Analisis Prediksi Big Data

Apa yang bisa dilakukan big data? Dan apa yang tidak bisa dilakukan big data? Isaac Asimov, penulis fiksi ilmiah Amerika keturunan Rusia-Yahudi, dalam bukunya “Galactic Empire”, menjelaskan seorang ahli matematika yang sangat genius dan berbakat. Namanya Sheldon, ia menemukan sejarah psikologi.

Manfaat dan fungsi big data dapat memprediksi perilaku individu dengan sangat akurat.

Sheldon percaya, asalkan jumlah orang cukup banyak, ia dapat memprediksi evolusi sejarah. Sejarah psikologi hanya dapat memprediksi perilaku kelompok orang, tetapi tidak dapat memprediksi perilaku individu. Sheldon salah besar. Di era big data, perilaku individu dapat diprediksi dengan cukup akurat. Sebaliknya, masa depan hampir sulit diprediksi.

Menurut Asimov dalam bukunya, "Galactic Empire", memiliki lebih dari 25 juta planet dengan total populasi gigabits. Berdasarkan sejarah psikologi, Sheldon meramalkan dinasti Kawato yang memerintah Kekaisaran Galactic akan runtuh dalam 300 tahun. Mereka kemudian secara diam-diam mendirikan pangkalan yang mampu melestarikan peradaban manusia.

Osama bin Laden menamai timnya sebagai Al Qaeda setelah menonton “Galactic Empire.”

Sheldon menekankan sejarah psikologi hanya bisa memprediksi perilaku kelompok orang dan tidak dapat memprediksi perilaku individu. Karena setiap individu itu unik dan tidak ada hukum dalam perilaku individu tersebut.

Metodologi sejarah psikologi sudah benar. Sheldon berhipotesis supaya sejarah psikologi bisa berfungsi, semua orang dalam kelompok tidak boleh tahu bahwa mereka merupakan salah satu sampel analisis psikologi. Dengan demikian, baru bisa memastikan perilaku setiap orang adalah acak.

Profesor Sandy Pentland dari Massachusetts Institute of Technology juga melakukan penelitian. Tim risetnya memberikan para mahasiswa smartphones secara gratis. Mereka mencatat dan mendeteksi setiap perilaku mahasiswa seperti, siapa yang sering mereka telepon, berapa lama mereka menelepon, ke mana saja mereka pergi, siapa orang yang sering mereka temui dan lain sebagainya. Setahun kemudian, tim peneliti Profesor Sandy Pentland menerima total 450.000 jam statistik data.

Mereka menemukan sebagian besar kehidupan para mahasiswa sangatlah monoton. Dari hari Senin hingga Jumat, mereka kuliah. Kemudian kembali ke asrama di malam hari. Menjalani kehidupan yang namanya “dua titik dan satu garis” dan hanya melepaskan 'keliaran' batin di akhir pekan. Kebiasaan semacam ini juga sangat normal. Karena hari Jumat dan Sabtu malam biasanya waktu beristirahat.

Pada dasarnya, para mahasiswa akan muncul dalam waktu yang relatif sama, di tempat yang sama, dengan teman-teman akrab yang mereka kenal.

Tim peneliti Profesor Sandy Pentland mengembangkan sistem komputasi untuk memprediksi perilaku para mahasiswa. Keakuratan prediksi sistem komputasi ini mencapai 96 persen.

Weekend, adalah waktu beristirahat. Waktu untuk berbelanja dan bersantai. Anehnya, tempat-tempat yang kita kunjungi selama weekend atau hal-hal yang kita lakukan hampir selalu statis. Tidak berubah.

Kita akan pergi ke restoran yang kita kenal dan terbiasa. Memesan hidangan favorit kita. Berulang kali. Di samping itu, walaupun ada begitu banyak pusat perbelanjaan di kota, tetapi kita hanya pergi ke mal yang terdekat, atau 2-3 mal yang favorit saja. Sistem komputasi Profesor Sandy Pentland dapat memprediksi perilaku orang dengan akurasi lebih dari 90 persen.

Sebaliknya, dibandingkan dengan perilaku kebanyakan orang, “perilaku orang kaya” adalah yang paling sulit diprediksi. Karena mereka punya waktu dan banyak duit untuk mengatur aktivitas mereka. Mereka dapat menjelajah lebih banyak tempat di mana saja atau mencoba hal-hal baru.

Jika anda ingin mencoba kehidupan mereka yang beraneka ragam, mungkin cara terbaik adalah mempunyai teman seperti “Kylie Jenner”. Perempuan usia 20-an yang menjadi billionaires dengan lebih dari 140 juta pengikut di Instagram.

Perilaku orang kaya sulit diprediksi melalui big data.

Kita semua selalu merasa bahwa kita berbeda dan unik dari yang lainnya. Itu karena kita belum cukup dewasa. Namun, setelah kita telah banyak melihat, banyak pengalaman, kita akan menyadari bahwa semua orang adalah sama. Ketika jumlah orang cukup banyak, big data dapat secara akurat memprediksi perilaku kita. Tidak peduli apakah anak muda, setengah baya atau orang tua, prediktabilitas semuanya sama. “Setiap orang adalah budak kebiasaan”.

Namun, sejarah tidak dapat diprediksi. Sejarah adalah sinergi dari reaksi semua orang di setiap titik sepanjang poros waktu. Mark Twain mengatakan “bahwa sejarah tidak akan terulang, namun merupakan sajak yang sama.

Just like grandma says, ketika kita membaca buku-buku sejarah, kita akan menyadari semua sejarah sangat mirip. Ini memudahkan kita untuk menebak, mungkin di balik perkembangan sejarah ada hukum atau aturan yang tidak berubah. Hukum semacam itu sebenarnya tidak ada dan segala upaya untuk memprediksi evolusi sejarah tidak ada gunanya. Secara singkatnya, masyarakat manusia adalah sistem yang sangat kompleks dan sistem yang kompleks tidak dapat diprediksi.