ZoekresultatenZoekresultaten
Volg ons op
Volg ons op
Types
0Instelling
26Publicatiejaar
6Producttype
19Bestandstype
9Taal
5Onderzoeksthema's
41Publicaties met bestand/URL
2Projectstatus
3Door de ontwikkelingen op het gebied van o.a. informatietechnologie en de groeiende informatiebehoefte van organisaties is de verwachting dat er meer data zal worden geproduceerd en opgeslagen. De OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) schat dat er voor het einde van dit decennium vijftig miljard devices, zoals smart phones, middels mobiele netwerken met elkaar verbonden zullen zijn. Schattingen wijzen uit dat er meer dan vijf miljard devices met elkaar verbonden zijn. Thans kan bijvoorbeeld een smart phone gebruikt worden om lokatiegegevens te genereren, tekstberichten te verwerken en foto’s en video’s te genereren. De data die door en middels deze devices worden gegenereerd is zo omvangrijk en divers dat ze niet te beheren zijn met de gebruikelijke architecturen en systemen, zoals conventionele databasesystemen. Big data is een opkomend discipline die zich richt op het verwerken van grote hoeveelheden data van verschillende types in een snel tempo (real-time). De verwachtingen rondom de toepassingsmogelijkheden van big data zijn hoog gespannen. Van koelkasten die aangesloten zijn op winkelketens en die zich automatisch aanvullen als ze leeg raken tot zelf rijdende auto’s. In deze bijdrage proberen we antwoord te geven op de vraag of big data een hype is of de toekomst.
DOCUMENT
Big data heeft niet alleen geleid tot uitdagende technische vraagstukken, ook gaat het gepaard met allerlei nieuwe ethische en morele kwesties. Om verantwoord met big data om te gaan, moet ook over deze kwesties worden nagedacht. Want slecht datagebruik kan nadelige gevolgen hebben voor grote groepen mensen en voor organisaties. In de slotaflevering van deze serie verkennen Klaas Jan Mollema en Niek van Antwerpen op een pragmatische manier de ethische kant van big data, zonder te blijven steken in de negatieve effecten ervan.
DOCUMENT
Big data-evangelisten verkondigen dat ‘you can only manage what you measure’. Blabla. Want de financiële crisis heeft aangetoond dat we slecht zijn in het managen van wat we meten. Mislukte fusies en productlanceringen, veelvuldige imagoproblemen en social media-escapades geven aan dat we vooral beter moeten worden in het managen van datgene wat we niet kunnen meten. Met of zonder big data.
LINK
Although governments are investing heavily in big data analytics, reports show mixed results in terms of performance. Whilst big data analytics capability provided a valuable lens in business and seems useful for the public sector, there is little knowledge of its relationship with governmental performance. This study aims to explain how big data analytics capability led to governmental performance. Using a survey research methodology, an integrated conceptual model is proposed highlighting a comprehensive set of big data analytics resources influencing governmental performance. The conceptual model was developed based on prior literature. Using a PLS-SEM approach, the results strongly support the posited hypotheses. Big data analytics capability has a strong impact on governmental efficiency, effectiveness, and fairness. The findings of this paper confirmed the imperative role of big data analytics capability in governmental performance in the public sector, which earlier studies found in the private sector. This study also validated measures of governmental performance.
MULTIFILE
“Natuurlijk is het leuk dat mijn koelkast zelf melk bestelt op basis van data gerelateerde patronen. Deep learning op basis van big data kent grote beloften,” zegt Frans van der Reep van Inholland. Geen wonder dat dit op de Hannover Messe tijdens de Wissenstag van ScienceGuide een hoofdthema zal zijn. "Big data belooft ook praktische gemakken. Tegelijkertijd creëren we daarmee ‘unelected power’ (Spectre!) bij de tech-bedrijven en het is dan de vraag hoe we daar als samenleving mee om gaan. Wat betekent het als mensen uitsluitend nog op jou reageren - en jij op hen – aan de hand van wat ‘het algoritme’ heeft uitgerekend’? Realiseren we in wat voor wereld we dan terecht komen? Hoe vrij kunnen we dan nog zijn?
DOCUMENT
Due to the many potential applications of Big Data, the expectations are high. However, there are some fundamental objections on the straightforward use of Big Data outcomes. In this paper, we take a philosophical view on the Big Data approach and discuss these objections. Formally, Big Data induces models from very large data sets, which are nevertheless incomplete. In many cases these data sets might be skewed as well. This gives rise to the question to what extent induced models represent the real world adequately, and therefore are sufficiently grounded to base new policies on. We argue that caution is needed in interpreting these models and well thought through strategies are required for using the models in practice in a responsible way. We discuss two strategies that may be used.
DOCUMENT
Big Data: technologie verkenning voor het Ministerie van Veiligheid & Justitie
DOCUMENT
Due to the growing availability of huge amounts of data of different types and the growing capabilities to analyze these data, the expectations of big data applications are high. In this paper, we argue that the usability of big data in the social domain is far from trivial. If the outcomes of big data are wrongly interpreted, this may shape the development of our society in a wrong direction. Therefore, care should be taken of a proper interpretation of big data outcomes and its applications in real-life. To support such an interpretation, we distinguish three major building blocks in big data, the data as input for analyses, the algorithms to analyze the data, and the models as output of the analyses. We show that each of the building blocks entail different complications for a proper interpretation of big data outcomes in practice. Therefore, well thought-through strategies are required for using big data outcomes in a responsible way. We discuss a framework for such strategies.
LINK
