Чтение онлайн

Проживая современную жизнь, все активнее проводя время в Интернете, мы оставляем все более заметный след из цифровых «хлебных крошек» – личные исторические данные потрясающей глубины и значительного масштаба.

О каком масштабе идет речь?

В компьютерных науках принято считать единицей измерения информации бит (сокращение от binary digit – двоичное число). Бит можно представить себе в виде ответа на вопрос «да или нет», где 1 – это «да», а 0 – это «нет». Группа из восьми битов называется «байт» [12] .

В настоящее время цифровой след обычного человека – то есть годовой объем данных, создаваемых в мире на душу населения, – составляет немногим менее одного терабайта. Это можно сравнить примерно с 8 триллионами ответов на вопрос «да или нет». В совокупности человечество создает каждый год 5 зеттабайт данных: 40 000 000 000 000 000 000 000 (сорок секстиллионов) бит [13] .

Такие огромные цифры сложно себе представить, поэтому давайте их как-то конкретизировать. Если бы вы записали вручную всю информацию, содержащуюся в одном мегабайте, то ваша строка из 1 и 0 превысила бы по высоте гору Эверест [14] . Последовательность 1 и 0, составляющая 1 гигабайт, записанная вручную, соответствует длине земного экватора. А длина записанной последовательности цифр, составляющих один терабайт, равна расстоянию от Земли до Сатурна, пройденному туда и обратно 25 раз. Длина последовательности в один петабайт, записанной вручную, равна расстоянию туда и обратно до космического аппарата «Вояджер-1» (самого удаленного от Земли аппарата, созданного человечеством). Длина последовательности в один экзабайт равна расстоянию до альфы Центавра. Длина последовательности в 5 зеттабайт, создаваемых людьми каждый год, равна расстоянию до галактического центра Млечного Пути. Если бы вместо отправки электронных писем и трансляции видео эти пять зеттабайт использовались для той же цели, что и у древних пастухов – то есть для подсчета овец, – то их стадо полностью заполнило бы всю Вселенную, не оставив свободного пространства [15] .

Вот почему люди дали всей этой информации название «большие данные». И большие данные сегодняшнего дня – это лишь верхушка айсберга. Полный цифровой след, оставляемый хомо сапиенс, удваивается каждые два года [16] , по мере совершенствования технологий хранения данных, повышения скорости обмена информацией и постепенного перемещения нашей жизни в Интернет. Большие данные становятся все больше, больше и больше.

Пожалуй, самое значительное различие между культурными записями в наше время и в прошедшие эпохи состоит в том, что большие данные сегодняшнего дня существуют в цифровой форме. Подобно оптической линзе, позволяющей с должной степенью надежности трансформировать свет и манипулировать им, цифровые средства передачи позволяют делать то же самое с информацией. При наличии достаточного объема цифровых данных и вычислительных мощностей на человеческую культуру можно взглянуть по-новому, благодаря чему меняется то, как мы понимаем мир и свое место в нем.

Стоит задуматься вот над чем. Что лучше поможет вам понять современное человеческое общество: неограниченный контакт с факультетом социологии ведущего университета, где работают эксперты в области функционирования обществ, или неограниченный доступ к данным Facebook, компании, цель которой направлена на помощь в организации социального взаимодействия людей в Сети?

С одной стороны, работники социологического факультета имеют определенные преимущества, связанные с глубоким знанием и пониманием процессов, протекающих в обществе (вследствие того, что они посвящают десятки лет своей жизни обучению и исследованию этих вопросов). С другой стороны, Facebook представляет собой часть повседневной социальной жизни миллиарда людей. Он знает, где они живут и работают, где и с кем играют, что им нравится, когда они болеют и о чем разговаривают с друзьями. Поэтому мы отдали бы предпочтение Facebook. И это мы еще не учли того, что произойдет в мире через 20 лет, когда Facebook или любой другой сайт подобного рода будет хранить в десять тысяч раз больше информации о каждом жителе планеты? [17]

Подобные размышления уже вынуждают разных ученых заниматься совершенно непривычными вещами – вылезать из своих «башен из слоновой кости» и начинать сотрудничать с крупными компаниями. Несмотря на радикальные отличия в мировоззрении и источниках вдохновения, эти странные люди проводят исследования, которые вряд ли могли представить себе их предшественники, и используют массивы данных, масштаб которых еще не имел прецедентов в истории научной мысли.

