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

Altuğ YALÇINTAŞ

Makale detayları

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

Yazarlar:

Altuğ YALÇINTAŞ

Yayıncı:

Yildiz Technical University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Yildiz Social Science Review 2018 Vol.4 Issue 2, pp.153-166

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000701208

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2687-6256

pISSN:

2149-4363

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.



.

Makale detayları

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

Yazarlar: Altuğ YALÇINTAŞ

Yayıncı: Yildiz Technical University

Ana Başlıklar: Sosyoloji & antropoloji

Dergi: Yildiz Social Science Review 2018 Vol.4 Issue 2, pp.153-166

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2018

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000701208

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2687-6256

pISSN: 2149-4363

Sayı

Yazarlar:

Altuğ YALÇINTAŞ

Yayıncı:

Yildiz Technical University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Yildiz Social Science Review 2018 Vol.4 Issue 2, pp.153-166

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000701208

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2687-6256

pISSN:

2149-4363