expressed this concern in an article titled “Social Medial for Large Studies of Behavior,” published in the November 28, 2014 issue of Science. Also, the conditions under which the data was collected exercise a great deal of influence, but Rudder has “stripped away” most of this context.

Lição #1: Demografia não é sinal de diversidade em análise de dados.

Após esse trecho vem uma fala do Stephen Few que mostra de maneira bem sutil o arsenal retórico dos departamentos de marketing para convencer pessoas inteligentes em investir em algo que elas não entendem que é a poesia do entendimento; e uma outra situação mais grave: acreditar que os dados online em que somos perfis falam de maneira exata quem somos.

Contrary to his disclaimers about Big Data hype, Rudder expresses some hype of his own. Social media Big Data opens the door to a “poetry…of understanding. We are at the cusp of momentous change in the study of human communication.” He believes that the words people write on these sites provide the best source of information to date about the state and nature of human communication. I believe, however, that this data source reveals less than Rudder’s optimistic assessment. I suspect that it mostly reveals what people tend to say and how they tend to communicate on these particular social media sites, which support specific purposes and tend to be influenced by technological limitations—some imposed (e.g., Twitter’s 140 character limit) and others a by-product of the input device (e.g., the tiny keyboard of a smartphone). We can certainly study the effects that these technological limitations have on language, or the way in which anonymity invites offensive behavior, but are we really on the “cusp of momentous change in the study of human communication”? To derive useful insights from social media data, we’ll need to apply the rigor of science to our analyses just as we do with other data sources.

Lição #2: Entender o viés amostral, sempre irá reduzir a chance de más generalizações.

Lição #3: Contextos específicos não são generalizáveis (i.e. indução não é a mesma coisa que dedução).

E por último o autor fala uma pérola que merece estar em um panteão de bullshits (como esse da Bastter.com que é o maior combatente do bullshit midiático e de marketing do Brasil). É necessário que os leitores mais sensíveis a ausência de raciocínio lógico-cientifico segurem-se com o que vem aí. Segurem-se porque essa afirmação é forte:

“With Big Data we no longer need to adhere to the basic principles of science.”

 “Com Big Data não precisaremos aderir os princípios básicos da ciência”

A resposta, mais uma demolição:

Sourcing data from the wild rather than from controlled experiments in the lab has always been an important avenue of scientific study. These studies are observational rather than experimental. When we do this, we must carefully consider the many conditions that might affect the behavior that we’re observing. From these observations, we carefully form hypotheses, and then we test them, if possible, in controlled experiments. Large social media data sets don’t alleviate the need for this careful approach. I’m not saying that large stores of social media data are useless. Rather, I’m saying that if we’re going to call what we do with it data science, let’s make sure that we adhere to the principles and practices of science. How many of the people who call themselves “data scientists” on resumes today have actually been trained in science? I don’t know the answer, but I suspect that it’s relatively few, just as most of those who call themselves “data analysts” of some type or other have not been trained in data analysis. No matter how large the data source, scientific study requires rigor. This need is not diminished in the least by data volume. Social media data may be able to reveal aspects of human behavior that would be difficult to observe in any other way. We should take advantage of this. However, we mustn’t treat social media data as magical, nor analyze it with less rigor than other sources of data. It is just data. It is abundantly available, but it’s still just data.

Utilizando a mesma lógica contida na argumentação, não precisamos de ensaios randomizados para saber se um determinado remédio ou mesmo tipo de paradigma de alimentação está errado; podemos esquecer questões como determinação amostral, a questão das hipóteses, ou mesmo conceitos básicos de randomização amostral, ou mesmo verificar especificidades da população para generalizar conclusões, ou sequer considerar erros aleatórios ou flutuações estatísticas.

Apenas pegue dados de redes sociais e generalize.

Lição #4: Volume não significa nada sem significância amostral.

Lição #5: Independente da fonte dos dados, ainda continuam sendo dados. E sempre devem ser tratados com rigor.

Haverá alguns posts sobre essa questão amostral, mas o mais importante são as lições que podemos tirar desses que eu considero inocentes a serviço da desinformação.

Um post demolidor do Stephen Few sobre o Big Data

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