Приехав в Стэнфорд, я оплачиваю парковку с помощью приложения EasyPark в моем телефоне. Деньги автоматически списываются с моего счета, а факультет и банк теперь знают, что я приехал в университет ровно в 9.03 утра. Когда телефон перестает перемещаться вместе с машиной, Google решает, что это место парковки, и записывает координаты, на случай, если я вдруг забуду, где оставил машину. А еще пора свериться с приложением страховой компании Metromile, которое считывает данные о моей поездке с бортового компьютера автомобиля. Оно мгновенно сообщает, что расход бензина сегодня был ниже (один галлон на девятнадцать миль) и поездка обошлась мне в 2 доллара 5 центов.
После занятий я планирую повстречаться с одним новым знакомым из Сан-Франциско. Виртуально мы уже встречались, комментируя в Facebook пост одного общего приятеля, и у нас обнаружилась общность точек зрения на затронутую тему. Оказалось, что у нас больше тридцати общих знакомых в Facebook – более чем достаточная причина для личного знакомства.
Google Maps прогнозирует, что я окажусь на месте к 19.12, и, как обычно, этот прогноз оказывается точным плюс-минус пара минут. Оказывается, что квартира моего нового знакомого расположена прямо над магазинчиком, который торгует табачными изделиями и разнообразными принадлежностями для употребления марихуаны. GPS-приемнику моего телефона разница между магазином и квартирой, расположенной выше, непонятна, и с точки зрения Google и моего провайдера мой день увенчался посещением хэдшопа. Я понимаю это по рекламе, которую показывает мне Google, когда просматриваю прогноз погоды на завтра перед отходом ко сну.
Революция в использовании социальных данных идет полным ходом.
Схожие социальные данные ежедневно создают более чем миллиард людей. Социальные данные – это информация о вас, например о ваших перемещениях, поведении и интересах, а также об отношениях, связывающих вас с другими людьми, местами, товарами и даже идеологиями[12]. Некоторые из этих данных предаются огласке сознательно и добровольно, например, когда вы авторизовались в Google Maps и вводите свой маршрут; другие – не столь осознанно, а в качестве неотъемлемой составляющей пользования интернетом и мобильными устройствами. Понятно, что в некоторых случаях предоставление информации является необходимым условием получения услуги: Google не сможет проложить лучший маршрут, если вы не сообщите системе, где находитесь и куда хотите попасть. В других случаях вы сами рады поделиться информацией – например, когда лайкаете пост знакомого в Facebook или даете одобрительный отзыв о работе коллеги в LinkedIn просто потому, что хотите оказать им поддержку.
Социальные данные могут отличаться исключительной точностью, например указывать ваше местонахождение с точностью до метра, но часто бывают отрывочными и недостаточно полными. Например, пока я не зарегистрируюсь в приложении, которое считывает показания моего «умного» электросчетчика (допустим, по дороге в аэропорт, чтобы убедиться, что я действительно выключил весь свет в доме), энергосбытовая компания знает, что меня нет дома, но не более того. Этот касающийся меня показатель с равным успехом может оказаться и полезным, и бесполезным. Так, во время моего визита к знакомому в Сан-Франциско широта и долгота моего местонахождения были отражены точно, а предположения о том, что я делал тем вечером, оказались совершенно неверными. При всем своем правдоподобии вывод Google оказался всего лишь поверхностной интерпретацией. Отрывочные данные обычно оказываются недостаточными, сопряженными с риском ошибки, а иногда и умышленно сфальсифицированными[13].
В целом же объем социальных данных (пассивных и активных, обязательных и произвольных, точных и приблизительных) растет в геометрической прогрессии: он удваивается каждые восемнадцать месяцев. Через пять лет объем социальных данных возрастет примерно десятикратно, или на порядок, а через десять лет он увеличится примерно в 100 раз. Другими словами, сейчас за один день фиксируется столько же данных, сколько в течение всего 2000 года. А при сохранении существующих темпов роста в 2020 году мы будем создавать такой же объем данных менее чем за час.
12
Я преподавал курс под названием «Революция социальных данных» в Стэнфордском университете (с 2008 года) и в Калифорнийском университете в Беркли (с 2011 года), но концептуальным представлением «социальные данные» стал заниматься еще задолго до этого. На самых ранних порах к социальным данным относили всего лишь обнародованную человеком информацию, вроде отзывов в Amazon и постов в социальных сетях.
13
Тем, кого интересуют подробности об отрывочных данных, рекомендую посмотреть видеозапись панельной дискуссии с моим участием на конференции DataEdge, которую проводил факультет информации Калифорнийского университета в Беркли в 2013 году. Она доступна на http://www.catchtalk.tv/events/dataedge/videos/sketchy-data-panel-discussion-dataedge-2013.