Izgubljeni u šumi podataka

Na primer, sitni farmer u seoskim područjima Afrike sada je u prilici da sagleda vremensku prognozu i cene na tržištu jednim klikom kompjuterskog miša. Navedena revolucija u podacima predstavlja ogroman potencijal za unapređenje procesa donošenja odluka na svim nivoima, od lokalnih zemljoradnika do velikih međunarodnih organizacija za razvoj. Ali, sakupljanje informacija nije dovoljno, imajući u vidu činjenicu da njima treba raspolagati i procenjivati ih, što je znatno složeniji i skuplji postupak. Ukoliko najpre valjano ne identifikujemo i ne analiziramo šta je potrebno unaprediti u takvom procesu, preti velika opasnost da će napor da se dođe do podataka biti protraćen.

Navedeni zaključci temelje se na empirijskim istraživanjima. Između ostalog, inicijative koje su se odnosile na uspostavljanje sistema nadgledanja u vođenju poljoprivrede i zaštiti životne sredine imale su pozitivan uticaj. Takođe, kvantitativne analize odluka u mnogim domenima, uključujući ekološku politiku, ulaganja u biznis i bezbednost sajber prostora, pokazale su da ljudi neretko ne shvataju koliko im je informacija potrebno da donesu ispravnu odluku, ili da nemaju svest o vrsti podataka koji su im nužni. Najzad, ozbiljne greške mogu da se dogode ukoliko se traga za velikim brojem informacija upotrebom „mašinskih algoritama“, a da se prethodno ne definiše kakvu odluku treba doneti. Brojni su slučajevi u kojima je potraga za podacima dovela do donošenja neispravnih zaključaka, uključujući lekarske dijagnoze ili pravne sporove, s obzirom na to da nisu sprovedene konsultacije sa stručnjacima za date oblasti i kritičke informacije nisu bile uvrštene u analize.

Donošenjem odluka u nauci, koje se odnosi na razumevanje univerzalnih principa i njihovu koherentnu primenu, umanjuju se mnogi rizici, budući da se na takav način empirijski podaci kombinuju sa stručnim znanjem. Prvi korak podrazumeva identifikaciju odluka koje se često donose. U domenu razvoja to uključuje dalekosežne projekte poput prioritetnih troškova, koji se odnose i na raspodelu budžetskih sredstava, te pomoć međunarodnih organizacija. Ali, potrebno je, istovremeno, analizirati i izbore koji se vrše u daleko manjem opsegu, poput useva koje biraju farmeri, količine đubriva koje se koriste, te odluke o tome kada i gde prodati ono što su proizveli.

Drugi korak odnosi se na uspostavljanje kvantitativnog modela nesigurnosti prilikom donošenja odluka, uključujući raznolike uzroke, posledice, ograničenja i otežavajuće okolnosti, te očekivane troškove, koristi i opasnosti. Uzimanje u obzir teško predvidivih faktora, umesto njihovog ignorisanja, vodi donošenju najboljih odluka. Kada govorimo o održivom razvoju, takav model bi često uključivao uticaj spoljnih faktora na standard ljudi tokom nekoliko decenija, što bi bilo najuspešnije ukoliko se unajme i zainteresovani akteri i stručnjaci da uoče relevantne varijable i njihove uzročno-posledične veze. Učesnici u tom procesu moraju da budu obučeni za davanje kvantitativnih procena o stepenu verovatnoće javljanja pojedinih pojava. Na primer, stručnjaci bi, na osnovu raspoloživih podataka i sopstvenog iskustva, mogli sa stepenom sigurnosti od 90 odsto da procene koliki je prinos kukuruza po hektaru u određenom regionu. Treći korak podrazumeva sposobnost dobijanja dodatnih informacija, što je moguće učiniti jedino ako se uzmu u obzir sve varijable, kao i troškovi dobijanja. Stoga, potrebno je da znamo u kojoj meri će ti dodatni podaci unaprediti proces donošenja odluka, jer cena može da dostigne čak i nekoliko miliona dolara.

Autor je na čelu Odeljenja za nauku i upravljanje zemljištem u Svetskom centru za poljoprivredu i šumarstvo