Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Информация, полученная в ответ на запрос API, представляет собой моментальный снимок, сделанный в строго определенный момент времени. Так, ответив на ваш запрос, Hipmunk не обновляет в режиме реального времени информацию об изменениях ситуации с наличием мест и тарифов. Вы понимаете, что, пока вы обдумываете варианты, какое-то из предложений может «уйти». Но если обновлять результаты поиска по мере поступления и анализа новой информации, вам будет намного труднее сделать выбор из постоянно меняющихся вариантов.

Ваши данные не должны «сидеть под замком» у инфопереработчика. Вам будет полезнее сочетать, сопоставлять и сравнивать их с информацией из других источников. Это особенно справедливо в свете того, что некоторые из важнейших социальных данных относятся к добросовестности и репутации. Сервисы такси Uber и Lyft строят свою репутацию на основе оценок и отзывов потребителей и о водителях, и о пассажирах. Средняя оценка водителя – ключевой показатель качества работы с клиентами. В 2015 году падение средней оценки водителя Uber ниже отметки 4,6 по пятибалльной шкале было чревато блокировкой его аккаунта [424]. Каждый заказ последовательно направляется водителям, находящимся поблизости, у которых есть пятнадцать секунд на прием вызова. Если водитель не укладывается в этот срок, система переадресует заказ следующему, ближайшему к месту подачи. Если показатель приема заказов падает ниже 80 или 90 процентов, водитель получает предупреждение, а при наличии большого количества предупреждений его аккаунт может быть заблокирован. При отказе от трех вызовов подряд система считает его недоступным и прекращает направлять вызовы примерно на десять минут, поскольку холостые вызовы могут увеличить время ожидания пассажира. Блокировка аккаунта становится еще более вероятной, если водитель пытается обмануть систему, принимая все вызовы, а затем отменяя их [425].

Исходя из результатов анализа данных, эти платформы стараются стимулировать работу водителей. Каждая из них заинтересована в максимальном количестве водителей в моменты пикового спроса, и у каждой есть программы, стимулирующие водителей работать с платформой как можно дольше. Lyft постаралась увеличить свою привлекательность, отменив взимание комиссии с водителей начиная с шестидесятой поездки в течение недели, при условии приема не менее 90 процентов полученных заказов [426]. Схожую систему применяют в Uber: в 2015 году, чтобы попасть в программу гарантированного почасового вознаграждения, водитель был обязан не только принимать от 80 до 90 процентов заказов, но и присутствовать на платформе не менее 15 минут, а также выполнить минимум одну поездку в течение определенного часа (обычно часа пик) [427]. Соблюдение этих норм означало, что водитель получит свой гарантированный доход от Uber, даже работая с другой платформой, что не запрещается.

Такие компенсационные модели делают смену работы настоящей проблемой. Создав себе отличную репутацию на одной платформе, водитель оказывается перед выбором: продолжать работать на ней или попробовать перейти к конкуренту, где потребуется строить репутацию с нуля? Если все данные о его репутации ограничены пределами единственной платформы, точно так же ограничены и его возможности поиска новой работы.

Право на перенос бросает вызов такому положению дел, сдвигая баланс сил в пользу гражданина. Альберт Уэнгер из компании Union Square Ventures предложил наделить работающих в сфере экономики коллективного потребления (к которой относятся Uber, Lyft и аналогичные им сервисы такси) «правом на ключ API» – устройством, предоставляющим доступ к определенной части пользовательских данных через интерфейс прикладных задач [428]. Цель состоит в том, чтобы уравнять шансы пользователей и инфопереработчиков при обсуждении вопроса о том, что получают первые в обмен на предоставленные данные. Таким образом пользователи могут перемещать информацию о себе на новые «рынки», например на специальный сайт для высококвалифицированных водителей, которым сервисы такси будут готовы приплачивать за переход к ним. Возможность переносить репутационные, транзакционные и прочие данные из одной компании в другую улучшит позиции востребованных работников в переговорах с потенциальными работодателями [429]. Право на перенос позволит им всегда иметь свою репутацию при себе, так же как это происходит в реальном мире.

Вдобавок право на перенос заставит компании сфокусироваться на создании лучших продуктов и сервисов, а не просто на накоплении информации. Опыт первых двадцати лет существования клиентоориентированных интернет-компаний показывает, что те, кто был нацелен на сбор большего количества высококачественных данных, как правило, становились успешнее тех, кто сосредотачивал усилия на разработке алгоритмов. Данные важнее алгоритмов. В этой связи компаниям, совершенствующим персонализацию, будет интересно получать перенесенные данные, поскольку добавление и приобщение информации из других источников повышает ее качество.

Однако для пользы частных лиц нужно, чтобы информационный поток шел в обоих направлениях – входящем и исходящем. Пользователям нужно будет занять твердую позицию и передавать свою информацию только тем переработчикам, которые позволяют ее перенос. Им нужно будет требовать возможности переноса данных от крупных игроков рынка, таких как Google, Facebook и Amazon, имеющих естественное преимущество перед новыми компаниями, лишь приступающими к сбору информации. С точки зрения пользователя, право на перенос гарантирует, что его информация не станет заложницей какого-то одного инфопереработчика и ее можно будет использовать для работы с другими.

Тысячелетиями люди боролись за право на свободное физическое перемещение. Теперь мы все как один должны подняться на борьбу за право свободного перемещения наших данных. В революции социальных данных мобильность – залог свободы выбора.

Четыре вида прав, относящихся к свободе выбора, предлагают пользователям контролировать свою информацию и настройки, влияющие на результаты работы с информацией, не обращаясь к властям с просьбой подробного нормирования использования данных. Однако важно внести ясность относительно того, что лучше получается у машин, а что – у людей. Я считаю, что нужно предоставить людям заниматься тем, в чем они хороши, а компьютерам – тем, что лучше получается у них, и не путать одно с другим. Понимание того, что нужно контролировать самому, а что можно оставить на усмотрение машин, приходит с опытом.

Чтобы пояснить смысл сказанного, обратимся к одному из первых примеров того, как технология потребовала от людей частично уступить управление механизму. В 1960-х годах несколько крупных автопроизводителей и инжиниринговых фирм изучали возможности создания антиблокировочного тормозного устройства (ABS) для автомобилей [430]. Применение схожих систем в самолетах, где ошибка пилота при торможении может стоить сотен человеческих жизней, уже сделало авиацию более безопасной. Однако и продавцы, и потребители-энтузиасты, и даже некоторые отраслевые эксперты отнеслись к идее недоверчиво, мол, «покупатели никогда не доверят управление автомобилем в заносе какой-то паре транзисторов». В 1978 году флагманские модели Mercedes Benz и BMW [431]начали оснащать первыми серийными ABS производства фирмы Bosch. Испытания показали устойчивый результат: компьютер надежнее и точнее управлял тормозной системой при заносе, а управление движением автомобиля лучше удавалось человеку. Сочетание двух систем – машинной и человеческой – сделало вождение безопаснее. На основе опыта нескольких десятилетий власти решили, что безопасности движения угрожает как раз отсутствие ABS [432], и сегодня этой системой оснащаются все автомобили, производящиеся в США и европейских странах.