К книге
Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всёЧасть II Могущество больших данных. Глава 3 Переосмысление данных. Изображения как данные
26%
Часть II Могущество больших данных. Глава 3 Переосмысление данных. Изображения как данные
9

Традиционно когда ученые или бизнесмены хотели собрать информацию, они проводили исследования. Данные аккуратно формировались на основе чисел или флажков в окошках опросников. Сейчас все иначе. Дни структурированных, чистых и простых полученных в результате исследований данных закончились. Идя по жизни сегодня, мы повсюду оставляем свои грязные следы, которые и становятся основным источником информации.

Как мы уже видели, слова – это данные. Клики – это данные. Ссылки – это данные. Опечатки – это данные. Бананы во сне – данные. Тон голоса – данные. Хрипы – данные. Сердечный ритм – данные. Размер селезенки – данные. Я утверждаю, что поисковые запросы – наиболее разоблачительные данные.

Оказывается, фотографии – тоже данные.

Так же, как слова, собранные в книгах или в периодике и хранившиеся на пыльных полках, фотографии были вытащены из фотоальбомов и картонных коробок и оцифрованы. Они тоже были превращены в биты и байты и запущены в облако. Как текст может преподать нам урок – продемонстрировав, например, как менялась манера людей излагать свои мысли, – так и фотографии могут показать нам историю США – например, изменением способов позирования перед камерой.

Я считаю гениальным исследование группы четырех ученых-компьютерщиков в университетах Браун и Беркли. Они воспользовались достижением цифровой эпохи: многие вузы отсканировали ежегодные фотографии выпускников{66} и сделали их доступными онлайн. В интернете исследователи нашли 949 ежегодников с фотографиями учеников американских средних школ за период 1905–2013 годов. Это собрание включало десятки тысяч снимков. Используя компьютерные программы, ученые смогли создать по фотографиям «обычное» лицо каждого десятилетия. Другими словами, они смогли выяснить среднее расположение и конфигурацию носа, глаз, губ, волос. Здесь представлены типичные лица более чем за век – с разбивкой по полу:

Ничего не замечаете? Американцы – и особенно женщины – стали улыбаться. В начале XX века они фотографировались почти с каменным выражением, а в конце – просто сияли.

Так в чем причина? Разве американцы стали счастливее?

Нет. Ответить на этот вопрос помогли другие ученые. Причина – по крайней мере, на мой взгляд – просто удивительна. На заре фотографии люди относились к ней, как к живописи{67}. Они не могли сравнить этот процесс ни с чем другим. Таким образом, фотосюжеты были скопированы с сюжетов картин. А поскольку люди, позирующие художнику для картины, не могли сохранять улыбку в течение долгих часов, они принимали серьезный вид. Люди, которых снимал фотограф, также делали серьезные лица.

Что же в итоге заставило их поменять выражение лица? Бизнес, прибыль, маркетинг, конечно. В середине ХХ века Kodak – компания, продававшая пленку и камеры – была расстроена тем, что люди делают не слишком много снимков. Тогда была разработана стратегия приучения людей снимать все больше и больше. Рекламные кампании Kodak стали ассоциировать фотографии с понятием счастья. Их целью было заставить людей приобрести привычку делать фото всякий раз, когда они хотели показать другим, что в их жизни произошло нечто хорошее. Так что улыбки в ежегодниках являются результатом этой успешной кампании (как и большинство фотографий, которые вы видите в Facebook и в Instagram сегодня).

Но данные, полученные на основе фотографий, могут рассказать нам гораздо больше, чем обозначение периода времени, когда старшеклассники начали говорить: «Сы-ы-ыр». Удивительно, но снимки в состоянии поведать нам даже о положении дел в экономике.

Познакомьтесь с одной провокационно озаглавленной научной работой: «Измерение экономического роста из космоса». Когда у документа название вроде такого, можете держать пари: я обязательно прочитаю его. Авторы работы – Вернон Хендерсон, Адам Соригард и Дэвид Н. Вайль – начали с замечания, что во многих развивающихся странах существующие измерения валового внутреннего продукта (ВВП) являются неэффективными. Это происходит потому, что значительная часть экономической активности остается незафиксированной в бухгалтерских книгах, а ресурсы правительственных учреждений, в задачу которых входит измерение производительности экономики, довольно ограничены.

Авторы озвучили неординарную мысль. Они говорят, что могли бы измерять ВВП, исходя из того, насколько светло в этих странах ночью{68} – получив эту информацию из фотографий со спутника ВВС США, который делает полный оборот вокруг Земли 14 раз в сутки.

Почему свет в ночное время может быть хорошим показателем ВВП? В очень бедных частях мира людям трудно заплатить за электричество. В результате при плохих экономических условиях в домах резко уменьшалось количество света, которое жители позволяли себе включать ночью.

В Индонезии в результате Азиатского финансового кризиса 1998 года количество света ночью резко снизилось. А в Южной Корее в период с 1992 по 2008 год объем ночного освещения увеличился на 72 %, что соответствовало исключительно высоким экономическим показателям в тот период. В Северной Корее в то же время количество освещения ночью уменьшилось, что соответствовало удручающим экономическим показателям.

