Страница 4 из 23
Первая по-настоящему хорошая возможность апробировать некоторые свои идеи на практике представилась Флауэрсу как раз в свете пожара в доме 2321 по Проспект-авеню в Бронксе. Вскоре по прибытии Флауэрс опубликовал на сайте Craigslist.org объявление о приеме на работу молодых специалистов по обработке массивов данных. Для правительства Нью-Йорка такой подход к подбору персонала был в диковинку. Флауэрс же быстро подобрал себе команду из недавних студентов, которую составили Бен Дин, Кэтрин Кван, Крис Коркоран и Лорен Талбот[28]. «Мне нужны были именно недавние выпускники колледжей со знанием математической экономики, чтобы помочь мне взглянуть на все свежим взглядом», – говорит Флауэрс, разместивший своих «ребяток» (как он их прозвал) непосредственно при электронном архиве мэрии.
Через несколько дней после пожара, повлекшего гибель семьи Гарсиа, Флауэрс попросил свою команду изучить все имеющиеся в городской базе данные о причинах возникновения пожаров и сопутствующих факторах риска. Ему важно было посмотреть, не упущена ли какая возможность для прогнозирования места и времени возможных возгораний. На первый взгляд, очевидного ответа на этот вопрос не было. Управление пожарной охраны располагало обширной информацией о причинах возникновения предыдущих пожаров, а также журналами регистрации сигналов о незаконной перестройке и перепланировке жилого фонда, поступавших по горячей линии 311, выделенной для приема жалоб от населения. Но вот что странно: большинство жалоб на незаконную перепланировку исходило из Нижнего Манхэттена, а там и пожары случались нечасто, да и подтвержденных фактов незаконной перепланировки было не так уж и много по сравнению с другими районами. И то и другое происходило чаще ближе к окраинам – в Бронксе и Куинсе. Судя по всему, многие бедные иммигранты (типа семьи Гарсиа) просто боялись лишний раз связываться с властями и сообщать о проблемах. Так что по звонкам на номер 311 прогнозировать пожары бесполезно.
Нет ли какого-то более надежного способа предугадывать места возникновения пожаров? А не поискать ли другие источники данных за пределами Управления пожарной охраны? – задумался Флауэрс и попросил своих ребяток оторваться от компьютеров и «покататься» несколько дней по городу с инспекторами патрульной службы, полиции, пожарного, жилищного и строительного надзора и вместе с ними задаться вопросами, каковы основные признаки пожароопасности и как их распознать.
Поначалу многие инспектора относились к «ребяткам» с недоверием. Управление пожарной охраны Нью-Йорка, например, гордится своей долгой, славной историей, и тамошние инспектора недолюбливают посторонних, лезущих в их дела. На мэрию там привыкли смотреть свысока; наплодили правил, ограничивающих функции жилищной инспекции выявлением строго очерченного круга нарушений и проблем, а контроль соблюдения требований пожарной безопасности оставили всецело в ведении пожарного надзора. Но Флауэрс твердо решил эти барьеры сломать, а из своего багдадского опыта он вынес твердое убеждение, что для понимания сути проблемы не обойтись без прямого наблюдения процессов, разворачивающихся в реальной жизни. Ведь жизненные реалии не разложишь по аккуратным коробочкам теоретических схем, не рассмотришь из окна кабинета, не смоделируешь при помощи компьютерных программ; тут нужно желание всматриваться и вслушиваться в происходящее в окружающем мире – и переосмысливать свои гипотезы и предположения.
Вот он и дал своим ребятам строгий наказ: вести себя тише воды, ниже травы, но держать глаз и ухо востро – и не упускать ничего, что могло бы подсказать полезное решение, как прогнозировать пожары. «Мы внимательно выслушивали пожарных, полицейских, инспекторов строительного надзора, управления по охране и развитию жилищного фонда, управления водоснабжения. Вопрос всем задавался один и тот же: „Вот вы прибываете на объект – и сразу видно, что это трущоба, бывает так? И по каким ключевым признакам это видно?“ И мы слушали, слушали и слушали их ответы…» – И постепенно вырисовалась закономерность. Самыми пожароопасными, как удалось выяснить ребятам, оказались жилые дома, возведенные до 1938 года, когда в Нью-Йорке были ужесточены строительные нормы и правила. Расположены они обычно в беднейших кварталах, часто относятся к арестованному недвижимому имуществу просрочивших ипотечные кредиты домовладельцев, а также являются рассадником всевозможных грызунов и паразитов, на что регулярно жалуются жители соседних домов[29].
