Цифровой журнал «Компьютерра» № 174

Справедливости ради нужно заметить, что в этих рассуждениях имеется слабое место. «Работодатели и потенциальные сексуальные партнёры», о которых пишет Роуэн, не являются «олигополистами данных» — они просто знают, как пользоваться Google. Иными словами, проблемы, о которых идёт речь, создаёт не столько концентрация, сколько легкодоступность данных. Нетрудно понять, почему от неё может хотеться избавиться, но как это сделать? Запретить поисковики? Это решение будет похуже самой проблемы.

Изнанка Big Data

Виктория Стодден, профессор статистики:

«Если у нас не будет возможности поставить под вопрос результаты [полученные методами Big Data], есть риск попасть в ситуацию, когда мы ошибочно думаем, что пожинаем плоды информационной эпохи, в то время как в действительности наши решения основаны на фактах, которые не понимает никто, кроме, возможно, людей, которые сгенерировали их».

Виктория Стодден считает опасным безудержное доверие к Big Data. На волне шумихи методы Big Data начинают применять в самых разных областях, в том числе и в тех, которые совершенно не готовы к этому. Отношение к выводам, полученным в результате изучения статистики, особое: принято считать, что цифры не врут и спорить с ними бесполезно. Проблема в том, что это не так. Цифры могут врать. Ошибки могут быть случайно или преднамеренно внесены на любой стадии, однако никто не ищет их, потому что критическое отношение к данным пока не вошло в обычай за пределами научного сообщества.

Злоупотребления Big Data в последнее время привлекают всё больше внимания. Погоня за модой до добра не доводит, и мода на данные не исключение. Понимание того, что количество данных не так важно, как их качество, начинает появляться лишь сейчас.

Поисковики решают за нас

Дэнни Хиллис, основатель компании Applied Minds и фонда Long Now, создатель суперкомпьютера Connection Machine:

«В прошлом смысл определяли только люди. Теперь его определяют ещё и технические средства, которые приносят нам информацию. Отныне у поисковых систем имеется собственный взгляд на вещи, и результаты поиска отражают его. Игнорировать допущения, лежащие в основе результатов поиска, больше нельзя».

Задача поисковых систем — не только находить, но и фильтровать данные. Именно это происходит, когда алгоритм решает, как интерпретировать запрос и как отсортировать найденные документы. Многие его решения неизбежно будут двусмысленными. Хиллис приводит пример запроса, на который заведомо нет однозначного ответа: «провинции Китая». Поисковику волей-неволей придётся встать либо на сторону Китая, считающего Тайвань своей двадцать третьей провинцией, либо на сторону Тайваня, полагающего себя независимой державой. Само по себе это не беда. Плохо то, что пользователи далеко не всегда осознают, сколько таких решений скрыто за каждым результатом. В известном смысле наблюдения Хиллиса перекликаются с тем, что пишет Виктория Стодден о Big Data: и в том и в другом случае проблема заключается в непонимании того, как был сделан вывод.

В теории, таким образом поисковики могли бы влиять на общественное мнение, но на практике происходит обратное: они изо всех сил пытаются угодить пользователю, подстраиваясь под его вкусы и пряча всю неугодную ему информацию. В результате получается, что увидеть альтернативные точки зрения становится всё труднее. Эту проблему уже окрестили «фильтрационный пузырь», и у неё те же корни: неявные решения, которые принимает поисковая система.

Когда интернет сломается

Джордж Дайсон, историк техники:

«Рано или поздно, случайно или по злому умыслу, мы столкнёмся с катастрофическим крахом интернета. При этом у нас нет запасного варианта, позволяющего поднять примитивную аварийную сеть с низкой пропускной способностью в том случае, если основная сеть, на которую мы привыкли полагаться, станет недоступна».