BigData сәтті мысалы. Конгреске кім қалай келді?
The New York Times басылымының авторлары Jessia Ma мен Sahil Chinoy АҚШ Конгресі мүшелерінің осы мансапқа дейінгі өмір жолын сараптаған. Нәтижесінде технологиялық тұрғыдан да, журналистік тұрғыдан да тартымды әрі қызықты контент шыққан.
Авторлар алдымен конгрестегілердің барлығына ортақ өмір кезеңдерін төбе ретінде белгілеген. Олар: оқуы, жұмысы немесе кәсібі, әскер, т.б.
Сосын әрбір конгресcменнің өмір жолындағы төбелерді қосып шығады. Демократтарды көкпен, республикашыларды қызылмен сызады.
Мысалы, конгресмен David N Cicilline конгреске дейінгі өмір жолын қарайық:
Ол колледж бітіргеннен кейін заңгерлік оқиды. Адвокаттық практикадан кейін жергілікті билік органында жұмыс істейді. Одан кейін қоғамдық заңгер болып, сосын - штаттың заң шығарушы органында жұмыс істейді. Конгреске осы жерден барған.
Бірақ бұл жалғыз конгрессмен әрине, қызық емес. Ал егер барлық конгрессменді сызып шықсақ, біз демократтар мен республикашылардың жолында әлдебір заңдылықтар байқаймыз:
Қарап тұрсақ, жалпы жағдайда конгреске түрлі жолмен келген тіпті бөтен адамдарды байланыстыратын әлдебір магистраль нүктелер байқалады. Мысалы, республикашыларды медицина, жылжымайтын мүлік және ауылшаруашылық байланыстырады. Ал демократтарды көбіне - оқыту және коммерциялық емес ұйымдар байланыстырады.
Авторлардың қорытындысынан үзінді:
- Конгрессмендердің 70% заңгер, бизнесмен немесе медиктер;
- Конгресммендер өздері өкілі болып отырған адамдардан әлдеқайда бақуатты. Олардың мысалы, жылжымайтын мүлікке салықты жоюға дауыс беру ықтималдығы жоғары;
- Конгрессмендердің 5% бакалавр дәрежесі жоқ;
- Конгресммендердің 70% аспирантура оқыған, ал жасы 25 не одан жоғары америкалықтардың 10% ғана аспирантура оқыған. Таптық айырмашылық көзге ұрып тұр;
- Конгрестің 40%, оның ішінде республикашылдардың жартысынан көбінің бизнес тәжірибесі бар;
- Конгрессмендердің 5% ғана жұмысшы немесе қызметкер болған;
- Әйелдердің арасында заңгерлер мен бизнесмендер аз;
- Конгреске келгендердің 20% ғана бұрын саяси қызметте болмаған.
Байқасақ, ашық деректерді әлдебір белгілері бойынша біріктіріп, композиция жасағаннан жаңа деректер шығып отыр. Өткен мақаламызда айтқандай, BigData-ның мазмұны да осы.
Осы мысалды басшылыққа алып, қазір Қазақстан Республикасы Парламентінің Сенатын сараптап жатырмыз. Жақын арада жариялайтын боламыз, сәл күтіңіз ;-)
Ерлан Оспан