n≥30 vs. n=all: Büyük Veri, Veri Obezitesi ve Kaybolan Nedensellikler

Authors : Altuğ YALÇINTAŞ

Pages : 153-166

View : 16 | Download : 17

Publication Date : 2018-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Büyük veri analizleri sayesinde, gerçekçi olmayan varsayımlar insert ignore into journalissuearticles values(ya da varsanımlar); üzerine kurulu olduğu için eleştirilen iktisat biliminin, bu eleştiriye karşı bir çözüme kavuştuğu düşünülebilir. Ben bu yazıda bu düşüncenin doğru olmadığını savunuyorum. Bunun sebebi, büyük veri analizlerinin n=100 olacak şekilde her türlü veriyi aynı anda işleme tabi tutan modellerinde, aslında, değişkenler arasında nedensellikleren ziyade, korelasyonel ilişkiler arıyor olmasıdır. Büyük veri analistleri, en işe yarar sonuçlara ulaşmak için mümkün olan en büyük veriye, tercihen tüm veriye ihtiyaç duyduklarında, bu, analistleri sadece birer veri obezi haline getirmez; aynı zamanda, iktisatta insert ignore into journalissuearticles values(ve genel olarak bilimlerde); nedenselliklere kör bir amprisizmin yaygınlaşmasına ve yerleşmesine de neden olur. Büyük veri analistleri, her ne kadar, örneklemler üzerinden yapılan araştırmaların kısıtlayıcı doğasını aşıyor gibi görünse de, bu süreçte, gerçek nedenlerin peşine düşmeyi bırakmış olurlar. Başka bir ifadeyle, büyük veri analizlerinde “sebepler,” bir anlamda, ortadan kaybolmuştur. Büyük veri analistleri için önemli olan, bir olayın niçin meydana geldiği sorusu değil, hangi olayların meydana geldiği sorusudur.
Keywords : büyük veri, internet, dijitalleşme, nedensellik, korelasyon