Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий

Чтобы протестировать свою гипотезу, Эрик поинтересовался у Google, может ли он получить данные по статистике поиска. Ему ответили, что никакого специального разрешения здесь не требуется и что эти данные бесплатно доступны онлайн. Эрик и его аспирант Линн Ву (оба – совсем не специалисты в области экономики недвижимости) построили простую статистическую модель, чтобы изучить данные, использующие контент, создаваемый пользователями в ходе их поисковых запросов через Google. Их модель связывала изменения в количестве поисковых запросов определенного рода с последующими изменениями цен на недвижимость и предсказывала, что если количество запросов, подобных описанным выше, сегодня выросло, то цены на дома и объем предложения в Финиксе будут расти в ближайшие три месяца. Оказалось, что эта простая модель вполне работает: фактически она предсказывала уровень продаж на 23,6 % точнее, чем прогнозы, публикуемые экспертами Национальной ассоциации риэлторов.

Подобных же успехов при использовании доступных цифровых данных добиваются и исследователи в других областях. Команда под руководством Руми Чунара из Гарвардской медицинской школы исследовала пути распространения холеры после землетрясения 2010 года на Гаити и выяснила, что информация об эпидемии в «Твиттере» была не менее точной, чем данные официальных отчетов; кроме того, эта информация появлялась как минимум на две недели раньше.[105] Ситарам Асур и Бернардо Губерман из Лаборатории социальной инженерии компании Hewlett Packard обнаружили, что твиты могут также использоваться для прогнозирования дохода от проданных билетов в кинотеатры. По словам ученых, их исследование «наглядно продемонстрировало, как социальные сети отражают коллективную мудрость, которая, если ее направить в нужное русло, может чрезвычайно мощно и точно предсказывать, что произойдет в будущем».[106]

Дигитализация может также помочь нам лучше понимать прошлое. Так, по состоянию на март 2012 года компания Google отсканировала свыше 20 миллионов книг, опубликованных за несколько столетий.[107] Этот огромный массив цифровых слов и фраз формирует основу для так называемой культуромики, или «применения техники сбора данных с высокой пропускной способностью и их анализа для изучения человеческой культуры».[108] Команда профессионалов из нескольких отраслей под руководством Жана-Батиста Мишеля и Эреца Либермана Эйдена проанализировала свыше 5 миллионов книг, опубликованных на английском языке начиная с 1800 года. Помимо прочего, они обнаружили, что количество слов в английском языке за период между 1950 и 2000 годами выросло более чем на 70 %, что прославиться в наши дни можно быстрее и легче, чем в прошлом (но и проходит эта слава быстрее), и что в XX веке интерес к вопросам эволюции стабильно снижался до тех пор, пока Уотсон и Крик не открыли структуру ДНК.[109]

Все это – примеры более ясного понимания и точного предсказания (или более качественной науки), возникшие благодаря дигитализации. Хэл Вариан, главный экономист Google, многие годы изучал это явление. Он также умеет отлично описывать то, что видит. Одно из наших любимых высказываний Вариана звучит так: «Я утверждаю и буду утверждать, что самой модной и привлекательной профессией в следующие 10 лет будет статистика. И я не шучу».[110] Когда мы видим объемы постоянно создающихся цифровых данных и думаем о том, сколько еще открытий при их исследовании нас ожидает, то не можем не согласиться с ним.

Новые уровни приносят новые рецепты

Информация в цифровой форме – это не только питательная среда для новых видов науки; это вторая фундаментальная сила (после экспоненциального прогресса), которая стимулирует инновации и этим формирует вторую эру машин. Отличным примером может служить Waze. Этот сервис выстроен на множестве цифровых технологий разных уровней и разных поколений, и ни одна из этих технологий не стала дефицитной и не истощилась, поскольку все цифровые продукты неконкурентны.

Первый и самый старый уровень – это цифровые карты, появившиеся как минимум одновременно с персональными компьютерами.[111] Второй – это GPS-информация о местоположении, ставшая намного более полезной для водителей после того, как правительство США повысило точность GPS-позиционирования в 2000 году.[112] Третий – это пользовательские данные; пользователи Waze помогают друг другу, предоставляя информацию обо всем, начиная с аварий и полицейских радаров, замеряющих скорость, и заканчивая более дешевыми заправками; они даже могут использовать приложение для общения между собой. И, наконец, Waze активно использует сенсорные данные; по сути, программа превращает каждый автомобиль в сенсор, оценивающий скорость дорожного потока, и использует эти данные для расчета оптимальных маршрутов.