Цифровые следы, которые мы каждый день оставляем за собой, выдают нас сильнее, чем мы думаем. Это могло бы превратить частную жизнь людей в кошмар — или стать основой более здорового, благополучного общества.
К середине XIX в. промышленная революция вызвала быстрый рост городов, что породило острые социальные и экологические проблемы. Чтобы их решить, города обзавелись централизованной инфраструктурой для доставки питьевой воды, электроэнергии и качественного продовольствия, были созданы условия для торговли, работы транспорта и поддержания общественного порядка, возможности доступа к здравоохранению и энергоресурсам. Но сегодня, более века спустя, эти сетевые стратегии все менее соответствуют современным требованиям. Наши города стоят в автомобильных пробках. Наши политические институты в тупике. Вдобавок мы столкнулись с множеством новых проблем, из которых наиболее значимая — как накормить и где разместить население Земли, которое вскоре увеличится еще на 2 млрд человек, и при этом избежать особо тяжелых последствий глобального потепления.
Эти проблемы, характерные исключительно для XXI в., требуют и соответствующего мышления. Тем не менее многие экономисты и социологи все еще рассуждают об общественном устройстве на языке эпохи Просвещения, в терминах классового общества и рынка, т.е. используют упрощенные модели, которые сводят социальные взаимодействия к набору правил и алгоритмов, игнорируя поведение отдельных людей. Пора заглянуть глубже, учесть тончайшие детали социальных взаимодействий. В этом нам поможет инструмент, известный как «большие данные» (big data).
Цифровые технологии позволяют нам исследовать миллиарды индивидуальных взаимодействий, в ходе которых люди обмениваются идеями, деньгами, товарами или слухами. В научно-исследовательской лаборатории в Массачусетсском технологическом институте мы с помощью компьютеров пытаемся найти во множестве таких контактов математические закономерности. Нам удалось вплотную подойти к тому, чтобы объяснить явления — финансовые кризисы, политические беспорядки. эпидемии гриппа.— причины которых до сих пор оставались загадкой. Специалисты по анализу данных способны обеспечить устойчивость финансовых систем, стабильную работу органов власти, эффективное и доступное здравоохранение и многое другое. Но сначала нам нужно в полной мере оценить потенциал больших данных и построить надлежащую систему их использования. В способности отслеживать и предсказывать поведение отдельного человека и групп людей и даже управлять этим поведением проглядывает классическая аналогия с огнем Прометея: большие данные тоже можно использовать как во благо, так и во вред человечеству.
Пророческая сила «хлебных крошек»
В повседневной жизни мы оставляем после себя виртуальные «хлебные крошки»: цифровую информацию о том. кому мы звоним, куда ходим, что едим, что покупаем. По этим элементам о нашей жизни можно узнать больше, чем мы сами хотели бы о себе рассказать. Обновления нашего статуса в Facebook или сообщения в Twitter дают людям информацию, которая нами же отобрана и отредактирована в соответствии с требованиями текущего дня. "Цифровые крошки» свидетельствуют о нашем реальном поведении.
Человек— животное общественное, наше поведение вовсе не так уникально, как нам кажется. Те, кому мы звоним, шлем СМС, с кем встречаемся — даже просто с виду знакомые люди, что живут по соседству. — вероятно, во всех отношениях похожи на нас. Мы с моими студентами можем определить, есть ли у вас риск заболеть диабетом, изучив список ресторанов, где вы обедаете, и круг вашего общения. Пользуясь той же информацией. мы предскажем, какую одежду вы скорее всего купите и в состоянии ли вы выплатить банковский заем. Характер нашего поведения меняется, когда мы чувствуем недомогание, и тогда мы идем в другие места, покупаем другие вещи, звоним другим людям, ищем другие товары в Интернете. Посредством анализа данных можно создать постоянно обновляемую карту предпочтений, с ее помощью можно в любой момент времени предсказать, куда жители города вероятнее всего направятся, если заболеют гриппом.
Математические закономерности, заключенные в больших данных, позволяют глубже понять жизнь общества. Они отражают поток идей и информации, которыми обмениваются люди. Этот поток можно наблюдать, изучая модели социального взаимодействия (личные беседы, телефонные разговоры, обмен сообщениями в социальных сетях), а также оценивая характер изменчивости индивидуальных покупательских стереотипов (по данным с кредитных карт) или маршрутов передвижения (по данным устройств GPS). Поток идей — ключевое понятие для понимания общества, не только потому, что эффективность функционирования систем зависит от своевременно полученной информации, но и потому, что распространение и интеграция идей лежат в основе инноваций. Сообществам, отрезанным от внешнего мира, грозит застой.
