Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим
Шрифт:
Когда взаимодействия становятся данными
Некоторые границы датификации имеют личный характер: это наши отношения, переживания и настроения. Идея датификации лежит в основе многих социальных сетевых веб-служб. Социальные сети не только предоставляют нам платформу для поиска друзей и коллег, а также поддержания связи с ними, но и преобразуют нематериальные элементы нашей повседневной жизни в данные, которые можно использовать новыми способами. Так, Facebook датифицирует отношения. Они всегда представляли собой информацию, но официально не считались данными, пока не появился «социальный граф» Facebook. Twitter датифицирует настроения, предлагая людям способ легко записывать свои бессвязные мимолетные мысли и делиться ими с другими. LinkedIn датифицирует длительный профессиональный опыт (так же как Мори преобразовывал старые журналы), превращая эту информацию в прогнозы о нашем настоящем и будущем: с кем мы, возможно, знакомы и какую работу хотели бы получить.
Использование данных по-прежнему находится в зачаточном состоянии. Со стороны Facebook было весьма проницательно проявить терпение и не афишировать новые способы применения данных
Потенциальные сферы применения таких данных необычны. Некоторые начинающие компании в области потребительского кредитования рассматривают вопрос о разработке кредитной оценки на основе социального графа Facebook. Система оценки потенциальных заемщиков FICO использует 15 переменных, чтобы спрогнозировать, выплатит ли заемщик кредит. На основании внутреннего исследования один солидно финансируемый (но, к сожалению, анонимный) стартап выдвинул следующее предположение. О том, выплатит ли человек задолженность, красноречивее всего говорит поведение его друзей в аналогичной ситуации. Таким образом, обширные данные Facebook могут составить основу огромных новых бизнес-областей, которые выходят далеко за рамки поверхностного обмена фотографиями, обновления статуса и пометок «Нравится».
В Twitter данные используются не менее интересно. Более 100 миллионов человек ежедневно отправляют 250 миллионов кратких твитов, которые чаще всего представляют собой не что иное, как случайные обрывки фраз. [82] Компания дает возможность датифицировать мысли, настроения людей и взаимодействия между ними — то, что невозможно было получить ранее. Twitter заключила с компаниями DataSift и Grip соглашение на продажу доступа к данным (несмотря на то что все твиты являются общедоступными, «закулисный» доступ к ним платный). Многие компании проводят анализ твитов (иногда с помощью так называемого метода «анализа настроений»), чтобы собрать совокупные отзывы клиентов или оценить эффективность маркетинговых кампаний.
82
Данные Twitter: Tsotsis, Alexia. Twitter Is At 250 Million Tweets Per Day, iOS 5 Integration Made Signups Increase 3x // TechCrunch. — October 17, 2011.
Два хедж-фонда — Derwent Capital в Лондоне и MarketPsych в Калифорнии — начали анализировать датифицированный текст твитов в качестве сигналов для инвестиций на фондовом рынке (при этом сохранив свои торговые стратегии в секрете; к примеру, они могли отдать предпочтение компаниям, специализирующимся на коротких продажах, а не на импульсной торговле). Обе компании теперь продают информацию трейдерам. В частности, хедж-фонд MarketPsych совместно с медиакомпанией Thomson Reuters предлагает не менее 18 864 отдельных индексов по 119 странам. Эти индексы основаны на эмоциональных состояниях (оптимизм, подавленность, радость, страх, гнев и пр.) и даже таких факторах, как инновации, судебные разбирательства и конфликты, и обновляются ежеминутно. Данные используются не столько людьми, сколько компьютерами: математические гении Уолл-стрит (так называемые «кванты» [83] ) с их помощью выявляют скрытые корреляции, которые можно превратить в прибыль. [84] А по словам одного из отцов анализа социальных сетей Бернардо Губермана, по частоте твитов на определенную тему можно спрогнозировать кассовые сборы кинокомпаний Голливуда. Вместе с коллегой из компании HP Губерман разработал модель для отслеживания скорости публикации новых твитов. Благодаря ей можно спрогнозировать успех фильма точнее, чем это делали рыночные прогнозисты. [85]
83
На русском языке издана книга: Паттерсон С. Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014.
84
Хедж-фонды используют Twitter: Cukier, Kenneth. Tracking social media: The mood of the market // The Economist online. — June 28, 2012. URL: http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2012/06/tracking-social-media.
85
Twitter и прогнозирование кассовых сборов Голливуда: Asur, Sitaram and Huberman, Bernardo A. Predicting the Future With Social Media. — HP.
Этим широта возможностей не ограничивается. Сообщения Twitter содержат всего 140 символов, однако метаданные, связанные с ними, несут много полезной информации. Метаданные («информация об информации») состоят из 33 отдельных элементов. Некоторые кажутся не слишком полезными (например, фоновый рисунок на странице пользователя Twitter или программное обеспечение, которое он использует для доступа к веб-службе), другие чрезвычайно интересны (например, используемый язык интерфейса службы, географическое положение пользователя, количество и имена людей, чьи твиты он читает и которые читают его твиты). Исследование, проведенное журналом Science
86
Twitter и глобальные настроения: Golder, Scott A. Diurnal and Seasonal Mood Vary with Work, Sleep, and Daylength Across Diverse Cultures / Scott A. Golder and Michael W. Macy // Science. — Vol. 333, no. 6051. — September 30, 2011. — P. 1878–1881.
