Big social data. Definice big social data, pozitivní a negativní aspekty big social data, rizika a zneužitelnost big social data: Porovnání verzí
m |
|||
| Řádek 1: | Řádek 1: | ||
'''Big social data''' jsou typem [[big data|velkých dat]], která se vztahují k lidem nebo popisují jejich chování a interakce v digitálním prostředí. Jedná se o velká (tzn. velkoobjemová, vysokorychlostní, různorodá nebo vysoce sémantická) data, která jsou generována technologicky zprostředkovanými sociálními interakcemi a akcemi v digitální sféře.<br> | '''Big social data''' jsou typem [[big data|velkých dat]], která se vztahují k lidem nebo popisují jejich chování a interakce v digitálním prostředí. Jedná se o velká (tzn. velkoobjemová, vysokorychlostní, různorodá nebo vysoce sémantická) data, která jsou generována technologicky zprostředkovanými sociálními interakcemi a akcemi v digitální sféře.<br> | ||
<br> | <br> | ||
| − | Sociální média a sítě se staly významnými producenty velkých dat. Produkují jak data obsahová (statusy, tweety, fotografie, atp.), tak i různé druhy formalizovaných informací, které mohou vyjadřovat různé sociální jednání či postoje.<br> | + | [[Sociální média]] a [[Sociální síť|sociální sítě]] se staly významnými producenty velkých dat. Produkují jak data obsahová (statusy, tweety, fotografie, atp.), tak i různé druhy formalizovaných informací, které mohou vyjadřovat různé sociální jednání či postoje.<br> |
<br> | <br> | ||
| − | Analýzy big social data nám umožňují k velmi rozsáhlým záznamům o lidském chování jak do hloubky, tak do šířky, a tak v sobě | + | Analýzy big social data nám umožňují přístup k velmi rozsáhlým záznamům o lidském chování jak do hloubky, tak do šířky, a tak v sobě kombinují výsledky [[kvalitativní výzkum|kvalitativních]] i [[kvantitativní výzkum|kvantitativních výzkumů]]. Čiré množství a náplň těchto dat otevírá spoustu možností pro jejich využití a analýzu pro osobní, komerční či sociální účely.<ref>OLSHANNIKOVA, Ekaterina, Thomas OLSSON, Jukka HUHTAMÄKI a Hannu KÄRKKÄINEN, 2017. Conceptualizing Big Social Data. Journal of Big Data [online]. 4(3) [cit. 2021-02-19]. Dostupné z: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-017-0063-x</ref><ref>ŠLERKA, Josef. Big Social Data. Slideshare [online]. 21. 12. 2015 [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.slideshare.net/josefslerka/big-social-data</ref> |
== Pozitivní aspekty == | == Pozitivní aspekty == | ||
===Sociální vědy=== | ===Sociální vědy=== | ||
| − | Analýza big social data může být použita jako velice užitečný nástroj v rámci výzkumů v kontextu sociálních věd. | + | Analýza big social data může být použita jako velice užitečný nástroj v rámci výzkumů v kontextu sociálních věd. Osobní data se stala významnými pomůckami hlavně z hlediska výzkumu politiky, společnosti a veřejného mínění. Rozsah možností jejich využití je opravdu široký, od snižování kriminality, přes zlepšování zdravotních služeb, až po celkový management měst. Tato data otevírají nový potenciál a přináší nový směr pohledu na lidské chování s možností zkoumání velkých vzorků najednou. <ref>Big data and social science: a practical guide to methods and tools, 2017. Boca Raton ; London ; New York: CRC Press Taylor & Francis Group. ISBN 9781498751407.</ref> |
===Marketing=== | ===Marketing=== | ||
| − | Big social data jsou užitečných nástrojem pro společnosti za účelem lepšího poznání své klientely a tím přizpůsobit své reklamní kampaně, či je přímo | + | Big social data jsou užitečných nástrojem pro společnosti za účelem lepšího poznání své klientely a tím přizpůsobit své reklamní kampaně, či je přímo zobrazovat pouze uživatelům z cílené skupiny. Využitelná jsou i po spuštění marketingové kampaně v podobě sledování interakcí klientů v reálném čase, budoucí predikce v zájmech klientů či vyhodnocování úspěšností kampaní. <ref>7 Ways How to Use Big Data in Social Media, © 2006-2021. ByteAnt [online]. [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.byteant.com/blog/7-ways-how-to-use-big-data-in-social-media/</ref> |
===Umělá inteligence=== | ===Umělá inteligence=== | ||
| + | Big social data také napomáhají ve vylepšování umělé inteligence skrz tzv. strojové učení. Čím více dat je posíláno skrz tyto modely, tím více se toho systém učí a zlepšuje se. Z big social data mohou mít užitek například chatboti - programy ke komunikaci s lidmi. Ti se mohou z lidských interakcí učit jak odpovídat a jak na nějaká věci reagovat.<ref>KH, Ryan, © 2008–2021. Big Data Leads To An Impressive Array of Chatbots In Customer Service. SmartDataCollective [online]. [cit. 2021-02-25]. Dostupné z: https://www.smartdatacollective.com/big-data-leads-to-impressive-array-of-chatbots-in-customer-service/</ref> | ||
