Tag Archives: serwisy społecznościowe

Teorie spiskowe i społeczeństwo sieci

araneomorphae3

Manuel Castells w swojej wielkiej trylogii „Społeczeństwo sieci” przyjmował, że:

[…] społeczeństwa są zorganizowane wokół procesów, w które zaangażowani są ludzie, strukturowanych przez historycznie zdeterminowane stosunki produkcji, doświadczenia i władzy.

Produkcja jest oddziaływaniem rodzaju ludzkiego na materię (naturę) w celu przywłaszczenia jej i przekształcenia dla zawartych w niej pożytków przez otrzymanie produktu, konsumowanie (w nierówny sposób) jego części i akumulowanie nadwyżki dla inwestycji. Zgodnie z rozmaitymi społecznie zdefiniowanymi celami.

Doświadczenie (relacje) jest oddziaływaniem ludzkich podmiotów na samych siebie determinowanych przez interakcje między biologicznymi i kulturowymi tożsamościami i w relacji z ich społecznym i naturalnym środowiskiem.

Władza jest takim stosunkiem między ludzkimi podmiotami, który na bazie produkcji i doświadczenia narzuca wolę niektórych podmiotów na inne przez potencjalne lub rzeczywiste użycie przemocy fizycznej lub symbolicznej.

Instytucje społeczeństwa są budowane tak, by wzmocnić stosunki władzy istniejące w każdym historycznym okresie włączając to kontrolę, ograniczenia i społeczne umowy osiągnięte w walkach o władze.

Manuel Castells Społeczeństwo sieci, PWN, Warszawa 2007

Każdy z tych procesów ulega obecnie usieciowieniu i jest zdeterminowany przez rozwój technologii. Produkcja sama w sobie staje się coraz bardziej wirtualna, zautomatyzowana i  tak naprawdę niewidoczna. Punkt ciężkości przenosi się coraz bardziej na wytwarzanie wiedzy i innowacji.

W kontekście doświadczenia (relacji) wiele badań pokazuje, że funkcjonowanie w internetowych sieciach społecznościowych jedynie reprodukuje już istniejący kapitał społeczny i sieć relacji istniejącą offline. Inne pokazują, że relacje społeczne ulegają atrofii, rośnie tymczasowość wchodzenia w związki. Mamy w końcu trendy demograficzne i społeczne, które zupełnie zmieniają do niedawna funkcjonujący model rodziny (wzrost liczby rozwodów, separacji, wzrost liczby gospodarstw jedno-osobowych, zaś związki między partnerami tej samej płci w wielu krajach ulegają uprawomocnieniu).

Sieciowe relacje nie pozostają także bez wpływu na to, jak postrzegamy siebie i jakie stawiamy sobie cele. Prawdziwym wyzwaniem staję się określenie tożsamości. Nie mamy już jasnej wizji, jak ma przebiegać nasze życie, która wcześniej wypływała na przykład z tradycji i doświadczeń wcześniejszych pokoleń. Rodzi to narastające napięcie i chaos. Ludzie albo są gotowi nieustannie przyjmować nowe tożsamości albo nie są w stanie tego udźwignąć (wzrost przypadków zachorowania na depresje) albo też chcą utrzymać za wszelką cenę dawne tożsamości (nacjonalizm, fundamentalizm religijny).

Jeśli natomiast chodzi o procesy związane z władzą to na pierwszy rzut oka wydaje się, że jest coraz bardziej w rękach samych uczestników (użytkowników) sieci. To użytkownicy (klienci, obywatele) obecnie dzierżą władzę i mają coraz silniejszy wpływ na firmy, czy nawet rządy. Wystarczy iskra aby niezadowolenie niewielkiej grupy użytkowników zamieniło się w prawdziwy tajfun mogący wywołać poważny kryzys w firmie, czy też silne antyrządowe protesty.

Jednak są to tylko pozory.

Władza staje się coraz bardziej niewidoczna i zdecentralizowana. Co z tego, że użytkownicy mogą się dziś zorganizować i wywrzeć istotny wpływ na to, w jaki sposób postrzega się działania rządów, czy firm. Wszystko dzieje się na „terenie” prywatnym. Działania użytkowników są przecież tylko możliwe za sprawą takich platform internetowych, jak: Facebook, Twitter, czy Google. Czy zawsze są to działania, za którym stoi rzeczywiste niezadowolenie użytkowników, czy też czasem są one inspirowane przez konkurencje, inne organizacje lub firmy?

