Big Data: fatores potencialmente discriminatórios em análise de dados

Autores

  • Caio Saraiva Coneglian UNESP - Universidade Estadual Paulista
  • José Eduardo Santarem Segundo USP - Universidade de São Paulo
  • Ricardo Cesar Gonçalves Sant'ana UNESP - Universidade Estadual Paulista

DOI:

https://doi.org/10.19132/1808-5245231.62-86

Palavras-chave:

Big Data. Análises de Dados. Discriminação. Fatores potencialmente discriminatórios.

Resumo

As mudanças tecnológicas vividas a partir da virada do século causaram uma revolução na sociedade, chamada de Big Data, em que as análises de dados para determinar padrões e comportamentos puderam utilizar grandes quantidades de dados. Verifica-se que algumas análises, no contexto do Big Data, estão sendo conduzidas a gerar resultados discriminatórios. O estudo tem como objetivo identificar fatores que, potencialmente, possam gerar discriminação durante o processo de análise de dados. Para tal, a metodologia utilizada foi de natureza qualitativa, exploratória e bibliográfica, enumerando em um quadro os casos de discriminação. Como resultado, identificam-se fatores possivelmente discriminatórios, além de ser feita uma explanação desses fatores. Por meio da pesquisa, verifica-se uma necessidade de existir reflexões profundas dos resultados que são obtidos a partir de análises de dados, ficando clara a necessidade da Ciência da Informação retratar tais questões, a fim de apontar os caminhos a serem tomados.

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Biografia do Autor

Caio Saraiva Coneglian, UNESP - Universidade Estadual Paulista

Mestrando em Ciência da Informação no Programa de Pós Graduação em Ciência da Informação UNESP - Universidade Estadual Paulista. Graduado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Eurípides de Marília - UNIVEM.

José Eduardo Santarem Segundo, USP - Universidade de São Paulo

Doutor em Ciência da Informação na UNESP - Universidade Estadual Paulista. Docente da Universidade de São Paulo - USP. Professor vinculado ao Programa de Pós Gradução em Ciência da Informação da UNESP.

Ricardo Cesar Gonçalves Sant'ana, UNESP - Universidade Estadual Paulista

Doutor em Ciência da Informação na UNESP - Universidade Estadual Paulista. Docente da Universidade Estadual Paulista - UNESP. Professor vinculado ao Programa de Pós Gradução em Ciência da Informação da UNESP.

Referências

BAROCAS, Solon; SELBST, Andrew D. Big Data's Disparate Impact. Cali-fornia Law Review, Berkeley, v. 104, p. 671-732, 2016. Disponível em: <http://www.californialawreview.org/wp-content/uploads/2016/06/2Barocas-Selbst.pdf > Acesso em: 20 out. 2015.

BOURDIEU, Pierre. O poder simbólico. Lisboa: DIFEL; Rio De Janeiro: Ber-trand Brasil, 1989.

BUTLER, Declan. When Google got flu wrong. Nature, London, v. 494, n. 7436, p. 155-156, Feb. 2013. Disponível em: <http://www.nature.com/news/when-google-got-flu-wrong-1.12413> Acesso em: 26 jan. 2016.

CASADY, Tom. Police Legitimacy and Predictive Policing. Geography & Public Safety, Washington, v. 2. n. 4, p.1-16, mar. 2011. Disponível em: <http://www.nij.gov/topics/technology/maps/Documents/gps-bulletin-v2i4.pdf?Redirected=true>. Acesso em: 27 nov. 2015.

CHOW-WHITE, Peter A.; GREEN JR., Sandy E. Data Mining Difference in the Age of Big Data: Communication and the social shaping of genome technol-ogies from 1998 to 2007. International Journal of Communication, Los Ange-les, v. 7, p. 556-583, 2013. Disponível em: <http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/1459/869>. Acesso em: 22 set. 2016.

CRAWFORD, Kate. Think again: big data. Foreign Policy, Washington, v. 9, 2013. Disponível em: <http://www.foreignpolicy.com/articles/2013/05/09/think_again_big_data>. Acesso em: 26 jan. 2016.

CROLL, Alistair. Big data is our generation’s civil rights issue, and we don’t know it. Big data now, Atlanta, p. 55-59, 2012. Disponível em: <http://solveforinteresting.com/big-data-is-our-generations-civil-rights-issue-and-we-dont-know-it/>. Acesso em: 26 jan. 2016.

DISCRIMINAÇÃO. In: DICIONÁRIO Priberam da Língua Portuguesa. Lis-boa: Priberam Informática, 2011. Disponível em: <http://www.priberam.pt/DLPO/discriminação>. Acesso em: 22 set. 2016.