Йон Левин, экономист из Стэнфорда, объединился с компанией eBay для изучения принципов ценообразования на рынках реального мира [18] . Левин воспользовался тем, что продавцы на eBay часто проводят массу мелких экспериментов, чтобы понять, какую цену выставлять за свои товары. Изучив сотни тысяч таких экспериментов, Левин со своими коллегами смог пролить новый свет на теорию цен – хорошо изученный, но во многом теоретический подраздел экономической науки. Левин показал, что в уже имеющейся на эту тему литературе не только содержатся реальные факты, но есть и немало значительных ошибок. Его работа оказала огромное влияние и даже помогла исследователю получить медаль Джона Бейтса Кларка – самую престижную награду для экономистов в возрасте до 40 лет, которая часто предшествует Нобелевской премии.

Группа исследователей во главе с Джеймсом Фаулером из Калифорнийского университета в Сан-Диего договорилась с Facebook о проведении эксперимента, в котором должен был участвовать 61 миллион его пользователей [19] . Эксперимент показал, что человек охотнее участвует в голосовании, если знает, что это уже сделал его близкий друг. Чем теснее люди общаются, тем большее влияние они могут оказывать друг на друга. Данный эксперимент – рассказ о котором был вынесен на обложку престижного научного журнала Nature – не просто привел к поразительным выводам; благодаря ему в 2010 году на выборы явилось на 300 тысяч людей больше. Этого хватило для того, чтобы повлиять на их итоги.

Альберт-Ласло Барабаши, физик из Северо-Западного университета, вместе с несколькими крупными телефонными компаниями работал над проектом по отслеживанию перемещения миллионов людей с помощью анализа цифрового следа, оставленного их мобильными телефонами [20] . В результате возник совершенно новый метод математического анализа обычного человеческого движения, оцененного в масштабе целых городов. Барабаши и его команда смогли настолько хорошо проанализировать историю движения, что со временем даже стали предсказывать, куда человек направится в будущем.

Сотрудники компании Google под руководством программиста Джереми Гинсбурга обратили внимание, что люди значительно чаще ищут информацию о симптомах гриппа, его осложнениях и методах лечения во время эпидемии [21] . Они воспользовались этим вполне очевидным фактом для решения более важной задачи – создания системы, изучающей в режиме реального времени, что ищут через Google жители определенного региона, и позволяющей предсказать возникновение эпидемии гриппа. Эта система раннего предупреждения смогла выявлять новые эпидемии значительно быстрее, чем Центры по контролю и профилактике заболеваний США (несмотря на тот факт, что у этих центров имеется разветвленная и дорогостоящая инфраструктура для решения именно этой задачи).

Радж Четти, экономист из Гарварда, обратился к налоговой службе США [22] . Он убедил их поделиться информацией о миллионах учащихся, посещавших учебное заведение в определенном городском районе. Вместе со своими соратниками он сопоставил эту информацию с данными из базы школьного совета (в которой фиксировалась информация о школьных заданиях). Таким образом, команда Четти знала, кто учится у тех или иных учителей. На основании всей полученной информации был проведен ряд интереснейших исследований долгосрочного влияния со стороны хороших учителей, а также политических нововведений. Они обнаружили, что работа хорошего учителя сказывается на желании учащихся продолжить учебу в колледже, на величине их дохода через много лет после окончания школы и даже на том, какова вероятность, что они поселятся в том или ином престижном районе. Затем на основании полученных выводов исследователи сформулировали рекомендации по повышению эффективности работы педагогов. В 2013 году Четти также получил медаль Джона Бейтса Кларка.

А один из основателей знаменитого блога Five Thirty Eight, бывший бейсбольный аналитик по имени Нейт Сильвер, решил выяснить, можно ли применить подход на основе больших данных для предсказания победителей национальных выборов [23] . Сильвер собрал данные, связанные с голосованием, из множества источников: Gallup, Rasmussen, RAND, Mellman, CNN и других. Используя эти данные, он совершенно точно предсказал, что Обама выиграет выборы 2008 года, а также точно спрогнозировал результаты голосования в коллегиях выборщиков 49 штатов и округа Колумбия. Единственным штатом, с которым он ошибся, была Индиана. Улучшать в системе было особенно нечего, однако ему все равно удалось это сделать. Утром в день голосования в 2012 году Сильвер объявил, что Обама с вероятностью 90,9% выиграет у Ромни, и точно предсказал победителя выборов в округе Колумбия и каждом из штатов (включая, конечно же, Индиану).