Сет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Иногда новые данные показывают культурные различия, о которых я даже не задумывался. Вот один пример: очень по-разному люди по всему миру реагируют на беременность своих жен. В Мексике топ-запросы «моя беременная жена» включают фразы «frases de amor para mi esposa embarazada» (признание в любви моей беременной жене) и «poemas para mi esposa embarazada» [17] Stephens-Davidowitz, «What Do Pregnant Women Want?» («Чего хочет беременная женщина?») (стихи для моей беременной жены). В Соединенных Штатах топ поисковых запросов состоит из следующих фраз: «моя жена беременна – и что теперь?» и «моя жена беременна – что мне делать?».

Но эта книга больше, чем подборка странных фактов или единичных исследований, хотя в ней будет приведено много подобной информации. Поскольку эта методика совершенно новая и только набирает обороты, я изложу здесь некоторые идеи о том, как это работает и что делает ее столь революционной. Я также допускаю, что есть пределы больших данных.

Эйфория в связи с потенциальной информационной революцией вряд ли уместна. Большинство тех, кто без ума от больших данных, просто фонтанирует идеями применения этого колоссального массива информации. Такая одержимость не нова. До Google, Amazon и Facebook, до появления самого понятия «большие данные» состоялась конференция в Далласе – «Большие и сложные массивы данных». Джерри Фридман [18] Я брал интервью у Джерри Фридмана по телефону 27 октября 2015 года. , профессор статистики Стэнфордского университета и мой коллега по работе в Google, вспоминает, что на конференции 1977 года один уважаемый статистик заявил о том, что накопил невероятные, ошеломляющие пять гигабайт данных. Затем встал следующий выдающийся статистик и начал со слов: «Последний оратор говорил о гигабайтах. Это ничто. У меня – терабайты». Другими словами, акцент выступлений сместился на то, как много информации можно накопить, вместо того чтобы сделать упор на то, что с этими накопленными данными можно сделать или на какие вопросы можно найти ответы. «Тогда мне показалось забавным, – сказал Фридман, – что все надеялись поразить слушателей тем, насколько большой набор данных им удалось собрать. И это продолжается до сих пор».

Сегодня слишком много специалистов по анализу и обработке данных накопили большие массивы информации, но они дают нам слишком несущественные сведения, например, что баскетбольный клуб Knicks пользуется популярностью в Нью-Йорке. Слишком многие компании просто утонули в больших объемах данных. У них много терабайт информации, но мало своих идей. На мой взгляд, значение количества данных часто переоценивается. И это легко заметить, учитывая один небольшой, но очень существенный момент: чем важнее явление, тем меньше число наблюдений необходимо, чтобы его обнаружить. Вам достаточно один раз прикоснуться к горячей плите, чтобы понять, насколько это опасно. Но, возможно, вам придется тысячи раз пить кофе, чтобы понять, вызывает ли он у вас головную боль. Какой фактор серьезнее? Очевидно, что горячая плита, которая в силу интенсивности своего воздействия позволяет получить мгновенный результат при минимальном объеме данных.

Поэтому самые сообразительные крупные компании, занимающиеся обработкой больших данных, зачастую обрезают имеющиеся в их распоряжении массивы. В компании Google основные решения принимаются на основе лишь малой толики имеющихся в их распоряжении данных. Вам не всегда нужны тонны информации для того, чтобы прийти к важным выводам. Нужны правильно подобранные данные. Главный аргумент в пользу того, что поисковые запросы в Google представляют собой ценнейшую информацию, состоит не в том, что их очень много, а в том, что люди в них весьма откровенны. Мы лжем друзьям, любовникам и любовницам, врачам, опросам и самим себе. Но Google дает возможность обсудить личные проблемы, в том числе с весьма компрометирующей информацией, такие как брак без секса, психическое нездоровье, неуверенность, враждебность по отношению к чернокожим.

Самое главное при работе с большими данными – умение задавать правильные вопросы, чтобы получить важные выводы. Как нельзя, случайно наведя телескоп на ночное небо, обнаружить там Плутон, нельзя, просто загрузив кучу данных, открыть тайны человеческой природы. Вам необходимо будет выделить наиболее перспективные для поиска фразы, например для Индии – это запросы в Google, которые начинаются со слов «мой муж хочет…».

Эта книга показывает, как лучше использовать большие данные, в ней подробно объясняется, почему эти массивы информации имеют такое большое значение. И попутно вы узнаете много интересного из того, что я и другие люди уже открыли для себя с помощью этого метода, в том числе:

– Как много геев среди мужчин?

– Неужели реклама действительно работает?

– Почему Американский Фараон – лучшая скаковая лошадь?

– Ангажированы ли СМИ?

– Существуют ли оговорки по Фрейду?

– Кто мошенничает с налогами?

– Важно ли, в какой колледж пойти учиться?

– Можно ли выиграть на фондовом рынке?

– Где лучшее место, чтобы растить детей?

– Как истории разносятся по сети?

– О чем следует говорить на первом свидании, если вы хотите, чтобы было второе?

…И многое, многое другое.

Но прежде чем мы доберемся до этого, нужно обсудить базовый вопрос: зачем нам вообще все эти данные? И для этого я хочу представить вам мою бабушку.

Если вам 33 года от роду и у вас уже несколько Дней благодарения подряд прошли без свиданий, скорее всего, возникнет тема выбора брачного партнера. И у каждого на этот счет свое мнение.

«Сету нужна сумасшедшая девчонка под стать ему», – говорит моя сестра.

«Ты с ума сошла! Ему нужна нормальная девушка, чтобы уравновешивать его», – заявляет брат.

«Сет не сумасшедший», – реагирует мать.

«Ты спятила! Конечно, Сет – настоящий псих», – заявляет отец.

Внезапно в разговор тихо вступает моя застенчивая, говорящая тихим голосом бабушка. Громкие агрессивные нью-йоркские голоса затихают, и все взгляды сосредотачиваются на небольшой старушке с короткими золотистыми волосами, говорящей с легким восточно-европейским акцентом.

«Сет, тебе нужна хорошая девушка. Не слишком красивая. Очень умная. Умеющая ладить с людьми, социальная, чтобы вы могли работать вместе. С чувством юмора, потому что у тебя хорошее чувство юмора».

Почему совет этой пожилой женщины выслушивается в моей семье с таким вниманием и уважением? Моя 88-летняя бабушка видела на своем веку больше, чем все остальные, сидевшие за столом. Она повидала множество браков, одни из которых были счастливыми, другие нет. И на протяжении десятилетий она составляла список качеств, делающих взаимоотношения успешными. За столом в День благодарения бабушка была источником самого большого числа данных. Моя бабушка сама была большими данными.