Cет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Не было никакого способа по-настоящему испытать теорию Фрейда. До настоящего времени.

Наука о данных делает многие моменты теории Фрейда опровержимыми, и это позволяет проверить ее на прочность. Начнем с фаллических символов во сне. Используя огромный массив данных из записанных снов, мы можем легко заметить, как часто в них появляются предметы фаллической формы. Еда – хороший объект, на котором можно сосредоточить свое внимание. Она появляется во многих снах, и многие продукты имеют форму фаллоса {37} – бананы, огурцы, сосиски и т. д.

Мы можем измерить факторы, которые заставляют нас видеть во сне одни продукты чаще других: как часто их едят, насколько вкусными находит их большинство людей, и – да! – действительно ли у них фаллический вид.

Можно протестировать два одинаково популярных продукта, один из которых имеет форму фаллоса. Насколько чаще в снах появляется тот или другой продукт? Если еда, имеющая форму фаллоса, не появляется в наших снах чаще продуктов другой формы, значит, фаллические символы не являются значимым фактором наших сновидений. Благодаря большим данным эту часть теории Фрейда можно реально опровергнуть.

Я получил сведения от Shadow – приложения, предлагающего пользователям записывать свои сны, – и проанализировал продукты, включенные в десятки тысяч снов.

В целом, что заставляет нас видеть во сне еду? Основным прогностическим фактором является то, как часто мы едим именно эти продукты. Вещество, которое мы видим во сне чаще всего – вода. В первую двадцатку продуктов из сновидений входят курица, хлеб, бутерброды и рис. Заметьте, все не по Фрейду.

Второй прогностический фактор, показывающий, насколько часто тот или иной продукт будет появляться в наших снах, это то, насколько вкусным мы его считаем. Два продукта, которые мы наиболее часто видим во сне, также не согласуются с теорией Фрейда: это шоколад и пицца.

А что относительно фаллической формы продуктов? Возможно, еда такой формы проникает в наши сны неожиданно часто? Ни в коей мере.

Бананы являются вторым по частоте появления в снах плодом. Но они также являются вторым по частоте употребления фруктом. Поэтому для объяснения того, почему мы так часто видим во сне бананы, Фрейд нам не нужен. Огурцы – седьмой по частоте появления в снах овощ. Но они занимают седьмое место в списке наиболее потребляемых овощей. Так что не надо объяснять их присутствие в наших снах формой. Хот-доги снятся гораздо реже, чем гамбургеры. Это верно, учитывая тот факт, что люди едят больше бургеров, чем хот-догов.

В целом, используя регрессионный анализ (метод, позволяющий ученым при сборе и анализе данных разделить воздействия нескольких факторов), я обнаружил: еда в форме фаллоса не появляется в наших снах с большей вероятностью, чем можно было бы ожидать при популярности каждого продукта. И это верно для всех фруктов и овощей. Таким образом, эта теория Фрейда является опровергаемой и, по крайней мере согласно собранной мной информации, ложной.

Далее рассмотрим оговорки по Фрейду. Великий психолог предположил, что наши устные или письменные оговорки или описки раскрывают наши подсознательные желания, часто сексуальные. Можем ли мы использовать большие данные, чтобы проверить это? Вот один из способов: посмотреть, не сводятся ли наши оговорки к сексуальным мотивам. Если наши подавленные сексуальные желания способны проникнуть в письмо или речь, должно быть огромное количество ошибок с внедрением таких слов, как «член» и «секс».

Вот почему я изучил набор из более 40 000 опечаток, собранных исследователями корпорации Microsoft {38}. Эти данные включали ошибки, которые люди делали, но потом сразу же исправляли. Среди этих десятков тысяч ошибок во многих имелся различного рода сексуальный подтекст. Был там и вышеупомянутый «penistrian». И еще нашелся запрос, в котором напечатали «sexurity» вместо «security» («безопасность») и «cocks» (просторечное обозначение пенисов) вместо «rocks» («камни, скалы»). Но также имелось и множество невинных опечаток. Люди печатали «pindows», «fegetables», «aftermoons» и «refriderators».

Может быть, количество сексуальных опечаток необычно велико?

Чтобы проверить это, я использовал вышеуказанный набор для того, чтобы смоделировать, как часто люди путают определенные буквы. Сперва подсчитал, как часто они заменяют t и c, g и h. Затем написал программу, которая делала ошибки так же, как это могли бы сделать люди. Мы могли бы назвать эту программу Error Bot. Этот бот заменял t на c с той же частотой, что и люди в исследовании Microsoft. И g на h. И так далее. Я запустил программу, набирая те же слова, которые хотели напечатать люди в исследовании Microsoft. Другими словами, бот пытался набрать слова «пешеход», «скалы», «окна» и «холодильник». Но он так же часто, как люди, путал r и t и писал, например, вместо «rocks» – «tocks» («ягодицы»). И так же часто, как люди, путал r и с и писал вместо «rocks» – «cocks».