| + | |||
===Prospěch uživatelů=== | ===Prospěch uživatelů=== | ||
| − | Z big social data nemusí mít prospěch pouze společnosti, v každodenním životě si pokroku díky nim užívají uživatelé. Například na zábavních webových platformách (např. Netflix, YouTube, Spotify) získávají uživatelé díky datům o nich získaných customizované doporučení dalšího obsahu. Stejně tak jsou uživatelům doporučovány produkty v reklamních panelech na základě předchozích nákupů či vyhledávání.<ref>Eight Ways Big Data Affects Your Personal Life, © 2021. Michigan Tech Online Degree Programs [online]. Michigan Technological University [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://onlinedegrees.mtu.edu/news/ways-big-data-affects-your-personal-life</ref> | + | Z big social data nemusí mít prospěch pouze společnosti, v každodenním životě si pokroku díky nim užívají uživatelé. Například na zábavních webových platformách (např. Netflix, [[YouTube]], Spotify) získávají uživatelé díky datům o nich získaných customizované doporučení dalšího obsahu. Stejně tak jsou uživatelům doporučovány produkty v reklamních panelech na základě předchozích nákupů či vyhledávání.<ref>Eight Ways Big Data Affects Your Personal Life, © 2021. Michigan Tech Online Degree Programs [online]. Michigan Technological University [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://onlinedegrees.mtu.edu/news/ways-big-data-affects-your-personal-life</ref> |
== Negativní aspekty == | == Negativní aspekty == | ||
===Náročnost zpracování dat=== | ===Náročnost zpracování dat=== | ||
| − | Analýza big social data může být náročná na finanční, lidské i technické zdroje. Data potřebují být někde uchována, je tedy třeba pro ně zřídit nějaké úložiště. Množství těchto dat není strukturováno a je tedy náročné je zpracovat a získat z nich hodnotné informace. K | + | Analýza big social data může být náročná na finanční, lidské i technické zdroje. Data potřebují být někde uchována, je tedy třeba pro ně zřídit nějaké úložiště. Množství těchto dat není strukturováno a je tedy náročné je zpracovat a získat z nich hodnotné informace. K využití plného potenciálu musí být data analyzovány v průběhu delší doby, nehodí se tedy pro použití při kratších projektech.<ref>Advantages of Big Data | Disadvantages of Big Data, 2012. RF Wireless World [online]. RF & Wireless Vendors and Resources [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.rfwireless-world.com/Terminology/Advantages-and-Disadvantages-of-Big-Data.html</ref> |
===Neetické používání=== | ===Neetické používání=== | ||
Kvůli citlivému obsahu big social data je nutné dodržovat určité etické zásady při jejich používání. Jako příklad neetického používání můžeme uvést kontroverzní systém sociálního kreditu připravovaný Čínskou lidovou republikou. Ta plánuje hodnocení obyvatel na základě různých aspektů jejich ekonomického a společenského chování za pomoci nových technologií a práce s velkými daty. To někteří považují za neetické a také za hrozbu zneužívání systému, postupnému rozvrstvení společnosti do několika úrovní a případnému rozvoji korupce.<ref>Systém sociálního kreditu, 2001-. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://cs.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A9m_soci%C3%A1ln%C3%ADho_kreditu</ref> | Kvůli citlivému obsahu big social data je nutné dodržovat určité etické zásady při jejich používání. Jako příklad neetického používání můžeme uvést kontroverzní systém sociálního kreditu připravovaný Čínskou lidovou republikou. Ta plánuje hodnocení obyvatel na základě různých aspektů jejich ekonomického a společenského chování za pomoci nových technologií a práce s velkými daty. To někteří považují za neetické a také za hrozbu zneužívání systému, postupnému rozvrstvení společnosti do několika úrovní a případnému rozvoji korupce.<ref>Systém sociálního kreditu, 2001-. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://cs.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A9m_soci%C3%A1ln%C3%ADho_kreditu</ref> | ||
| + | ===Nelegální šíření dat=== | ||
| + | V roce 2018 vyplaval na povrch skandál firem Facebook a Cambridge Analytica. | ||
== Rizika a zneužitelnost == | == Rizika a zneužitelnost == | ||
===Zneužití dat=== | ===Zneužití dat=== | ||
| − | Citlivé osobní informace jsou častým cílem hackerů a kyberútočníků. | + | Citlivé osobní informace jsou častým cílem [[Hackerství|hackerů]] a kyberútočníků. Phishing, bankovní či pojistné podvody jsou typickými příklady, jak mohou být big social data nebezpečně zneužita kriminálními organizacemi. Zneužita mohou být big social data ale také jinými způsoby, jako například šířením cílených fake news za účelem ovlivnění ideí či vyvolání strachu (např. ovlivnění voleb).<ref name="hill"/> |