Вот одно из самых удивительных открытий, которые мы сделали вместе со студентами: характеристики потока идей, измеряемого посредством потребительского поведения, физической мобильности или коммуникаций, непосредственно связаны с ростом производительности труда и результатами творческой деятельности. Отдельные люди, организации, города, даже целые общества, которые взаимодействуют друг с другом, выходя за пределы своей социальной группы, отличаются более высокой производительностью, лучшей творческой отдачей и даже большей продолжительностью жизни и более крепким здоровьем. Мы встречаем варианты этой модели у всех социально организованных видов, даже у пчел. Очевидно, поток идей — важнейшее условие здоровья любого общества. Следовательно, когда мы анализируем работу компании или правительства, полезно рассматривать их как механизмы по производству идей. Эти механизмы собирают и распространяют идеи главным образом через взаимодействия между индивидами.
Две математические модели свидетельствуют о благотворном потоке идей. Первая — это контактирование (engagement), которое мы определяем как долю возможных межличностных взаимодействий внутри трудового коллектива, которые происходят регулярно. Связь между контактированием и производительностью очевидна: чем выше уровень контактирования, тем выше производительность в группе — почти независимо от того, над чем работает группа или какими личными качествами обладают ее члены. Вторая — поиск (exploration), математическая величина, описывающая, насколько часто члены группы приносят новые идеи извне. Это хороший прогностический показатель новаторства и творческой отдачи.
В полевых испытаниях, проводимых в различных компаниях по всему миру, мы со студентами измеряли уровни контактирования и поиска, снабжая сотрудников социометрическими идентификационными картами — электронными устройствами, которые фиксируют непосредственные взаимодействия между людьми. Мы обнаружили, что повышение уровня контактирования в группе ведет к резкому росту производительности, одновременно снижая уровень стресса. Например, узнав, что в центрах обработки вызовов кофейные паузы обычно планируются так, чтобы в любое время суток на перерыв уходил только один сотрудник, я уговорил управляющего колл-центра Bank of America отпускать людей на перерыв одновременно. Целью было стимулировать контакты между сотрудниками. Одно лишь это нововведение дало рост эффективности на $15 млн в год.
Мы также установили, что поиск, понимаемый как установление новых связей между людьми, — отличный показатель для прогнозирования инноваций и результатов творческой активности. Естественные каналы коммуникации, в особенности общение лицом к лицу, гораздо важнее цифровых каналов. Другими словами, электронная почта никогда полностью не заменит личных встреч и бесед.
Еще мы выяснили, что постоянное переключение между поиском и контактированием в группе (люди общаются в коллективе, потом отправляются на поиск новой информации, приносят ее в коллектив, затем этот цикл повторяется) очевидным образом связано с ростом творческой отдачи. Моим коллегам удалось просчитать подобную модель личных контактов внутри авторитетных научно-исследовательских организаций и использовать эти расчеты, чтобы точно определить дни наивысшего творческого подъема у научных работников. Тот же самый подход применим и к виртуальным коллективам. работающим в удаленном режиме. Подобные модели информационного потока подходят для прогнозирования объемов продукции, производимой в городах и даже регионах.
Модель контактирования внутри сообщества и поиска информации вне его предсказывает даже такие интегральные социологические параметры. как средняя продолжительность жизни, уровень преступности и детская смертность. Закрытые районы, представляющие собой информационные гетто, живут так же бедно, как настоящие гетто, зато места, где люди общаются друг с другом и с ближайшими соседями, как правило, более здоровы и благополучны.
Расширяя поток идей
Использование больших данных для диагностики проблем и прогнозирования успехов — это лишь начало. Гораздо более захватывающей выглядит перспектива их применения для проектирования организаций, городов и правительств, которые будут функционировать лучше, чем нынешние. Потенциал больших данных проще применить в корпорациях. Изменяя поток идей, обычно можно найти простые решения, приводящие к росту производительности труда и отдачи от творческой работы. Например, рекламный отдел одного немецкого банка столкнулся с серьезными проблемами: их рекламные кампании по продвижению нового продукта не принесли успеха, и они хотели знать, в чем причина. Когда мы изучили ситуацию с помощью личных социометрических карт, то выяснили следующее: подразделения внутри организации обменивались огромным количеством сообщений по электронной почте, но почти никто не общался с сотрудниками из отдела по работе с клиентами. Причина оказалась простой: этот отдел находился на другом этаже, что и породило такие огромные проблемы. Отдел рекламы, само собой, планировал рекламные кампании, которые клиентский отдел был просто не в состоянии поддержать. Когда руководство банка увидело на представленной нами диаграмме, в каком месте поток информации прерывается, сразу стало понятно: нужно перевести отдел по работе с клиентами на тот же этаж, где находятся прочие отделы. После этого все наладилось.
