Qualidade de Big Data em estatísticas públicas

Ao longo das últimas décadas, os institutos de estatística vêm buscando formas de lidar com o dilema de produzirem novas e melhores informações em um cenário de restrições financeiras cada vez mais severas, aumento da não resposta e risco da concorrência. Dentre os esforços realizados por essas instituições para se manterem na vanguarda, podemos destacar o estudo e/ou a utilização de fontes de dados alternativas às pesquisas, como big data. Esses dados têm despertado grande interesse por terem o potencial de reduzir custos de produção e carga de coleta sobre o informante, além de aumentar a pontualidade e oportunidade na produção de informações. No entanto, apresentam inúmeros desafios relacionados a sua qualidade que devem ser estudados e avaliados antes que seus benefícios possam de fato ser usufruídos. O objetivo da apresentação é discutir não apenas preocupações e características necessárias ao big data para utilização em estatísticas públicas mas, também, chamar atenção para algumas estruturas de qualidade já desenvolvidas para lidar com esse tipo de fonte, como a desenvolvida pelo Eurostat em 2014, pela UNECE, em 2014, pela AAPOR, em 2015, assim como a extensão do Erro Total da Pesquisa para fontes alternativas, desenvolvida por Amaya, Biemer e Kinyon, em 2020.