Датификация подразумевает перевод в анализируемую форму не только отношений и настроений, но и поведения людей, которое трудно было бы отследить иным способом, особенно в более широких группах населения и их подгруппах. Биолог Марсель Салатэ из Университета штата Пенсильвания и инженер-программист Шашанк Ханделвал проанализировали твиты с целью убедиться, что вероятность того, что человек сделает прививку от гриппа, напрямую зависит от его отношения к прививкам как таковым. Важно отметить, что у них были метаданные о связях между пользователями Twitter, читающими твиты друг друга. Это позволило пойти дальше и выявить существование подгрупп непривитых людей. Такое волнующее открытие ставит под сомнение понятие «коллективного иммунитета», согласно которому проведение вакцинации среди большей части населения предотвращает вспышки заболеваний даже среди непривитых людей. Примечательно, что в отличие от других исследований, таких как Google Flu Trends, где объединенные данные использовались для рассмотрения вопроса о состоянии здоровья, анализ настроений, проведенный Салатэ, позволил обнаружить само поведение в отношении здоровья. [87]
87
Twitter и прививки от гриппа: Salath'e, Marcel and Khandelwal, Shashank // PLoS Computational Biology. — October 2011.
Первые находки уже показывают направление, в котором уверенно движется датификация. Подобно Google, социальные сети, такие как Facebook, Twitter, LinkedIn, Foursquare, Zynga и другие, сидят на сокровищнице датифицированной информации, проанализировав которую можно было бы пролить свет на динамику человеческого и социального поведения на всех уровнях — от личности до общества в целом.
Повсеместная датификация
Проявив немного фантазии, можно перевести в форму данных немыслимое число объектов и сделать при этом неожиданные открытия. В духе экстравагантных работ токийского профессора Косимицу компания IBM в 2012 году получила патент США на «систему безопасности помещений с использованием наземной вычислительной технологии». Говоря простым языком, это сенсорное напольное покрытие, подобное гигантскому экрану смартфона. Сфера его потенциального применения весьма обширна. Такой пол мог бы обнаруживать расположенные на нем предметы и определять, когда нужно включить свет в комнате или открыть двери. Более того, он опознавал бы людей по их весу, стоячей позе и походке. Сообщал, когда кто-то упал и не может подняться. С помощью этой технологии торговые компании могли бы отслеживать поток клиентов в магазине. Таким образом, датификация напольного покрытия открывает безграничные возможности ее применения.
И это будущее не за горами. Возьмем, к примеру, движение Quantified Self («Измерение себя»). Его участники — разношерстная группа фанатов фитнеса, медицины и техники, которые измеряют каждый элемент своего тела и деятельности, чтобы улучшить качество своей жизни или по крайней мере узнать что-то новое, что раньше не удавалось измерить количественно. Пока что движение по отслеживанию личных показателей немногочисленное, но его ряды постоянно пополняются.
Благодаря смартфонам и недорогой вычислительной технике датификация наиболее важных аспектов жизни стала проще, чем когда-либо. Множество стартапов предоставляют людям возможность отслеживать свой сон путем измерения мозговых волн в течение всей ночи. Компания Zeo уже создала крупнейшую в мире базу данных активности во время сна и обнаружила различия в количестве фаз быстрого сна у мужчин и женщин. Компания Asthmapolis провела другой эксперимент: прикрепила к ингаляторам от астмы датчики, которые отслеживают местоположение с помощью GPS. Собранная информация позволяет выяснить, какие факторы окружающей среды провоцируют приступы астмы (например, близость к определенным видам посевных культур).
Компании Fitbit и Jawbone предлагают людям инструмент для оценки своей физической активности и сна. Владельцы браслетов компании Basis могут контролировать жизненно важные функции, в том числе частоту сердечных сокращений и электропроводность кожи, которые являются показателями стресса. [88] Получение данных становится проще и непринужденнее, чем когда-либо. Так, в 2009 году Apple подала заявку на патент для сбора данных о насыщенности крови кислородом, частоте сердечных сокращений и температуре тела через наушники-вкладыши. [89]
88
Данные в рамках подхода Quantified Self («измерение себя»): Counting every moment // The Economist. — March 3, 2012.
89
Заявка на выдачу патента США 20090287067, 19.11.2009. Jesse Lee Dorogusker, Anthony Fadell, Donald J. Novotney and Nicholas R. Kalayjian. Наушники-вкладыши Apple для биоизмерений. Integrated sensors for tracking performance metrics // Правополучатель: Apple. Дата заявки: 23.07.2009.