Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных - [12]

По сути ничего сложного в этом заказе не было. Я должен был выяснить, какие сочетания характеристик отличают клиентов, выполнивших свои обязательства, от тех, кто допустил дефолт. Это позволило бы классифицировать будущих заявителей как «добросовестные заемщики» или «потенциальные неплательщики».

Проблема заключалась в том, что банк хотел получить модель, позволяющую делать прогнозы в отношении всех будущих заявителей. Предоставленные мне данные, безусловно, не были генеральной совокупностью, отражавшей всех заявителей – они касались лишь тех, кто уже прошел процесс отбора. Надо полагать, состоявшиеся клиенты получили кредиты, потому что им был присвоен статус приемлемого риска в соответствии с каким-то более ранним механизмом отбора – на основе либо предыдущей статистической модели, либо субъективной оценки менеджеров банка. Те, кого сочли слишком рискованными, не получили ссуду, поэтому я не мог знать о том, насколько добросовестно они выполнили бы свои обязательства. Я даже не имел понятия, сколько заявителей было отклонено ранее и не попало в мой набор данных. Короче говоря, данные, предоставленные мне, были искаженной выборкой с неизвестными критериями отбора (или смещением выборки), и любая статистическая модель, построенная на этом наборе данных, вводила бы в заблуждение в случае применения ко всем потенциальным кандидатам.

На самом деле проблема была еще глубже, поскольку имелось несколько слоев темных данных. Необходимо было учесть следующее.

● Кто подавал заявки? В прошлом банк проводил почтовые рассылки потенциальным клиентам, предлагая им взять кредит. Кто-то заинтересовался, кто-то никак не отреагировал. Банковские данные по таким рассылкам включали только тех, кто откликнулся на них сразу, и здесь приобретали значение такие факторы, как формулировка кредитного предложения, его сумма, процентная ставка, а также множество других, о которых я не был осведомлен. Те же, кто не ответил на рассылку, представляли собой темные данные.

● Кто получал предложение? Тех, кто откликнулся, банк оценивал с точки зрения платежеспособности и некоторым предлагал взять кредит, в то время как другим отказывал. Но, так как я не знал, на каких основаниях делались эти персональные предложения, темных данных становилось еще больше.

● Кто принимал предложение? Вдобавок к двум предыдущим процедурам отбора не все из тех, кому был предложен кредит, взяли его, и это породило еще один слой темных данных.

Вместе эти слои делали совершенно непонятным то, как можно использовать полученные от банка данные для решения поставленной задачи – создания модели оценки новых заявок. Несколько слоев темных данных могли означать, что имеющаяся у меня выборка со всеми известными хорошими/плохими исходами кардинально отличается от той совокупности, к которой банк хотел применить модель. А вы уже знаете, что игнорирование темных данных может иметь катастрофические последствия. (Впрочем, замечу, что банк все еще существует – видимо, моя модель оказалась не так уж плоха!)

Административные данные вездесущи. Только представьте себе все те базы данных, в которых хранится информация о вашем образовании, работе, здоровье, интересах, покупках, финансовых транзакциях, ипотеке, страховании, путешествиях, поисковых запросах, активности в социальных сетях и т. д. Вплоть до недавнего времени подобные данные сохранялись автоматически, без вашего ведома и учета мнения. Общий регламент по защите данных Евросоюза (GDPR) изменил ситуацию – теперь, как вы наверняка заметили, сайты просят вас поставить галочки, подтверждающие, что вы осознанно даете разрешение на использование персональных данных. Встречаются и другие способы давать или не давать свое согласие, например в США, где конфиденциальность персональных данных регулируется как федеральными законами, так и законами штатов, в зависимости от сектора экономики.

В 2013 г. Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) запустила программу, предполагающую ежемесячное копирование медицинских данных из отчетов семейных врачей и объединение их с учетными записями больниц в Национальном информационном центре здравоохранения и социальной защиты (HSCIC). Потенциальная ценность таких объединенных наборов данных огромна. Собрав информацию о состоянии здоровья и методах лечения миллионов людей, мы сможем извлекать данные, чтобы лучше не только изучать сами заболевания и пути повышения качества их профилактики, мониторинга и эффективности лечения, но и понимать, насколько эффективна система медицинской помощи в целом и где ее необходимо усовершенствовать. Конфиденциальность при этом обеспечивается системой псевдонимизации, в которой имена, номер медицинской страховки и другие идентификаторы заменяются кодом, а коды сохраняются в файле, никак не связанном с фактическими данными.

К сожалению, эта система – и ее потенциальные выгоды для здоровья и медицины – была плохо представлена общественности. Многих беспокоила возможность продажи их данных третьим сторонам (например, фармацевтическим и страховым компаниям), которые будут использовать информацию для получения прибыли. Другие опасались потери и взлома данных, а также того, что их данные могут быть