Подобные размышления уже вынуждают разных ученых заниматься совершенно непривычными вещами – вылезать из своих «башен из слоновой кости» и начинать сотрудничать с крупными компаниями. Несмотря на радикальные отличия в мировоззрении и источниках вдохновения, эти странные люди проводят исследования, которые вряд ли могли представить себе их предшественники, и используют массивы данных, масштаб которых еще не имел прецедентов в истории научной мысли.
Йон Левин, экономист из Стэнфорда, объединился с компанией eBay для изучения принципов ценообразования на рынках реального мира[18]. Левин воспользовался тем, что продавцы на eBay часто проводят массу мелких экспериментов, чтобы понять, какую цену выставлять за свои товары. Изучив сотни тысяч таких экспериментов, Левин со своими коллегами смог пролить новый свет на теорию цен – хорошо изученный, но во многом теоретический подраздел экономической науки. Левин показал, что в уже имеющейся на эту тему литературе не только содержатся реальные факты, но есть и немало значительных ошибок. Его работа оказала огромное влияние и даже помогла исследователю получить медаль Джона Бейтса Кларка – самую престижную награду для экономистов в возрасте до 40 лет, которая часто предшествует Нобелевской премии.
Группа исследователей во главе с Джеймсом Фаулером из Калифорнийского университета в Сан-Диего договорилась с Facebook о проведении эксперимента, в котором должен был участвовать 61 миллион его пользователей[19]. Эксперимент показал, что человек охотнее участвует в голосовании, если знает, что это уже сделал его близкий друг. Чем теснее люди общаются, тем большее влияние они могут оказывать друг на друга. Данный эксперимент – рассказ о котором был вынесен на обложку престижного научного журнала Nature – не просто привел к поразительным выводам; благодаря ему в 2010 году на выборы явилось на 300 тысяч людей больше. Этого хватило для того, чтобы повлиять на их итоги.
Альберт-Ласло Барабаши, физик из Северо-Западного университета, вместе с несколькими крупными телефонными компаниями работал над проектом по отслеживанию перемещения миллионов людей с помощью анализа цифрового следа, оставленного их мобильными телефонами[20]. В результате возник совершенно новый метод математического анализа обычного человеческого движения, оцененного в масштабе целых городов. Барабаши и его команда смогли настолько хорошо проанализировать историю движения, что со временем даже стали предсказывать, куда человек направится в будущем.
Сотрудники компании Google под руководством программиста Джереми Гинсбурга обратили внимание, что люди значительно чаще ищут информацию о симптомах гриппа, его осложнениях и методах лечения во время эпидемии[21]. Они воспользовались этим вполне очевидным фактом для решения более важной задачи – создания системы, изучающей в режиме реального времени, что ищут через Google жители определенного региона, и позволяющей предсказать возникновение эпидемии гриппа. Эта система раннего предупреждения смогла выявлять новые эпидемии значительно быстрее, чем Центры по контролю и профилактике заболеваний США (несмотря на тот факт, что у этих центров имеется разветвленная и дорогостоящая инфраструктура для решения именно этой задачи).
Радж Четти, экономист из Гарварда, обратился к налоговой службе США[22]. Он убедил их поделиться информацией о миллионах учащихся, посещавших учебное заведение в определенном городском районе. Вместе со своими соратниками он сопоставил эту информацию с данными из базы школьного совета (в которой фиксировалась информация о школьных заданиях). Таким образом, команда Четти знала, кто учится у тех или иных учителей. На основании всей полученной информации был проведен ряд интереснейших исследований долгосрочного влияния со стороны хороших учителей, а также политических нововведений. Они обнаружили, что работа хорошего учителя сказывается на желании учащихся продолжить учебу в колледже, на величине их дохода через много лет после окончания школы и даже на том, какова вероятность, что они поселятся в том или ином престижном районе. Затем на основании полученных выводов исследователи сформулировали рекомендации по повышению эффективности работы педагогов. В 2013 году Четти также получил медаль Джона Бейтса Кларка.
А один из основателей знаменитого блога Five Thirty Eight, бывший бейсбольный аналитик по имени Нейт Сильвер, решил выяснить, можно ли применить подход на основе больших данных для предсказания победителей национальных выборов[23]. Сильвер собрал данные, связанные с голосованием, из множества источников: Gallup, Rasmussen, RAND, Mellman, CNN и других. Используя эти данные, он совершенно точно предсказал, что Обама выиграет выборы 2008 года, а также точно спрогнозировал результаты голосования в коллегиях выборщиков 49 штатов и округа Колумбия. Единственным штатом, с которым он ошибся, была Индиана. Улучшать в системе было особенно нечего, однако ему все равно удалось это сделать. Утром в день голосования в 2012 году Сильвер объявил, что Обама с вероятностью 90,9% выиграет у Ромни, и точно предсказал победителя выборов в округе Колумбия и каждом из штатов (включая, конечно же, Индиану).
18
См. Einav Liran et al. Learning from Seller Experiments in Online Markets // National Bureau of Economic Research, 2011. Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/f9ghir.
19
См. Bond Robert M. et al. A 61-Million-Person Experiment in Social Influence and Political Mobilization // Nature 489, no. 7415 (2012). P. 295–298. Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/AQdAS0.
20
См. Song Chaoming et al. Limits of Predictability in Human Mobility // Science 327, no. 5968 (2010). P. 1018–1021.
Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/rYlF2v.
21
См. Ginsberg Jeremy et al. Detecting Influenze Epidemics Using Search Engine Query Data // Nature 457 (2009). P. 1012–1014. Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/WHEWW.
22
См. Chetty Raj, Friedman John N., Rockoff Jonah E. The Long-Term Impacts of Teachers // National Bureau of Economic Research (декабрь 2011 г.), доступно в сети Интернет: http://goo.gl/C18JQ; Chetty Raj et al. How Does Your Kindergarten Classroom Affect Your Earnings? // National Bureau of Economic Research (март 2011 г.), доступно в сети Интернет: http://goo.gl/N9O6a.
23
См. Silver Nate. FiveThirtyEight, URL: http://www.fivethirtyeight.com; Silver Nate. The Signal and the Noise. New York: Penguin, 2012.