BIG DATA. Вся технология в одной книге - [3]

Революция в использовании социальных данных идет полным ходом.

Дашь на дашь

Схожие социальные данные ежедневно создают более чем миллиард людей. Социальные данные – это информация о вас, например о ваших перемещениях, поведении и интересах, а также об отношениях, связывающих вас с другими людьми, местами, товарами и даже идеологиями[12]. Некоторые из этих данных предаются огласке сознательно и добровольно, например, когда вы авторизовались в Google Maps и вводите свой маршрут; другие – не столь осознанно, а в качестве неотъемлемой составляющей пользования интернетом и мобильными устройствами. Понятно, что в некоторых случаях предоставление информации является необходимым условием получения услуги: Google не сможет проложить лучший маршрут, если вы не сообщите системе, где находитесь и куда хотите попасть. В других случаях вы сами рады поделиться информацией – например, когда лайкаете пост знакомого в Facebook или даете одобрительный отзыв о работе коллеги в LinkedIn просто потому, что хотите оказать им поддержку.

Социальные данные могут отличаться исключительной точностью, например указывать ваше местонахождение с точностью до метра, но часто бывают отрывочными и недостаточно полными. Например, пока я не зарегистрируюсь в приложении, которое считывает показания моего «умного» электросчетчика (допустим, по дороге в аэропорт, чтобы убедиться, что я действительно выключил весь свет в доме), энергосбытовая компания знает, что меня нет дома, но не более того. Этот касающийся меня показатель с равным успехом может оказаться и полезным, и бесполезным. Так, во время моего визита к знакомому в Сан-Франциско широта и долгота моего местонахождения были отражены точно, а предположения о том, что я делал тем вечером, оказались совершенно неверными. При всем своем правдоподобии вывод Google оказался всего лишь поверхностной интерпретацией. Отрывочные данные обычно оказываются недостаточными, сопряженными с риском ошибки, а иногда и умышленно сфальсифицированными[13].

В целом же объем социальных данных (пассивных и активных, обязательных и произвольных, точных и приблизительных) растет в геометрической прогрессии: он удваивается каждые восемнадцать месяцев. Через пять лет объем социальных данных возрастет примерно десятикратно, или на порядок, а через десять лет он увеличится примерно в 100 раз. Другими словами, сейчас за один день фиксируется столько же данных, сколько в течение всего 2000 года. А при сохранении существующих темпов роста в 2020 году мы будем создавать такой же объем данных менее чем за час.

Очень важно понимать, что «социальные данные» – отнюдь не просто очередное модное наукообразное словосочетание применительно к социальным медиа. Многие платформы социальных сетей создавались в целях широкого охвата массовой аудитории. Социальные данные становятся все более демократичными и доступными: информацией о себе, своей компании, своих успехах и своей точке зрения можно добровольно делиться в Twitter или в Facebook. Но люди оставляют намного большее количество глубоких цифровых следов на куда более обширной территории. Ваши поиски в Google, ваши покупки в Amazon, ваши звонки по скайпу, каждомоментное местонахождение вашего телефона – все эти и многие другие источники позволяют создать уникальный портрет вашей личности.

Далее, социальные данные – это не только вы сами. Характер ваших коммуникаций с родными, знакомыми и коллегами представляет собой информацию о прочности ваших связей с ними. Вы пополняете картину социальных данных и в ходе разовых контактов с совершенно незнакомыми людьми – так происходит, например, когда вы вводите тэги в Инстаграме или оставляете отзыв на какой-то товар. Создавая аккаунт на сайте аренды жилья Airbnb, вы подтверждаете свою личность не только официальными паспортными данными, но и профайлом в Facebook. Фиксация социальных данных предусмотрена и в домах с «умными» кондиционерами, и в автомобилях с навигационными системами, а также на рабочих местах с программными средствами коллективного пользования. Эти данные начинают аккумулироваться в учебных аудиториях и кабинетах врачей. По мере того как мобильные телефоны обрастают все большим количеством датчиков и приложений, отслеживающих ваше поведение дома, в магазине и на работе, становится все менее возможным контролировать распространение информации не только о своем обычном образе жизни, но и о своих сокровенных желаниях. Специалисты по обработке и анализу данных превращаются в детективов и художников, способных создавать все более и более точные образы личности на основе оставленных цифровых следов.

Эти цифровые следы исследуются и обрабатываются для того, чтобы получать представление о наших предпочтениях, выявлять тренды и делать прогнозы, в том числе и о возможных покупках. В качестве главного научного консультанта Amazon я вместе с Джеффом Безосом разрабатывал информационную стратегию компании, основанную на анализе интересов потребителя. Наши эксперименты были призваны установить, что в большей степени влияет на удовлетворенность покупателя продуктом – отзывы других потребителей или отзывы в прессе. Мы также хотели выяснить, что работает эффективнее – рекомендации на основе традиционных демографических характеристик или на основе истории просмотров каждого потенциального покупателя. В результате мы убедились, что эффективнее всего стимулирует продажи метод непосредственной коммуникации. Созданные нами для Amazon инструменты персонализации радикально изменили подходы людей к решению о покупке товара и стали стандартом электронной коммерции.