Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры. Эрец Эйден
для экономистов в возрасте до 40 лет, которая часто предшествует Нобелевской премии.
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
См. Bond Robert M. et al. A 61-Million-Person Experiment in Social Influence and Political Mobilization // Nature 489, no. 7415 (2012). P. 295–298. Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/AQdAS0.
См. Song Chaoming et al. Limits of Predictability in Human Mobility // Science 327, no. 5968 (2010). P. 1018–1021.
Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/rYlF2v.
См. Ginsberg Jeremy et al. Detecting Influenze Epidemics Using Search Engine Query Data // Nature 457 (2009). P. 1012–1014. Доступно в сети Интернет: http://goo.gl/WHEWW.
См. Chetty Raj, Friedman John N., Rockoff Jonah E. The Long-Term Impacts of Teachers // National Bureau of Economic Research (декабрь 2011 г.), доступно в сети Интернет: http://goo.gl/C18JQ; Chetty Raj et al. How Does Your Kindergarten Classroom Affect Your Earnings? // National Bureau of Economic Research (март 2011 г.), доступно в сети Интернет: http://goo.gl/N9O6a.