Поэтому подчас желаемым состоянием человека является лень. И лишь при необходимости он вынужден действовать, а уж тем более, напряженно думать. Одна- ко жизнь устроена так, что думать человеку приходит- ся практически всегда. Чтобы разрешить противоречие между энергетически выгодной ленью и необходимостью мыслить для того, чтобы существовать, а иногда и выжи- вать, человек вооружается привычками, стереотипами, шаблонами действий, поведенческими паттернами и про- чими автопилотами. Как говорится, живет «на автомате». Но, живя «на автомате», человек стремится к удо- влетворению своих главных потребностей и получению удовольствий. Поэтому поведенческие стереотипы каж- дого человека формируются так, чтобы как можно чаще получать удовольствия, и как можно реже сталкиваться с неприятностями и опасностями, а также необходимо-
стью решать сложные проблемы.
Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
К. Санстейн и Р. Талер не ограничились при построе- нии своего метода исключительно достижениями психо- логии и нейронаук. Как раз к моменту написания их кни- ги начался бум Больших Данных. При этом быстро стало понятно, что Большие Данные тем Больше, чем больше характеристик того или иного объекта, субъекта и т.п. они охватывают, чем больше параметров, характеристик содержится в Данных, и чем чаще эти Данные собира- ются.
Сегодня в Америке имеется несколько провайде- ров данных о людях, социальных группах и компаниях. Крупнейший из них, Аcxiom имеет полный набор данных более чем на 500 млн. человек, включая большинство взрослых американцев и жителей других стран. Общее число параметров цифровой личности каждого челове- ка, включенного в базу компании, в среднем составляет в США около 50.
Однако, самый большой провайдер данных – это американское правительство. Официально это – финан- совые, налоговые службы, системы медицинского стра- хования и т.п. В имеющихся у государства и крупнейших частных провайдеров данных содержится практически все. От номеров социального страхования и водитель- ского удостоверения до историй болезни и взаимоот- ношений с кредитными учреждениями. От девичьей фамилии матери до перечня мелких административных правонарушений. Третьей составляющей технологии К. Санстейна и Р. Талера стало использование Больших Данных в виде поведенческого архива, т.е. интернета. Как сказал уже упоминавшийся автор триллеров Майкл Маршалл Смит: «Цифровые следы, в отличие от следов на земле, остаются навечно».
Фактически интернет, помимо многого другого, является еще и всеобъемлющим цифровым поведен- ческим архивом, в котором зафиксирована активность людей в Сети за многие годы. При этом в архиве содер-
Елена Ларина, Владимир Овчинский
КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ
жатся данные как о практических действиях, включая различного рода поездки, покупки, обращения к врачам и т.п., так и мысли в виде текстов и, наконец, даже на- мерения и эмоции, материализованные в коротких за- писях в социальных сетях, в текстах электронных писем и т.п. Этот архив имеет распределенную архитектуру. Его составные блоки имеются у поисковиков, у владельцев социальных сетей, в крупнейших интернет-магазинах, интернет-сервисах и, конечно же, у структур американ- ского правительства, прежде всего, в АНБ.
Наличие огромного всеобъемлющего поведенче- ского архива позволило компаниям – владельцам Боль- ших Данных использовать их для предсказания поведе- ния. Проиллюстрируем это широко известной в Америке историей. Однажды в магазин крупнейшей торговой сети Target зашел мужчина и потребовал вызвать менеджера. В своих руках он сжимал огромную кипу купонов магази- на, полученных его дочерью.
«Моя дочь получила это по почте! – прокричал он. – Она еще в школу ходит, а вы посылаете ей купоны на детскую одежду и памперсы? Да как вы смеете! Вы хоти- те таким способом побудить школьниц рожать?»
Менеджер посмотрел на пачку купонов на
мате- ринскую
одежду,
детскую мебель – действительно,
они
были
адресованы
дочери
рассерженного
мужчины.
Ме-
неджер
принес
свои
извинения.
Через несколько дней он позвонил мужчине, что- бы еще раз извиниться. По телефону голос отца звучал растерянно. «Знаете, я серьезно поговорил с дочерью, и выяснилось, что в моем доме происходило то, о чем я совершенно не догадывался. Она рожает в августе. При- мите мои извинения».
Поэтому Target поставил перед отделом прогнозной аналитики задачу: определить, какая из покупательниц ждет ребенка до того, как это станет очевидно. Проана- лизировав покупательские привычки беременных жен-
Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
щин, аналитиками была разработана система прогнози- рования беременности.