Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры - Эйден Эрец (2013)

Подобные размышления уже вынуждают разных ученых заниматься совершенно непривычными вещами – вылезать из своих «башен из слоновой кости» и начинать сотрудничать с крупными компаниями. Несмотря на радикальные отличия в мировоззрении и источниках вдохновения, эти странные люди проводят исследования, которые вряд ли могли представить себе их предшественники, и используют массивы данных, масштаб которых еще не имел прецедентов в истории научной мысли.

Йон Левин, экономист из Стэнфорда, объединился с компанией eBay для изучения принципов ценообразования на рынках реального мира[18]. Левин воспользовался тем, что продавцы на eBay часто проводят массу мелких экспериментов, чтобы понять, какую цену выставлять за свои товары. Изучив сотни тысяч таких экспериментов, Левин со своими коллегами смог пролить новый свет на теорию цен – хорошо изученный, но во многом теоретический подраздел экономической науки. Левин показал, что в уже имеющейся на эту тему литературе не только содержатся реальные факты, но есть и немало значительных ошибок. Его работа оказала огромное влияние и даже помогла исследователю получить медаль Джона Бейтса Кларка – самую престижную награду для экономистов в возрасте до 40 лет, которая часто предшествует Нобелевской премии.

Группа исследователей во главе с Джеймсом Фаулером из Калифорнийского университета в Сан-Диего договорилась с Facebook о проведении эксперимента, в котором должен был участвовать 61 миллион его пользователей[19]. Эксперимент показал, что человек охотнее участвует в голосовании, если знает, что это уже сделал его близкий друг. Чем теснее люди общаются, тем большее влияние они могут оказывать друг на друга. Данный эксперимент – рассказ о котором был вынесен на обложку престижного научного журнала Nature – не просто привел к поразительным выводам; благодаря ему в 2010 году на выборы явилось на 300 тысяч людей больше. Этого хватило для того, чтобы повлиять на их итоги.

Альберт-Ласло Барабаши, физик из Северо-Западного университета, вместе с несколькими крупными телефонными компаниями работал над проектом по отслеживанию перемещения миллионов людей с помощью анализа цифрового следа, оставленного их мобильными телефонами[20]. В результате возник совершенно новый метод математического анализа обычного человеческого движения, оцененного в масштабе целых городов. Барабаши и его команда смогли настолько хорошо проанализировать историю движения, что со временем даже стали предсказывать, куда человек направится в будущем.

Сотрудники компании Google под руководством программиста Джереми Гинсбурга обратили внимание, что люди значительно чаще ищут информацию о симптомах гриппа, его осложнениях и методах лечения во время эпидемии[21]. Они воспользовались этим вполне очевидным фактом для решения более важной задачи – создания системы, изучающей в режиме реального времени, что ищут через Google жители определенного региона, и позволяющей предсказать возникновение эпидемии гриппа. Эта система раннего предупреждения смогла выявлять новые эпидемии значительно быстрее, чем Центры по контролю и профилактике заболеваний США (несмотря на тот факт, что у этих центров имеется разветвленная и дорогостоящая инфраструктура для решения именно этой задачи).