Journals / Yildiz Social Science Review / 2018 / Cilt: 4 - Sayı: 2

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

Pages
153–166
Publication Date
2018-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Büyük veri analistleri için önemli olan, bir olayın niçin meydana geldiği sorusu değil, hangi olayların meydana geldiği sorusudur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Büyük veri analizleri sayesinde, gerçekçi olmayan varsayımlar (ya da varsanımlar) üzerine kurulu olduğu için eleştirilen iktisat biliminin, bu eleştiriye karşı bir çözüme kavuştuğu düşünülebilir.
📊
Key Findings & Data: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.
💡
Conclusion & Impact:Büyük veri analistleri için önemli olan, bir olayın niçin meydana geldiği sorusu değil, hangi olayların meydana geldiği sorusudur.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:büyük veri · internet · dijitalleşme

Özet

Büyük veri analizleri sayesinde, gerçekçi olmayan varsayımlar (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 (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.

🔖

Cite This Article

YALÇINTAŞ, A. (2018). n≥30 vs. n=all: Büyük Veri, Veri Obezitesi ve Kaybolan Nedensellikler. Yildiz Social Science Review, Cilt: 4 - Sayı: 2, 153–166. https://ajindex.com/articles/823014

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

  1. Akay, Ebru Çağlayan. 2018. “Ekonometride Yeni Bir Ufuk: Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi” Social Sciences Research Journal 7 (2): 41-53.Altunışık, Remzi. 2015. “Büyük Veri: Fırsatlar Kaynağı mı Yoksa Yeni Sorunlar Yumağı mı?” Yıldız Social Science Review 1 (1): 45-76.Anderson, Chris. 2008. “The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete” Wired. 23 Mayıs.Arthur, W. Brian, Yu M. Ermoliev ve Yu M. Kaniovski. 1987. “Non-linear Urn Processes: Aysmptotic Behavior and Application” International Institute for Applied Systems Analysis Working Paper WP 87-85.Barrowman, Nick. 2014. “Correlation, Causation, and Confusion” The New Atlantis: A Journal of Technology and Society 43: 22-44.Bellis, Nicola de. 2009. Bibliometrics and Citation Analysis: From the Science Citation Index to Cybermetrics. Lanham, Maryland: Scarecrow Press.Butler, Judith, Ernesto Laclau ve Slavoj Žižek (Der.) 2000.
  2. Contingency, Hegemony, and Universality: Contemporary Dialogues on the Left. Londra: Verso.Cadwalladr, Carole. 2017. “Revealed: How US Billionaire Helped to Back Brexit” The Guardian. 26 Şubat.Cadwalladr, Carole. 2017. “Robert Mercer: The Big Data Billionaire Waging War on Mainstream Media” The Guardian. 26 Şubat.Cadwalladr, Carole. 2017. “The Great British Brexit Robbery: How Our Democracy was Hijacked” The Guardian. 7 Mayıs.Chang, Ha-Joon. 2002. Kicking Away the Ladder: Development Strategy in Historical Perspective. London: Anthem Press.Davis, John B. ve Wade Hands. 2017. “Symposium on Big Data: An Introduction” Journal of Economic Methodology 24 (4): 359-360.Dewey, John. 1920 [1950] Reconstruction in Philosophy. New York: Mentor BooksDewey, John. 1938. Logic: The Theory of Inquiry. New York: Henry Holt and Co.Doctorow, Cory. 2014 [2017]. Özgür ve Bedava: İnternet Çağında Bilgi. Çev.: Berkan M. Şimşek. İstanbul: Koç Üniversitesi Yayınları.EC. 2011. “A Single Market for Intellectual Property Rights Boosting Creativity and Innovation to Provide Economic Growth, High Quality Jobs and First Class Products and Services in Europe” Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. Brussels.Einav, Liran ve Jonathan Levin. 2014. “Economics in the Age of Big Data” Science 36 DOI: 10.1126/science.1243089.Elster, Jon. 1989. Nuts and Bolts for Social Sciences. Cambridge: Cambridge University Press.Eren, Ercan ve Serçin Şahin (Der.) 2017. Kompleksite ve İktisat. Ankara: Efil