Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим
Возможность собирать геолокационные данные о пользователях становится чрезвычайно ценной. На уровне отдельных лиц она позволяет нацеливать рекламу, исходя из местоположения человека или его предполагаемого пункта назначения. Эту информацию можно объединять для выявления определенных тенденций. Данные о местоположении массовых скоплений дают компаниям возможность обнаруживать пробки, не видя самих автомобилей, на основании количества и скорости перемещения телефонов вдоль шоссе. Компания AirSage ежедневно обрабатывает три миллиарда записей геолокационных данных о перемещении миллионов абонентов сотовой связи для создания отчетов о ситуации на дорогах более чем в 100 городах по всей Америке в режиме реального времени. Две другие компании, которые занимаются геолокацией, Sense Networks и Skyhook, имея данные о местоположении, сообщают, в каких районах города активнее кипит ночная жизнь или сколько протестующих собралось на демонстрации.
Возможно, наиболее важным окажется некоммерческое использование геолокационных данных. Сэнди Пентлэнд, руководитель динамической лаборатории имени Хьюмана при МТИ, и бывший студент Натан Игл вместе открыли, по их словам, «интеллектуальный анализ действительности». Под этим подразумевается обработка больших объемов данных, получаемых с мобильных телефонов, для прогнозирования поведения людей. Они проанализировали передвижение людей и примеры звонков, чтобы определить, что человек заболел гриппом, прежде чем он сам это поймет. При вспышке смертельного гриппа можно спасти миллионы жизней, автоматически определяя, кого следует изолировать и где его найти. Но, как мы рассмотрим позже, попав в безответственные руки, интеллектуальный анализ действительности может привести к ужасающим последствиям.[80]
Натан Игл, основатель стартапа Jana, базирующегося на данных о беспроводной связи, исследовал вопросы распространения заболеваний и процветания городов. Он обработал объединенные данные с мобильных телефонов около 500 миллионов человек в Латинской Америке, Африке и Европе, полученные более чем от 200 операторов беспроводной связи в 80 странах. В одном из исследований Игл и его коллега объединили данные о местоположении абонентов предоплаченной связи в Африке с суммами, которые те тратили на пополнение счета, и выяснили, что эти суммы сильно коррелируют с доходом: хорошо обеспеченные люди покупают больше минут за один раз. Одним из парадоксальных открытий Игла стало то, что трущобы не только являются центром нищеты, но и выступают в качестве экономических трамплинов.[81] Все эти примеры показывают косвенное использование данных о местоположении, которое не имеет ничего общего с их первоначальным назначением — маршрутизацией мобильной связи. Напротив, как только информация о местоположении датифицируется, появляются новые области ее применения, позволяя извлечь из нее новую ценность.
Когда взаимодействия становятся данными
Некоторые границы датификации имеют личный характер: это наши отношения, переживания и настроения. Идея датификации лежит в основе многих социальных сетевых веб-служб. Социальные сети не только предоставляют нам платформу для поиска друзей и коллег, а также поддержания связи с ними, но и преобразуют нематериальные элементы нашей повседневной жизни в данные, которые можно использовать новыми способами. Так, Facebook датифицирует отношения. Они всегда представляли собой информацию, но официально не считались данными, пока не появился «социальный граф» Facebook. Twitter датифицирует настроения, предлагая людям способ легко записывать свои бессвязные мимолетные мысли и делиться ими с другими. LinkedIn датифицирует длительный профессиональный опыт (так же как Мори преобразовывал старые журналы), превращая эту информацию в прогнозы о нашем настоящем и будущем: с кем мы, возможно, знакомы и какую работу хотели бы получить.
Использование данных по-прежнему находится в зачаточном состоянии. Со стороны Facebook было весьма проницательно проявить терпение и не афишировать новые способы применения данных пользователей, зная, что эта информация могла быть шокирующей. Кроме того, компания все еще приспосабливает свою бизнес-модель (и политику конфиденциальности) к необходимому количеству и типу сбора данных. Поэтому большинство критических замечаний в адрес Facebook направлены на то, какие данные она способна получить, и гораздо меньше — на то, что с ними происходит на самом деле. Facebook охватывает более 850 миллионов активных пользователей в месяц, между которыми установлено более ста миллиардов дружественных связей. Получается, что социальный граф представляет около 10% населения мира, сведения о которых датифицированы и находятся в руках одной компании.
