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

В этой книге я хочу развеять мифы о науке о данных.

Нравится нам это или нет, но информация играет все более важную роль в жизни каждого из нас – и эта роль будет становиться все значительнее. Сейчас в газетах встречаются целые разделы, полностью посвященные данным. В компаниях есть группы, единственной задачей которых является анализ собранных данных. Инвесторы дают десятки миллионов долларов стартапам, если те могут собрать и сохранить большие объемы данных. Даже если вы никогда не узнаете, как работает регрессия, и не можете рассчитать доверительный интервал, вы наверняка столкнетесь с большим количеством данных – на страницах книг, которые читаете, во время деловых встреч, в которых принимаете участие, в сплетнях, которые доходят до ваших ушей, в курилке или возле кулера, когда пьете воду.

Многих людей беспокоит такое развитие событий. Они запуганы данными, легко теряются и могут совсем запутаться в мире чисел. Они думают, что количественное понимание мира предназначено для избранных левополушарных вундеркиндов, а не для них. Поэтому, едва столкнувшись с цифрами, готовы перевернуть страницу, закончить встречу или сменить тему разговора.

Я потратил десять лет на анализ различных данных, и за это время мне посчастливилось работать со многими из наиболее значимых в этой области людей. Один из самых важных уроков, которые я усвоил, заключается в том, что правильная работа с информацией не настолько сложна, как кажется многим. Лучшие примеры научной работы с данными на самом деле показывают, насколько она интуитивна [19] Я говорю о той части их анализа, которую хорошо знаю – о части, пытающейся объяснить и предсказать поведение человека. Я не говорю об искусственном интеллекте, который пытается, скажем, водить машину. .

Что же делает науку о данных столь интуитивной? По своей сути эта дисциплина занимается выявлением и отбором правильных данных, а также прогнозированием того, как одна переменная повлияет на другую. Люди постоянно этим занимаются.

Просто подумайте, как бабушка давала мне совет по поводу моих отношений. Она использовала большую базу данных об отношениях, загружавшуюся в ее мозг в течение практически всей жизни, – истории, которые она слышала от членов своей семьи, от друзей и знакомых. Сначала она ограничила данные для анализа примерами отношений, в которых мужчина имел многие из тех качеств, которые есть и у меня – чувствительность, склонность к самоизоляции, чувство юмора. Затем сосредоточилась на ключевых качествах известных ей в этой выборке женщин: насколько они были добрыми, умными, красивыми. Потом сопоставила эти ключевые качества женщин с важнейшим элементом отношений: были ли они хорошими или нет. И, наконец, сообщила результат. Другими словами, она заметила закономерности и предсказала, как одна переменная будет влиять на другую. В этой ситуации бабушка выступила как специалист по работе с данными.

Вы тоже являетесь специалистом по работе с данными. Будучи ребенком, вы замечали: стоило начать плакать, как мама сразу обращала на вас внимание. Это тоже часть науки по работе с данными. Достигнув совершеннолетия, вы заметили, что, если слишком много ныть и жаловаться, люди начнут избегать общения с вами. Это тоже наука о данных. Когда люди меньше общаются с вами, у вас портится настроение, вы недовольны. Когда вы менее счастливы, вы менее дружелюбны, а когда вы менее дружелюбны, люди предпочитают держаться от вас еще дальше. Это наука о данных. Везде наука о данных. Повсюду наука о данных.

Поскольку она, таким образом, является практически естественным делом, я обнаружил, что в лучших вариантах анализа больших данных может разобраться практически любой умный человек. Если вы не можете понять, в чем суть исследования, проблема скорее всего не в вас, а в самом исследовании.

Вам нужны доказательства того, что научная работа с большими данными, как правило, является интуитивно понятной? Недавно я наткнулся на исследование, которое может оказаться одним из самых важных среди всех, проводившихся в течение последних нескольких лет. Оно также является одним из наиболее интуитивных, которые я когда-либо видел. Мне хочется, чтобы вы подумали не только о его важности, но и о том, насколько оно естественно и похоже на то, что делала моя бабушка.

Этот эксперимент проводила команда ученых из Колумбийского университета и из Microsoft. Целью был поиск симптомов, позволяющих предсказать зарождение у людей рака поджелудочной железы [20] John Paparrizos, Ryan W. White, and Eric Horvitz, «Screening for Pancreatic Adenocarcinoma Using Signals from Web Search Logs: Feasibility Study and Results» («Скрининг поджелудочной железы аденокарцинома, используя сигналы из журналов веб-поиск: технико-экономическое обоснование и результаты»), Journal of Oncology Practice (2016). . При этом заболевании только три процента больных проживают больше пяти лет, но раннее обнаружение болезни может удвоить шансы пациента.

Какой метод применили исследователи? Они использовали данные десятков тысяч анонимных пользователей Bing – поисковика Microsoft. При этом выбирали пользователей, у которых недавно был диагностирован рак поджелудочной железы – основываясь на безошибочном поисковом запросе, например: «Мне только что диагностировали рак поджелудочной железы» или «Мне сказали, что у меня рак поджелудочной железы, чего ожидать?»

Далее ученые искали запросы относительно возникающих симптомов. Они сравнили данные небольшого количества пользователей, сообщивших о своем диагнозе не сразу, с теми, кто этого вообще не сделал. Другими словами, попытались выявить, какие симптомы беспокоили тех, кто признался в своем диагнозе только через несколько недель или месяцев.

Результаты оказались просто поразительными. Признаками рака поджелудочной железы оказались боль в спине, а затем пожелтение кожи. Поисковый запрос только о боли в спине по большей части не относился к раку. Аналогично, поисковый запрос «Несварение желудка, а потом боль в животе» свидетельствует о раке поджелудочной железы, тогда как просто несварение желудка без болей не означает этого страшного диагноза. Исследователи смогли выявить от 5 до 15 % случаев практически без ложных срабатываний. Может быть, это не выглядит особо удачным результатом, но если у вас рак поджелудочной железы, даже 10 %-ная возможность удвоить шансы на выживание будет восприниматься как неожиданный подарок судьбы.

Неспециалисту изложенные в статье детали исследования будет трудно осмыслить в полной мере. Они включают в себя много технических терминов, таких как тест Холмогорова – Смирнова [21] Это способ определить, насколько точно созданная модель соответствует данным. – Прим. ред. , смысл которого, признаться, я уже забыл.