Rośnie wpływ rozmaitych agend, organizacji, które działają w sposób niejawny lub zupełnie ukryty przed opinią publiczną (jak np. służby specjalne). Sama władza zatem zaczyna przyjmować formę sieciową i tak, jak sieć rozgałęziać się na wszystkie strony bez widocznego centrum (centrum może cały czas istnieć tylko za każdym razem przybiera inną formę i zmienia swoje położenie). Wystarczy podać tu przykłady takich nieformalnych stowarzyszeń i koalicji, jak na przykład Grupa Bilderberg, Grupa Frankfurcką, czy Grupa AAA.

Skoro władza staje się coraz bardziej niewidoczna (coraz trudniej zlokalizować jej centrum, czy nawet jej główne agendy) rośnie znaczenie „tajemnicy”. W efekcie na popularności zyskują rozmaite teorie spiskowe. Zresztą ich przedstawiciele mają sporo przesłanek potwierdzających „prawdziwość” ich teorii, a przynajmniej znaczne prawdopodobieństwo ich prawdziwości.

Grupa Bilderberg poważnie utrudnia dostęp niezależnych dziennikarzy, ukrywając się pod zasłoną „tajemnicy”. Poniżej ciekawy reportaż dziennikarza radia BBC, który próbował się czegoś dowiedzieć, co tak naprawdę się dzieje podczas spotkań Grupy Bilderberg.

zob. też Grupa Frankfurcka, Bilderberg, klub AAA, czyli kto tak naprawdę rządzi Europą

Otagowane , , , , ,

Trend Big Data – mapa jest tym samym, co terytorium

data-center-13

Nowa farma serwerów i baz danych firmy Facebook

Trend zwany BIG DATA staje się coraz bardziej nośnym tematem w mediach, podczas zażartych dyskusji w serwisach społecznościowych, trendbooków, czy też rozmaitych konferencji. Obok trendu CLOUD COMPUTING, który swoje chwile chwały przeżywał jakieś dwa-trzy lata temu, BIG DATA to na pewno jeden z ważniejszych obecnie cool-topic. Wzrost zainteresowania tym tematem potwierdzają też dane uzyskane na bazie google trends (czerowna linia – zainteresowanie cloude computning, niebieskia – big data).

trend big data_cloud computing

Liczba zapytań w wyszukiwarce google słów: „Big Data” i „Cloud Computing” w latach 2004-2013

Wielkie hurtownie i bazy istniały już w latach 90-tych. Idea aby integrować i analizować wiele różnych rodzajów danych, na przykład dotyczących sprzedaży, relacji z klientami, zmian cen i wykorzystać je w trakcie procesu decyzyjnego pojawiła się pod koniec lat 60-tych ubiegłego wieku [1]. Rozwój rynku komputerów osobistych i dedykowanego oprogramowania służącego do analiz dużych zbiorów danych wykreował w latach 90-tych praktycznie nową dziedzinę wiedzy – data mining (eksploracja danych). Obok zaawansowanych technik statystycznych zaczęto wykorzystywać sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, czy nawet sztuczną inteligencję.

To co wyróżnia trend BIG DATA to sposób, w jaki dane obecnie są zbierane i analizowane. Wcześniej dane były pozyskiwane dzisiaj powstają w każdej sekundzie. Rozwój technologii cyfrowych wykreował świat, w którym każda nasza czynność, podejmowana decyzja, kupowane produkty, oglądane strony www, filmy, czy zmiany w naszym położeniu stanowią gotowy zbiór danych. Nasze zachowanie, czy w końcu całe życie zostawia ślady, w postaci ciągłego i nieustannie odnawialnego strumienia danych.

