Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры - [7]
Усилия компании Google позволяли получить совершенно новый тип больших данных и даже изменить то, как люди оценивают свое прошлое. В основном большие данные являются большими, но «короткими» – это недавние записи, фиксирующие недавние события. Это связано с тем, что создание данных катализируется Интернетом, сравнительно недавним изобретением. Наша цель состояла в изучении культурных изменений, которые могут охватывать длительные периоды времени по мере того, как целые поколения людей живут и умирают. Когда речь заходит об изучении изменений в историческом масштабе, короткие данные, вне зависимости от степени своей обширности, нам мало чем помогут.
Google Books как база данных по своему масштабу не превышает любую другую базу в нашу эпоху цифровых средств передачи и хранения информации. Однако значительная часть того, что оцифровывает Google, не связана с современностью – в отличие от электронной почты, RSS-фидов и онлайновых игр, книги уходят в глубину веков. Поэтому данные проекта Google Books – это не просто большие, а еще и длинные данные[28].
Поскольку в книгах содержатся длинные данные, оцифрованные книги не ограничиваются описанием современной жизни, в отличие от большинства других больших массивов данных. Книги могут показать нам, как менялась наша цивилизация на протяжении довольно больших периодов времени – превышающих не только человеческую жизнь, но и жизни целых государств.
Книги представляют собой отличный массив данных еще и вот почему. Они охватывают широкий круг тем и демонстрируют различные точки зрения.
Об изучении масштабной коллекции книг можно думать как об изучении большого количества людей, многие из которых к моменту изучения уже мертвы. В исследованиях по истории и литературе книги, относящиеся к определенному времени и месту, становятся чуть ли не самыми важными источниками информации об этом времени и месте.
Это заставило нас предположить, что, изучив через цифровую линзу книги проекта Google, мы сможем создать новый «скоп» для изучения человеческой истории. И мы знали – сколько бы времени ни потребовалось, мы сможем изучить эти данные.
Больше данных – больше проблем
С большими данными появляются не только новые возможности для понимания окружающего мира, но и новые научные проблемы[29].
Первая серьезная проблема заключается в том, что большие данные и данные, которыми оперируют ученые, структурированы совершенно по-разному. Ученые предпочитают отвечать на тщательно сформулированные вопросы с помощью элегантных экспериментов, дающих воспроизводимые и точные результаты. Однако большие данные часто сопровождаются неразберихой. Типичный массив больших данных представляет собой смесь фактов и измерений, сделанных без какой-либо научной цели и с использованием далеко не универсальных процедур. Он изобилует ошибками и огромным количеством пугающих пробелов – например, недостающими элементами информации, важными для любого разумного ученого. Такие ошибки и упущения часто непоследовательны, даже в рамках единого массива данных. Это связано с тем, что большие массивы данных часто создаются путем объединения большого количества более мелких массивов данных. Очевидно, что некоторые из компонентов массивов данных более надежны, чем другие, и у каждого из них есть свои особенности. Хорошим примером может служить социальная сеть Facebook. Добавление людей «в друзья» может означать совершенно разное для разных людей. Кто-то делает это довольно свободно. Кто-то более осторожен. Некоторые добавляют в друзья коллег, другие этого не делают. Отчасти работа с большими данными как раз и требует, чтобы их хорошо понимали и учитывали все подобные особенности. Но настолько хорошо можно быть знакомым с петабайтом данных?
Вторая серьезная сложность заключается в том, что большие данные не всегда вписываются в концепцию того, что мы привыкли понимать под научным методом. Ученые любят подтверждать конкретные гипотезы и постепенно собирать свои выводы сначала в связные, а затем и математически верные теории. Стоит покопаться в любом достаточно интересном большом наборе данных, и вы неминуемо сделаете открытие – к примеру, найдете корреляцию между активизацией морского пиратства и изменением температуры в атмосфере. Такой вид исследований иногда называется «исследованием без гипотез», поскольку вы никогда не знаете в начале работы, что найдете в процессе. Тем не менее большие данные вам помогут куда меньше, если нужно объяснить такую корреляцию с точки зрения причинно-следственной связи. Вызывают ли действия пиратов глобальное потепление? Заставляет ли повышение температуры на улице заниматься пиратством? А если эти два показателя не связаны между собой, то почему они оба так сильно растут в последние годы? Большие данные часто заставляются нас теряться в догадках.
