Но что действительно должно заставить нас пересмотреть ленивые предположения об экономической "эволюции", так это тот факт, что бартер не умер в современном мире. Отнюдь. В Силиконовой долине информация постоянно "отдается" в обмен на "подарок" в виде бесплатных услуг. Пурист может возразить, что это не совсем "бартерная" сделка в том смысле, что она совершается в результате сознательных переговоров. Это справедливо: многие участники такого "бартера" не осознают, что они вообще участвуют в нем. Однако, поскольку в английском языке нет другого легкодоступного слова для описания этой торговли, описание ее как "бартера", вероятно, является наименее плохим вариантом. В конце концов, это слово помогает нам увидеть то, что обычно не видно. Мы не можем надеяться на улучшение нашего технологического мира, пока не увидим его ясно. Отсюда следует, что экономистам необходимо расширить объектив и говорить не только об "экономике", но и об "обмене". Рассмотрение противоречивой истории Cambridge Analytica - это один из способов начать.
В ноябре 2015 г. в офисе лондонской консалтинговой компании ASI перед учеными, занимающимися социальными и вычислительными технологиями, выступил энергичный светловолосый молодой человек в аккуратной сине-белой полосатой рубашке. Его звали Джек Хэнсом, он получил степень магистра по экспериментальной физике в Лондонском университете, а затем докторскую степень по "экспериментальной квантовой информации" в Кембриджском университете. Десятилетием раньше такое образование могло бы привести его в лондонский Сити, если бы он стремился к богатству. Но после финансового кризиса 2008 г. Сити утратил свою привлекательность, и гениальные гики, которые раньше занимались деривативами, перешли в новую сферу: "рекламные технологии", или область маркетинга и рекламы, использующая сложные алгоритмы для отслеживания данных, чтобы помочь маркетинговым и рекламным компаниям направлять сообщения более эффективно. Навыки, необходимые для этого, были удивительно похожи на те, что требовались для создания CDO.
"Я хотел бы начать с вопроса: Могли бы вы влюбиться в компьютер?" спросил Хансом у аудитории. За его спиной в PowerPoint демонстрировалась картинка из научно-фантастического фильма Her с Хоакином Фениксом в главной роли и голосом Скарлетт Йоханссон, в котором компьютер, наделенный искусственным интеллектом, настолько искусно читает сигналы, что одинокий мужчина признается, что у них роман. "Чтобы влюбиться в компьютер, нужно, чтобы компьютер влюбился в тебя. Можем ли мы использовать инструменты науки о данных и машинного обучения, чтобы позволить компьютеру понять и предсказать вашу личность?"
Аудитория захихикала. Хэнсом объяснил, что недавно начал работать с коллегами из Cambridge Analytica над использованием данных Facebook для отслеживания личности избирателей, основываясь на психологическом фрейме OCEAN, который я видел за бенто в нью-йоркском ресторане. "Для такой консалтинговой компании, как мы, чрезвычайно важно понимать электорат. Если мы сможем понять личность избирателя на индивидуальном уровне, мы сможем действительно разработать сообщение, которое найдет отклик у каждого человека. Я хочу использовать "лайки" в Facebook, чтобы иметь возможность предсказывать личности [людей] на сайте ". По его словам, предсказательная сила таких "лайков" может быть поразительной. "Если вам нравится команда New Orleans Saints [на Facebook], это означает, что вы с меньшей вероятностью будете добросовестным. Если вам нравится кролик Энерджайзер, значит, вы с большей вероятностью будете невротиком". Хэнсом вывесил на доске фотографию офиса. "С помощью [этой] модели и "лайков" в Facebook я могу предсказать, насколько вы добросовестны или невротичны, лучше, чем ваши коллеги! ... В один прекрасный день ваш компьютер узнает вас настолько хорошо, что сможет влюбить в себя!" Аудитория смеялась и хлопала.