Потенциальные сферы применения таких данных необычны. Некоторые начинающие компании в области потребительского кредитования рассматривают вопрос о разработке кредитной оценки на основе социального графа Facebook. Система оценки потенциальных заемщиков FICO использует 15 переменных, чтобы спрогнозировать, выплатит ли заемщик кредит. На основании внутреннего исследования один солидно финансируемый (но, к сожалению, анонимный) стартап выдвинул следующее предположение. О том, выплатит ли человек задолженность, красноречивее всего говорит поведение его друзей в аналогичной ситуации. Таким образом, обширные данные Facebook могут составить основу огромных новых бизнес-областей, которые выходят далеко за рамки поверхностного обмена фотографиями, обновления статуса и пометок «Нравится».
В Twitter данные используются не менее интересно. Более 100 миллионов человек ежедневно отправляют 250 миллионов кратких твитов, которые чаще всего представляют собой не что иное, как случайные обрывки фраз.[82] Компания дает возможность датифицировать мысли, настроения людей и взаимодействия между ними — то, что невозможно было получить ранее. Twitter заключила с компаниями DataSift и Grip соглашение на продажу доступа к данным (несмотря на то что все твиты являются общедоступными, «закулисный» доступ к ним платный). Многие компании проводят анализ твитов (иногда с помощью так называемого метода «анализа настроений»), чтобы собрать совокупные отзывы клиентов или оценить эффективность маркетинговых кампаний.
Два хедж-фонда — Derwent Capital в Лондоне и MarketPsych в Калифорнии — начали анализировать датифицированный текст твитов в качестве сигналов для инвестиций на фондовом рынке (при этом сохранив свои торговые стратегии в секрете; к примеру, они могли отдать предпочтение компаниям, специализирующимся на коротких продажах, а не на импульсной торговле). Обе компании теперь продают информацию трейдерам. В частности, хедж-фонд MarketPsych совместно с медиакомпанией Thomson Reuters предлагает не менее 18 864 отдельных индексов по 119 странам. Эти индексы основаны на эмоциональных состояниях (оптимизм, подавленность, радость, страх, гнев и пр.) и даже таких факторах, как инновации, судебные разбирательства и конфликты, и обновляются ежеминутно. Данные используются не столько людьми, сколько компьютерами: математические гении Уолл-стрит (так называемые «кванты»[83]) с их помощью выявляют скрытые корреляции, которые можно превратить в прибыль.[84] А по словам одного из отцов анализа социальных сетей Бернардо Губермана, по частоте твитов на определенную тему можно спрогнозировать кассовые сборы кинокомпаний Голливуда. Вместе с коллегой из компании HP Губерман разработал модель для отслеживания скорости публикации новых твитов. Благодаря ей можно спрогнозировать успех фильма точнее, чем это делали рыночные прогнозисты.[85]
Этим широта возможностей не ограничивается. Сообщения Twitter содержат всего 140 символов, однако метаданные, связанные с ними, несут много полезной информации. Метаданные («информация об информации») состоят из 33 отдельных элементов. Некоторые кажутся не слишком полезными (например, фоновый рисунок на странице пользователя Twitter или программное обеспечение, которое он использует для доступа к веб-службе), другие чрезвычайно интересны (например, используемый язык интерфейса службы, географическое положение пользователя, количество и имена людей, чьи твиты он читает и которые читают его твиты). Исследование, проведенное журналом Science в 2011 году, показало то, что невозможно было выявить прежде: перемены настроения людей имеют ежедневные и еженедельные закономерности, общие для всех культур во всем мире. Предметом анализа стали 509 миллионов твитов, полученных за два года от 2,4 миллиона пользователей из 84 стран. Настроения удалось датифицировать.[86]
Датификация подразумевает перевод в анализируемую форму не только отношений и настроений, но и поведения людей, которое трудно было бы отследить иным способом, особенно в более широких группах населения и их подгруппах. Биолог Марсель Салатэ из Университета штата Пенсильвания и инженер-программист Шашанк Ханделвал проанализировали твиты с целью убедиться, что вероятность того, что человек сделает прививку от гриппа, напрямую зависит от его отношения к прививкам как таковым. Важно отметить, что у них были метаданные о связях между пользователями Twitter, читающими твиты друг друга. Это позволило пойти дальше и выявить существование подгрупп непривитых людей. Такое волнующее открытие ставит под сомнение понятие «коллективного иммунитета», согласно которому проведение вакцинации среди большей части населения предотвращает вспышки заболеваний даже среди непривитых людей. Примечательно, что в отличие от других исследований, таких как Google Flu Trends, где объединенные данные использовались для рассмотрения вопроса о состоянии здоровья, анализ настроений, проведенный Салатэ, позволил обнаружить само поведение в отношении здоровья.[87]
