Конечно, всегда остаются определенные области науки, не нуждающиеся в эмпирических данных, а у традиционных научных институтов, простых ученых-одиночек или небольших стартапов всегда есть возможность самостоятельно собирать эмпирическую информацию, используя современные технические средства, придумывать свои ноу-хау и совершать научные открытия. Тем не менее информационный капитал по своей сущности, по качеству данных, по их объему и прочим параметрам будет оставаться далеко впереди, тогда как небольшие частные исследовательские проекты лишь в редких случаях будут преуспевать (и, вероятнее всего, выкупаться информационным капиталом), гораздо чаще проваливаясь или маргинализируясь и претендуя максимум на роль поставщика — но в любом случае находясь в зависимости от информационного капитала, владельца больших данных. В последние годы на глобальном рынке появилась целая уже упоминавшаяся нами профессия data miner (копателя данных): специалисты в этой области ищут источники больших объемов данных и сферы применения результатов их обработки для Дальнейшей продажи или использования.
Приведенные тезисы позволяют выделить революцию больших данных как принципиально новую ступень глобальной модели экономического развития, а не части очередного этапа научно-технической революции. Ведь развитие передовых областей науки (в особенности связанных с материальным производством и общественными дисциплинами) становится сильно затруднено (зачастую невозможно) без доступа к большим данным и информации как результату их обработки. Определение направлений научной деятельности оказывается в зависимости от больших данных как ведущего фактора производства. Сам по себе процесс неуклонной миграции передовых центров науки из университетов в крупные корпорации происходит в течение достаточно продолжительного периода. Революция больших данных лишь способствует ускорению монополизации науки в руках корпораций, перехода этого процесса на новый уровень.
Сет Стивенс-Давидовиц в упомянутой выше работе62 приводит пример помешанного на лошадиных скачках ученого, стремящегося посредством больших данных предсказать эффективность того или иного скакуна. В процессе своих многолетних поисков он датифицирует всё новые и новые аспекты лошадиных гонок, пока с помощью самодельного лошадиного УЗИ-аппарата не находит рабочую причинно-следственную связь между размером конкретных внутренних органов лошади и ее успехами в скачках, что в конце концов позволяет ему точно предсказать триумф Американского Фараона, выигравшего тройную корону. Этот пример еще раз демонстрирует, что вариативность данных имеет не меньшую роль, чем их количество. То есть в процессе дальнейших исследований данные информационных корпораций, которые могут на первый взгляд не иметь никакого отношения к исследуемому вопросу, рано или поздно будут находить свое применение и становиться важной частью научного исследования.
В наши дни использование больших данных производителем зачастую ограничивается лишь сугубо релевантными источниками информации, но в ходе революции больших данных требования к передовым конкурентоспособным товарам будут возрастать и скоро поставят его в зависимость от данных, имеющихся у информационных корпораций. Технологическая рента, которая получит определяющее значение, будет постепенно возникать и взиматься не на уровне базовых технологий, а на уровне сбора и обработки больших данных.
До тех пор, пока в мире не все оцифровано, а информация уже может быть дороже любого ресурса и доступна на каждом шагу в изобилии, только руку протяни, идея о грядущей монополии информационного капитала на научные исследования с большими данными, несмотря на все приведенные нами аргументы, все-таки может показаться спорной критически мыслящему читателю. Нужно помнить, что мы пока находимся в самом начале революции, но корпорации уже многократно превосходят остальной мир в объемах собранных данных и темпах датификации. Мы считаем, что данная тенденция будет продолжаться и ускорится, распространяясь на одну за другой все новые и новые области экономики. Научная гонка меняет характер с «соревнования мозгов» на соревнование объемов накопленной информации. При таком развитии событий передовые научные знания и прорывные открытия будут в будущем принадлежать не всему человечеству или государству, а конкретной группе информационной элиты.