-
Samenvatting
The availability and use of big data sources is increasing exponentially. The variety of new and emerging data sources offers opportunities to complement, replace, improve or add to conventional data sources. Survey data are one kind of conventional data sources. In survey research, a framework to assess the accuracy of survey data already existed for quite some time. This framework is known as the Total Survey Error (TSE) framework. The philosophy behind this framework has only recently been universalized to (big) data in general in the form of the Total Error (TE) framework. This generic framework, which allows for assessing the accuracy of (big) data, is outlined in this article. Additionally, the TE framework is applied to big data sources that could be relevant for policing: police-registered crime data, Twitter data and mobile phone data.
Tijdschrift voor Veiligheid |
|
Article | Handvatten voor een kwaliteitsbeoordeling van big data: de introductie van het Total Error raamwerk |
Trefwoorden | big data, criminology, data quality, total error framework, accuracy |
Auteurs | Thom Snaphaan en Wim Hardyns |
DOI | 10.5553/TvV/.000033 |
Toegang tot dit losse artikel kopen
Voor een vast bedrag van € 19,75 (excl. btw) koopt u 24 uur online toegang tot dit artikel. Met deze 24 uur toegang kunt u een artikel online raadplegen en in PDF downloaden en printen.
Per mail ontvangt u een activatiecode waarmee u 24 uur toegang tot het artikel kunt activeren.
24 uur toegang | € 19,75 (excl. btw) |
Uw aankoop activeren
Heeft u een activatiecode, dan kun u uw product hier activeren.