FRANK, Morgan R. et al. Happiness and the patterns of life: A study of geolo-cated tweets. Scientific reports, London, v. 3, Set. 2013. Disponível em: <http://www.nature.com/articles/srep02625?WT.ec_id=SREP-20130917?message-global=remove&WT.ec_id=SREP-20130917> Acesso em: 26 jan. 2016.

GOLDSTEIN, Benjamin A.; WINKELMAYER, Wolfgang C. Comparative health services research across populations: the unused opportunities in big data. Kidney International, Bruxelas, v. 87, n. 6, p. 1094-1096, Jun. 2015.

GORDON, Charly. Big Data exclusions and disparate impact: investigating the exclusionary dynamics of the Big Data phenomenon. 2015. 37 f. Dissertação (Mestrado em Mídia, Comunicação e Desenvolvimento) - London School of Economics and Political Science, Londres. 2015. Disponível em: <http://www.lse.ac.uk/media@lse/research/mediaWorkingPapers/MScDissertationSeries/2014/Charly-Gordon-MSc-Dissertation-Series-AF.pdf>. Acesso em: 19 jul. 2016.

KAKHANI, Manish Kumar; KAKHANI, Sweeti; BIRADAR, S. R. Research Issues in Big Data Analytics. International Journal of Application or Innova-tion in Engineering & Management, Etmadpur, v. 2, n. 8, Aug. 2013. Disponí-vel em: <http://www.ijaiem.org/volume2issue8/IJAIEM-2013-08-29-070.pdf>. Acesso em: 22 set. 2016.

LERMAN, Jonas. Big data and its exclusions. Stanford law review online, Stanford, v. 66, Sep. 2013. Disponível em: <https://www.stanfordlawreview.org/online/privacy-and-big-data-big-data-and-its-exclusions/>. Acesso em: 22 set. 2016.

LOHR, Steve. Big data, trying to build better workers. The New York Times, New York, Apr. 21th 2013. Tecnologia, p. 4. Disponível em: <http://www.nytimes.com/2013/04/21/technology/big-data-trying-to-build-better-workers.html> Acesso em: 26 jan. 2016.

MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor; CUKIER, Kenneth. Big data: A revolu-tion that will transform how we live, work, and think. Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2013.

MCAFEE, Andrew; BRYNJOLFSSON, Erik. Big Data: the management revo-lution. Harvard Business Review, Brighton, v. 90, n. 10, p. 61-67, oct. 2012. Disponível em: <https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution#>. Acesso em: 22 set. 2016.

PERLROTH, Nicole. Fake twitter followers become multimillion-dollar busi-ness. The New York Times, Nova Iorque, 5 Abr. 2013. Bits. Disponível em: <http://bits.blogs.nytimes.com/2013/04/05/fake-twitter-followers-becomes-multimillion-dollar-business/?_r=0>. Acesso em: 25 nov. 2015.

PEW RESEARCH CENTER. Social Networking Fact Sheet. Washington, Pew Research Center, 2014. Disponível em: <http://www.pewinternet.org/fact-sheets/social-networking-fact-sheet/> Acesso em: 25 nov. 2015.

SANTANA, Ricardo Cesar Gonçalves. Ciclo de vida dos dados e o papel da Ciência da Informação. In: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, 15, Florianópolis, SC, 2013. Anais eletrônicos... Florianópolis, SC: ANCIB, 2013. Disponível em <http://enancib2013.ufsc.br/index.php/enancib2013/XIVenancib/paper/view/284/319> Acesso em: 2 fev. 2016.

STREET BUMP. About street bump. Boston, 2015. Disponível em: <http://www.streetbump.org/about>. Acesso em: 27 nov. 2015.

SWEENEY, Latanya. Discrimination in online ad delivery. Ad Delivery, Nova Iorque, v. 11, n. 3, p. 1-19, Apr. 2013. Disponível em: <http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2208240>. Acesso em: 22 set. 2016.

TAURION, Cezar. Big data. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.

VALZ, Duane R. Dynamic pricing models for digital content. US 20080154798 A1. 26 jun. 2008. Disponível em: <http://www.google.com/patents/US20080154798>. Acesso em: 27 nov. 2015.

ZIKOPOULOS, Paul et al. Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data. New York: McGraw-Hill, 2011. Disponível em: <http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?subtype=WH&infotype=SA&appname=SWGE_IM_DD_USEN&htmlfid=IML14297USEN&attachment=IML14297USEN.PDF>. Acesso em: 22 set. 2016.

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Publicado

2017-01-01

Como Citar

CONEGLIAN, C. S.; SANTAREM SEGUNDO, J. E.; SANT’ANA, R. C. G. Big Data: fatores potencialmente discriminatórios em análise de dados. Em Questão, Porto Alegre, v. 23, n. 1, p. 62–86, 2017. DOI: 10.19132/1808-5245231.62-86. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/62122. Acesso em: 28 mar. 2024.

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