Big Data. Вся технология в одной книге

Как может изменить ваши взаимоотношения с друзьями возможность видеть их «цифровые следы»? Захотите ли вы разглядывать фото вашего приятеля, если знаете, что он просмотрел все ваши без единого комментария или лайка? Будет ли иметь значение количество времени, которое он этому посвятил? В подавляющем большинстве люди склонны контролировать свое поведение (уменьшать количество кликов и просмотров), когда знают, что за ними наблюдают. Сайты и приложения, в том числе Facebook, хотят, чтобы пользователи общались как можно больше: это увеличивает объем информации об их истинных интересах. А поскольку клики и просмотры являются недвусмысленными знаками внимания и интереса, по итогам их обработки появляется возможность предоставлять пользователю наиболее подходящий ему контент, будь то реклама или новостные сюжеты.

Многие из решений инфопереработчика относительно сервисов и способов предложения их пользователям принимаются с учетом того, что социальные данные существуют в экосистеме. В экологии под этим термином понимается сообщество взаимодействующих живых организмов и окружающей среды. Многие экологи считают, что взаимосвязанность всего живого нельзя постичь, рассматривая проблемы на «локальных» уровнях индивидуумов; наоборот, следует рассматривать состояние экосистемы планеты в целом. Попытка оптимизировать условия для отдельно взятого индивидуума или видовой группы может вывести из строя всю систему. Вспомните Томаса Остина[181], выпустившего на волю две дюжины английских кроликов в своем австралийском поместье. Он хотел всего лишь сделать более удачной свою охоту по выходным, но одичавшие потомки этих кроликов стали настоящим бедствием, повлекшим гибель лесов и исчезновение представителей местных видов животного мира[182].

Необходимость оптимизации состояния экосистемы в целом становится особенно очевидной, когда социальные данные используются для определения соответствия людей друг другу. Каждая личность уникальна, а в сутках всего двадцать четыре часа. Люди, которые вам симпатичны, или те, кто вам знаком, не всегда имеют возможность ответить взаимностью на проявленный с вашей стороны интерес. В отличие от Amazon, которая занимается рекомендациями и продажами товаров, производящихся в промышленных количествах, количество экземпляров человека увеличить нельзя. Если Facebook предлагает вам добавить в друзья Эми, а Эми уже исчерпала максимальный лимит друзей, вы огорчитесь. Если сайт знакомств утверждает, что вас должен заинтересовать Джон, а тот всю ближайшую неделю занят свиданиями с теми, кого считает интереснее вас, вы тоже огорчитесь. Для сайта было бы лучше рекомендовать кого-то, кто может ответить на ваш интерес взаимностью хотя бы отчасти. Во всех остальных случаях огорчения будут плодиться быстрее, чем кролики. А расстроенные люди обычно создают и распространяют меньше информации – зачем делиться чем-то, если взамен не получаешь ничего стоящего?

ЛЮДИ СКЛОННЫ

СОЗДАВАТЬ СВЯЗИ С СЕБЕ

ПОДОБНЫМИ

ПО ПРИНЦИПУ СТАТУСА

ИЛИ ОБЩИХ ЦЕННОСТЕЙ

Я считаю, что мы можем лучше понимать, как развиваются такого рода сети, если воспользуемся идеями из науки о динамических системах. В 1960-х годах физики открыли, что иногда динамические системы могут проявлять свойство под названием «хаос». Это значит, что вне зависимости от того, насколько хорошо известно изначальное состояние системы, невозможно точно спрогнозировать ее поведение в долгосрочной перспективе. Теоретики хаоса доказали также, что кажущиеся незначительными отклонения способны со временем вызывать лавину последствий. В некоторых случаях система усиливает случайный шум, повторяя «эффект бабочки», – феномен получил свое название после лекции «Способен ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?», прочитанной математиком Эдвардом Лоренцем[183]. Схожим образом и мелкие изменения дизайна и параметров платформы инфопереработчиками (например, отказ Facebook от кнопки dislike или от возможности видеть правки в комментариях и постах) способны приводить к существенным изменениям в будущем поведении пользователей и влиять на структуру социального графа[184].

В ближайшие несколько лет мы сможем наблюдать за тем, как незначительные правки в дизайне приводят к значительным эволюционным последствиям в экосистемах социальных данных. Речь идет о своего рода натурном эксперименте, в ходе которого сопоставляются две крупнейшие в мире платформы обмена сообщениями, – Facebook и WeChat. Последняя была запущена в Китае в 2011 году и имела несправедливое преимущество, поскольку Facebook в этой стране заблокирован. За четыре года аудитория WeChat выросла до полумиллиарда пользователей, в основном китайских, что примерно соответствует показателям, достигнутым Facebook спустя те же четыре года после его открытия для широкой публики[185]. Поэтому можно говорить о приблизительно одинаковых темпах роста этих платформ.