Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Использование данных по-прежнему находится в зачаточном состоянии. Со стороны Facebook было весьма проницательно проявить терпение и не афишировать новые способы применения данных пользователей, зная, что эта информация могла быть шокирующей. Кроме того, компания все еще приспосабливает свою бизнес-модель (и политику конфиденциальности) к необходимому количеству и типу сбора данных. Поэтому большинство критических замечаний в адрес Facebook направлены на то, какие данные она способна получить, и гораздо меньше — на то, что с ними происходит на самом деле. Facebook охватывает более 850 миллионов активных пользователей в месяц, между которыми установлено более ста миллиардов дружественных связей. Получается, что социальный граф представляет около 10% населения мира, сведения о которых датифицированы и находятся в руках одной компании.

Потенциальные сферы применения таких данных необычны. Некоторые начинающие компании в области потребительского кредитования рассматривают вопрос о разработке кредитной оценки на основе социального графа Facebook. Система оценки потенциальных заемщиков FICO использует 15 переменных, чтобы спрогнозировать, выплатит ли заемщик кредит. На основании внутреннего исследования один солидно финансируемый (но, к сожалению, анонимный) стартап выдвинул следующее предположение. О том, выплатит ли человек задолженность, красноречивее всего говорит поведение его друзей в аналогичной ситуации. Таким образом, обширные данные Facebook могут составить основу огромных новых бизнес-областей, которые выходят далеко за рамки поверхностного обмена фотографиями, обновления статуса и пометок «Нравится».

В Twitter данные используются не менее интересно. Более 100 миллионов человек ежедневно отправляют 250 миллионов кратких твитов, которые чаще всего представляют собой не что иное, как случайные обрывки фраз. [82] Данные Twitter: Tsotsis, Alexia. Twitter Is At 250 Million Tweets Per Day, iOS 5 Integration Made Signups Increase 3x // TechCrunch. — October 17, 2011. Компания дает возможность датифицировать мысли, настроения людей и взаимодействия между ними — то, что невозможно было получить ранее. Twitter заключила с компаниями DataSift и Grip соглашение на продажу доступа к данным (несмотря на то что все твиты являются общедоступными, «закулисный» доступ к ним платный). Многие компании проводят анализ твитов (иногда с помощью так называемого метода «анализа настроений»), чтобы собрать совокупные отзывы клиентов или оценить эффективность маркетинговых кампаний.

Два хедж-фонда — Derwent Capital в Лондоне и MarketPsych в Калифорнии — начали анализировать датифицированный текст твитов в качестве сигналов для инвестиций на фондовом рынке (при этом сохранив свои торговые стратегии в секрете; к примеру, они могли отдать предпочтение компаниям, специализирующимся на коротких продажах, а не на импульсной торговле). Обе компании теперь продают информацию трейдерам. В частности, хедж-фонд MarketPsych совместно с медиакомпанией Thomson Reuters предлагает не менее 18 864 отдельных индексов по 119 странам. Эти индексы основаны на эмоциональных состояниях (оптимизм, подавленность, радость, страх, гнев и пр.) и даже таких факторах, как инновации, судебные разбирательства и конфликты, и обновляются ежеминутно. Данные используются не столько людьми, сколько компьютерами: математические гении Уолл-стрит (так называемые «кванты» [83] На русском языке издана книга: Паттерсон С . Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014. ) с их помощью выявляют скрытые корреляции, которые можно превратить в прибыль. [84] Хедж-фонды используют Twitter: Cukier, Kenneth. Tracking social media: The mood of the market // The Economist online. — June 28, 2012. URL: http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2012/06/tracking-social-media. А по словам одного из отцов анализа социальных сетей Бернардо Губермана, по частоте твитов на определенную тему можно спрогнозировать кассовые сборы кинокомпаний Голливуда. Вместе с коллегой из компании HP Губерман разработал модель для отслеживания скорости публикации новых твитов. Благодаря ей можно спрогнозировать успех фильма точнее, чем это делали рыночные прогнозисты. [85] Twitter и прогнозирование кассовых сборов Голливуда: Asur, Sitaram and Huberman, Bernardo A. Predicting the Future With Social Media. — HP.

Этим широта возможностей не ограничивается. Сообщения Twitter содержат всего 140 символов, однако метаданные, связанные с ними, несут много полезной информации. Метаданные («информация об информации») состоят из 33 отдельных элементов. Некоторые кажутся не слишком полезными (например, фоновый рисунок на странице пользователя Twitter или программное обеспечение, которое он использует для доступа к веб-службе), другие чрезвычайно интересны (например, используемый язык интерфейса службы, географическое положение пользователя, количество и имена людей, чьи твиты он читает и которые читают его твиты). Исследование, проведенное журналом Science в 2011 году, показало то, что невозможно было выявить прежде: перемены настроения людей имеют ежедневные и еженедельные закономерности, общие для всех культур во всем мире. Предметом анализа стали 509 миллионов твитов, полученных за два года от 2,4 миллиона пользователей из 84 стран. Настроения удалось датифицировать. [86] Twitter и глобальные настроения: Golder, Scott A. Diurnal and Seasonal Mood Vary with Work, Sleep, and Daylength Across Diverse Cultures / Scott A. Golder and Michael W. Macy // Science. — Vol. 333, no. 6051. — September 30, 2011. — P. 1878–1881.