Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

В США, как и в других странах, центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) обязали врачей сообщать о новых случаях гриппа. И все-таки информация о возникшей пандемии каждый раз запаздывала на одну-две недели. Люди по-прежнему обращались к врачу лишь спустя несколько дней после первых признаков недомогания. Вдобавок время уходило на то, чтобы передать эту информацию в CDC. Организация лишь констатировала количество случаев каждую неделю. При быстром распространении заболевания отстать на две недели означало безнадежно опоздать. Из-за этой задержки государственные учреждения здравоохранения вынуждены были действовать вслепую в самые ответственные моменты.

За несколько недель до того, как сведения об H1N1 попали на первые полосы газет, инженеры интернет-гиганта Google опубликовали потрясающую статью в научном журнале Nature.[1] Она произвела настоящий фурор среди медицинских чиновников и программистов, но не привлекла интереса широкой аудитории. Речь шла о том, как компания Google может «предсказать» распространение зимнего гриппа в США не только в масштабах страны, но и в отдельных регионах и даже штатах. Чтобы добиться такого результата, специалисты Google проанализировали поисковые запросы интернет-пользователей. Более трех миллиардов поисковых запросов, отправляемых в поисковую систему Google ежедневно со всего мира, составили огромный массив данных для обработки. Пригодилось и то, что Google хранит все поисковые запросы в течение многих лет.

Специалисты Google взяли 50 миллионов наиболее распространенных условий поиска, которые используют американцы, и сравнили их с данными CDC о распространении сезонного гриппа в период между 2003 и 2008 годами. Идея заключалась в том, что людей, подхвативших вирус гриппа, можно определить по тому, что они ищут в интернете. Предпринимались и другие попытки связать эти показатели с данными интернет-поиска, но никто не располагал таким объемом данных, вычислительными мощностями и статистическими ноу-хау, как Google.

В Google предположили, что в интернете существуют поисковые запросы на получение информации о гриппе (например, «средство от кашля и температуры»), но не знали, какие именно. Поэтому была разработана универсальная система, все действие которой сводилось к тому, чтобы находить корреляции между частотой определенных поисковых запросов и распространением гриппа во времени и пространстве. В общей сложности поисковая система Google обработала ошеломляющее количество различных математических моделей (450 миллионов) с целью проверки условий поиска. Для этого прогнозируемые значения сравнивались с фактическими данными CDC о случаях гриппа за 2007–2008 годы. Специалисты Google нашли золотую жилу: их программное обеспечение выявило сочетание 45 условий поиска, использование которых с математической моделью давало коэффициент корреляции между прогнозируемыми и официальными данными, равный 97%. Как и CDC, специалисты компании могли назвать территорию распространения гриппа. Но, в отличие от CDC, они делали это практически в режиме реального времени, а не спустя одну-две недели.

Таким образом, когда в 2009 году распространение вируса H1N1 достигло критических показателей, система оказалась гораздо более полезным и своевременным индикатором,[2] чем официальная статистика правительства с ее естественным отставанием из-за бюрократической волокиты. Сотрудники здравоохранения получили ценную информацию. Самое примечательное, метод компании Google позволяет обходиться без марлевых повязок и визитов к врачу. По сути, он создан на основе «больших данных» — способности общества по-новому использовать информацию для принятия взвешенных решений или производства товаров и услуг, имеющих большое значение. Благодаря этому методу к моменту приближения следующей пандемии мир будет владеть эффективным инструментом для ее прогнозирования, а значит, сможет предупредить ее распространение.

Здравоохранение — только одна из областей, в которых большие данные приносят ощутимую пользу. Они приводят к коренному преобразованию целых отраслей. Наглядный тому пример — покупка авиабилетов.[3]

В 2003 году Орен Эциони[4] собрался лететь из Сиэтла в Лос-Анджелес на свадьбу своего младшего брата. За несколько месяцев до этого знаменательного события он купил авиабилет через интернет, зная, что чем раньше возьмешь билет, тем дешевле он обойдется. Во время перелета Эциони не удержался от любопытства и спросил попутчика, сколько тот заплатил за билет. Оказалось, что значительно меньше, хотя билет был куплен намного позже. От возмущения Эциони стал опрашивать других пассажиров — и все они заплатили меньше.