Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Как можно этого достичь? Через понимание того, какая информация доступна (и наверняка будет доступна в будущем) и как эта информация анализируется и используется компаниями. При всем уважении к Маршаллу Маклюэну я считаю, что чем больше личной информации о нас накапливается в базах данных компаний, тем в большей степени мы существуем и тем больше узнаем о самих себе. Реальная проблема в том, чтобы сделать компании, собирающие личные данные, прозрачными для нас в той же степени, в какой мы прозрачны для них, и обеспечить себе право голоса в вопросах использования этих данных. В этой книге рассказывается о том, как достичь этих целей.

В 6.45 утра меня будит сигнал будильника в моем мобильном телефоне. Я бодро перемещаюсь вместе с телефоном на кухню, чтобы начать день с просмотра электронной почты и ленты уведомлений в Facebook. GPS-приемник реагирует на мои перемещения на несколько метров на север и на восток, которые записываются в память телефона. Я наливаю себе кофе и начинаю вести себя более активно. При этом акселерометр телефона отслеживает, насколько быстро я двигаюсь, а барометр фиксирует мой подъем вверх по лестнице. Поскольку на моем телефоне установлены приложения Google, все эти данные попадают в базы этой поисковой системы.

Позавтракав, я отправляюсь на работу в Стэнфордский университет. Энергосбытовая компания установила в моем доме «умный» счетчик, который фиксирует снижение потребления электричества по мере того, как я выключаю свет и отключаю зарядные устройства моих гаджетов. Когда я открываю двери гаража, счетчик отмечает расход электричества, характерный именно для этого события. Поэтому к моменту, когда я выезжаю на улицу, у моей энергосбытовой компании достаточно информации для того, чтобы понять, что я не дома. А когда сигнал телефона переходит к другой вышке сотовой радиосвязи, это понимает и мой мобильный оператор.

Камера, установленная на углу, сфотографирует номерной знак моего автомобиля в случае, если я проеду на красный. Но сегодня я веду себя паинькой, поэтому появления в почте квитанции со штрафом не предвидится. Тем не менее по пути мой номерной знак попадет под камеры наблюдения еще не раз. Некоторые из этих камер принадлежат районным властям, другие – частным компаниям, анализирующим данные для выявления закономерностей в перемещениях. Результаты их анализа – продукт, который покупают полицейские управления, девелоперы и прочие заинтересованные лица.

Приехав в Стэнфорд, я оплачиваю парковку с помощью приложения EasyPark в моем телефоне. Деньги автоматически списываются с моего счета, а факультет и банк теперь знают, что я приехал в университет ровно в 9.03 утра. Когда телефон перестает перемещаться вместе с машиной, Google решает, что это место парковки, и записывает координаты, на случай, если я вдруг забуду, где оставил машину. А еще пора свериться с приложением страховой компании Metromile, которое считывает данные о моей поездке с бортового компьютера автомобиля. Оно мгновенно сообщает, что расход бензина сегодня был ниже (один галлон на девятнадцать миль) и поездка обошлась мне в 2 доллара 5 центов.

После занятий я планирую повстречаться с одним новым знакомым из Сан-Франциско. Виртуально мы уже встречались, комментируя в Facebook пост одного общего приятеля, и у нас обнаружилась общность точек зрения на затронутую тему. Оказалось, что у нас больше тридцати общих знакомых в Facebook – более чем достаточная причина для личного знакомства.

Google Maps прогнозирует, что я окажусь на месте к 19.12, и, как обычно, этот прогноз оказывается точным плюс-минус пара минут. Оказывается, что квартира моего нового знакомого расположена прямо над магазинчиком, который торгует табачными изделиями и разнообразными принадлежностями для употребления марихуаны. GPS-приемнику моего телефона разница между магазином и квартирой, расположенной выше, непонятна, и с точки зрения Google и моего провайдера мой день увенчался посещением хэдшопа. Я понимаю это по рекламе, которую показывает мне Google, когда просматриваю прогноз погоды на завтра перед отходом ко сну.

Революция в использовании социальных данных идет полным ходом.

Схожие социальные данные ежедневно создают более чем миллиард людей. Социальные данные – это информация о вас, например о ваших перемещениях, поведении и интересах, а также об отношениях, связывающих вас с другими людьми, местами, товарами и даже идеологиями [12]. Некоторые из этих данных предаются огласке сознательно и добровольно, например, когда вы авторизовались в Google Maps и вводите свой маршрут; другие – не столь осознанно, а в качестве неотъемлемой составляющей пользования интернетом и мобильными устройствами. Понятно, что в некоторых случаях предоставление информации является необходимым условием получения услуги: Google не сможет проложить лучший маршрут, если вы не сообщите системе, где находитесь и куда хотите попасть. В других случаях вы сами рады поделиться информацией – например, когда лайкаете пост знакомого в Facebook или даете одобрительный отзыв о работе коллеги в LinkedIn просто потому, что хотите оказать им поддержку.

Социальные данные могут отличаться исключительной точностью, например указывать ваше местонахождение с точностью до метра, но часто бывают отрывочными и недостаточно полными. Например, пока я не зарегистрируюсь в приложении, которое считывает показания моего «умного» электросчетчика (допустим, по дороге в аэропорт, чтобы убедиться, что я действительно выключил весь свет в доме), энергосбытовая компания знает, что меня нет дома, но не более того. Этот касающийся меня показатель с равным успехом может оказаться и полезным, и бесполезным. Так, во время моего визита к знакомому в Сан-Франциско широта и долгота моего местонахождения были отражены точно, а предположения о том, что я делал тем вечером, оказались совершенно неверными. При всем своем правдоподобии вывод Google оказался всего лишь поверхностной интерпретацией. Отрывочные данные обычно оказываются недостаточными, сопряженными с риском ошибки, а иногда и умышленно сфальсифицированными [13].

В целом же объем социальных данных (пассивных и активных, обязательных и произвольных, точных и приблизительных) растет в геометрической прогрессии: он удваивается каждые восемнадцать месяцев. Через пять лет объем социальных данных возрастет примерно десятикратно, или на порядок, а через десять лет он увеличится примерно в 100 раз. Другими словами, сейчас за один день фиксируется столько же данных, сколько в течение всего 2000 года. А при сохранении существующих темпов роста в 2020 году мы будем создавать такой же объем данных менее чем за час.