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

Тем не менее ваше взаимодействие с сайтом или приложением ограничивается предлагаемым набором опций. Я полагаю, что уточнение поисковых запросов стало бы намного более динамичным процессом, если бы пользователи имели возможность поиграть с вариантами инфопереработки примерно так же, как мы с коллегами делали это в музыкальных рекомендациях MoodLogic. По мере возрастания количества отзывов работников на Glassdoor порталу стоило бы придумать способы уточнения этой информации, чтобы сделать ее еще более полезной. Это может быть некая модель, позволяющая выделить наиболее интересные данному пользователю оценки не только по признакам названия позиции или ее географического положения, но и по другим характеристикам, которые предоставляют сайту (например, карьерные цели или предпочтения по условиям труда). Но вне зависимости от количества входящей информации оценки все равно будут содержать элемент неопределенности.

Информационная грамотность означает понимание того, что любая рекомендация представляет собой величину вероятности и что любое решение есть компромисс между уровнем риска и размером извлекаемой выгоды, причем даже в тех случаях, когда на фоне больших объемов данных неопределенность кажется весьма незначительной. Инфопереработка не должна принимать решения за вас. Она должна предоставить вам возможность использовать намного большее количество информации, что позволит частично устранить риск ошибки.

С помощью инфопереработки мы получаем возможность использовать и анализировать обширные исторические данные, выявлять закономерности и делать прогнозы трендов, не все из которых оказываются правильными. Подобный подход к осмыслению информации и самих себя сильно отличается от привычного для подавляющего большинства людей.

Превращение информации в решения

Факты! Факты! Факты! – нетерпеливо восклицал Холмс. – Я не могу лепить кирпичи без глины[48].

Артур Конан Дойль

Когда в начале 1990-х годов я окончил докторантуру и стажировался в научно-исследовательском центре Xerox PARC в Пало Альто, мы с помощью суперкомпьютера анализировали закономерности дорожного движения. Одной из наших задач было прогнозирование времени в пути. Будучи физиками, мы рассматривали дорожное движение как поток и пытались определить условия его перехода из ламинарного состояния в турбулентное, то есть когда плавное движение превращается в прерывистое. По современным меркам, исходных данных было немного, и для создания моделей дорожного движения нам приходилось делать множество допущений.

Сейчас проблема расчетного времени прибытия в пункт назначения решается просто: практически в каждой машине есть кто-то с мобильным телефоном, оценивающим движение в режиме реального времени. В этой области работает, в частности, выделившаяся из Microsoft компания Inrix. В ней анализируют данные геолокации более чем 100 миллионов личных телефонов, чтобы определить направления движения автомобилей (и, что еще более важно, места, куда они не едут) и вывести тренды перемещения людей и товаров[49]. Данные для своего анализа Inrix получает от операторов мобильной связи, с базовыми станциями которых связываются эти 100 миллионов мобильников. Обработанную информацию у Inrix покупают Garmin, MapQuest, Ford, BMW и другие компании, которые хотят предоставлять водителям услуги картографического отображения местности и планирования маршрута. Кроме того, Inrix консультирует местные власти по вопросам городского планирования, в том числе строительству новых мостов, установке светофоров и местоположению новых государственных больниц и других учреждений.