Карл Маркс и большие данные

Информация по-прежнему является основой новых технологий и интенсификации производства, но теперь кардинально увеличилось количество данных, из которых можно извлечь конкурентоспособную информацию, необходимых для дальнейших научных открытий, и постепенно оно переступает определенный качественный рубеж, демонстрируя свойства больших данных. В то же время задача получения самых точных эмпирических показателей вместе с проявлением большими объемами собранных данных новых качеств становится все сложнее, в связи с чем наиболее прорывные открытия все чаще совершаются именно в области применения больших данных. Поэтому информационный капитал, ввиду своей деятельности обладающий собственными огромными закрытыми массивами информации и эксклюзивными источниками больших данных, получает фундаментальное преимущество.

Постепенная фокусировка информационного капитала на практически всех областях научной деятельности наблюдается уже сегодня. И если, например, в сфере теоретической физики традиционные государственные или частные научные институты еще могут проводить закрытые контролируемые эксперименты и считаться передовиками научной мысли, то в гуманитарных науках, особенно связанных с изучением поведения людей, они уже фундаментально отстали от представителей информационного капитала. Традиционные массовые опросы, интервью или различные глубинные исследования уже не отвечают вызовам современной науки и не дают и толики той информации, которую дает анализ больших данных. Может ли сегодня Институт социологии РАН или ВЦИОМ знать о российском обществе больше, чем корпорация Mail.Ru Group или Yandex? Как может короткий опрос нескольких тысяч человек сравниться с десятками миллионов страниц в социальных сетях, содержащих подробную информацию об интересах и запросах пользователей, данными об их передвижениях, покупках, мировоззрении, активных контактах и многому другому?

Проще говоря, большие данные являются важнейшим, по-своему революционным эмпирическим материалом для практически любого рода исследований и важнейшим компонентом новейших изобретений, включающих в себя, например, технологию развитого искусственного интеллекта. В тех отраслях, куда пока не добралась тотальная датификация, это ощущается в меньшей степени, но со временем и в них передовые исследования потребуют применения больших данных: «Информации стало настолько много, что на любой вопрос можно получить статистически обоснованный ответ. Удивительно, но это делает научный метод в том виде, в каком мы его привыкли применять, неработоспособным, потому что существенным становится все подряд! Многовековые традиционные исследовательские методологии, построенные на лабораторном анализе, отныне нельзя считать адекватными... Научный метод, что сейчас практикуется в сфере общественных наук, неэффективен и недостаточно силен, чтобы выжить в эпоху больших данных», — пишет Алекс Пентленд⁶¹.

Технология применения больших данных не исключает использования результатов исследований прошлых лет. Но происходящие революционные изменения ставят науку в зависимое положение от объема, вариативности и качества имеющихся у исследователя больших данных. Сельское хозяйство в процессе промышленной революции подчинилось индустриальному производству с его тракторами и заводами — вопрос эффективности и конкурентоспособности сельского хозяйства стал во многом определяться качеством и количеством техники. Индустриальное производство, в свою очередь, в процессе научно-технической революции стало определяться уровнем развития науки, а борьба за конкурентоспособность техники благодаря ускоряющемуся технологическому прогрессу переместилась из заводских цехов в научные институты и лаборатории. Главным игроком здесь становятся информационные корпорации.

Нужно сказать, что некоторые из них, понимая потенциал исследования имеющихся у них данных, предоставляют их в обобщенном виде всем желающим посредством, например, api или таких сервисов, как Google Trends. Данные других зачастую могут быть «запарсены» и обработаны специалистами самостоятельно — но и в этих случаях речь идет лишь о крохах общей информации, которую представитель информационного капитала по каким-то причинам решает не оставлять в единоличном пользовании.