Расширение контактирования — не панацея. На самом деле, без расширения поиска оно может вызывать свои сложности. Например, когда мы вместе с моим студентом-докторантом Янивом Альтшулером (Yaniv Altshuler) измерили потоки информации в социальной сети для брокеров eToro, мы увидели, что в какой-то момент люди становятся настолько опутаны взаимными контактами, что поток идей забивается обратными связями. Разумеется, каждый участник сети выходит с предложениями, но это одни и те же предложения. В результате брокеры работают словно в ре-верберационной камере, и когда группу трейдеров забивает эхо обратных связей, происходит надувание финансового пузыря. Именно по этой причине умные, казалось бы, люди поверили, что акции Pets.com— это лучшее за все столетие вложение капитала.
К счастью, мы поняли, что можем чуть-чуть стимулировать людей — как бы легонько подтолкнуть их локтем. — чтобы управлять потоком идей между ними. Одни стимулы вдохновят замкнутых людей к более частым контактам, другие подвигнут увязших в групповом мышлении сотрудников на поиск информации за пределами привычного круга общения. В эксперименте с 2.7 млн человек (мелкими инвесторами в сети eToro) мы путем раздачи скидочных купонов так «настроили» сеть, что инвесторы начали изучать предложения от более широкого круга других брокеров. В итоге вся трейдерская сеть пребывала в зоне устойчивого равновесия, определяемого «мудростью толпы». И вот что еще удивительно: простимулировав лишь небольшое количество торговцев, мы смогли поднять прибыль всех сетевых трейдеров более чем на 6%.
Управляя интеллектуальным потоком, мы сможем также избежать такого коллективного бедствия. когда из-за поведения нескольких человек страдают все остальные — однако не настолько сильно, чтобы взять и устранить проблему. Вот яркий пример из области медицинского страхования: система здравоохранения тратит дополнительные средства на лечение людей, которые не принимают прописанные им лекарства. не делают физических упражнений или не соблюдают диету, и из-за этого растет стоимость медицинской страховки для всех прочих. Другой пример: при слишком централизованной системе налогообложения местная власть не заинтересована в улучшении собираемости налогов, в результате процветает уклонение от налогов.
Что обычно делают в таких случаях? Ищут нарушителей и кнутом или пряником заставляют их вести себя как следует. Это дорогой путь, который редко приводит к успеху. А вот мы с моим студентом-магистрантом Анкуром Мани (Ankur Mani) доказали: способствуя более интенсивным контактам между людьми, можно свести подобные ситуации к минимуму. Ключ к решению проблемы — слегка поощрять деньгами тех. кто активнее всего общается с нарушителями, финансово вознаграждая их. когда виноватые исправляются. Вознаграждать этих людей, а не бывших нарушителей. Обычно в таких ситуациях предлагается поощрять, допустим, здоровый образ жизни или энергосбережение. Мы же выяснили, что методика «общественного давления» в четыре раза эффективнее традиционных решений.
Тот же подход можно применить и для мобилизации общества— скажем, в чрезвычайных ситуациях или когда для достижения некой общей цели требуются совместные усилия. В 2009 г., например. Агентство передовых оборонных исследовательских проектов США (DARPA) в ознаменование 40-летия Интернета задумало провести один эксперимент. Его суть была в том, чтобы посмотреть. как социальные медиа и Интернет справятся с мобилизацией нации в случае крайней необходимости. DARPA объявило о награде в $40 тыс. той команде, которая быстрее всех найдет десять красных шаров на всей континентальной территории США. В состязании приняли участие около 4 тыс. команд. Почти все они использовали простейшую стратегию: они предлагали награду любому, кто сообщит им о найденном шаре. Моя научная группа пошла по другому пути. Мы пообещали награду из призового фонда как тем, кто сам видел шар. так и тем. кто нашел таких людей через социальную сеть. Эта схема, принципиально похожая на метод «общественного давления» при устранении коллективного бедствия, подталкивала людей к максимально активному использованию социальных сетей. Мы выиграли этот конкурс, найдя все десять шаров всего за девять часов.
