Dr hab. Wiesław Cetera wyjaśnia, że sondażownie wykonują badania na próbach np. 1 tys. – 2 tys. osób. A w analizie Big Data zbiory są znacznie, znacznie większe.
„To próba badawcza tak duża, że nie można jej osiągnąć w tradycyjnych badaniach. A wiadomo, że im większa próba badawcza, tym dokładniejsze wyniki badań. Nawet jeśli w tej próbie znalazły się opinie małowartościowe” – opowiada naukowiec. I dodaje, że nawet jeśli poszczególne partie przed głosowaniem zatrudniały trolle – osoby opłacone do pisania komentarzy, nie miało to dotąd większego wpływu na wyniki naszych badań.
Prognozowanie wyników wyborów to tylko jeden z przykładów tego, jak można wykorzystać Big Data. Naukowcy z UW pomagają np. ekspertom z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju wskazywać kierunki innowacyjnych działań, w które warto inwestować.
Prof. Gogołek opowiada, że jednym z zadań, jakie jego zespół dostał od NCBR, była próba wskazania perspektyw rozwoju cloud computingu – operowania informacją w chmurze. „Jeśli są pieniądze na cloud computing, to możemy wskazać, w którym kierunku warto iść, a który to chybiona droga” – opowiada.
Naukowcy przeanalizowali ogromne zbiory danych, w tym wyniki z przetargów publicznych. „Zaczęliśmy sprawdzać, kto w Polsce jest zainteresowany cloud computingiem” – opowiada prof. Gogołek. W tych badaniach również analizowano sentymenty – emocje, które pojawiały się w informacjach związanych z cloud computingiem.
Jak podsumowuje wyniki badacz, duże firmy, o ustabilizowanym własnym informatycznym potencjale, do rozwiązań cloud computingowych podchodzą niechętnie, uważając je za zbyt drogie. Za to zainteresowanie tego typu rozwiązaniami daje się zauważyć wśród mniejszych firm, głównie start-upów i dużych, które wcześniej nie inwestowały we własny potencjał informatyczny.
Wiesław Cetera z kolei miał inny pomysł na analizę Big Data. Jak opowiada, przeanalizował występowanie słów związanych z terroryzmem w portalu arabskiej stacji telewizyjnej Al-Dżazira. Z kolei studenci prof. Gogołka wykorzystywali analizę Big Data do próby przewidzenia notowań polskich spółek giełdowych.
„Ameryki nie odkrywamy. Takie systemy analizy dużych zasobów informacyjnych istnieją od wielu lat i są wykorzystywane głównie przez ekonomistów, a szczególnie bankowców. My pokazujemy kolejne przykłady zastosowania takich rozwiązań, m.in. w badaniach nauk humanistycznych, wcześniej zdominowanych badaniami jakościowymi” – kończy prof. Gogołek. (PAP)
