Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать буд - Страница 4

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).

Радж Четти, экономист из Гарварда, обратился к налоговой службе США[22]. Он убедил их поделиться информацией о миллионах учащихся, посещавших учебное заведение в определенном городском районе. Вместе со своими соратниками он сопоставил эту информацию с данными из базы школьного совета (в которой фиксировалась информация о школьных заданиях). Таким образом, команда Четти знала, кто учится у тех или иных учителей. На основании всей полученной информации был проведен ряд интереснейших исследований долгосрочного влияния со стороны хороших учителей, а также политических нововведений. Они обнаружили, что работа хорошего учителя сказывается на желании учащихся продолжить учебу в колледже, на величине их дохода через много лет после окончания школы и даже на том, какова вероятность, что они поселятся в том или ином престижном районе. Затем на основании полученных выводов исследователи сформулировали рекомендации по повышению эффективности работы педагогов. В 2013 году Четти также получил медаль Джона Бейтса Кларка.

А один из основателей знаменитого блога Five Thirty Eight, бывший бейсбольный аналитик по имени Нейт Сильвер, решил выяснить, можно ли применить подход на основе больших данных для предсказания победителей национальных выборов[23]. Сильвер собрал данные, связанные с голосованием, из множества источников: Gallup, Rasmussen, RAND, Mellman, CNN и других. Используя эти данные, он совершенно точно предсказал, что Обама выиграет выборы 2008 года, а также точно спрогнозировал результаты голосования в коллегиях выборщиков 49 штатов и округа Колумбия. Единственным штатом, с которым он ошибся, была Индиана. Улучшать в системе было особенно нечего, однако ему все равно удалось это сделать. Утром в день голосования в 2012 году Сильвер объявил, что Обама с вероятностью 90,9% выиграет у Ромни, и точно предсказал победителя выборов в округе Колумбия и каждом из штатов (включая, конечно же, Индиану).

Этот список можно продолжать до бесконечности. Используя большие данные, исследователи в наши дни проводят эксперименты, о которых их предшественники не могли и мечтать.

В настоящей книге описывается история одного из таких экспериментов.

Объектом наших наблюдений были не люди, лягушки, молекулы или атомы. Эксперимент был связан с одним из самых потрясающих массивов данных в истории самой истории – цифровой библиотекой, цель которой (если верить ее создателям) состоит в том, чтобы включить все когда-либо написанные книги[24].

Как же возникла эта замечательная библиотека?

В 1996 году два старшекурсника из Стэнфорда, изучавших компьютерные технологии, работали над приостановленным ныне проектом, известным как Stanford Digital Library Technologies Project[25]. Цель проекта состояла в разработке прототипа библиотеки будущего, способной интегрировать мир книг с миром глобальной Сети. Студенты работали над инструментом, дающим пользователям возможность изучать библиотечные коллекции, перемещаясь от книги к книге в киберпространстве. Однако сделать это на практике было практически невозможно, поскольку в цифровом виде имелось довольно мало книг. Поэтому двое студентов применили свои идеи и навыки для перехода от одного текста к другому (по следу больших данных во Всемирной паутине), а затем превратили свою работу в небольшую поисковую машину, которую назвали Google.

К 2004 году проект, о котором заявляла компания Google – по «упорядочиванию всей имеющейся в мире информации», – уже реализовывался вполне успешно, благодаря чему у основателя компании Ларри Пейджа нашлось достаточно свободного времени, чтобы вернуться к своей первой любви – библиотекам. Как ни печально, но и к тому моменту количество книг, доступных в цифровой форме, оставалось незначительным. Однако изменилось другое – теперь Пейдж стал миллиардером. Поэтому он решил, что Google стоит заняться бизнесом по сканированию и оцифровке книг. И Пейдж подумал, что Google вполне по силам оцифровать все книги в мире.

Слишком смело? Несомненно. Однако компания Google лихо принялась за дело. Через девять лет после публичного заявления о начале проекта Google оцифровала более 30 миллионов книг[26]. Это примерно каждая четвертая когда-либо опубликованная книга. Коллекция Google превышает по своему размеру коллекцию Гарвардского университета (17 миллионов томов), Стэнфорда (9 миллионов), оксфордской Бодлианской библиотеки (11 миллионов) или любой другой университетской библиотеки. В ней больше книг, чем в Российской государственной библиотеке (15 миллионов), Национальной библиотеке Китая (26 миллионов) и Национальной библиотеке Германии (25 миллионов). На момент написания этой книги единственной библиотекой, в которой хранилось еще больше книг, была Библиотека Конгресса США (33 миллиона). Не исключено, что к тому моменту, как вы прочтете эти строки, Google удастся обогнать и ее.

О начале работы проекта Google Books мы, как и все остальные, узнали из новостей. Однако лишь через два года, в 2006 году, влияние Google стало ощущаться в реальной жизни. В то время мы завершали научное исследование по английской грамматике. Для нее мы оцифровали вручную несколько учебников по грамматике староанглийского.

Самые нужные нам книги таились в дальних углах гарвардской Вайднеровской библиотеки. Вот как их можно найти. Сначала вам нужно подняться на второй этаж восточного крыла библиотеки. Затем пройти мимо «Рузвельтовской коллекции» и раздела, посвященного языкам американских индейцев. Там вы увидите проход с номерами каталога от 8900 и далее. Наши книги располагались на второй полке сверху.