BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд (2017)

Методика обработки данных в Amazon изменила поведение миллиарда покупателей. В 2015 году почти половина покупок в США начиналась с поиска и просмотра товара на Amazon, вне зависимости от того, где в конечном счете приобретался товар[36].

Для того чтобы управлять автомобилем, необязательно понимать все тонкости устройства двигателя внутреннего сгорания. Точно так же нет никакой необходимости досконально разбираться в алгоритмах Amazon, для того чтобы найти то, что нужно или представляет интерес. Важнее понимать базовые принципы устройства системы и установить правила ее безопасного использования. По мере того как информации создается все больше и она передается все более широкому кругу пользователей, мы можем либо занять пассивную позицию и предоставить право определять правила ее использования другим (беззаботно нажимая кнопку «соглашаюсь» после просмотра по диагонали двадцати с лишним страниц текста), либо принять активное участие в установлении новых норм взаимодействия. Можно относиться к переработке социальных данных как к таинственному «черному ящику», а можно стать информационно грамотными людьми, находящими разумные способы заставить тех, кто получает и обрабатывает наши данные, давать взамен не меньшие ценности.

Чего стоят ваши данные?

Уже сейчас при решении многих бытовых вопросов мы полагаемся на социальные данные – будь то выбор покупки на Amazon или места, где поужинать, и способа добраться до него. Социальные данные создаются в очень многих областях жизни, и постепенно мы попадаем во все большую зависимость от инфопереработчиков при принятии важнейших жизненных решений, в том числе выбора партнера для романтических отношений, места и условий работы, медикаментов и учебных заведений.

Во многих случаях истинное значение созданных нами данных становится понятным только в сравнении их с данными, созданными другими людьми. Поскольку объем социальных данных, доступных для инфопереработки, нарастает в геометрической прогрессии, сегодня можно надеяться на получение ответов на многие из вопросов, которые считались прежде не разрешимыми в принципе. Возможно даже, что это заставит задать ряд новых важных вопросов, которые раньше просто не приходили в голову.

Алгоритмы выявляют закономерности, которые люди не могут увидеть без помощи компьютеров. Эти закономерности могут помогать нам в принятии решений. Стоимость информации, предоставленной для переработки, определяется тем, насколько полезными окажутся полученные результаты для принятия нами решений – в коммерческих сделках, в приобретении товаров и услуг, в получении банковского кредита, в поиске работы, в получении медицинской помощи и образовательных услуг для себя и своих близких, а также в общественно-политической жизни.

Оценка степени полезности результатов деятельности компаний, работающих с данными, – это существенно иная постановка вопроса, нежели привычные рассуждения о том, как, когда и почему компании и государство собирают наш «цифровой выхлоп», то есть информацию, которую мы создаем изо дня в день. Некоторые считают, что объем собираемой информации слишком велик и что лучшим вариантом поведения для частного лица является поменьше рассказывать о себе или же требовать плату за создаваемые и предоставляемые личные данные. При такой сосредоточенности на входящем потоке информации мы упускаем из виду потенциальные выгоды, которые можно извлекать на выходе. Я считаю, что мы вправе требовать нечто намного более ценное, чем мелкая денежная подачка, за предоставление своих первичных данных. Мы должны настаивать на участии в управлении инфопереработкой на справедливых и понятных условиях, чтобы иметь возможность влиять на ее результаты.