Big Data często określany jest, jako tzw. 3V: Volume, Velocity, Variety:

  1. Volume (rozmiar) – każdego dnia na świecie powstaje 2,5 kwintylionów bytów danych, szacuje się, że od 1980 roku pojemność danych podwaja się co trzy lata. Tak szybki wzrost ilości danych wyprzedza możliwości obliczeniowe i analityczne obecnych działów IT nawet największych korporacji. Liczba danych ma rosnąć w kolejnych latach w tempie 40%, zaś wzrost inwestycji w IT na poziomie 5%.
  2. Velocity (szybkość) – danych przybywa coraz szybciej. Wraz z przyrostem sieci internetowej, ilości urządzeń mobilnych, nowych modeli biznesowych, zmian w zachowaniu potencjalnych klientów konieczne jest przyjęcie zupełnie nowych technik zbierania i analizowania danych i to najlepiej takich, które umożliwiają to w czasie rzeczywistym.
  3. Variety (różnorodność) – wraz z przyrostem liczby danych rośnie ich różnorodność. To nie tylko dane z terminali transakcyjnych, dane sprzedażowe, ale też obejmujące informacje o poruszaniu się na stronach www, wypowiedzi na mediach społecznościowych, pliki video i audio. Ale też informacje o ruchu drogowym, rejestracja obrazów za pomocą kamer, dane biometryczne itd. itp.

Źródła trendu BIG DATA

Wszystkiemu winna jest szeroko pojęta digitalizacja. Zamiana analogowego świata na bity. Krok po kroku postać cyfrową przyjmują: handel, usługi, produkcja, media, systemy wspierające zarządzanie (nie tylko firm, ale organizacji, miast, czy rynków finansowych i państw).  Nawet jeśli wzrost liczby użytkowników internetu w niektórych krajach już zwalnia to nadal rośnie czas jaki spędzamy w sieci, czy liczba rozmaitych usług, z których możemy korzystać dzięki sieci.

Jednak kluczowym driverem przyspieszającym rozwój i wzrost popularności modelu BIG DATA są dwa silnie wpływające na siebie zjawiska. Pierwsze to dynamiczny wzrost popularności urządzeń mobilnych (tablety, smartfony, e-czytniki, czy też inne urządzenia z dostępem do sieci, jak GPS-y itd.). Drugie to rozwój mediów społecznych (serwisy społecznościowe, blogi).

Oba te zjawiska praktycznie w czasie rzeczywistym pozwalają zbierać i analizować olbrzymi zasób danych zarówno dotyczących naszych poglądów, opinii, ale też relacji i związków z innymi. Dane uzyskane dzięki korzystaniu z urządzeń mobilnych pozwalają na wgląd, jak nasze życie cyfrowe przekłada się na życie offline, jak to, co piszemy w sieci odnosi się do zachowania i podejmowanych decyzji poza siecią (dane geo-lokalizacyjne, sieci znajomych, połączenia telefoniczne, dokonywane zakupy).

Rośnie moc obliczeniowa, powstają nowe modele i techniki analityczne, następuje rozwój oprogramowania do zbierania i analizowania nowych rodzajów danych (Brand24, Sotrender). Na pewno bardzo dużą rolę odgrywa tu także cloud computing pozwalający na gromadzenie i analizowanie rosnącej liczby danych.

Nie tylko ilość ale jakość

Obok dostępności i różnorodności rośnie jakość danych. Oprócz danych transakcyjnych, informacji ze strony klientów mamy do dyspozycji dane semantyczne (aktywność w mediach społecznych), dane na temat połączeń telefonicznych, historii rachunków bankowych, czy nawet informacje pochodzące z baz danych instytucji pożytku publicznego (elektrownie, gazownie, spółdzielnie mieszkaniowe).

Obecnie dane tworzone są w czasie rzeczywistym (real-time), są dobrowolne, tworzone przez samych użytkowników (voluntary), wiarygodne (credible), opisujące zachowanie, będące bezpośrednim wskaźnikiem zachowania (behavioral), kontekstowe (contextual), dużym stopniu złożoności (complex).

diagram2_2_pop_zm

Dywersyfikacja rodzajów danych: od danych strukturalnych do danych nie-strukturalnych, od danych transakcyjnych (ale też danych opartych na deklaracjach) do danych behawioralnych.

BIG DATA – główne problemy, wyzwania

Wszystko to może wygląda dość przerażająco. Niektórzy już wieszczą nadejście epoki, w którym antyutopie w rodzaju powieści Rok 1984 Orwela będą jedynie bladym odbiciem rzeczywistości. Jednak nie jest to tak proste i oczywiste. Możliwości śledzenia, analizowania, czy w końcu podglądania naszego prywatnego życia są na pewno zatrważające. Wciąż to jednak bardziej wielkie ambicje działów marketingu, czy rządów niż realne możliwości.

