Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги

В июне 2014 года у нас появилась возможность заглянуть в будущее, когда Facebook опубликовала научную статью, описывающую эмоциональные манипуляции в социальных сетях [236]. Реакция общественности была такая же, как на опросы JWT в Копенгагене и Лондоне в 1927 году, – сильнейшее негодование. Об этой статье писали во всех газетах мирах, но вовсе не из-за значительных результатов исследования. Тот факт, что Facebook намеренно манипулировала новостными лентами 700 000 пользователей в течение одной недели в январе 2012 года, казался всем злостным нарушением научной этики [237]. Стало ясно, что данная платформа, от которой порой зависят человеческие отношения и публичные кампании, использовалась в качестве своеобразной лаборатории с целью проверить, как мы себя поведем в определенных ситуациях.

Будет ли через десять или двадцать лет подобное событие вызывать гнев общественности, или мы уже привыкнем к этому? Станет ли Facebook публиковать результаты своих исследований или проведет их в тайне, преследуя свои собственные интересы? Самым тревожным в сегодняшней ситуации является то, что мы либо не замечаем, когда за нами наблюдают, либо начинаем воспринимать такое положение вещей как должное. Элита подобные действия оправдывает добрыми намерениями (улучшить наше здоровье и настроение), за которыми скрываются ее личная выгода и политические стратегии. Единственный способ бороться с этим – потребовать, чтобы эксперты также делились с нами своими эмоциями.

Вся правда о счастье?

Вы были вчера счастливы? Что вы чувствовали? Знаете? Помните? Если не помните, то есть вероятность того, что кто-то другой может вам об этом рассказать. Прогресс цифровых и нейрологических наук в вопросе изучения счастья позволяет экспертам быть более осведомленными по поводу ваших субъективных состояний, чем вы сами. Другими словами, субъективные состояния больше таковыми не являются.

В данном случае хорошим примером является Twitter. 250 млн его пользователей пишут 500 млн твитов ежедневно, создавая целый поток данных, который может быть проанализирован для различных целей. И это всего лишь один из примеров столь стремительного накопления информации в течение последних лет. Десять ее процентов в Twitter находится в абсолютно свободном доступе, что создает многочисленные возможности исследования для социологов, компаний и университетов. Остальную информацию, вплоть для прослеживания «пути» каждого твита, можно получить за определенную плату.

Исследователи сталкиваются с проблемой обработки и применения этого огромного количества данных, подразумевающих создание алгоритмов, которые способны интерпретировать миллионы твитов. В Питсбургском университете группа психологов разработала программу, призванную подсчитывать, сколько счастья содержится в каждом твите, состоящем из 140 символов. Для этого сотрудники университета создали базу данных из пяти тысячи слов, которые наиболее часто используются в текстах такого формата, и оценили каждое слово по шкале от 1 до 9. Таким образом, программа способна автоматически определить, сколько счастья содержится в каждом твите.

Цель проекта в Питсбурге – проследить тенденции со счастьем во всем мире с помощью анализа 50 млн твитов ежедневно. Причем главная задача заключается не в определении уровня счастья отдельных пользователей, а в том, каким образом счастье распространяется во времени и пространстве. На основе полученных данных были разработаны карты счастья: теперь исследователи знают, что самый несчастливый день недели – вторник, а суббота – самый счастливый. В рамках этого проекта вряд ли можно узнать, насколько вы были счастливы на прошлой неделе. Однако ряд похожих проектов способны ответить вам, естественно, руководствуясь лозунгом улучшения вашего настроения, здоровья или безопасности.

Примером тому является «Дюркгеймский проект», разработанный исследователями Дартмутского колледжа. Это исследование назвали в честь одного из основателей социологии Эмиля Дюркгейма, который был также автором монографии «Самоубийство», представлявшей собой анализ самоубийств в разных странах в XIX веке. Дюркгейм взял за основу статистические данные по смертности, которая внезапно возросла в течение нескольких десятилетий в Европе. Цель Дюркгеймского проекта – предотвращать суициды, анализируя информацию, получаемую от социальных сетей и мобильных разговоров.