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

Догадки экспертов, будь то напыщенные статистики или государственные служащие, отвечающие за горячую линию для жалоб, были вынуждены уступить место подходу, основанному на данных. Вместе с тем Флауэрс и его напарники постоянно сверяли свои модели с мнением опытных инспекторов, чьи советы помогли усовершенствовать систему. Однако важнейшей причиной ошеломительного успеха программы был отказ от причинности в пользу корреляции.

«Меня не интересуют причинно-следственные связи, если только они не касаются конкретных действий, — поясняет Флауэрс. — Это не для меня. И, честно говоря, все эти разговоры о причинности полны неясностей. Не думаю, что день разбирательства по поводу взысканий по закладной и статистическая вероятность пожара в определенном здании хоть как-то взаимосвязаны. Я полагаю, было бы глупо так считать. И никто бы не объявил об этом во всеуслышание. Считается, что есть основные факторы. Но я даже не хочу в это вникать. Мне нужна конкретная точка данных, которая имеет определенную значимость и к которой у меня есть доступ. Если она значима, мы будем ее учитывать, а если нет — то нет. В общем, нам нужно решать реальные проблемы. И, откровенно говоря, я не могу себе позволить отвлекаться на причинность и прочую ерунду».

Когда данные говорят

Большие данные имеют огромное практическое значение как технология, которая служит решению животрепещущих повседневных проблем, но при этом порождает еще больше новых. Большие данные способны изменить наш образ жизни, труда и мышления. В каком-то смысле мы упираемся в больший тупик, чем во времена других эпохальных инноваций, значительно расширивших объем и масштабы информации в обществе. Мы стоим на зыбкой почве. Старые факты подвергаются сомнению. Ввиду больших данных необходимо пересмотреть понятия природы принятия решений, судьбы и справедливости. Мировоззрение, сотканное из понимания причин, теперь оспаривается доминированием корреляций. Обладание знанием, которое когда-то означало понимание прошлого, постепенно преобразовывается в способность прогнозировать будущее.

Эти вопросы намного важнее тех, которые возникали по мере запуска интернет-магазинов, повседневного использования интернета, входа в эпоху компьютеров или введения в обиход абака. Мысль о том, что стремление понять причины может быть переоценено и в большинстве случаев выгоднее отказаться от вопроса почему в пользу вопроса что, предполагает, что эти вопросы оказывают существенное влияние на наш образ жизни и мышления. Однако они могут оказаться риторическими. По сути, эти вопросы — часть вечных дискуссий на тему места человека в мире и его поисков смысла жизни в суматохе хаотичного и непостижимого мира.

Большие данные ознаменовали момент, когда «информационное общество», наконец, начало оправдывать свое название. Всю собранную цифровую информацию теперь можно по-новому использовать в инновационных целях, открывая новые формы ценности. Для этого нужен иной тип мышления, который бросает вызов нашим учреждениям и даже нашему чувству идентичности. Ясно одно: объем данных будет неуклонно расти, равно как и возможности их обработки. Но если большинство людей рассматривают большие данные как технологический вопрос, сосредоточив внимание на аппаратном или программном обеспечении, мы считаем, что акцент необходимо перенести на то, что происходит, когда данные «говорят».

Мы можем собирать и анализировать больше информации, чем когда-либо. Нехватка данных отныне не определяет наши усилия для познания мира. Мы можем использовать значительно больше данных, а в некоторых случаях даже все. Но для этого придется взять на вооружение нестандартные способы обработки и, в частности, изменить свое представление об идеале полезной информации.

Вместо того чтобы ставить во главу угла точность, чистоту и строгость данных, мы можем — и это даже необходимо — несколько ослабить свои требования. Данные не должны быть заведомо ошибочными или ложными, но их беспорядочность не представляет особых проблем при многократном увеличении масштаба. Она может быть даже выгодной, так как, используя лишь небольшую часть данных, мы упускали из виду широкое поле подробностей, где обнаруживается масса знаний.

Поскольку корреляции можно найти гораздо быстрее и с меньшими затратами, чем причинность, им нередко отдается предпочтение. В некоторых случаях (например, при тестировании побочных эффектов препарата или проектировании важнейших частей самолета) по-прежнему понадобятся исследования причинно-следственных связей и эксперименты в контролируемых условиях с тщательным контролем данных. Но для многих бытовых нужд вполне достаточно знать ответ на вопрос что, а не почему. Кроме того, корреляции больших данных способны указать перспективные направления для поиска причинности.