Умные граждане – умное государство - читать онлайн книгу. Автор: Бет Новек cтр.№ 89

Социолог Дункан Уоттс отмечает:

Возможность доступа к огромному объему данных, таких как сведения о телефонных переговорах по всей стране, записи постов в социальных сетях, данные обо всех маршрутах такси или показатели уровня шума в разных районах города, меняет современные подходы к проведению социальных исследований и открывает новые горизонты в области исследований поведения граждан в реальных условиях.

Экспериментальные исследования по изучению деятельности, подобные проекту Experts.gov, работе профессора Лахани в проекте центра Harvard Catalyst при Гарвардской медицинской школе, а также работе таких фондов, как Tobin Project и Poverty Action Lab, не являются идеальными. В условиях полевых экспериментов довольно сложно собрать группу оптимального размера, состоящую при этом из разнообразных участников. А при недостаточном количестве участников создание контрольных групп и проведение многочисленных параллельных испытаний неэффективны.

Исследования государственных институтов строятся на множестве переменных, которые формируются под воздействием таких факторов, как власть, деньги, влияние. Эти переменные следует учитывать, если наша задача – понять, какие именно механизмы функционируют в реальном мире, и разработать «теорию познания, основанную на практике как на фундаментальном элементе анализа», где изучение реальной деятельности дополняет, а не замещает лабораторные исследования ^[696].

Новые технологии наконец дали возможность усовершенствовать процесс принятия государственных решений. При умном государственном управлении пилотный проект Experts.gov может стать фундаментальным экспериментом. Он изменит устоявшиеся процедуры работы ведомства за счет привлечения экспертов с разными профессиональными компетенциями на самых ранних этапах. Проект может принести больше пользы, если другие органы власти также перейдут на использование этой платформы. Ожидается, что хорошо отлаженный процесс привлечения нужных экспертов к решению общественных задач будет способствовать повышению скорости и эффективности принятия решений. Тем не менее это еще предстоит проверить на практике.

Благодаря систематическим исследованиям различных явлений в группах и организациях – например, того, как организован процесс выработки политики в институтах власти, – появляются новые способы решения социальных проблем. Они требуют применения новых методов и правил, формируемых на стыке наук об организационном развитии, сетевом взаимодействии и взаимодействии человек/компьютер. Именно поэтому необходимо развивать такие проекты, как «Аристотель», Peer to Patent и FDA Profiles, которые способны выявлять связи между участием, знаниями и результатом, а также проводить сравнение возможных вариантов таких связей.

Вместо виртуальных лабораторий, где на искусственных платформах симулируется реальность, в которой наблюдается и измеряется поведение участников, необходимы настоящие, «эмпирические и гибкие» лаборатории по изучению деятельности, дающие возможность испытать механизм умного краудсорсинга в самых разных ситуациях, а также в разных странах, штатах и городах.

В бизнес-среде уже ставятся подобные масштабные эксперименты в реальных условиях: интернет-компании без труда проводят рандомизированные контролируемые испытания, видоизменяя сервисы и оценивая реакцию потребителей. Исследования в области гражданской активности пока что отстают.

Изучение опыта масштабных таргетированных экспериментов в коммерческой сфере крайне значимо, поскольку они проводятся в условиях «естественной среды» и направлены на сегментацию аудитории и адресацию посланий конкретным целевым группам. Потребители все чаще пользуются мобильными устройствами для поиска информации и осуществления покупок. По оценкам, прибыль от покупок, совершенных подобным способом, превысит к 2017 году 100 млрд долларов. Доступ к потенциальным покупателям через мобильный телефон в наши дни распространен практически повсеместно, и розничным компаниям приходится решать, как распорядиться своими рекламными бюджетами. Перед ними встает целый ряд вопросов:

• Имеет ли значение, где именно потенциальный покупатель увидит рекламное сообщение: на своем мобильном телефоне, на мониторе компьютера или на планшете?

• Способны ли потенциальные покупатели реагировать на мобильную рекламу, находясь в толпе, – например, когда едут в час пик в метро?

• Влияет ли предложение скидки на потребительское поведение?

• Насколько значимо нахождение покупателя вблизи от магазина, рекламу которого он видит?

Благодаря развитию технологий стала возможной адресная работа, такая как демонстрация рекламного объявления отдельному пользователю, находящемуся вблизи конкретного магазина. Появилась возможность для проведения масштабных, рандомизированных испытаний. Коммерческие компании в состоянии осуществлять сбор и обмен огромными объемами информации о потенциальных потребителях.

Компания Acxiom – это рекламное агентство XXI века. Его сотрудниками являются не художники, а специалисты в области компьютерных технологий, сбора и анализа данных. Чтобы обеспечить сегментирование аудитории для демонстрации адресной рекламы, сотрудники Acxiom организуют процессы обработки больших данных, получаемых из социальной сети Facebook, от бюро кредитных историй и государственных органов. Цель компании Acxiom – помочь своим клиентам донести рекламу до «каждого, до кого ее необходимо донести».

Современные цифровые возможности автоматизации времени и места доставки рекламного объявления позволяют, например, оператору мобильной связи в Китае провести эксперимент, отправив текстовое сообщение на 10 690 случайным образом выбранных номеров абонентов, которые едут в метро в час пик. Чем выше плотность толпы людей, которая измеряется числом сигналов от мобильных телефонов, тем выше вероятность совершения покупки.

Профессор Школы бизнеса Штерна при Нью-Йоркском университете Аниндья Гос вместе с коллегами выяснил, что в среднем повышение плотности толпы на один пункт может повысить вероятность мобильной покупки на 12,1 %. Например, в переполненных вагонах метро уровень совершения покупок был примерно на 46,9 % выше, чем в свободных вагонах. Профессор Гос объясняет подобный эффект следующим образом: