Наука о данных. Базовый курс

Существует два основных типа необработанных данных по способу их получения: собранные и выхлопные данные^{4}. Собранные данные получают посредством прямого измерения или наблюдения, предназначенного для этой цели. Например, основная цель опросов или экспериментов состоит в сборе конкретных данных по конкретной теме. Выхлопные данные, напротив, побочный продукт процесса (подобно выхлопным газам), основной целью которого является нечто иное, чем сбор данных. Например, основная цель социальных сетей — дать пользователям возможность общаться друг с другом. Однако для каждого опубликованного изображения, поста, ретвита или лайка создается ряд выхлопных данных: кто поделился, кто просмотрел, какое устройство использовалось, чье устройство использовалось, в какое время суток, сколько людей просматривали / поставили лайк / ретвитнули и т. д. Точно так же основная цель сайта Amazon — дать возможность пользователям совершать покупки. Но это не мешает каждой покупке генерировать выхлопные данные: какие товары пользователь добавил в корзину, сколько времени он провел на сайте, какие другие товары он просматривал и т. д.

Одним из наиболее распространенных типов выхлопных данных являются метаданные, т. е. данные, описывающие другие данные. Когда Эдвард Сноуден опубликовал документы АНБ, касающиеся программы тотальной слежки PRISM, он также сообщил, что агентство собирало большое количество метаданных о телефонных звонках людей. Это значит, что АНБ фактически не записывало их содержание (т. е. не вело прослушивания телефонных разговоров), но собирало данные о звонках, например когда был сделан звонок, кому, как долго длился и т. д.^{5}. Этот тип сбора данных может показаться не столь зловещим, но исследовательский проект MetaPhone, проведенный в Стэнфорде, обнаружил, что метаданные телефонного звонка могут раскрыть большой объем личной информации^{6}. Тот факт, что многие организации работают в узких сферах, позволяет относительно легко выявлять информацию о человеке на основе его телефонных звонков. Например, некоторые из участников исследования MetaPhone звонили «Анонимным алкоголикам», адвокатам по бракоразводным процессам и в медицинские клиники, специализирующиеся на венерических болезнях. О многом могут говорить и закономерности звонков. Вот два примера закономерностей, выявленных в ходе исследования и раскрывающих очень деликатную информацию:

«Участник А общался с несколькими местными группами поддержки людей, страдающих неврологическими заболеваниями, специализированной аптекой, службой лечения редких состояний и горячей линией лекарственного средства, применяемого исключительно для лечения рассеянного склероза… В течение трех недель участник B связывался с магазином товаров для ремонта, слесарем, продавцом оборудования для гидропоники и торговцем марихуаной^{7}».

Традиционно наука о данных была сосредоточена на получении собранных данных. Однако, как показывает исследование MetaPhone, выхлопные данные также могут быть использованы для выявления скрытого смысла. В последние годы выхлопные данные становятся все более и более полезными, особенно в области взаимодействия с клиентами, где связывание между собой различных наборов выхлопных данных может создать более широкий клиентский профиль, тем самым позволяя бизнесу точнее ориентировать свои услуги и маркетинг. Сегодня одним из факторов, стимулирующих развитие науки о данных, является признание современным бизнесом ценности выхлопных данных и их потенциала.

Данные накапливаются, мудрость — нет!

Цель науки о данных — использовать их, чтобы получить прозрение и понимание. Библия призывает нас к пониманию через мудрость: «Главное — мудрость: приобретай мудрость, и всем имением твоим приобретай разум» (Притч. 4:7). Этот совет разумен, но он ставит вопрос о том, как именно нужно искать мудрости. Следующие строки из стихотворения Т. С. Элиота «Камень» описывают иерархию мудрости, знаний и информации:

Где мудрость, которую мы потеряли в знанье?
Где знанье, которое мы потеряли в сведеньях?^{8}