Zagrożenie rosnącym chaosem i brakiem stabilności

Olbrzymia liczba danych może prowadzić do chaosu i paraliżu decyzyjnego. Rodzi brak stabilności rozmaitych systemów (bańki finansowe, memy, wirusy, wojny cybernetyczne). Kluczowe jest posiadanie spójnej strategii, pozyskiwania danych i ich wykorzystania. Waga posiadania takiego planu jest dzisiaj ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. Kłania się stara prawda: „jeśli wrzucimy śmieci na wejściu do uzyskamy również śmieci na wyjściu”.

Strategia pozyskiwania danych musi zostać w pełni zintegrowana z ogólną strategią firmy. Już teraz wykorzystuje się wiele elementów modelu BIG DATA jednak znaczna część firm gubi się w szumie danych i podejmuje jedynie działania ad-hoc. Bardzo ważna jest odpowiedź na pytanie, czy koszty wprowadzenia strategii BIG DATA przyniosą rzeczywiste korzyści firmie, a przede wszystkim jej klientom? Czy koniecznie musimy korzystać z wszystkich możliwych do pozyskania danych? Czego tak naprawdę chcemy się dowiedzieć? Czy chcemy zwiększyć przychody dzięki pozyskaniu nowych, precyzyjnie zdefiniowanych grup klientów, czy też zwiększyć prawdopodobieństwo spłaty zobowiązań kredytowych lub też lojalność obecnych klientów dzięki poprawie jakości obsługi? Bez precyzyjnych odpowiedzi na te i podobne pytania firma może utonąć w prawdziwej inflacji danych.

Wzrost znaczenia kontekstu, rozumienia danych

Nawet dane mające te samo źródło (szczególnie dotyczy to wypowiedzi na serwisach społecznościowych) mogą znacznie się różnić w zależności od lokalnych uwarunkowań, trendów kulturowych, czy społecznych. Decydujące znaczenie ma tu kontekst – te same słowa, frazy mogą co innego znaczyć w innym czasie, podczas dyskusji na temat przebiegu meczu piłkarskiego, czy też opinii związanych z konkretną książką, czy filmem. Szczególną rolę odgrywają wypowiedzi odnoszące się do emocji. Wiele firm zajmujących się monitoringiem mediów społecznych ogranicza się do automatycznej klasyfikacji dzieląc je na wypowiedzi pozytywne, negatywne, czy neutralne, a przecież istnieje znacznie więcej emocji, a każda może mieć swoje indywidualne natężenie, kierunek, czy w końcu znaczenie.

Moc obliczeniowa i integracja danych

Aby móc wykorzystać w pełni możliwości trendu BIG DATA konieczny jest model ich integracji, czy później także analizy. Często na przeszkodzie stoi moc obliczeniowa komputerów, wykorzystywane oprogramowanie, przyzwyczajenia i firmowa rutyna.

Ograniczenia w pozyskiwaniu danych

Tu na pewno duże znaczenie mają kwestie prawne związane z dostępem do danych. Regulacje pod tym względem są inne w Europie, w Stanach Zjednoczonych, czy w takich krajach, jak Indie, czy Chiny. Podczas gdy w państwach europejskich dostęp do wielu baz danych chronią ustawy związane z ochroną danych osobowych (m.in. ostatni wprowadzony wymóg informowania użytkowników o tym, że strony www zbierają cookies) to w USA, czy w innych częściach świata takich regulacji nie ma. Szacuje się na przykład, że około 75% danych zbieranych przez amerykańskie serwisy internetowe jest potem odsprzedawanych innym firmom.

Ograniczenia mają też charakter biznesowy. Niektóre firmy z racji działania akurat w takiej, a nie innej branży mają naturalny dostęp do pewnego rodzaju danych (np. banki i informacje o aktywności kredytowej), a nie mają do dostępu do innych ich rodzajów (supermarkety i dane o transakcjach).

Konsekwencje trendu BIG DATA

Wzrost znaczenia ochrony prywatności

Największe obawy związane z rozwojem trendu BIG DATA na pewną są związane z ochroną prywatności użytkowników. Powstają różnego rodzaju instytucje, które monitorują i próbują nadzorować niepokojące zjawiska (jak np. międzynarodowa organizacja Privacy International, czy polska fundacja Panoptykon), powstaje też wiele inicjatyw, projektów artystycznych, społecznych, czy nawet produktów chroniących prywatność. Pojawiają się pomysły stworzenia specjalnych programów edukacyjnych związanych z budowaniem świadomości po stronie użytkowników i klientów w zakresie technik i umiejętności związanych z ochroną własnej prywatności. Chociaż nadal wielu użytkowników jest gotowych na rezygnacje z własnej prywatności w zamian za wzrost jakości rozmaitych produktów, czy usług.

