Страница 4 из 16
Были даже признаки того, что неопределившиеся избиратели перешли на сторону Трампа. Мы с Гэбриэлом обнаружили, что в ключевых штатах на Среднем Западе, в которых Клинтон надеялась одержать победу, намного больше поисковых запросов выстраивались как «Трамп – Клинтон», чем как «Клинтон – Трамп». Действительно, Трамп во многом обязан своим избранием тому, что он значительно превзошел там результаты своих показателей по опросам.
Но ключевой подсказкой – и я в этом абсолютно убежден, – которая помогла обнаружить основные признаки того, что Трампа может ждать успех – для начала на предварительных выборах – был все тот же скрытый расизм, который выявило мое исследование во время избрания Обамы. Анализ поисковых запросов в Google выявил озлобление и нетерпимость у значительного числа американцев, которые эксперты не замечали в течение многих лет. Эти данные показали, что мы жили в обществе, совершенно отличном от того, которое представляли нам ученые и журналисты, опираясь на опросы. Они выявили отвратительную, пугающую и повальную злость по отношению к кандидату, ожидающему, что избиратели отдадут за него свои голоса.
Люди часто лгут – и себе, и другим. В 2008 году американцы сообщили в ходе опросов, что их больше не волнует расовая принадлежность человека. Восемь лет спустя они избрали в качестве президента Дональда Дж. Трампа – человека, который ретвитнул ложное утверждение, что черные несут ответственность за большую часть убийств белых американцев, защищал своих сторонников, обвиненных в избиении чернокожих протестующих из Black Lives Matter (BLM) – интернационального движения активистов, выступающих против насилия в отношении чернокожего населения, – на одном из митингов, и колебался, следует ли отвергать поддержку бывшего лидера Ку-клукс-клана. Тот же скрытый расизм, который повредил Бараку Обаме, помог Дональду Трампу.
В начале предварительных выборов Нейт Сильвер уверенно заявил, что у Трампа практически нет никаких шансов на победу. Но в ходе выборов становилось все яснее, что Трамп пользуется широкой поддержкой. Сильвер решил взглянуть на данные, чтобы понять, что же происходит? Каким образом Трампу удалось так успешно продвинуться вперед?
Сильвер заметил, что районы, где Трамп выступал успешнее всего, представляют собой странную карту. Трамп хорошо зарекомендовал себя в районах Северо-Востока и промышленного Среднего Запада, а также на Юге. На Западе он был принят заметно хуже. Сильвер начал искать параметры, объясняющие эту картину. Причина в безработице? Это религия? Это владение оружием? Уровень иммиграции? Оппозиция Обаме?
В итоге Сильвер пришел к выводу, что единственным фактором, который лучше всего коррелирует с поддержкой Дональда Трампа{9} на республиканских первичных выборах, было то, что я обнаружил четыре года назад. Трампа поддержали те области, жители которых сделали большинство поисковых запросов в Google со словом «ниггер».
Почти каждый день в течение последних четырех лет я занимался анализом данных Google. Это включало работу в качестве аналитика данных компании Google, которая наняла меня, узнав о моих исследованиях расизма. И я продолжал работать с этими данными как автор редакционных статей и журналист газеты «Нью-Йорк таймс». Новые откровения не заставили себя ждать. Психические растройства, сексология, насилие над детьми, аборты, реклама, религия, здоровье – довольно серьезные темы. И этот набор данных, которого не существовало еще пару десятилетий назад, позволяет взглянуть на них совершенно по-другому. Экономисты и социологи постоянно охотятся за новыми источниками данных, так что позвольте мне быть откровенным: сегодня, я убежден, поиск в Google предоставляет самый важный набор данных о человеческой психологии, который когда-либо был собран.
Однако этот набор данных – не единственный инструмент для понимания нашего мира, предоставляемый интернетом. Вскоре я понял, что есть и другие золотоносные цифровые жилы. Я скачал всю Википедию, покопался в профилях Facebook и прошерстил Stormfront. Кроме того, PornHub, один из крупнейших порнографических сайтов интернета, дал мне свои полные данные по анонимному поиску и просмотрам видео, которые совершали люди со всего мира. Другими словами, я глубоко погрузился в то, что сейчас называют большими данными[5]. Затем я опросил десятки других специалистов – ученых, журналистов и предпринимателей, которые также проводят изыскания в этой новой сфере. Многие из их исследований будут обсуждаться в этой книге.
Но сначала я должен признаться: я не собираюсь давать точное определение того, что такое «большие данные». Почему? Потому что это, по сути, довольно расплывчатое понятие. Большие – это сколько? 18 462 наблюдений – это малые данные, а 18 463 – уже большие? Я предпочитаю инклюзивное понимание того, что относится к этому классу: большая часть данных, с которыми я работал, была получена из интернета, но при обсуждении я буду принимать во внимание и другие источники. Мы переживаем взрывной рост количества и качества различных видов доступной информации. Новые потоки информации влились через Google и социальные сети. Некоторые из них – продукт оцифровки информации, которая раньше была спрятана в шкафах и папках, другие получены в результате увеличения ресурсов, выделяемых на маркетинговые исследования. Часть исследований, рассмотренных в этой книге, вообще не нуждаются в огромных массивах данных, вместо этого в них просто применяется новый творческий подход к данным, что особенно ценно в наш век переизбытка информации.
Так почему же именно большие данные обладают такой огромной мощью? Представьте себе все данные, которые разлетаются по интернету всего за день – по правде говоря, мы подсчитали объем такой информации. В начале двадцать первого века за день люди генерируют в среднем 2,5 миллиона триллионов байт данных{10}.
И эти байты и есть ключ к разгадке.
Женщина скучает вечером в четверг. Она немного погуглила «приличные смешные видео». Она проверила свою электронную почту. Она отметилась в Twitter. Затем она гуглит «анекдоты про ниггеров».
Мужчине грустно. Он погуглил «симптомы депрессии» и «рассказы о депрессии». Затем разложил пасьянс.
Женщина видит в Facebook объявление о том, что ее подруга выходит замуж. Женщина не замужем, одинока, и она блокирует информацию о подруге.
Мужчина в перерыве между поисками информации о НХЛ и рэпе задает в поисковике вопрос: «Мечтать о поцелуях мужчины – это нормально?»
Женщина кликает на сюжет BuzzFeed про «15 милых кошек».
Мужчина видит ту же историю о кошках. Но на его экране она называется «15 самых очаровательных кошек». Он не кликает на ссылку.
Женщина гуглит: «Мой сын гений?»
Мужчина гуглит: «Как заставить мою дочь похудеть?»
Женщина в отпуске с шестью лучшими подругами. Все ее подруги постоянно говорят, как им весело. Она набирает в Google: «Одиночество вдали от мужа».
Мужчина, муж предыдущей женщины, в отпуске с шестью своими лучшими друзьями. Он набирает в Google: «Признаки того, что ваша жена изменяет».
Некоторые из этих данных содержат информацию, о которой в иной ситуации никто никогда не узнал бы. Если мы объединим все это, сохраняя анонимность, строго следя за тем, чтобы никто никогда не узнал о страхах, желаниях и поведении конкретных лиц, и добавим некоторые научные данные, мы начнем по-новому смотреть на людей – их поведение, их желания, их характеры.
Рискуя показаться пафосным, скажу: фактически я пришел к выводу, что новые данные, ставшие более доступными в нашу цифровую эпоху, способны радикально расширить наше понимание человеческой природы. Микроскоп позволил нам увидеть в капле воды из пруда гораздо больше, чем мы думали. Телескоп показал нам в ночном небе намного больше того, что мы видели невооруженным глазом. И теперь новые цифровые данные открывают нам в человеческом сообществе многое из того, что было скрыто. Они могут стать нашими современными микроскопом или телескопом, и полученная ими информация, возможно, приведет к важнейшим, даже революционным открытиям.
9
«Самая сильная корелляция с поддержкой Трампа в поисковых запросах Google – слово «черномазый». Другие также сообщали об этом» (28 февраля 2016 года, твит). Смотрите также Nate Cohn, «Donald Trump’s Strongest Supporters: A New Kind of Democrat» («Убежденные сторонники Дональда Трампа: новый тип демократа»), New York Times, December 31, 2015, A3.
5
В ориг. – Big Data – Прим. ред.
10
«Bringing Big Data to the Enterprise» («Привлечение Больших Данных к работе на предприятии»), ИБМ, https://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/what-is-big-data.html.