Выбрать главу

Но сначала я должен признаться: я не собираюсь давать точное определение того, что такое «большие данные». Почему? Потому что это, по сути, довольно расплывчатое понятие. Большие – это сколько? 18 462 наблюдений – это малые данные, а 18 463 – уже большие? Я предпочитаю инклюзивное понимание того, что относится к этому классу: большая часть данных, с которыми я работал, была получена из интернета, но при обсуждении я буду принимать во внимание и другие источники. Мы переживаем взрывной рост количества и качества различных видов доступной информации. Новые потоки информации влились через Google и социальные сети. Некоторые из них – продукт оцифровки информации, которая раньше была спрятана в шкафах и папках, другие получены в результате увеличения ресурсов, выделяемых на маркетинговые исследования. Часть исследований, рассмотренных в этой книге, вообще не нуждаются в огромных массивах данных, вместо этого в них просто применяется новый творческий подход к данным, что особенно ценно в наш век переизбытка информации.

Так почему же именно большие данные обладают такой огромной мощью? Представьте себе все данные, которые разлетаются по интернету всего за день – по правде говоря, мы подсчитали объем такой информации. В начале двадцать первого века за день люди генерируют в среднем 2,5 миллиона триллионов байт данных{10}.

И эти байты и есть ключ к разгадке.

Женщина скучает вечером в четверг. Она немного погуглила «приличные смешные видео». Она проверила свою электронную почту. Она отметилась в Twitter. Затем она гуглит «анекдоты про ниггеров».

Мужчине грустно. Он погуглил «симптомы депрессии» и «рассказы о депрессии». Затем разложил пасьянс.

Женщина видит в Facebook объявление о том, что ее подруга выходит замуж. Женщина не замужем, одинока, и она блокирует информацию о подруге.

Мужчина в перерыве между поисками информации о НХЛ и рэпе задает в поисковике вопрос: «Мечтать о поцелуях мужчины – это нормально?»

Женщина кликает на сюжет BuzzFeed про «15 милых кошек».

Мужчина видит ту же историю о кошках. Но на его экране она называется «15 самых очаровательных кошек». Он не кликает на ссылку.

Женщина гуглит: «Мой сын гений?»

Мужчина гуглит: «Как заставить мою дочь похудеть?»

Женщина в отпуске с шестью лучшими подругами. Все ее подруги постоянно говорят, как им весело. Она набирает в Google: «Одиночество вдали от мужа».

Мужчина, муж предыдущей женщины, в отпуске с шестью своими лучшими друзьями. Он набирает в Google: «Признаки того, что ваша жена изменяет».

Некоторые из этих данных содержат информацию, о которой в иной ситуации никто никогда не узнал бы. Если мы объединим все это, сохраняя анонимность, строго следя за тем, чтобы никто никогда не узнал о страхах, желаниях и поведении конкретных лиц, и добавим некоторые научные данные, мы начнем по-новому смотреть на людей – их поведение, их желания, их характеры.

Рискуя показаться пафосным, скажу: фактически я пришел к выводу, что новые данные, ставшие более доступными в нашу цифровую эпоху, способны радикально расширить наше понимание человеческой природы. Микроскоп позволил нам увидеть в капле воды из пруда гораздо больше, чем мы думали. Телескоп показал нам в ночном небе намного больше того, что мы видели невооруженным глазом. И теперь новые цифровые данные открывают нам в человеческом сообществе многое из того, что было скрыто. Они могут стать нашими современными микроскопом или телескопом, и полученная ими информация, возможно, приведет к важнейшим, даже революционным открытиям.

В подобных высказываниях есть еще один рискованный момент: они могут воприниматься не только как пафосные, но и трендовые. Многие делали серьезные заявления о могуществе больших данных, не приводя никаких доказательств. Это побудило людей, скептически относящихся к большим данным, которых тоже немало, отвергнуть идею исследования больших массивов данных. «Я не говорю, что нет никакой информации в больших данных, – пишет публицист и статистик Нассим Талеб, – там масса информации. Проблема – основная – заключается в том, что иголку приходится искать в непрерывно растущих стогах сена».

вернуться

10

«Bringing Big Data to the Enterprise» («Привлечение Больших Данных к работе на предприятии»), ИБМ, https://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/what-is-big-data.html.