===Nesprávné zacházení s daty=== | ===Nesprávné zacházení s daty=== | ||
Big social data nejsou ohrožena pouze těmi, kteří se je cíleně snaží zneužít. Risk existuje i v nechtěném zneužití. Lidské předsudky, špatné praktiky v datové analýze i špatná kvalita dat mohou vést ke špatným závěrům. A jelikož je datová věda relativně novým oborem, je obtížné předpovědět, jaké bude mít špatné zacházení s daty dopady.<ref name="hill"/> | Big social data nejsou ohrožena pouze těmi, kteří se je cíleně snaží zneužít. Risk existuje i v nechtěném zneužití. Lidské předsudky, špatné praktiky v datové analýze i špatná kvalita dat mohou vést ke špatným závěrům. A jelikož je datová věda relativně novým oborem, je obtížné předpovědět, jaké bude mít špatné zacházení s daty dopady.<ref name="hill"/> | ||
Verze z 25. 2. 2021, 13:47
Big social data jsou typem velkých dat, která se vztahují k lidem nebo popisují jejich chování a interakce v digitálním prostředí. Jedná se o velká (tzn. velkoobjemová, vysokorychlostní, různorodá nebo vysoce sémantická) data, která jsou generována technologicky zprostředkovanými sociálními interakcemi a akcemi v digitální sféře.
Sociální média a sociální sítě se staly významnými producenty velkých dat. Produkují jak data obsahová (statusy, tweety, fotografie, atp.), tak i různé druhy formalizovaných informací, které mohou vyjadřovat různé sociální jednání či postoje.
Analýzy big social data nám umožňují přístup k velmi rozsáhlým záznamům o lidském chování jak do hloubky, tak do šířky, a tak v sobě kombinují výsledky kvalitativních i kvantitativních výzkumů. Čiré množství a náplň těchto dat otevírá spoustu možností pro jejich využití a analýzu pro osobní, komerční či sociální účely.[1][2]
Pozitivní aspekty
Sociální vědy
Analýza big social data může být použita jako velice užitečný nástroj v rámci výzkumů v kontextu sociálních věd. Osobní data se stala významnými pomůckami hlavně z hlediska výzkumu politiky, společnosti a veřejného mínění. Rozsah možností jejich využití je opravdu široký, od snižování kriminality, přes zlepšování zdravotních služeb, až po celkový management měst. Tato data otevírají nový potenciál a přináší nový směr pohledu na lidské chování s možností zkoumání velkých vzorků najednou. [3]
Marketing
Big social data jsou užitečných nástrojem pro společnosti za účelem lepšího poznání své klientely a tím přizpůsobit své reklamní kampaně, či je přímo zobrazovat pouze uživatelům z cílené skupiny. Využitelná jsou i po spuštění marketingové kampaně v podobě sledování interakcí klientů v reálném čase, budoucí predikce v zájmech klientů či vyhodnocování úspěšností kampaní. [4]
Umělá inteligence
Big social data také napomáhají ve vylepšování umělé inteligence skrz tzv. strojové učení. Čím více dat je posíláno skrz tyto modely, tím více se toho systém učí a zlepšuje se. Z big social data mohou mít užitek například chatboti - programy ke komunikaci s lidmi. Ti se mohou z lidských interakcí učit jak odpovídat a jak na nějaká věci reagovat.[5]
Prospěch uživatelů
Z big social data nemusí mít prospěch pouze společnosti, v každodenním životě si pokroku díky nim užívají uživatelé. Například na zábavních webových platformách (např. Netflix, YouTube, Spotify) získávají uživatelé díky datům o nich získaných customizované doporučení dalšího obsahu. Stejně tak jsou uživatelům doporučovány produkty v reklamních panelech na základě předchozích nákupů či vyhledávání.[6]
Negativní aspekty
Náročnost zpracování dat
Analýza big social data může být náročná na finanční, lidské i technické zdroje. Data potřebují být někde uchována, je tedy třeba pro ně zřídit nějaké úložiště. Množství těchto dat není strukturováno a je tedy náročné je zpracovat a získat z nich hodnotné informace. K využití plného potenciálu musí být data analyzovány v průběhu delší doby, nehodí se tedy pro použití při kratších projektech.[7]
Neetické používání
Kvůli citlivému obsahu big social data je nutné dodržovat určité etické zásady při jejich používání. Jako příklad neetického používání můžeme uvést kontroverzní systém sociálního kreditu připravovaný Čínskou lidovou republikou. Ta plánuje hodnocení obyvatel na základě různých aspektů jejich ekonomického a společenského chování za pomoci nových technologií a práce s velkými daty. To někteří považují za neetické a také za hrozbu zneužívání systému, postupnému rozvrstvení společnosti do několika úrovní a případnému rozvoji korupce.[8]
Nelegální šíření dat
V roce 2018 vyplaval na povrch skandál firem Facebook a Cambridge Analytica.