Новый информационный курс
Чтобы прийти к обществу, управляемому данными, нам нужен, по моей терминологии, новый информационный курс — реальные гарантии свободного доступа к общественно значимой информации при одновременной защите граждан. Ключевой позицией нового курса будет отношение к персональным данным как к имуществу: люди должны иметь права собственности на информацию. которая их касается. Что значит «владеть» персональными данными? В 2007 г. я предложил аналогию с принципами владения, использования и распоряжения, принятыми в английском общем праве.
1. Вы имеете право владеть информацией о себе. Независимо от того, кто собирает эту информацию, она принадлежит вам, и вы можете получить доступ к ней в любое время. Следовательно, центры сбора информации играют такую же роль, как и банки: они управляют данными по поручению своих «клиентов».
2. Вы имеете право полностью контролировать использование своих персональных данных. Соглашение об их использовании должно быть добровольным и изложенным понятным языком. Если вам не нравится, как фирма использует ваши данные, то вы можете их удалить, подобно тому как вы закрываете счет в банке, который плохо вас обслуживает.
3. Вы имеете право как распространять, так и ликвидировать персональную информацию. У вас есть выбор — уничтожить данные о себе или переместить их в другое место.
В течение последних пяти лет на Всемирных экономических форумах я помогал вести дискуссию об этих базовых принципах. В ней участвовали политики, главы транснациональных корпораций, группы правозащитников — из США, Евросоюза и других уголков земного шара. В результате законы, принятые в США, EC и других странах (как, например, новый американский закон о защите информации о потребителях), уже дают гражданам больше возможностей контролировать свои данные и в то же время способствуют большей прозрачности и пониманию процессов в публичной и частной сфере.
Живые лаборатории
Впервые в истории мы знаем о себе столько, что можем построить социальные системы, работающие лучше привычных для нас. Большие данные по своему потенциальному влиянию на развитие человечества сравнимы с изобретением письменности или появлением Интернета.
Конечно, переход к цифровому обществу будет нелегким. В бескрайнем мире информации даже научный метод, которым мы обычно пользуемся, оказывается несостоятельным: из-за огромного множества потенциальных связей наши привычные статистические инструменты выдают абсурдные результаты. Стандартный научный подход хорош тогда, когда гипотеза понятна и полученная информация должна привести к ответу на поставленный вопрос. Но в больших социальных системах с их сложностью и запутанностью зачастую имеют место тысячи разумных гипотез, и невозможно одновременно сопоставить данные со всеми из них. Поэтому в новую цифровую эпоху нам понадобится управлять обществом по-новому. Нам придется начинать тестирование связей в реальном мире гораздо раньше и гораздо чаще, чем прежде. Нам нужно создавать «живые лаборатории», где можно отрабатывать идеи для построения общества, управляемого данными.
Примером такой «живой лаборатории» можно считать проект города открытых данных, который мы запустили в итальянском Тренто в сотрудничестве с местной администрацией, компаниями Telecom Italia, Telefonica, Научно-исследовательским центром «Фонд Бруно Кесслера» и Институтом цифрового проектирования. Цель проекта — увеличение творческого потока идеи в городе Тренто. Программные средства, такие как наша система openPDS (Personal Data Store, хранилище персональных данных), позволяют людям без опасения обмениваться персональными данными (например, информацией о состоянии здоровья или о детях), потому что люди знают, куда поступает их информация и что с ней происходит. Например, одно из приложений системы openPDS способствует обмену практическим опытом между семьями с маленькими детьми. Как другие семьи тратят деньги? Как часто они «выходят в свет» и общаются? Какие дошкольные учреждения чаще выбирают, у каких врачей предпочитают консультироваться? Если человек дает разрешение, эта информация собирается, обезличивается и рассылается другим молодым семьям с помощью openPDS — автоматически и без риска несанкционированного использования.
Мы уверены, что эксперименты, подобные нашему в Тренто, докажут: потенциальные выгоды цифрового общества стоят наших усилий и даже риска. Только представьте себе: мы могли бы предсказывать и смягчать финансовые кризисы, распознавать и предотвращать распространение инфекционных болезней, разумно использовать природные ресурсы и способствовать расцвету творческой деятельности. Эти мечты могли бы стать реальностью — нашей реальностью, если мы осторожно обойдем все ловушки.
(с) Алекс Пентленд