Przetasowania w obrębie sektorów rynkowych

Możemy także spodziewać się rosnącej fuzji lub wchodzenia w rozmaitego rodzaju partnerstwa, czy porozumienia. Firmy, które do tej pory działały w różnych, często dalekich od siebie branżach, jak na przykład firmy telekomunikacyjne i banki lub nawet supermarkety będą dążyć do pozyskania dostępnych źródeł danych (dane finansowe i dane o zakupach plus dane dotyczące połączeń i rozmów telefonicznych).

Za rozwojem wdrażania strategii opartej na wykorzystaniu Big Data kryje się zmiana modeli biznesowych na rynku bankowym (odchodzenie od rynku detalicznego w kierunku korporacyjnego, koncentracja na wąskich, bardzo dokładnie wyselekcjonowanych segmentach klientów, od sprzedaży usług bankowych off-line do sprzedaży online i coraz częściej mobile). W związku z tym postępuje przetasowanie struktury zawodowej (badania pokazują, że mimo, iż polski rynek bankowy przeżył ostatnio silną falę zwolnień to jednak była to w mniejszym stopniu redukcja etatów, a bardziej mierze migracja z jednych do innych stanowisk).

Redefinicja i zanik w dotychczasowym kształcie branży badań rynkowych

Zanik branży badań rynku, przynajmniej istniejącej w dotychczasowym kształcie (badania ankietowe, dane deklaratywne), takie profesje, jak badacz rynku, czy ankieter staną się zbędne lub mało istotne.  Coraz więcej danych będzie miało charakter obserwacyjny (dane z kamer), behawioralny (dane na temat naszego poruszania się po sieci, czy w rzeczywistym świecie), tekstowy (dane z wypowiedzi zostawianych przez nas w cyfrowym świecie), neuronalny (dane na temat pracy naszego mózgu), czy w końcu nawet biologiczny (kod genetyczny, dane biometryczne).

Skoro coraz więcej danych będzie zbieranych praktycznie w czasie rzeczywistym i w czasie rzeczywistym będą mogły być analizowane wzrośnie znaczenie umiejętności zawiązanych z analizą danych lub nawet kompetencji programistycznych. Na znaczeniu będą zyskiwać zawody analityka, programisty, językoznawcy, lingwisty, czy specjalisty od neuromarketingu, nie wspominając już o rosnącym znaczeniu fizyków i matematyków.

Powstaną zupełnie nowe rodzaje firm zajmujących się pozyskiwaniem danych na temat konsumentów (firmy analizujące szum na temat marek w sieci, wykorzystujące analizy sieci społecznych, agencje monitoringu przestrzeni publicznej), firm wyspecjalizowanych tylko i wyłącznie w pogłębionych analizach danych, czy dostarczających technologie cloud computing.

Redefinicja modelu konsumenta

Na początku rola konsumenta była znikoma, liczył się produkt, który kierowany był do szerokiej masy odbiorców, później pojawiły się różnego rodzaju podejścia definiowania grup docelowych i modele segmentacji, w końcu na popularności zyskał marketing oparty na relacjach, czy pojęcie prosumenta. Na kanwie rodzącego się trendu big data konsument sprowadzony zostanie do wzorców zachowania i preferencji, roli, jaką odgrywa w sieci społecznej, czy nawet – jak prezentują to dane neuro-marketingu – wiązki impulsów.

Nadchodzi świat, w którym dane rodzą się w każdym ułamku sekundy. Świat, w którym nie będzie już żadnej różnicy między mapą a terytorium.

Na podstawie raportu Grail Research Big Data Just Got Bigger

oraz tekstów na serwisie McKinsey: Making Data Analytics Work

Zobacz także:

Nie masz jeszcze swojego hobby – kup sobie drona i szpieguj sąsiadów

Nowoczesne technologie w służbie badań rynkowych

Co to znaczy wirtualnie – wyłanianie się nowego porządku społecznego

iPhone i etnografia

Wywiad z Dominikiem Batorskim

Chmury, magia i śmierć pecetów

Otagowane , , , , , , , , , , , ,
%d blogerów lubi to: