Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - Виктор Майер-Шенбергер

Поиск причин стал своего рода религией современности. Большие данные в корне меняют это мировоззрение, и мы снова оказываемся в таком историческом тупике, где «Бог умер». То, в чем мы были непоколебимо уверены, в очередной раз меняется. На этот раз, по иронии судьбы, — за счет более надежных доказательств. Какая роль при этом отводится интуиции, вере, неопределенности, действиям вразрез доказательствам, а также обучению опытным путем? По мере того как мир переходит от поиска причинности к поиску корреляции, что нам нужно делать, чтобы продвигаться вперед, не подрывая глубинных основ общества, гуманности и прогресса, опирающихся на доводы? Эта книга намерена объяснить, в какой точке мы находимся и как сюда попали и какие выгоды и опасности нас ждут впереди. 

Глава 2

Больше данных

Большие данные позволяют увидеть и понять связи между фрагментами информации, которые до недавнего времени мы только пытались уловить. По мнению Джеффа Йонаса, эксперта компании IBM по большим данным, нужно позволить данным «говорить». Это может показаться несколько тривиальным, ведь с древних времен люди воспринимали данные в виде обычных ежедневных наблюдений, а последние несколько столетий — в виде формальных количественных единиц, которые можно обрабатывать с помощью сложнейших алгоритмов.[22]

В цифровую эпоху стало проще и быстрее обрабатывать данные и мгновенно рассчитывать миллионы чисел. Но если речь идет о данных, которые «говорят», имеется в виду нечто большее. Большие данные диктуют три основных шага к новому образу мышления. Они взаимосвязаны и тем самым подпитывают друг друга. Первый — это способность анализировать все данные, а не довольствоваться их частью или статистическими выборками. Второй — готовность иметь дело с неупорядоченными данными в ущерб точности. Третий — изменение образа мыслей: доверять корреляциям, а не гнаться за труднодостижимой причинностью. В этой главе мы рассмотрим первый из них — шаг к тому, чтобы использовать все данные, а не полагаться на их небольшую часть.

Задача точного анализа больших объемов данных для нас не новая. В прошлом мы не утруждали себя сбором большого количества данных, поскольку инструменты для их записи, хранения и анализа были недостаточно эффективными. Нужная информация просеивалась до минимально возможного уровня, чтобы ее было проще анализировать. Получалось что-то вроде бессознательной самоцензуры: мы воспринимали трудности взаимодействия с данными как нечто само собой разумеющееся, вместо того чтобы увидеть, чем они являлись на самом деле — искусственным ограничением из-за уровня технологий того времени. Теперь же технические условия повернулись на 179 градусов: количество данных, которые мы способны обработать, по-прежнему ограничено (и останется таким), но условные границы стали гораздо шире и будут расширяться.

В некотором смысле мы пока недооцениваем возможность оперировать большими объемами данных. Основная часть нашей деятельности и структура организаций исходят из предположения, что информация — дефицитный ресурс. Мы решили, что нам под силу собирать лишь малую долю информации, и, собственно, этим и занимались. На что рассчитывали, то и получили. Мы даже разработали сложные методы использования как можно меньшего количества данных. В конце концов, одна из целей статистики — подтверждать крупнейшие открытия с помощью минимального количества данных. По сути, мы закрепили практику работы с неполной информацией в своих нормах, процессах и структурах стимулирования. Чтобы узнать, что представляет собой переход на большие данные, для начала заглянем в прошлое.

Не так давно привилегию собирать и сортировать огромные массивы информации получили частные компании, а теперь — и отдельные лица. В прошлом эта задача лежала на организациях с более широкими возможностями, таких как церковь или государство, которые во многих странах имели одинаковое влияние. Древнейшая запись о подсчетах относится к примерно 8000 году до н. э., когда шумерские купцы записывали реализуемые товары с помощью маленьких шариков глины. Однако масштабные подсчеты были в компетенции государства. Тысячелетиями правительства старались вести учет населения, собирая информацию.

