Small Data Explainer -- The impact of small data methods in everyday life
Di cosa parla
Si descrive come usare insiemi di dati piccoli — cioè informazioni scarse o limitate — per prendere decisioni, progettare tecnologie e includere gruppi poco rappresentati. Il testo mette a confronto piccoli e grandi insiemi di dati, riassume esempi pratici in ambiti come le politiche pubbliche e l’assistenza sanitaria, illustra approcci sviluppati in discipline diverse e propone un’agenda per sfruttare questi metodi.
Cosa permette di osservare
Consente di esplorare quando è preferibile lavorare con pochi dati rispetto a cercarne di più, quali soluzioni pratiche si possono applicare in contesti reali e quali scelte metodologiche o politiche aiutano a includere persone sottorappresentate.
Dalla fonte
The emergence of breakthrough artificial intelligence (AI) techniques has led to a renewed focus on how small data settings, i.e., settings with limited information, can benefit from such developments. This includes societal issues such as how best to include under-represented groups in data-driven policy and decision making, or the health benefits of assistive technologies. We provide a conceptual overview, clarify the relationship between small data and big data, and identify common themes from exemplary case studies and application areas. Potential solutions are described in a more detailed technical overview of current data analysis and modelling techniques, highlighting contributions from different disciplines, such as knowledge-driven modelling from statistics and data-driven modelling from computer science. By linking application settings, conceptual contributions and specific te…