Выжить во время потопа

Существует первобытная потребность делать комфортной и безопасной собственную «пещеру». Онлайн-пространство подчинилось этому принципу, дав возможность систематизировать и хранить любимые песни, любимые видео, любимые книги, список важных контактов, совершать популярные денежные переводы или заказывать государственные услуги. Купив в 2007 году на последние деньги iPod Classic с 80 гигабайтами встроенной памяти, я полагал, что этого пространства мне хватит на десятилетия прослушивания музыки. Сегодня суммарный объем всех песен из моих плейлистов в разы превышает те «смешные» 80 гигабайт, и они не располагаются на моем устройстве. Доступ к ним я могу получить с любого устройства с интернет-браузером и доступом к Сети вне зависимости от моего местонахождения. Мобильное приложение банка хранит шаблоны моих наиболее частых денежных переводов и присылает персонализированные уведомления о новых продуктах и услугах с учетом всех моих операций. Было бы странно, если бы в мире, где пример компании Target с определением беременности девушки стал хрестоматийным^7*, отсутствовало стремление к тотальному анализу стремлений потребителей. Сеть универмагов Macy’s использует систему, которая коммуницирует со смартфоном покупателя, чтобы иметь возможность делать уникальные товарные предложения⁸. Бренд одежды Rebecca Minkoff и eBay модернизировали кабинки для примерки одежды. Сенсоры определяют, какие вещи примеряет покупатель, и с помощью сенсорного экрана внутри кабинки можно в один клик заказать другой цвет, размер или модель товара⁹.

Следующий шаг – распознавание покупателей в лицо. И в этом деле магазины Amazon Go стали настоящими пионерами. За каждым покупателем наблюдает несколько сотен камер, фиксирующих покупки, чтобы при выходе из магазина списать нужную сумму с его счета. К сожалению, мне не известно, сколь сложным и многогранным является наблюдающий за покупателями алгоритм Amazon Go. Но представьте, сколько полезной для производителя информации может дать анализ эмоциональной реакции человека на тот или иной товар. Что ощутил покупатель, когда увидел товар? Между чем и чем он делал выбор? Что он стал или не стал делать с упаковкой? Прочел ли состав? Или попросту не глядя бросил покупку себе в корзину?

Большие данные

3 сентября 2008 года редактор журнала Nature Клиффорд Линч подготовил спецвыпуск с темой: «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объёмами данных?»¹⁰. В нем публиковались материалы об увеличении объема и разновидностей обрабатываемых данных. Сегодня статью плотно связывают с термином «Большие данные» («Big Data»), который многим по-прежнему неизвестен.

Сперва методология и технологические приемы «Больших данных» относились к академической среде, а широкое распространение они получили благодаря бизнесу, увидевшему немыслимое пространство возможностей.

Количество активных пользователей Facebook по состоянию на 2017 год оценивается в более чем 1,8 млрд. Суммарно более 2 млрд пользователей в мессенджерах WhatsApp и Facebook Messenger. Более 500 млн – в Instagram. Количество интернет-пользователей в 2018 году достигло 4,021 млрд человек, сделав прирост на 7% в сравнении с аналогичным периодом год назад¹¹. Все эти пользователи ежеминутно генерируют колоссальное количество данных, повествующих о каждом из них больше, чем им самим представляется. Продуктовые магазины, кофейни, кинотеатры, тренинговые центры и т.п. хотят максимально монетизировать поток пользователей, что возможно благодаря тонкой и профессиональной настройке рекламной кампании за счет исторических и текущих данных. Всеобщая социализация не только стала пространством для новых бизнесов, но и открыла доступ к новым формам государственного контроля, о которых мы поговорим в третьей главе. Но для начала предлагаю определиться с терминологией вместе с Иваном Бегтиным, Директором АНО «Информационная культура».

– Что такое «большие данные» и как они влияют на изменения в бизнесе, политике, социальной сфере?