Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 212

Вообще, «умным» городам, наверное, предстоит не только динамично регулировать графики работы светофоров, но и обеспечивать возможность трудиться на дому, подобно тому как от века и лавочник, и столяр работали в мастерских, совмещённых с их жилищами. Конечно, высокой оплаты те, кто потерял места на градообразующем предприятии, сразу не найдут и в Сети: и квалификации нет, и структура экономики не та… Но дорогу в будущее можно пройти, лишь идя по ней, пусть и малыми шагами!

К оглавлению

Опубликовано11 февраля 2014

В комментариях к моей предыдущей колонке один из читателей назвал «непостижимой» идею о том, чтобы ожидать каких-то «исследований» от компании Mail.Ru, руководство которой ассоциируется у него с продавцами китайских носков. Это типичное отношение продвинутых интернетчиков к сервисам Mail.Ru находится в удивительном контрасте с бэкграундом человека, создавшего данную компанию. Юрий Мильнер родился в семье учёного-экономиста, окончил физфак МГУ, а потом занимался научной работой в Физическом институте РАН под руководством будущего нобелевского лауреата. Если от таких людей не ждать научного подхода к массивам персональных данных — от кого же ждать?

Загадка решается просто. Если мы не видим исследований, это ещё не значит, что их не проводят. Просто их невыгодно афишировать. Пользователи «бесплатного» интернета расплачиваются за халяву именно своими персональными данными – но это работает без проблем лишь до тех пор, пока большинство не понимает теряемой ценности. А вот если начать показывать, какие удивительные картинки можно собрать из всех этих личных записей, поисковых запросов, статусов, чекинов и таймстемпов, тогда широкая публика волей-неволей задумается: а не грабят ли меня?

Рунет находится пока в Средневековье: ограбляемые молчат, а грабители не дают им лишнего повода к осознанию масштабов грабежа. Поэтому давайте расстанемся со скрытными физиками Mail.Ru и посмотрим, как решают проблему на Западе. Вообще, есть несколько вариантов, но попугайские СМИ освещают лишь две самые инфантильные схемы. Вариант А: «Ужас-ужас, мы все под колпаком АНБ!» Вариант Б: «Чмоки-чмоки, компания “Гугл” самая белая и пушистая!» Видите, в обоих случаях предполагается, что собиратель данных — такой могучий папа, а пользователи — малохольные детки.

Однако кое-где стали уже вызревать решения, которые предлагают взаимовыгодные отношения сервисов и клиентов в использовании персональной информации. На этой волне некоторые компании дошли то того, что стали показывать клиентам те самые картинки, которые можно добыть из их личных данных. Например, прошлым летом открылась персональная аналитикадля пользователей «Твиттера», которая показывает самые популярные записи пользователя, а также каналы их распространения (кто ретвитнул). А у сервиса Foursquare тем временем появилась Time Machine: визуализация всех мест, где чекинился пользователь. Даже по такой простенькой карте можно узнать много интересного о собственных геолокационных привычках.

Изучить кластеры своих френдов из сети Facebook позволяет сервис Wolfram Alpha Personal Analytics: можно узнать, например, свои наиболее значимые контакты в отдельных группах (учёба, работа и др.), а также понаблюдать, как меняется граф отношений с годами. Аналогичное исследование своих социальных и деловых связей на основе личной переписки из Gmail, Yahoo или MS Exchange вы можете провести через проект Immersion, который запустили в MIT Media Lab. С помощью этой программы одни люди обнаружили, что зациклились в своей жизни на одном человеке, а другие, наоборот, с удивлением узнали, что делятся довольно интимной информацией с множеством посторонних.

Последние примеры подсказывают более продвинутый тренд — появление самостоятельных сервисов персональной статистики, которые принципиально развёрнуты «лицом к пользователю», а не являются мелкими подачками со стороны социальных сетей. На прошлой неделе вышло приложение Reporter App, созданное по заказу Николаса Фелтона. Сейчас Фелтон более всего известен как разработчик Facebook Timeline, но попал он туда благодаря своему проекту Feltron Annual Report. Это визуализация разнообразных личных «достижений года» самого Фелтона: сколько чего съел, сколько проехал на разном транспорте, где чаще всего бывал, с кем общался. Из этих отчётов можно узнать, например, что в 2011 году Николас во время встреч со своей девушкой Ольгой 78 раз пил красное вино, 30 раз — шампанское и 22 раза — «кровавую Мэри».

Многие данные Фелтона собираются автоматически, с помощью разных сенсоров: например, шаги считает FitBit, он же может фиксировать время сна и некоторые другие двигательные активности. Но значительную часть отчётов составляют «ручные» заметки (FitBit пока не может различить, какие коктейли ты пил с Ольгой, а какие — с Машей). Однако с 2012 года Николас систематизировал и такой сбор данных. Для этого он стал использовать мобильное приложение Reporter, которое активизируется каждые 90 минут, записывает координаты пользователя и задаёт ему вопросы типа «Где ты? Что делаешь? Как настроение? Кто с тобой рядом?». Это позволило, например, узнать, что за 2012 год Фелтон выдул 1 484 стакана воды. Ну а теперь приложение Reporter c расширенными возможностями может поставить себе каждый желающий. Есть у Фелтона и онлайновая версия «книги учёта жизни» — сервис Daytum.

В целом я скептически отношусь к подобным играм — по двум причинам. Во-первых, даже помогая нам анализировать наши привычки, они льют воду на мельницу «всеобщей открытости», отбивая привычку к элементарным правилам безопасности. Ведь сами персональные данные по-прежнему остаются на хранении у «чужого дяди», который может извлекать из них гораздо больше выводов, чем показывает пользователю. Чисто технически социальные сети могли открыть вышеупомянутые сервисы персональной аналитики много лет назад; но они стали делать это лишь в прошлом году, когда скандалы о персональных данных достигли пика в виде «Призмы», — так что понадобилось срочно задобрить пользователей, чтобы им снова захотелось отдавать свои данные «дяде».

Вторая причина скепсиса — квантовая социомеханика: сам процесс сбора данных может серьёзно влиять на предмет исследования. Детально записывая все стаканы, выпитые с Ольгой, ты рискуешь расстаться с этой Ольгой, поскольку она рассчитывает на повышенное внимание к себе, а не к приложению в «Айфоне». Да что там говорить: у меня лично было несколько случаев, когда моя жена предлагала прогуляться пешком вместо транспорта, и только пройдя вместе с ней минут сорок по холоду и дождю, я вспоминал: блин, у неё же FitBit, ей просто нужна лишняя тысяча шагов для рейтинга!