Tome mi opinión con gran escepticismo. No soy y nunca fui un investigador académico y aunque los conozco y trabajo con varios de ellos, realmente no puedo hablar por su trabajo dado que no estoy en las trincheras haciendo las grandes cosas que hacen muchas veces con muy pocas recursos en comparación con lo que tengo a mi disposición.
Esto dijo y, en mi opinión, si hubo algún problema con el muestreo no fue el muestreo en sí, sino cómo se informaron, interpretaron los resultados y qué tan fácil fue (o no) reproducir el experimento o al menos la investigación.
Aparte de eso, lo que tenemos es, históricamente hablando, “negocios como siempre”. Lo que quiero decir con esto es que cuando los investigadores experimentaron, tenían muestras muy pequeñas e hicieron sus inferencias manualmente, con lápiz y papel. Pasaron los años y las computadoras lo patearon, lo que dio no solo un poder de cálculo sin esfuerzo, sino también la capacidad de recopilar y almacenar grandes cantidades de datos.
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Antes de comenzar a escribir esta respuesta, le pasé un archivo de 12 KB a un colega. Es muy pequeño y tiene menos de 1K filas y un puñado de variables categóricas y un par de variables de respuesta. Antes de que las computadoras generalizaran la computación, esto era enorme. Hoy en día es tan pequeño que mi colega y yo realmente nos reímos cuando pasé el archivo final.
Lo que está sucediendo con Big Data es que tenemos la capacidad de ir más allá de eso. En ciencias sociales tenemos gráficos, PNL y la capacidad de discutir todos esos datos. Es natural que algunas cosas sean respaldadas y otras serán revisadas o incluso rechazadas. Eso es ciencia y es absolutamente normal.
No cambió debido a big data o no. Con el paso del tiempo, todavía veríamos algunas copias de seguridad y algunos rechazos. Personalmente, no creo que el número o el porcentaje cambie, solo que se pueden abordar diferentes problemas.
Nuevamente, sea escéptico de lo que acaba de leer. 🙂