Обратимся к переписям. Считается, что египтяне начали проводить их примерно в 3000 году до н. э. (как и китайцы). Сведения об этом можно найти в Ветхом и, конечно, Новом Завете. В нем упоминается о переписи, которую ввел кесарь Август, — «повелении сделать перепись по всей земле» (Евангелие от Луки 2:01). Это повеление и привело Иосифа с Марией в Вифлеем, где родился Иисус. В свое время Книга Судного дня (1086 год) — одно из самых почитаемых сокровищ Британии — была беспрецедентным, всеобъемлющим источником экономических и демографических сведений об английском народе. В сельские поселения были направлены королевские представители, которые составили полный перечень всех и вся — книгу, позже получившую библейское название «Судный день», поскольку сам процесс напоминал Страшный суд, открывающий всю подноготную человека.

Проведение переписей — процесс дорогостоящий и трудоемкий. Король Вильгельм I не дожил до завершения книги Судного дня, составленной по его распоряжению. Между тем существовал лишь один способ избавиться от трудностей, сопряженных со сбором информации, — отказаться от него. В любом случае информация получалась не более чем приблизительной. Переписчики прекрасно понимали, что им не удастся все идеально подсчитать. Само название переписей — «ценз»[23] (англ. census) — происходит от латинского термина censere, что означает «оценивать».

Более трехсот лет назад у британского галантерейщика по имени Джон Граунт появилась инновационная идея. Чтобы вывести общую численность населения Лондона во время бубонной чумы, он не стал подсчитывать отдельных лиц, а воспользовался другим способом. Сегодня мы бы назвали его статистикой. Новый подход давал весьма приблизительные результаты, зато показывал, что на основании небольшой выборки можно экстраполировать полезные знания об общей картине. Особое значение имеет то, как именно это делалось. Граунт просто масштабировал результаты своей выборки.

Его система стала известной, хотя позже и выяснилось, что расчеты могли быть объективными только по счастливой случайности. Из поколения в поколение метод выборки оставался далеко не безупречным. Итак, для переписи и подобных целей, связанных с большими данными, основной подход заключался в грубой попытке подсчитать все и вся.

Поскольку переписи были сложными, дорогостоящими и трудоемкими, они проводились лишь в редких случаях. Древние римляне делали это каждые пять лет, притом что население исчислялось десятками тысяч. А в Конституции США закреплено правило проводить переписи каждые десять лет, поскольку население растущей страны насчитывает миллионы. Но к концу XIX века даже это оказалось проблематичным. Возможности Бюро переписи населения не успевали за ростом данных.

Перепись 1880 года длилась целых восемь лет. Ее данные успели устареть еще до публикации результатов. По подсчетам, на подведение итогов переписи 1890 года требовалось 13 лет — смехотворный срок, не говоря уже о нарушении Конституции. В то же время распределение налогов и представительство в Конгрессе зависели от численности населения, поэтому крайне важно было своевременно получать точные данные.

Проблема, с которой столкнулось Бюро переписи населения США, напоминает трудности современных ученых и бизнесменов: поток данных стал непосильным. Объем собираемой информации превысил все возможности инструментов, используемых для ее обработки. Срочно требовались новые методы. В 1880-х годах ситуация оказалась настолько удручающей, что Бюро переписи населения США заключило контракт с Германом Холлеритом, американским изобретателем, на использование его идеи с перфокартами и счетными машинами для переписи 1890 года.[24]

С большим трудом ему удалось сократить время на сведение результатов с восьми лет до менее одного года. Это было удивительное достижение, которое положило начало автоматизированной обработке данных (и заложило основу будущей компании IBM). Однако такой метод получения и анализа больших объемов данных обходился все еще слишком дорого. Каждый житель Соединенных Штатов заполнял форму, из которой создавалась перфокарта для подсчета итогов. Трудно представить, как в таких условиях удалось бы провести перепись быстрее чем за десять лет. Но отставание определенно играло против нации, растущей не по дням, а по часам.

Основная трудность состояла в выборе: использовать все данные или только их часть. Безусловно, разумнее всего получать полный набор данных всех проводимых измерений. Но это не всегда выполнимо при огромных масштабах. И как выбрать образец? По мнению некоторых, лучший выход из ситуации — создавать целенаправленные выборки, которые представляли бы полную картину. Однако в 1934 году польский статистик Ежи Нейман ярко продемонстрировал, как такие выборки приводят к огромным ошибкам. Оказалось, разгадка в том, чтобы создавать выборку по принципу случайности.[25]