Het viel zelfverklaard technofoob stagiair Amber Striekwold op dat Big Data en algoritmes in toenemende mate een rol spelen in ons dagelijks leven. Een enge ontwikkeling? Of denken we dat alleen maar door onwetendheid? In deze serie komt ze haar angst onder ogen. Wat zijn Big Data precies? Wat zijn de beloftes? In deze laatste blog stelt ze dat we ons (ver)blind laten leiden door Big Data en kijkt ze wat de toenemende rol van Big Data is ons leven betekent voor ons wereldbeeld.
In toenemende mate hebben Big Data en algoritmes invloed op ons dagelijks leven. Het idee dat met algoritmes en Big Data alle complexe problemen op te lossen zijn, is wijdverbreid. Maatschappelijke problemen worden verholpen in de door data gedreven stad, met predictive policing verdwijnt criminaliteit, en journalistieke verslaggeving is objectief door robotjournalistiek. Maar klopt dit wel? En wat betekent een door data gestuurde wereld voor ons wereldbeeld? Breekt een nieuw datacentristisch tijdperk aan?
Almachtig algoritme
God en de menselijke geest genoten lange tijd de hoogste autoriteit. In de achttiende eeuw maakte het theocentrisch wereldbeeld plaats voor een antropocentrisch wereldbeeld onder de vlag van het humanisme. Maar dit humanistische wereldbeeld zal plaats maken voor een datacentristisch wereldbeeld. Dat betoogt historicus Yuval Noah Harari in zijn boek Homo Deus. Algoritmen en data zullen alles beslissen – op zoek naar een levenspartner? Vertrouw niet op je gevoel, maar op een algoritme. Sollicitaties worden overbodig, want Big Data wijzen de ideale werknemer aan.
Het dataïsme verklaart het universum met datastromen. Menselijk gedrag, een nieuwe pandemie en Tolstojs Oorlog en Vrede –al deze fenomenen zijn om te zetten in data en datastromen. Deze worden geanalyseerd om onderliggende patronen en wetmatigheden te vinden waardoor deze fenomenen te verklaren zijn. Toeval bestaat niet. Big Data vormen de wetenschappelijke een gemeenschappelijke taal die disciplines met een overkoepelende theorie verbindt. Dit is niet alleen een wetenschappelijke of filosofische verschuiving van wereldbeeld, maar heeft ook praktische consequenties.
Aan een bepaald wereldbeeld zit namelijk altijd een praktische kant, zoals een aanbeveling of voorschrift over hoe te leven. Zo beval het humanisme voornamelijk dat de mens naar zichzelf luistert – de mens moet vertrouwen op eigen ratio en intuïtie. Maar binnen een datacentristisch wereldbeeld leer je te vertrouwen op algoritmes. Maatschappelijke problemen moeten in de stad verdwijnen met door data gedreven slimme steden, maar een slimme stad vraagt ook om een slimme burger die zichzelf en zijn/haar omgeving omzet in data. Maar zijn alle organismen wel om te zetten in data en hebben Big Data en algoritmes het antwoord op alles?
Deep thought
In een scène uit science-fiction klassieker A Hitchiker's Guide to the Galaxy wordt aan de supercomputer Deep Thought de volgende vraag gesteld: 'What's the answer to life, the universe, everything?' Na 7,5 miljoen jaar berekenen heeft Deep Thought het antwoord: 42. Niet het antwoord waar de mensen op hoopten. Hierop stelt Deep Thought de wedervraag : 'But what's the question?'.
Het 'real-time' analyseren van Big Data heeft zijn voordelen, er kan bijvoorbeeld sneller worden geanticipeerd op veranderingen. Zoals in een slimme stad waar door Big Data-analyses beleid real-time kan worden aangepast. Het idee van een meerjarig beleidsplan is achterhaald – de wereld is snel en dynamisch en daar moet het beleid op inspelen. Dit kan worden gezien als een voordeel, maar zorgt er ook voor dat kritische reflectie en bevraging uitblijft. In een wereld geregeerd door Big Data leven we in een constante staat van aanpassing en verandering - zonder tijd voor reflectie en antwoord op de 'grote vragen'.
Dataflows hebben niet alle antwoorden. Om een vraag te beantwoorden hebben algoritmes, of supercomputers als Deep Thought, data nodig die hen wordt aangereikt. Maar hoe zet je een bepaalde tijdsgeest om in data? Hoe vertaal je de huidige angst voor een terroristische aanslag? En hoe verklaar je deze? De begrenzingen van de mogelijkheden van Big Data zijn mijns inziens tweeledig: aan de ene kant is er de onmogelijkheid om alles om te zetten in data, en aan de andere kant zijn algoritmes nog teveel afhankelijk van menselijke input.
Ik begon deze blog-serie als technofoob en dat ben ik nog steeds. Mijn angst is niet meer gebaseerd op het idee dat Big Data zo groots en abstract zijn, maar omdat techno-optimisten niet kritisch genoeg reflecteren op de mogelijkheden van Big Data. Juist deze mensen stuwen de innovatie. In mijn blog-serie ontdekte ik dat bij veel toepassingen van Big Data een efficiëntere wereld wordt beloofd, zonder de gebreken van de mensen die de data invoeren en de algoritmes maken te erkennen.
Harari stelde dat een kritische analyse van het dataïstisch dogma de grootste wetenschappelijke uitdaging van de eenentwintigste eeuw wordt. Ook op politiek en economisch vlak is het van belang het dataïsme kritisch onder de loep te nemen. Dit heb ik ook in deze blog-serie gepoogd te betogen. Wetenschappers moeten bij het gebruikt van Big Data constant de vraag stellen of er iets over het hoofd wordt gezien: data blijven immers een versimpelde weergave van de werkelijkheid.
Meer lezen? Eerder in deze blog-serie verscheen:
- 'Veel data veel verwachtingen' - Wat zijn de beloftes en verwachtingen van Big Data?
- 'Een glazen bol vol criminelen' - Nederland is het eerste land waar predictive policingnationaal wordt toegepast. Maar wat betekent dit?
- 'Slimme steden, slimme burgers' - De slimme stad is de stad van de toekomst - alles is data-gedreven en efficiënt. Wat zijn de gevolgen voor de slimme burger?
- 'Met dit algoritme schrijf je een bestseller' - Zijn auteurs te vervangen door machines?