Rizika a zneužitelnost
Zneužití dat
Citlivé osobní informace jsou častým cílem hackerů a kyberútočníků. Phishing, bankovní či pojistné podvody jsou typickými příklady, jak mohou být big social data nebezpečně zneužita kriminálními organizacemi. Zneužita mohou být big social data ale také jinými způsoby, jako například šířením cílených fake news za účelem ovlivnění ideí či vyvolání strachu (např. ovlivnění voleb).[9]
Nesprávné zacházení s daty
Big social data nejsou ohrožena pouze těmi, kteří se je cíleně snaží zneužít. Risk existuje i v nechtěném zneužití. Lidské předsudky, špatné praktiky v datové analýze i špatná kvalita dat mohou vést ke špatným závěrům. A jelikož je datová věda relativně novým oborem, je obtížné předpovědět, jaké bude mít špatné zacházení s daty dopady.[9]
Zabezpečení dat
Big social data obsahují tolik citlivých informací o osobě, že mohou znamenat velké riziko narušení soukromí. Proto je důležité, aby byla náležitě chráněna. S větším sběrem dat je složitější i nákladnější jejich bezpečné uchovávání. Společnosti jsou zavázány k ochraně těchto dat (zajištěna velkými potenciálními pokutami), ale rostoucí množství kyberútoků značí, že je nutné se tomu věnovat více. [9]
Odkazy
Reference
- ↑ OLSHANNIKOVA, Ekaterina, Thomas OLSSON, Jukka HUHTAMÄKI a Hannu KÄRKKÄINEN, 2017. Conceptualizing Big Social Data. Journal of Big Data [online]. 4(3) [cit. 2021-02-19]. Dostupné z: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-017-0063-x
- ↑ ŠLERKA, Josef. Big Social Data. Slideshare [online]. 21. 12. 2015 [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.slideshare.net/josefslerka/big-social-data
- ↑ Big data and social science: a practical guide to methods and tools, 2017. Boca Raton ; London ; New York: CRC Press Taylor & Francis Group. ISBN 9781498751407.
- ↑ 7 Ways How to Use Big Data in Social Media, © 2006-2021. ByteAnt [online]. [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.byteant.com/blog/7-ways-how-to-use-big-data-in-social-media/
- ↑ KH, Ryan, © 2008–2021. Big Data Leads To An Impressive Array of Chatbots In Customer Service. SmartDataCollective [online]. [cit. 2021-02-25]. Dostupné z: https://www.smartdatacollective.com/big-data-leads-to-impressive-array-of-chatbots-in-customer-service/
- ↑ Eight Ways Big Data Affects Your Personal Life, © 2021. Michigan Tech Online Degree Programs [online]. Michigan Technological University [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://onlinedegrees.mtu.edu/news/ways-big-data-affects-your-personal-life
- ↑ Advantages of Big Data | Disadvantages of Big Data, 2012. RF Wireless World [online]. RF & Wireless Vendors and Resources [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://www.rfwireless-world.com/Terminology/Advantages-and-Disadvantages-of-Big-Data.html
- ↑ Systém sociálního kreditu, 2001-. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://cs.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A9m_soci%C3%A1ln%C3%ADho_kreditu
- ↑ 9,0 9,1 9,2 HILLIER, Will. Is Big Data Dangerous? CareerFoundry [online]. 7. 8. 2020 [cit. 2021-02-21]. Dostupné z: https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/is-big-data-dangerous/
Související články
Problematika velkých dat. Big data.
Klíčová slova
data, big data, big social data, velká data
Text je dostupný pod licencí Creative Commons Uveďte autora 3.0 Česko při dodržení případných autorských práv a dalších podmínek
© 2013 ISSN: 2336-5897
