Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Cтивенс-Давидовиц Cет

Почему сантиметр зимних дождей добавляет в среднем 0,1 цента к цене бутылки полностью созревшего красного вина? Почему не 0,2 цента? Почему не 0,05? Никто не может ответить

на эти вопросы. Но если зимой выпало 1000 сантиметров дополнительных осадков, вы должны быть готовы платить за бутылку вина 1 дополнительный доллар.

Как бы то ни было, несмотря на то, что Эшенфелтер не знал точно, почему его регрессия действует именно так, все же использовал ее для покупки вина. По его словам, «это отлично срабатывало» {58} . Качество вина, которое он пил с того времени, заметно улучшилось.

58

Constance L. Hays, «What Wal-Mart Knows About Customers’ Habits» («Что знает Wal-Mart о привычках клиентов»), New York Times, 14 ноября 2004 года.

Если

ваша цель предсказать будущее – какое вино будет иметь приятный вкус, какие продукты нужно будет продавать, какие лошади будут бежать быстрее других, – вам не нужно слишком сильно беспокоиться о том, почему ваша модель работает так, как работает. Просто пользуйтесь. Это второй урок, который можно извлечь из истории Джеффа Седера.

Заключительный урок, который можно извлечь из удачной попытки Седера спрогнозировать потенциального победителя Тройной короны, – вы должны быть открытыми и гибкими в определении того, что именно следует считать данными. Именно этого не хватало экспертам, оценивавшим шансы лошадей до Седера. Они проверяли время бега и родословную. Гений Джеффа заключался в том, что он стал искать информацию там, куда другие до него не смотрели – то есть нетрадиционные источники данных. Если ученые сумеют взять на вооружение такой свежий и оригинальный взгляд, это обязательно окупится.

Конец ознакомительного фрагмента.