Соответственно, ребята Флауэрса принялись поднимать данные по такого рода вопросам. Оказалось, что дело это на удивление непростое. Это в теории Нью-Йорк – золотая жила для любителей всевозможной статистики, поскольку там сорок с лишним управлений и служб напрямую подчинены мэрии и десятилетиями отчитываются перед ней о проделанной работе, сообщая, в частности, детальные цифровые показатели. Чиновники мэрии так гордились этими залежами данных, что Блумберг, когда он согнал их всех в один большой загон, распорядился развесить по стенам – прямо между историческими картинами маслом – плазменные панели для отображения столь любимых здешними обитателями статистических показателей. Но вот незадача: нужная информация хранилась в десятках разрозненных баз данных, причем они велись отдельно не только каждым управлением, но и каждым структурным подразделением! Цифры оказались настолько же фрагментированными, как и человеческие ресурсы.
По базе данных учета поступлений налогов на землепользование PLUTO[30] ребята составили выборку из 640 000 малоэтажных нью-йоркских домов, в каждом из которых, по регистрационным данным мэрии, проживало от одной до трех семей. Из-за причудливости законов города Нью-Йорка Управление пожарной охраны отвечало за проверку противопожарной безопасности примерно половины из них; вторую половину контролировало Управление жилищного строительства. Ребятам, однако, удалось поднять из архивов обоих управлений (опять же раздельных!) все данные и о пожарах в жилых домах, и о поступивших жалобах на незаконные перепланировки. Кроме того, они выудили из Финансового управления и Следственного управления (первое занималось налогами, второе – финансовыми махинациями) информацию о ранее выявленных невыплатах налогов и ипотечных кредитов и сверили ее с полученным из Управления жилищного строительства списком жилых домов, построенных до 1938 года. Наконец, данные из всех источников были ими сведены в единый массив и подвергнуты статистической обработке. Постепенно стала вырисовываться закономерность. По адресам, где присутствовали все четыре фактора риска одновременно, и пожары и несанкционированные перепланировки случались с пугающей частотой, вне зависимости от того, поступали на эти дома жалобы или нет. Иными словами, дома, являющиеся потенциальными огненными ловушками для своих жильцов, нужно выявлять не по сигналам на горячую линию 311 и не по письменным жалобам на безобразное противопожарное состояние и антисанитарию. Неблагополучные адреса узнаваемы по сочетанию четырех характерных, хотя и разнородных признаков: просроченная ипотека; нарушение строительных норм и правил; старая застройка; общая бедность квартала, определяемая по совокупности всех ее проявлений.
С этими данными Флауэрс, заручившись поддержкой Голдсмита, отправился к инспекторам Управления жилищного строительства и попросил провести адресную проверку выявленных домов, построенных с нарушением строительных норм и правил и, в целом, неблагополучных по совокупности проанализированных данных. «Поначалу идея им совсем не понравилась, нас просто назвали чокнутыми, – вспоминает Флауэрс. – Но все-таки Управление жилищного строительства удалось взять измором, и инспектора отправились проверять адреса по нашим спискам». Результаты ошеломили. Традиционно по результатам проверок реальные проблемы у них выявлялись лишь по 13 % адресов. По новому методу нарушения были обнаружены в 70 % случаев[31]. Как по мановению волшебной палочки – и без дополнительных затрат – эффективность проверок соблюдения норм противопожарной безопасности выросла в четыре раза.
28
Конференция организации Code for America 2012, выступление Майка Флауэрса, первый день, 4 октября, 2012.
29
Thor Olavsrud, How Big Data Saves Lives in New York City, CIO, October 25, 2012.
30
Данные PLUTO см.: http://www.nyc.gov/html/dcp/html/bytes/applbyte.shtml
31
Ke