Страница 16 из 16
Какую информацию ученые могут извлечь из проекта Седера?
Первое и, пожалуй, самое главное. Если вы собираетесь попробовать использовать новые данные для революционного улучшения ситуации, лучше сперва задаться вопросом: где не срабатывают старые методы? Одержимость агентов-лошадников родословными оставила Седеру достаточно места для маневра. То же самое можно сказать и о победе Google над поисковыми системами, одержимыми подсчетом слов.
Одним из недостатков в попытке Google предсказать приближение эпидемии гриппа{56}, используя данные поисковых запросов, было то, что вы можете сделать это очень хорошо и сами – просто используя данные прошлой недели и добавив сезонные корректировки. До сих пор ведутся споры о том, насколько сведения, полученные на основании поисковых запросов, лучше простой, но мощной модели. На мой взгляд, поиск в Google практичнее для измерения состояний, для которых существующие данные не столь показательны. Поэтому Google STD в долгосрочной перспективе может оказаться более полезным, чем Google Flu.
Второй урок заключается в том, что при попытке сделать прогноз не нужно всерьез задаваться вопросом, почему ваша модель работает. Седер не может полностью объяснить, почему левый желудочек имеет столь важное значение при прогнозировании успеха лошади. Он также не в состоянии точно сказать, почему на успех влияет именно величина селезенки. Возможно, когда-нибудь лошадиные кардиологи и гематологи и дадут ответ на эти вопросы. Но сейчас это не важно. Седер занимается прогнозированием успеха, а не его объяснением. То есть вы просто должны знать, что это работает, и не пытаться понять почему.
Например, Walmart использует данные о продажах во всех своих магазинах, чтобы знать, какие продукты следует пока отложить. До урагана Фрэнсис – разрушительного шторма, обрушившегося на юго-восток США в 2004 году, – компания Walmart подозревала (и совершенно справедливо), что, когда город переживет удар стихии, покупательские привычки людей могут измениться. Эксперты компании изучили данные по продажам после предыдущих ураганов, стараясь понять, что именно люди, возможно, захотят купить. Какой товар оказался самым популярным? Клубничное печенье. За несколько дней до урагана этот продукт продается в семь раз быстрее, чем обычно.
На основе проведенного анализа в супермаркеты вдоль 95-го шоссе (по пути урагана) поехали грузовики с клубничным печеньем «Поп-Тартс»{57}. И действительно: в эти дни оно продавалось особенно хорошо.
Почему печенье «Поп-Тартс»? Наверное, потому, что оно не требует охлаждения или приготовления.
Почему клубничное? Понятия не имею. Но когда проносятся ураганы, люди сметают клубничное печенье.
Поэтому теперь за несколько дней до очередного урагана Walmart обязательно увеличивает количество этого продукта на полках. Причина взаимосвязи урагана с клубничным вкусом не имеет значения. Важно само ее наличие. Возможно, однажды ученые-диетологи выяснят связь между ураганами и выпечкой с начинкой из клубничного джема. Однако пока мы ждем объяснений, при приближении ураганов Walmart будет по-прежнему заполнять свои полки клубничным «Поп-Тартс» и приберегать рисовые хлебцы для солнечных дней.
Такой же вывод можно сделать и из истории экономиста из Принстона Орли Эшенфелтера. То, чем для Седера были лошади, для Эшенфелтера было вино.
Немногим более 10 лет назад Эшенфелтер испытывал сильное раздражение. Он покупал много красного вина из региона Бордо во Франции. Иногда оно было вкусным и достойным своей высокой цены, но неоднократно случалось так, что оно вызывало сильное разочарование.
Почему, спрашивал Эшенфелтер, он должен платить одну и ту же цену за вино, вкус которого так сильно разнится?
Однажды Орли получил совет от знакомого журналиста и знатока вин. Существует способ выяснить, будет ли вино хорошим. Ключевым моментом, сказал друг Эшенфелтера, является погода во время вегетации винограда.
Орли заинтересовался. И начал выяснять, правда это или нет и не может ли он всегда покупать самое лучшее вино. Он скачал данные о погоде в Бордо за 30 лет. Собрал аукционные цены на вина: аукционы, проходящие через много лет после первой продажи вина, показывают, каким оно на самом деле было.
Результат оказался просто удивительным. Действительно, по большей части, качество вина может быть объяснено погодой во время вегетации. Фактически же его можно определить с помощью простой формулы, которую мы могли бы назвать первым законом виноградарства:
Цена = 12,145 + 0,00117 зимних дождей + 0,0614 средний рост температуры за сезон – 0,00386 дожди во время сбора.
Так почему же качество вина в Бордо определяется таким образом? Чем объясняется первый закон виноградарства? Есть некое объяснение формулы хорошего вина Эшенфелтера: тепло и ранний полив необходимы для того, чтобы виноград правильно созревал. Однако точные сведения о его прогностической формуле выходят за рамки любой теории и, вероятно, никогда не будут поняты до конца даже специалистами в этой области.
Почему сантиметр зимних дождей добавляет в среднем 0,1 цента к цене бутылки полностью созревшего красного вина? Почему не 0,2 цента? Почему не 0,05? Никто не может ответить на эти вопросы. Но если зимой выпало 1000 сантиметров дополнительных осадков, вы должны быть готовы платить за бутылку вина 1 дополнительный доллар.
Как бы то ни было, несмотря на то, что Эшенфелтер не знал точно, почему его регрессия действует именно так, все же использовал ее для покупки вина. По его словам, «это отлично срабатывало»{58}. Качество вина, которое он пил с того времени, заметно улучшилось.
Если ваша цель предсказать будущее – какое вино будет иметь приятный вкус, какие продукты нужно будет продавать, какие лошади будут бежать быстрее других, – вам не нужно слишком сильно беспокоиться о том, почему ваша модель работает так, как работает. Просто пользуйтесь. Это второй урок, который можно извлечь из истории Джеффа Седера.
Заключительный урок, который можно извлечь из удачной попытки Седера спрогнозировать потенциального победителя Тройной короны, – вы должны быть открытыми и гибкими в определении того, что именно следует считать данными. Именно этого не хватало экспертам, оценивавшим шансы лошадей до Седера. Они проверяли время бега и родословную. Гений Джеффа заключался в том, что он стал искать информацию там, куда другие до него не смотрели – то есть нетрадиционные источники данных. Если ученые сумеют взять на вооружение такой свежий и оригинальный взгляд, это обязательно окупится.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
56
См. Sherry Ross, «Малышка на 16 миллионов», New York Daily News, 12 марта 2006 года, и Jay Privman, «The Green Monkey, Who Sold for $16M, Retired» («Зеленая мартышка, которая была продана за 16 млн долларов, отправилась на отдых»), ESPN.com, 12 февраля 2008 года, http://www.espn.com/sports/horse/news/story?id=3242341. Видео аукциона «Лошадь за 16 млн долларов», видео на Ютуб, опубликовано 1 ноября 2008 года, https://www.youtube.com/watch?v=EyggMC85Zsg.
57
Sharad Goel, Jake M. Hofman, Sebastien Lahaie, David M. Pe
58
Constance L. Hays, «What Wal-Mart Knows About Customers’ Habits» («Что знает Wal-Mart о привычках клиентов»), New York Times, 14 ноября 2004 года.