BIG DATA. Вся технология в одной книге - читать онлайн книгу. Автор: Андреас Вайгенд cтр.№ 3

Социальные данные могут отличаться исключительной точностью, например указывать ваше местонахождение с точностью до метра, но часто бывают отрывочными и недостаточно полными. Например, пока я не зарегистрируюсь в приложении, которое считывает показания моего «умного» электросчетчика (допустим, по дороге в аэропорт, чтобы убедиться, что я действительно выключил весь свет в доме), энергосбытовая компания знает, что меня нет дома, но не более того. Этот касающийся меня показатель с равным успехом может оказаться и полезным, и бесполезным. Так, во время моего визита к знакомому в Сан-Франциско широта и долгота моего местонахождения были отражены точно, а предположения о том, что я делал тем вечером, оказались совершенно неверными. При всем своем правдоподобии вывод Google оказался всего лишь поверхностной интерпретацией. Отрывочные данные обычно оказываются недостаточными, сопряженными с риском ошибки, а иногда и умышленно сфальсифицированными ^[13].

В целом же объем социальных данных (пассивных и активных, обязательных и произвольных, точных и приблизительных) растет в геометрической прогрессии: он удваивается каждые восемнадцать месяцев. Через пять лет объем социальных данных возрастет примерно десятикратно, или на порядок, а через десять лет он увеличится примерно в 100 раз. Другими словами, сейчас за один день фиксируется столько же данных, сколько в течение всего 2000 года. А при сохранении существующих темпов роста в 2020 году мы будем создавать такой же объем данных менее чем за час.

Очень важно понимать, что «социальные данные» – отнюдь не просто очередное модное наукообразное словосочетание применительно к социальным медиа. Многие платформы социальных сетей создавались в целях широкого охвата массовой аудитории. Социальные данные становятся все более демократичными и доступными: информацией о себе, своей компании, своих успехах и своей точке зрения можно добровольно делиться в Twitter или в Facebook. Но люди оставляют намного большее количество глубоких цифровых следов на куда более обширной территории. Ваши поиски в Google, ваши покупки в Amazon, ваши звонки по скайпу, каждомоментное местонахождение вашего телефона – все эти и многие другие источники позволяют создать уникальный портрет вашей личности.

Далее, социальные данные – это не только вы сами. Характер ваших коммуникаций с родными, знакомыми и коллегами представляет собой информацию о прочности ваших связей с ними. Вы пополняете картину социальных данных и в ходе разовых контактов с совершенно незнакомыми людьми – так происходит, например, когда вы вводите тэги в Инстаграме или оставляете отзыв на какой-то товар. Создавая аккаунт на сайте аренды жилья Airbnb, вы подтверждаете свою личность не только официальными паспортными данными, но и профайлом в Facebook. Фиксация социальных данных предусмотрена и в домах с «умными» кондиционерами, и в автомобилях с навигационными системами, а также на рабочих местах с программными средствами коллективного пользования. Эти данные начинают аккумулироваться в учебных аудиториях и кабинетах врачей. По мере того как мобильные телефоны обрастают все большим количеством датчиков и приложений, отслеживающих ваше поведение дома, в магазине и на работе, становится все менее возможным контролировать распространение информации не только о своем обычном образе жизни, но и о своих сокровенных желаниях. Специалисты по обработке и анализу данных превращаются в детективов и художников, способных создавать все более и более точные образы личности на основе оставленных цифровых следов.

Эти цифровые следы исследуются и обрабатываются для того, чтобы получать представление о наших предпочтениях, выявлять тренды и делать прогнозы, в том числе и о возможных покупках. В качестве главного научного консультанта Amazon я вместе с Джеффом Безосом разрабатывал информационную стратегию компании, основанную на анализе интересов потребителя. Наши эксперименты были призваны установить, что в большей степени влияет на удовлетворенность покупателя продуктом – отзывы других потребителей или отзывы в прессе. Мы также хотели выяснить, что работает эффективнее – рекомендации на основе традиционных демографических характеристик или на основе истории просмотров каждого потенциального покупателя. В результате мы убедились, что эффективнее всего стимулирует продажи метод непосредственной коммуникации. Созданные нами для Amazon инструменты персонализации радикально изменили подходы людей к решению о покупке товара и стали стандартом электронной коммерции.

После ухода из Amazon я вел учебный курс «Революция в использовании социальных данных», который прослушали тысячи студентов – от старшекурсников и аспирантов Стэнфорда и Калифорнийского университета в Беркли до слушателей китайских бизнес-школ Фуданьского университета в Шанхае и Университета Синьхуа в Пекине.

Кроме этого я продолжаю руководить созданной мной в 2011 году Лабораторией социальных данных (Social Data Lab) – коллективом авторитетных специалистов в области обработки и анализа информации. На протяжении десятилетия работы с заказчиками, в числе которых крупнейшие корпорации (Alibaba, AT&T, Walmart и United Healthcare), авиакомпании, представители финансового сектора и сайты знакомств, я неизменно выступаю за предоставление права участия потребителей и пользователей, то есть обычных людей, в решении вопросов использования данных.

Проработать весь доступный в наши дни объем данных по какому-то вопросу, для того чтобы принять, как говорили раньше, «решение на основе полной информации», не под силу ни одному человеку. Но кто будет иметь возможность пользоваться инструментарием для обработки информации, пусть и в целях решения наших проблем? Будут ли сделанные на основе анализа данных выводы и прогнозы доступны любому желающему или они останутся в распоряжении немногочисленных могущественных организаций? Какую цену придется заплатить каждому из нас за бонусы от доступности своих социальных данных?

Я считаю, что значение социальных данных следует рассматривать не только в разрезе их доступности, но и в контексте результативности их использования, улучшения качества принимаемых нами решений. Некоторые решения принимаются нами ежедневно и неоднократно, а некоторые – один раз в жизни. Однако это не значит, что у созданных нами сегодня социальных данных короткий срок годности. Наши сегодняшние действия могут обусловить решение, которое нам предстоит сделать через несколько десятилетий. Лишь очень немногие умеют тщательно фиксировать все свои действия и анализировать их влияние на свою жизнь в краткосрочной или долгосрочной перспективе. Анализ социальных данных может позволить лучше оценить возможности и вероятности, притом что окончательное решение должно оставаться за вами.