Однако 8 ноября Трамп победил на выборах, шокировав не только либеральных обозревателей и Демократическую партию, но и Никса с Уитлендом. Внезапно все изменилось. Как только новость стала известна, Никс триумфально заявил в своем блоге, что результаты выборов подтвердили модели, которые использовала Cambridge Analytica. На группу хлынул поток работы, причем не только от ряда корпоративных клиентов, но и от других политических кампаний по всему миру. Внутри компании нарастала эйфория. "Мы думали, что добьемся успеха, выйдем на IPO или, возможно, продадим себя WPP", - говорит Уитленд. "Это была классическая мечта технологического стартапа - иметь блестящую идею, построить ее, продать, разбогатеть, а потом пойти и посидеть на пляже".
Пока соперники Трампа зализывали раны от неожиданного поражения, они начали внимательно изучать проект "Аламо". До этого момента в обществе практически не обсуждалось, что происходит в мире рекламных технологий: как и десятилетием ранее в секторе деривативов, эта сфера считалась местом, где работают гики, и настолько сложной, что ее легко игнорировать. Это снова была классическая область социального молчания. Но тут стали появляться откровения о предвыборной кампании 2016 года. Выяснилось, что российские спецслужбы активно работали в социальных сетях, пытаясь манипулировать предвыборной кампанией в пользу Дональда Трампа. Также выяснилось, что часть группы Cambridge Analytica в прошлом использовала агрессивную тактику для манипулирования избирателями в таких странах с развивающейся экономикой, как Кения и Тринидад и Тобаго. Никс был пойман на камеру репортером под прикрытием, который хвастался, что знает способы шантажа политиков, отправляя "несколько девушек к кандидату домой", и объяснял, что украинские девушки "очень красивые, я считаю, что это очень хорошо работает". Британская газета Guardian опубликовала разоблачительные заявления (тогда еще розововолосого) Вайли, в которых на сайте говорилось, что «мы использовали Facebook для сбора информации о миллионах людей. И построили модели, чтобы использовать то, что мы знали о них, и нацелиться на их внутренних демонов ..... На этом строилась вся компания». Никс и Уитленд утверждали, что эти обвинения были продиктованы злым умыслом; по их словам, Уайли просто мстил за то, что проиграл битву за интеллектуальную собственность компании. В ответ Вайли заявил, что он борется за защиту демократии. Так или иначе, разразился полномасштабный скандал. К лету 2018 года компания оказалась банкротом.
На этом история не закончилась. В течение следующих двух лет продолжались политические и регуляторные расследования, в ходе которых политики выражали ярость по поводу очевидного нарушения неприкосновенности частной жизни потребителей и угрозы демократии в результате предполагаемых манипулятивных кампаний. Регуляторы по обе стороны Атлантики наложили штрафы на Facebook, вызвав шквал критики. Британские регуляторы пытались наложить аналогичные крупные штрафы на бывшую группу Cambridge Analytica, но в итоге отказались от этой затеи, поскольку было трудно доказать, что компания действительно нарушила какие-либо правила; именно потому, что законы на этом цифровом Диком Западе были настолько неполными, как, например, на заре появления финансовых деривативов, поведение, которое общественность могла считать неэтичным, не обязательно было незаконным. Но вдали от шумихи в СМИ произошло нечто поразительное: почти все сотрудники нашли работу в других областях науки о данных. Хэнсом - энергичный физик-экспериментатор, считавший, что модели OCEAN могут "знать вас лучше, чем ваш собственный супруг", - стал главным специалистом по данным в компании Verv, занимающейся оздоровлением. Очковски - человек, руководивший проектом "Аламо", - создал консалтинговую компанию, которая консультировала компании, работающие в сфере потребительских товаров, логистики и финансов. Одним из ключевых клиентов были автотранспортные компании. Другие сотрудники Cambridge Analytica участвовали в кампаниях по изучению данных, проводимых американскими политическими кандидатами, такими как Майкл Блумберг, работали консультантами для ближневосточных и индийских семей, а также консультировали банки Уолл-стрит. Затем Уитленд получил должность руководителя финтех-группы в Лондоне. В некоторых смыслах эта тенденция кажется удивительной, учитывая политический фурор вокруг компании. Однако в другом смысле это не так. Еще одна ирония этой драмы заключалась в том, что она настолько разрекламировала возможности науки о данных, что заставила другие компании и политические кампании проявлять не меньшее, а большее желание использовать эти инструменты. Это оставило большой вопрос: Можно ли как-то создать мир, в котором эти бартерные сделки использовались бы более этично? Или чтобы экономисты начали видеть то, что они упустили?
