Десять уравнений, которые правят миром. И как их можете использовать вы

Поколение Z считает эту индивидуальность более важной, чем поддержание гендерных стереотипов.

Успех рекламных категорий Facebook, основанный на корреляции наших интересов, предполагает, что взгляд поколения Z на мир статистически правильный. Дуглас Коэн, который работал в рекламной службе Facebook до перехода в Snapchat, рассказал мне, что рекламодатели его бывшего работодателя конкурируют друг с другом за гипертаргетинг своей рекламы по небольшим группам по интересам, определенным в матрице корреляций компании. Цена за охват целевой аудитории может удваиваться или утраиваться, поскольку рекламодатели конкурируют за право общаться непосредственно с любителями рукоделия, боевиков, серферами, игроками в онлайн-покер и многими другими группами. Для рекламодателей идентификация людей стоит больших денег.

Верная категоризация пользователей в соответствии с тем, что они реально любят, и деятельностью, которая им нравится, может быть крайне эффективной и справедливой. Корреляции помогут нам найти группы с общими интересами и целями, так же как ученые используют корреляции между генами, чтобы установить причины заболеваний.

* * *

Парламент может быть страшным местом для молодого специалиста по данным.

– Прошло не так много времени с тех пор, как таблички в Вестминстере называли обычных граждан «посторонними», – сказала мне Николь Нисбетт, когда я встретился с ней в Лидсском университете. – Все меняется, и персонал Вестминстера активно обращается к общественности и исследователям, но эти таблички показывают историческую настороженность по отношению к посторонним.

Николь уже два года работает над диссертацией, проводя половину времени в Лидсе, а половину – в Палате общин. Теперь у нее есть пропуск с «доступом к большинству мест» в Палате. Ее задача – улучшить то, как члены парламента и остальной постоянный персонал прислушиваются к внешнему миру и взаимодействуют с ним. До того как Николь начала свой проект, многие сотрудники, занятые в повседневной работе правительства, ощущали, что все комментарии, оставленные публикой в Facebook или даже на их собственных дискуссионных форумах, были слишком обременительными, чтобы с ними работать.

– Оставалось также ощущение, будто они уже знали, что люди собираются им сказать, – сказала Николь, – и отсеивание всех негативных комментариев и оскорблений было трудной задачей.

Работа с данными дала Николь опыт и, соответственно, другую точку зрения. Она понимала, что количество комментариев в Twitter и Facebook может быть ошеломительным для любого, но также умела находить корреляции. Николь показала мне созданную ею карту, в которой резюмировались споры о запрете изделий из натурального меха. Она заложила в матрицу все слова, употребленные в дискуссии, и посмотрела, как коррелировалось их использование. Связями соединялись слова, которые использовались вместе. «Мех» обнаруживался в одном кластере с «продажей», «торговлей», «промышленностью», которые далее соединялись с терминами «варварский» и «жестокий». Другой кластер объединял слова «страдание», «убийство» и «красивый». Третий связывал «благосостояние», «законы» и «стандарты». В каждом кластере объединялась определенная ветвь аргументации.

В одной области карты Николь рядом стояли слова «смерть от тока» и «анальный». Их соединяла толстая линия. Я уставился на них, пытаясь понять, какой вывод от меня желает услышать Николь.

– Сначала мы думали, что эти слова используют тролли, – сказала она.

В любой дискуссии всегда найдутся люди, которые пытаются накручивать оппонентов, часто с помощью оскорбительной лексики. Однако в спорах с руганью, как правило, наблюдалась меньшая корреляция между словами – оскорбления были буквально случайны, – а эти два слова повторялись широким кругом разных людей. Когда Николь взглянула на фразы, их содержащие, она обнаружила информированную группу людей, обсуждавших реальную проблему: выращенных на ферме лисиц и енотов убивали, вставляя в тела электроды и подавая высокое напряжение. Это добавило новое измерение в обсуждение парламентского персонала, которое они никогда бы не заметили без работы Николь.

– Я избегаю предположений о том, что напишут люди; моя работа – объединить тысячи мнений, чтобы парламент мог быстрее реагировать на такую дискуссию, – говорит Николь.

В ее анализе собраны разные взгляды – не потому, что «политически корректно» выслушивать все стороны в споре, а потому, что статистически верно выделять важные мнения. Взгляды меньшинства получают свое выражение, потому что они реально способствуют разговору. Корреляции дают беспристрастное представление обо всех сторонах дискуссии, нам не нужно занимать какую-то политическую позицию, решать, какие взгляды стоит или не стоит рассматривать.

– Это детские шаги. Нельзя с помощью статистики решить всё, – заметила Николь. И рассмеялась: – Никакой анализ данных не сможет помочь с брекситом!

* * *