Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

В Twitter данные используются не менее интересно. Более 100 миллионов человек ежедневно отправляют 250 миллионов кратких твитов, которые чаще всего представляют собой не что иное, как случайные обрывки фраз.[82] Компания дает возможность датифицировать мысли, настроения людей и взаимодействия между ними — то, что невозможно было получить ранее. Twitter заключила с компаниями DataSift и Grip соглашение на продажу доступа к данным (несмотря на то что все твиты являются общедоступными, «закулисный» доступ к ним платный). Многие компании проводят анализ твитов (иногда с помощью так называемого метода «анализа настроений»), чтобы собрать совокупные отзывы клиентов или оценить эффективность маркетинговых кампаний.

Два хедж-фонда — Derwent Capital в Лондоне и MarketPsych в Калифорнии — начали анализировать датифицированный текст твитов в качестве сигналов для инвестиций на фондовом рынке (при этом сохранив свои торговые стратегии в секрете; к примеру, они могли отдать предпочтение компаниям, специализирующимся на коротких продажах, а не на импульсной торговле). Обе компании теперь продают информацию трейдерам. В частности, хедж-фонд MarketPsych совместно с медиакомпанией Thomson Reuters предлагает не менее 18 864 отдельных индексов по 119 странам. Эти индексы основаны на эмоциональных состояниях (оптимизм, подавленность, радость, страх, гнев и пр.) и даже таких факторах, как инновации, судебные разбирательства и конфликты, и обновляются ежеминутно. Данные используются не столько людьми, сколько компьютерами: математические гении Уолл-стрит (так называемые «кванты»[83]) с их помощью выявляют скрытые корреляции, которые можно превратить в прибыль.[84] А по словам одного из отцов анализа социальных сетей Бернардо Губермана, по частоте твитов на определенную тему можно спрогнозировать кассовые сборы кинокомпаний Голливуда. Вместе с коллегой из компании HP Губерман разработал модель для отслеживания скорости публикации новых твитов. Благодаря ей можно спрогнозировать успех фильма точнее, чем это делали рыночные прогнозисты.[85]

Этим широта возможностей не ограничивается. Сообщения Twitter содержат всего 140 символов, однако метаданные, связанные с ними, несут много полезной информации. Метаданные («информация об информации») состоят из 33 отдельных элементов. Некоторые кажутся не слишком полезными (например, фоновый рисунок на странице пользователя Twitter или программное обеспечение, которое он использует для доступа к веб-службе), другие чрезвычайно интересны (например, используемый язык интерфейса службы, географическое положение пользователя, количество и имена людей, чьи твиты он читает и которые читают его твиты). Исследование, проведенное журналом Science в 2011 году, показало то, что невозможно было выявить прежде: перемены настроения людей имеют ежедневные и еженедельные закономерности, общие для всех культур во всем мире. Предметом анализа стали 509 миллионов твитов, полученных за два года от 2,4 миллиона пользователей из 84 стран. Настроения удалось датифицировать.[86]

Датификация подразумевает перевод в анализируемую форму не только отношений и настроений, но и поведения людей, которое трудно было бы отследить иным способом, особенно в более широких группах населения и их подгруппах. Биолог Марсель Салатэ из Университета штата Пенсильвания и инженер-программист Шашанк Ханделвал проанализировали твиты с целью убедиться, что вероятность того, что человек сделает прививку от гриппа, напрямую зависит от его отношения к прививкам как таковым. Важно отметить, что у них были метаданные о связях между пользователями Twitter, читающими твиты друг друга. Это позволило пойти дальше и выявить существование подгрупп непривитых людей. Такое волнующее открытие ставит под сомнение понятие «коллективного иммунитета», согласно которому проведение вакцинации среди большей части населения предотвращает вспышки заболеваний даже среди непривитых людей. Примечательно, что в отличие от других исследований, таких как Google Flu Trends, где объединенные данные использовались для рассмотрения вопроса о состоянии здоровья, анализ настроений, проведенный Салатэ, позволил обнаружить само поведение в отношении здоровья.[87]

Первые находки уже показывают направление, в котором уверенно движется датификация. Подобно Google, социальные сети, такие как Facebook, Twitter, LinkedIn, Foursquare, Zynga и другие, сидят на сокровищнице датифицированной информации, проанализировав которую можно было бы пролить свет на динамику человеческого и социального поведения на всех уровнях — от личности до общества в целом.

Повсеместная датификация