Читаем Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха полностью

Может быть, именно этот вопрос – самый важный в жизни с точки зрения последствий ответа на него. Инвестор и миллиардер Уоррен Баффет, во всяком случае, считает именно так. Он называет выбор супруга «самым важным решением из всех, что вам предстоит принять».

И тем не менее люди редко искали помощи у науки в этом отношении. Честно признаться, здесь наука не могла помочь практически ничем.

Ученые, занимающиеся человеческими отношениями, пытались найти ответы. Но найти большие выборки пар оказалось трудной и дорогостоящей задачей. Исследования в этой области, как правило, опирались на очень маленькие выборки и зачастую приходили к противоречащим друг другу выводам. В 2007 году выдающийся ученый Гарри Рейс из Университета Рочестера сравнил науку о человеческих отношениях с подростком, назвав ее «растущей, временами непокорной – а может, и более таинственной, чем хотелось бы»[31].

Но несколько лет назад молодая, энергичная, сверхлюбопытная и блестяще талантливая ученая из Канады Саманта Джоэл задалась целью изменить такое положение вещей. Джоэл, как и многих ее коллег, интересовало, что же предсказывает удачные отношения. Но ее подход был необычным. Она не стала строить очередную скудную выборку пар – вместо этого она решила свести вместе данные прежних исследований. Джоэл рассуждала так: если ей удастся объединить небольшие массивы данных из научных работ прошлого, может получиться один большой массив. И его будет достаточно, чтобы надежно определить, что предсказывает успех отношений, а что нет.

План Джоэл сработал[32]. Она собрала в свою группу всех профессоров, располагавших данными об отношениях. В конечном счете ее группа состояла из 85 ученых и смогла аккумулировать массив данных об 11 196 парах[33].

Размер массива был впечатляющим, как и содержащаяся в нем информация.

Для каждой пары у Джоэл и ее группы были результаты опросов, где каждый из партнеров давал численную оценку степени удовлетворенности отношениями. При этом данные у них были практически по всем вообразимым аспектам совместной жизни пары[34], в частности:

• демографические сведения (например, возраст, образование, доход, раса);

• внешний вид (например, насколько высоко они оценивали привлекательность своего партнера);

• предпочтения в сексе (например, насколько часто каждый из партнеров хочет секса? Насколько традиционным должен быть этот секс?);

• интересы и хобби;

• умственное и физическое здоровье;

• ценности (например, взгляды на политику, отношения и воспитание детей);

• и многое-многое другое.

Кроме того, у Джоэл и ее группы не просто было больше данных, чем у других полевых исследователей. Они использовали более прогрессивные статистические методы. Джоэл и некоторые ее коллеги превосходно овладели машинным обучением – подмножеством искусственного интеллекта, позволяющим современным исследователям обнаруживать неочевидные закономерности в больших массивах данных. Проект Джоэл можно было бы назвать браком с участием искусственного интеллекта: он был одним из первых, где на службу задаче прогнозирования успешных отношений были поставлены столь современные методики.

Если вам нравятся викторины и другие игры на отгадывание, можете попытаться предсказать ее результаты. Как вам кажется, какой фактор лучше всего предсказывает успешные отношения? Действительно ли общие интересы важнее общих ценностей? Насколько важна сексуальная совместимость в долгосрочном плане? Будете ли вы счастливее в союзе с человеком одного с вами происхождения?

Джоэл подобрала людей в исследовательскую группу, собрала данные и проанализировала их – и наконец была готова предъявить миру один из самых важных результатов в науке об отношениях.

На октябрь 2019 года Джоэл назначила свое выступление в Университете Ватерлоо в Канаде[35]. Оно было озаглавлено незамысловато: «Можно ли помочь людям подобрать более подходящего партнера для романтических отношений?»

Итак, могла бы Саманта Джоэл, объединив усилия с восьмьюдесятью пятью самыми известными учеными мира, собрав воедино данные из сорока трех научных исследований, получив значения сотен переменных путем опроса свыше десяти тысяч пар, применив находящиеся на острие прогресса модели машинного обучения, – могла бы она, проделав все это, помочь людям выбрать более подходящего романтического партнера?

Нет.

Первый – и самый удивительный – урок, извлеченный ею из данных, как сама Саманта сказала мне во время интервью в Zoom[36], «заключается в том, насколько непредсказуемыми представляются отношения».

Джоэл и ее соавторы обнаружили, что демографические показатели, предпочтения и ценности двух людей практически ни в какой мере не позволяют предсказать, насколько те будут счастливы в романтических отношениях.

Вот так обстоят дела, друзья мои. Сегодня искусственный интеллект может:

• обыгрывать даже самых одаренных людей в шахматы и го;

• надежно предсказывать общественные беспорядки за пять дней до их начала, опираясь только на переписку в Интернете[37];

Перейти на страницу:

Все книги серии Библиотека ИТ. Главные книги о современных технологиях

Похожие книги

Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Компании в веб-пространстве тратят колоссальные средства на веб-аналитику и оптимизацию своих веб-сайтов, которые, в свою очередь, приносят миллиарды долларов дохода. Если вы аналитик или работаете с веб-данными, то эта книга ознакомит вас с новейшими точками зрения на веб-аналитику и то, как с ее помощью сделать вашу компанию весьма успешной в веб. Вы изучите инструментальные средства и показатели, которые можно использовать, но что важнее всего, эта книга ознакомит вас с новыми многочисленными точками зрения на веб-аналитику. Книга содержит много советов, приемов, идей и рекомендаций, которые вы можете взять на вооружение. Изучение веб-аналитики по этой уникальной книге позволит познакомиться с проблемами и возможностями ее современной концепции. Написанная практиком, книга охватывает определения и теории, проливающие свет на сложившееся мнение об этой области, а также предоставляет поэтапное руководство по реализации успешной стратегии веб-аналитики.Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.Здесь также находятся:- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.- Шесть способов замера успеха блога.- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.- Десять признаков великого веб-аналитика.

Авинаш Кошик

ОС и Сети, интернет