ISSN: 2149-4363 | E-ISSN: 2687-6256
Yildiz Social Science Review 2018; 2(4): 153-166
Full Text PDF (Turkish)

Abstract

Economists have long been criticized based on the fact that the assumptions of the theoretical models in economics are not always realistic. Big data analysis can be an opportunity for
economists to fix this problem. I disagree. While big data analysts, to a large extent, need all available data (i.e. n=all) for the models to reach useful conclusions, I argue, they are not always interested in explaining causes and causal relations among variables. Instead, big data analysts strive for revealing correlations among events. Big data models that require n=all to
produce useful conclusions lead to data obesity in economics where researchers turn into blind empiricists who look for correlations, rather than causations, within massive data sets. As a result of big data analyses, causes and causal effects may soon disappear from the scientific discourse. Big data analyses can cause economics to replace why-questions with what questions.


n≥30 vs. n=all: Büyük Veri, Veri Obezitesi ve Kaybolan Nedensellikler
Yildiz Social Science Review 2018; 2(4): 153-166

Büyük veri analizleri sayesinde, gerçekçi olmayan varsayımlar (ya da varsanımlar) üzerine kurulu olduğu için eleştirilen iktisat biliminin, bu eleştiriye karşı bir çözüme kavuştuğu düşünülebilir. Ben bu yazıda bu düşüncenin doğru olmadığını savunuyorum. Bunun sebebi, büyük veri analizlerinin n=100 olacak şekilde her türlü veriyi aynı anda işleme tabi tutan modellerinde, aslında, değişkenler arasında nedensellikleren ziyade, korelasyonel ilişkiler arıyor olmasıdır. Büyük veri analistleri, en işe yarar sonuçlara ulaşmak için mümkün olan en büyük veriye, tercihen tüm veriye ihtiyaç duyduklarında, bu, analistleri sadece birer veri obezi haline getirmez; aynı zamanda, iktisatta (ve genel olarak bilimlerde) nedenselliklere kör bir amprisizmin yaygınlaşmasına ve yerleşmesine de neden olur. Büyük veri analistleri, her ne kadar, örneklemler üzerinden yapılan araştırmaların kısıtlayıcı doğasını aşıyor gibi görünse de, bu süreçte, gerçek nedenlerin peşine düşmeyi bırakmış olurlar. Başka bir ifadeyle, büyük veri analizlerinde “sebepler,” bir anlamda, ortadan kaybolmuştur. Büyük veri analistleri için önemli olan, bir olayın niçin meydana geldiği sorusu değil, hangi olayların meydana geldiği sorusudu