В ноябре 2018 года - как раз в то время, когда закрывалась компания Cambridge Analytica, - я прилетел в Вашингтон, чтобы принять участие в конференции в штаб-квартире Международного валютного фонда. На конференции председательствовала Кристин Лагард, президент МВФ, которая демонстрировала свой знаменитый шикарный стиль: кремово-бежевый пиджак с зигзагами и соответствующие брюки. Но аудитория была отнюдь не гламурной: десятки экономистов и статистиков из правительственных учреждений, многосторонних организаций и компаний; мероприятие проходило под названием "Шестой статистический форум МВФ: Измерение экономического благосостояния в цифровую эпоху: что и как?
По любопытному стечению обстоятельств группа располагалась через дорогу от главной американской штаб-квартиры Cambridge Analytica. Когда компания по обработке данных только появилась в Америке, она располагалась на складе в дешевом, но модном пригороде Вашингтона. Но после своего кажущегося триумфа в предвыборной кампании 2016 года компания привлекла столько бизнеса, что переехала в престижное место в центре Вашингтона, неподалеку от Белого дома. "Из окна был виден МВФ", - рассказывал мне позже Уитленд, описывая последний, грандиозный офис компании в Вашингтоне.
Никто из экономистов и статистиков на форуме МВФ не знал о таком повороте географии, да и не интересовался, если бы знал. К осени 2018 года скандал с Cambridge Analytica был определен в СМИ и общественных дебатах как история о технологиях и политике, а не об экономике. Но когда я проходил через вестибюль здания МВФ, где проходил "Шестой статистический форум", мне пришло в голову, что столкновение мест вполне уместно. Причина созыва этого мероприятия заключалась в том, что экономисты МВФ были обеспокоены тем, как они измеряют экономику. С момента основания МВФ после Второй мировой войны его сотрудники использовали статистические инструменты, разработанные в начале ХХ века, такие как расчет валового внутреннего продукта. Эти инструменты измеряли такие вещи, как объем затрат компаний на новое оборудование, запасы сырья, количество занятых, покупки потребителей. В индустриальную эпоху это работало достаточно хорошо. Но это не позволяло с легкостью отразить то, что делала Cambridge Analytica, поскольку ВВП не мог отразить стоимость идей, аморфных данных или обменов, которые происходят без денег - "бесплатно".
Имело ли это значение? Некоторые экономисты считали, что нет. В конце концов, отмечали они, данные о ВВП всегда исключали некоторые части экономики, такие как работа в домашнем хозяйстве, но все равно были очень полезны. Однако некоторых сотрудников МВФ беспокоили не только размеры и быстрый рост технологического мира, но и отдельная проблема: сигналы в некоторых официальных экономических статистических данных казались все более странными. В качестве примера можно привести производительность труда. После Великого финансового кризиса 2008 года в Кремниевой долине стали появляться инновации, которые, казалось бы, должны были повысить производительность труда потребителей и компаний. Однако данные по ВВП свидетельствуют о том, что производительность труда в Америке и Европе упала. Так, экономист Принстонского университета Алан Блиндер считает, что в период с 1995 по 2010 год ежегодный рост производительности труда в США составлял около 2,6% (а до этого был еще выше). После 2010 года этот показатель снизился до четверти, а то и меньше. Одним из возможных объяснений этого является эффект временной задержки (компании внедряли новые цифровые инструменты настолько неравномерно и медленно, что они еще не появлялись в данных). Но еще одним объяснением является слово, которое засело у меня в голове, когда я впервые обедал в бенто с представителями Cambridge Analytica: "бесплатно". Экономические метрики ХХ века, измерявшие активность в денежном выражении, не имели очевидного способа отслеживать активность без денег.