Introdução
Neste post, falaremos sobre a relação entre big data e psicologia.
Quando você estiver lendo este post, a quantidade de dados disponível para cientistas, políticos, colunistas esportivos, profissionais de saúde, empresários — e praticamente qualquer pessoa que lide com informação — já será astronômica. E, além disso, continuará crescendo de forma exponencial.
Mas quão grande é esse volume de dados? Atualmente, mensuramos essa informação em termos de exabytes, o que equivale a cerca de 1.000.000.000.000.000.000 bytes (1018 ou 1 quintilhão!). Estima-se que já existam mais de 1.000 exabytes de informações disponíveis no mundo, e essa quantidade só aumenta.
O que é big data?
Em síntese, big data consiste em uma coleção extremamente grande de casos, variáveis ou ambos. Em outras palavras, representa um conjunto de dados tão massivo que não conseguimos apenas “olhar” para ele e identificar tendências, discrepâncias ou padrões relevantes sem o uso de ferramentas específicas.
No entanto, esses dados não são úteis por si só. Precisamos explorá-los e analisá-los. É aqui que entra a mineração de dados, que consiste no processo de identificar padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais. O objetivo é detectar relações sistemáticas entre variáveis, revelando assim novos e valiosos insights.
Além disso, podemos usar os resultados da análise a partir do big data para prever comportamentos, entender contextos e influenciar decisões. Por exemplo: você já se perguntou como a Amazon sabe o que você comprou recentemente e sugere produtos semelhantes? Isso é feito por meio de analytics, outro nome para mineração de dados.
Quais são os 4 V’s dos big data?
A empresa de tecnologia IBM propôs os quatro V’s dos big data, que fornecem dimensões a partir das quais os big data podem variar (Chen & Wojcik, 2016; Paxton & Griffiths, 2017). São elas:
- Volume: refere-se à quantidade gigantesca de dados produzidos a todo momento (e.g., a quantidade de vídeos enviadas diariamente no YouTube).
- Variedade: refere-se à diversidade de tipos e de fontes de dados (e.g., textos, imagens, vídeos, áudios, sinais de exames de eletroencefalograma etc.).
- Velocidade: refere-se à rapidez com que os dados são produzidos e também à velocidade com que precisamos analisá-los (e.g., quantidade de acessos on-line por minuto a uma loja, o que requer ajustar preços, sugerir produtos e combater tentativas de fraudes).
- Veracidade: refere-se à qualidade e à confiabilidade dos dados em capturar as informações que gostaríamos que eles capturassem (e.g., pessoas podem mentir em suas respostas, sensores podem falar, nossa coleta de dados pode ser feita de forma errônea etc.).
Big data e psicologia: Como essa conexão acontece?
É provável que, nos próximos anos, a análise de big data e psicologia caminhem ainda mais próximas. Isso porque, na área da saúde mental, o uso de grandes volumes de dados pode levar a descobertas importantes.
Por meio da análise de big data, é possível identificar padrões de comportamento associados à depressão, detectar tendências suicidas e avaliar fatores de risco e protetivos. Essas informações podem ser essenciais para prever o progresso de pacientes durante intervenções terapêuticas ou medicamentosas.
Além disso, o uso de big data se estende à psicologia forense. É possível, por exemplo, analisar grandes volumes de dados relacionados a crimes, identificar padrões de comportamento criminoso e construir perfis com base em evidências comportamentais.
Entretanto, embora esses dados sejam extremamente valiosos, o volume de informações pode ser tão grande que se torna difícil compreendê-los sem o apoio de ferramentas adequadas. Por isso, a mineração de dados e softwares como o SPSS tornam-se aliados fundamentais na psicologia contemporânea.
Oportunidades e desafios no uso de big data e psicologia
Hoje em dia, há uma demanda crescente por profissionais que tenham habilidades quantitativas para lidar com esse tipo de análise. Portanto, para psicólogos(as) interessados(as) em pesquisa ou avaliação, aprender a trabalhar com big data pode abrir muitas portas.
Contudo, é essencial destacar uma verdade fundamental: big Data não substitui bons dados. Apesar da empolgação em torno do tamanho dos bancos de dados, a qualidade continua sendo imprescindível.
Em resumo, mesmo diante de conjuntos de dados enormes, ainda precisamos fazer as perguntas certas:
- De onde vieram os dados?
- Eles respondem à pergunta que estamos fazendo?
- São válidos e confiáveis?
- Quem os coletou, e com qual intenção?
Essas questões são tão importantes quanto os próprios números.
Conclusão
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Referências
Chen, E. E., Wojcik, S. P. (2016). A practical guide to big data research in psychology. Psychological Methods, 21(4), 458–474. https://doi.org/10.1037/met0000111
Paxton, A., & Griffiths, T. L. (2017). Finding the traces of behavioral and cognitive processes in big data and naturally occurring datasets. Behavior Research Methods, 49(5), 1630–1638. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0874-x
Como citar este post
França, A. (2022, 5 de fevereiro). Big data e psicologia. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/big-data-e-psicologia/