В 1998 году в южной части Мадагаскара было обнаружено большое скопление рубинов и сапфиров. Городишко Илакака из практически стоянки для грузовиков превратился в крупный торговый центр. До 1998 года там почти не было ночного освещения, а после обнаружения месторождения за пять лет количество света в ночное время взрывообразно увеличилось.

Авторы признают, что их оценка экономической активности по уровню ночного освещения далека от идеала. Вы не можете точно оценить состояние экономики только по тому, сколько света улавливает спутник. Авторы не рекомендуют использовать этот показатель для развитых стран, где существующие экономические данные дают более точную картину. И, по правде говоря, они обнаружили, что даже в развивающихся странах оценка количества света ночью столь же бесполезна, как и официальные показатели. Но сочетание ущербных правительственных данных и несовершенных показателей ночного освещения дает более точный результат, чем может обеспечить лишь один источник. Другими словами, с помощью снимков, сделанных из космоса, вы можете просто улучшить свое понимание уровня развития экономик той или иной страны.

Джозеф Райзингер, доктор наук в области информатики, разделяет разочарование авторов идеи о ночном освещении в отношении существующих баз данных с информацией об экономиках развивающихся стран. В апреле 2014 года Райзингер отметил, что Нигерия обновила информацию об объеме ВВП с учетом новых секторов, которые тамошние чиновники, возможно, пропустили при опубликовании предыдущих оценок. По их нынешним оценкам, ВВП Нигерии сейчас на 90 % выше{69}.

«Это крупнейшая экономика в Африке, – сказал Райзингер{70}, и его голос постепенно начал набирать силу. – Мы даже не знаем, какие основные параметры мы хотели бы знать об этой стране».

Он хотел найти способ более четко оценивать различные экономические показатели. Его решение – это отличный пример того, как можно переосмыслить данные и какова их реальная ценность.

Райзингер основал компанию «Premise», в которой работают группы сотрудников из развивающихся стран, вооруженные смартфонами. В чем заключается их работа? Фотографировать интересные происшествия, которые могут иметь какое-либо экономическое значение.

Сотрудники, вооружившись смартфонами, могут делать снимки АЗС или фруктовых корзин в супермаркетах. Они фотографируют одни и те же места снова и снова. Фотографии отправляются в головной офис компании, где вторая группа сотрудников – компьютерщики – превращают фотографии в информацию.

Специалисты компании могут проанализировать все – от длины очередей на заправках до того, сколько яблок лежит в корзине в супермаркете, и до цены этих яблок. На основе самых разных фотографий любых видов деятельности компания может начать оценивать уровень экономической активности и инфляции. В развивающихся странах длинные очереди на АЗС – основной индикатор экономических проблем. Равно как недозрелые яблоки и их отсутствие. Снимки, сделанные в Китае, помогли обнаружить продовольственную инфляцию в 2011 году и продовольственную дефляцию в 2012 году – задолго до появления официальных данных.

«Premise» продает эту информацию банкам или хедж-фондам, а также сотрудничает со Всемирным банком.

Как и многие хорошие идеи, «Premise» продолжает приносить пользу. Недавно Всемирный банк заинтересовался размерами теневой экономики на Филиппинах, связанной с сигаретами. В частности, он хотел знать последствия недавних шагов правительства, включавших случайные рейды против производителей сигарет, не уплачивающих налоги. Что придумала компания «Premise»? Фотографировать табачные киоски на улице. Посмотрим, на скольких из них имеются акцизные марки, которые отличают законные сигареты. Было обнаружено, что эта часть теневой экономики, бывшая достаточно обширной в 2015 году, в 2016-м стала значительно меньше. Усилия правительства принесли результат, хотя для того, чтобы понять объем скрытого товара (нелегальных сигарет), требуются новые данные.

Как мы видели, эпоха цифровых технологий принесла совершенно новое понимание того, что считать данными, и из новой информации было сделано много интересных выводов. Знание причин, заставляющих СМИ смещать тональность своих выступлений влево или вправо, обеспечивающих успех первого свидания и возможность выявления хорошо развивающиейся экономики – это только начало.

Неслучайно на основе этих новых данных было сделано немало денег – начиная с десятков миллиардов господ Брина и Пейджа. Джозеф Райзингер также работает не в убыток себе. Обозреватели подсчитали, что годовой доход «Premise» сегодня составляет десятки миллионов долларов. Недавно инвесторы влили в компанию еще 50 миллионов{71}. Это означает, что некоторые из них считают «Premise» одним из самых выгодных предприятий в мире – в первую очередь, в области создания и использования фотографий. То есть в той же лиге, что и «Playboy».

Другими словами, новые типы данных имеют огромное значение как для ученых, так и для предпринимателей. При этом понятие данных в последнее время значительно расширилось. Сегодня специалисты не должны ограничивать себя узким или традиционным представлением о них. В наши дни фотографии очередей в супермаркетах – ценные данные. Наполнение полок там же – данные. Спелость яблок – данные. Фотографии из космоса – данные. Кривизна линии губ – тоже данные. Любая информация!

И все эти новые сведения мы наконец можем увидеть даже сквозь прикрывающую их ложь.{72}

Предыдущая главаГлава 9 из 34Следующая глава