I detta dokument hävdas att big data kan ha olika egenskaper, som påverkar dess kvalitet. Beroende på dess ursprung, databehandlingsteknik och metoder som används för datainsamling och vetenskapliga upptäckter, kan big data ha förutfattade meningar, tvetydigheter och felaktigheter som måste identifieras och redovisas för att minska inferensfel och förbättra noggrannheten hos genererade insikter. Big data veracity nu erkänns som en nödvändig egenskap för dess utnyttjande, som komplement till de tre tidigare etablerade kvalitetsdimensioner (volym, variation och hastighet), Men det har varit lite diskussion om begreppet sanning hittills. Detta dokument innehåller en färdplan för teoretiska och empiriska definitioner av sannfärdighet tillsammans med dess praktiska konsekvenser. Vi utforskar sannfärdighet över tre huvuddimensioner: 1) objektivitet/subjektivitet, 2) sannfärdighet/deception, 3) trovärdighet/sannolikhet – och föreslår att var och en av dessa dimensioner ska operationaliseras med antingen befintliga beräkningsverktyg eller potentiella, särskilt relevanta för textdataanalys. Vi kombinerar måtten på sanningsdimensioner till ett sammansatt index - big data veracity index. Detta nyutvecklade sanningsindex är ett användbart sätt att bedöma systematiska variationer i big datakvalitet mellan datauppsättningar med textinformation. Dokumentet bidrar till big data-forskningen genom att kategorisera utbudet av befintliga verktyg för att mäta de föreslagna dimensionerna, och till biblioteks- och informationsvetenskap (LIS) genom att föreslå att ta hänsyn till heterogeniteten hos olika big data, och att identifiera informationskvalitetsdimensioner som är viktiga för varje big datatyp.
Lukoianova och Rubin REF fokuserar på sannfärdighet som en kritisk kvalitetsfaktor och inför ett big data veracity index som kombinerar de tre dimensionerna subjektivitet, bedrägeri och osannolikhet.
Veracity Roadmap: Is Big Data Objective, Truthful and Credible?
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Classification Research Online', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}