Мегатренды. Как предсказывать грядущие тенденции и видеть то, что упускают другие

Социальный кредит и рейтинги

В конце 2018 года Uber ввел социальную плату за неадекватность клиента. Более десяти лет идея рейтингов была односторонним взаимодействием. Существуют платформы для оценки розничных торговцев, ресторанов, врачей и учителей, и все они основаны на одном и том же базовом предположении: потребитель – вот кто определяет рейтинг. Потребители начали настолько явно доверять этим рейтингам, что во многих случаях рестораны могут выйти из бизнеса, а продукты будут пылиться на полках исключительно из-за низких рейтингов в интернете.

Что если эти оценки могут действовать и в обратном направлении? Uber и другие платформы совместных поездок используют рейтинги пассажиров. Не только вы оцениваете водителя, выполнившего поездку, но и водитель оценивает вас в ответ. Если ваш рейтинг в Uber упадет ниже 4,0, вам могут отказать в будущих поездках.

Однако самый яркий пример того, как данные рейтингов будут использоваться в будущем, пришел из Китая. В течение последних нескольких лет страна экспериментирует с программой под названием Система социального кредита (SCS), которая предлагает гражданам рейтинг на основе их поведения²⁴³. В этой системе вы можете получить вознаграждение за добровольную военную службу или своевременную оплату счетов или быть наказаны за неаккуратное вождение автомобиля или размещение фальшивых новостей в интернете.

Наказания варьируются от отказа в перемещении на самолетах или поездах до ограничения ваших перспектив получения работы, в то время как хороший рейтинг социального кредита может означать более выгодные процентные ставки или более быстрое получение визы для поездок. Для многих наблюдателей вся система выглядит как окончательный сценарий научно-фантастической антиутопии, где люди могут быть подвергнуты остракизму за плохой рейтинг от контролируемой государством системы. Другие предполагают, что подобные критические замечания основаны на «наихудших сценариях далекого будущего» и что опасения преувеличенны²⁴⁴.

В будущем именно подобные вопросы поднимет мегатенденция обилия данных. Чем больше информации мы соберем, тем больше проблем возникнет с ее анализом и тем, какие последствия эти интерпретации будут иметь для нашей повседневной жизни.

Кратко об обилии данных

Благодаря социальным сетям и умным устройствам компании и потребители располагают массой данных, которые изо всех сил пытаются осмыслить. Проблема во многих случаях заключается в том, что эти наборы данных дискредитированы или слишком обширны, так что извлечь из них смысл невозможно. Чтобы справиться с проблемой, группы, владеющие данными и нуждающиеся в их анализе, будут все чаще обращаться к машинному обучению для отсева ненужных данных и получения автоматических подсказок в поиске ключевых идей или действий.

Возможно, самое важное в применении обилия данных связано с их обладанием и видами на будущее. Поскольку потребители становятся крупными производителями данных с помощью интеллектуальных, подключенных к общей сети персональных устройств, они будут требовать все большего контроля и обладания данными, которые генерируют. Они станут более продвинутыми в плане использования своей информации, более осторожными в выборе тех, с кем можно ею делиться, и более требовательными к стимулам, за которые они готовы ее добровольно предоставлять.

Как использовать обилие данных

➲ Будьте достойны данных клиента.

Чем больше пользователи требуют контроля над данными, собранными на основе их действий, тем больше стимулов будут предлагать организации, чтобы эти данные предоставляли им охотнее. Владея ситуацией, клиенты иногда прибегают к крайним мерам, чтобы вернуть себе право собственности на свои данные, – от требования изменения политики до удаления своих учетных записей. Организации, которые хотят продолжать монетизировать имеющиеся у них потребительские данные, должны будут приспособиться к новой реальности, предложив бо́льшую прозрачность, гарантируя этичное использование данных и четко демонстрируя свою ценность для потребителей.

➲ Задавайте лучшие вопросы по поводу данных.

Во многих случаях проблемы, вызванные слепым следованием данным, или ощущение перегруженности информацией возникают из-за неспособности задать правильные вопросы о данных. Вместо того чтобы просто заполнять ячейки в электронной таблице, подумайте о разработке стратегии относительно данных, чтобы выяснить, какую ценность вы могли бы извлечь из поставленных вопросов. Затем подумайте о том, как уже существующие данные (или новые, которые вы собрали бы) могут быть использованы для ответа на эти масштабные и важные вопросы.

➲ Очистите свои данные.