Почти никто из присутствовавших в зале не видел тогда презентации, а если бы видел, то, возможно, отреагировал бы так же, как я: "Это безумие". Но за историей Хэнсома стояла более серьезная история об использовании и потенциальном злоупотреблении социальными науками и наукой о данных. Корни Cambridge Analytica уходят в компанию Strategic Communications Laboratories Ltd., созданную высокопоставленным британским рекламным менеджером Найджелом Оуксом. Он работал в агентстве Saatchi and Saatchi еще в 1980-х годах. Когда Оукс начинал свою карьеру, в рекламе доминировали "креативщики". Эти люди, увековеченные в телесериале "Безумцы", считали, что лучший способ достучаться до потребителя - это их "чутье" или маркетинговый гений. Однако Оукс считал, что существует более строгий способ. "Мы обратились к антропологии и социальной психологии, семиотике и структурному анализу, чтобы понять, как можно соединить социальную науку и творческую коммуникацию", - вспоминает он. Это перекликается с темой о восприятии науки "убеждения", которая присутствует в рекламе с середины 1950-х годов. Он отправился создавать консалтинговую компанию в Швейцарии, частично финансируемую за счет средств одного из руководителей Estée Lauder, надеясь обслуживать корпоративных клиентов. Но спрос на них был ограничен. Тогда он сосредоточился на единственной группе клиентов, которые, как ему казалось, были заинтересованы в идеях: политиках на развивающихся рынках, таких как Индонезия или Южная Африка, которые хотели использовать поведенческие науки для победы на выборах. Одним из таких клиентов была команда Нельсона Манделы.
В 2004 году Оукс перевел SCL в Лондон и убедил своего старого друга, Александра Никса, присоединиться к нему. К тому времени Оукс решил прекратить продажу своих услуг политическим кампаниям на развивающихся рынках. "Это был очень неприятный бизнес - большинство людей в итоге не платили нам", - вспоминает он. Вместо этого Никс и Оукс предложили свои услуги западным военным, утверждая, что поведенческая наука может бороться с исламским экстремизмом в таких странах, как Ирак и Афганистан. "Я сказал им, что речь идет об использовании науки для спасения жизней. Если мы сможем убедить противника убраться [благодаря] информационной кампании, это будет лучше, чем стрелять в него", - объясняет он. "Вопрос в том, как убедить вражескую группу изменить поведение? Это награда? Разговор с религиозным лидером? Или что? Нужно понимать культуру".
Он выиграл поток бизнеса. "Мы не работали на театре [военных действий]. Но [мы] стали ведущим поставщиком для НАТО", - вспоминает он. Чтобы получить необходимый культурный анализ, Оукс незаметно нанял в помощь ученых. "В основном мы выбирали людей с докторской степенью из Оксфорда и Кембриджа, потому что мы применяли настоящие социальные науки - психологов-экспериментаторов и антропологов". Эта тактика не была новаторской: Американские антропологи, такие как Рут Бенедикт и ее британский коллега Э.Э. Эванс-Притчард, помогали союзным войскам понять различные культуры во время Второй мировой войны, а впоследствии американские военные использовали антропологов в Корейской и Вьетнамской войнах. Это вызвало бурные споры в антропологической среде, поскольку многим ученым была неприятна сама идея помогать военной стратегии государства. Оукс, однако, настаивал на том, что он выполнял гуманитарную миссию. "Речь шла о спасении жизней. Подумайте об Ираке - действительно ли вам нужно было бомбить эту страну и тратить на это триллион долларов? Или вы могли бы сделать это с помощью стратегических коммуникаций? Использование убеждения имеет гораздо больше смысла".
Во втором десятилетии XXI века Оукс и Никс разошлись. Никс хотел вернуться в бизнес, связанный с политическими выборами, который не нравился Оуксу, и увлекся наукой о данных. Не будучи специалистом в области данных, он изучал в колледже историю искусств. Однако в начале нового десятилетия Никс столкнулся со светилами Кремниевой долины, которые были увлечены идеей о том, что они могут понять поведение человека, отслеживая его следы в Интернете. Оукс считал это нелепым, поскольку такие цифровые следы зачастую были низкого качества. В любом случае он сомневался в том, что разрозненные фрагменты индивидуальной цифровой активности являются хорошим проводником культурных моделей; напротив, он, как и большинство антропологов, считал, что поведение формируется также и групповыми настроениями, которые невозможно отследить по разрозненным индивидуальным точкам данных. (Этот же аргумент лежал в основе работы антропологов и этнографов, занимающихся исследованиями потребителей, о которых рассказывалось в шестой главе). "Если я пишу в Facebook, что мне нравится чья-то шляпа, это не значит, что мне обязательно нравится сама шляпа - она мне нравится. Я говорю это, чтобы сохранить социальные отношения. Но сбор данных о "лайках" этого не показывает".