Читать книгу "Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё - Cет Cтивенс-Давидовиц"

Так в чем причина? Разве американцы стали счастливее?

Нет. Ответить на этот вопрос помогли другие ученые. Причина – по крайней мере, на мой взгляд – просто удивительна. На заре фотографии люди относились к ней, как к живописи{67}. Они не могли сравнить этот процесс ни с чем другим. Таким образом, фотосюжеты были скопированы с сюжетов картин. А поскольку люди, позирующие художнику для картины, не могли сохранять улыбку в течение долгих часов, они принимали серьезный вид. Люди, которых снимал фотограф, также делали серьезные лица.

Что же в итоге заставило их поменять выражение лица? Бизнес, прибыль, маркетинг, конечно. В середине ХХ века Kodak – компания, продававшая пленку и камеры – была расстроена тем, что люди делают не слишком много снимков. Тогда была разработана стратегия приучения людей снимать все больше и больше. Рекламные кампании Kodak стали ассоциировать фотографии с понятием счастья. Их целью было заставить людей приобрести привычку делать фото всякий раз, когда они хотели показать другим, что в их жизни произошло нечто хорошее. Так что улыбки в ежегодниках являются результатом этой успешной кампании (как и большинство фотографий, которые вы видите в Facebook и в Instagram сегодня).

Но данные, полученные на основе фотографий, могут рассказать нам гораздо больше, чем обозначение периода времени, когда старшеклассники начали говорить: «Сы-ы-ыр». Удивительно, но снимки в состоянии поведать нам даже о положении дел в экономике.

Познакомьтесь с одной провокационно озаглавленной научной работой: «Измерение экономического роста из космоса». Когда у документа название вроде такого, можете держать пари: я обязательно прочитаю его. Авторы работы – Вернон Хендерсон, Адам Соригард и Дэвид Н. Вайль – начали с замечания, что во многих развивающихся странах существующие измерения валового внутреннего продукта (ВВП) являются неэффективными. Это происходит потому, что значительная часть экономической активности остается незафиксированной в бухгалтерских книгах, а ресурсы правительственных учреждений, в задачу которых входит измерение производительности экономики, довольно ограничены.

Авторы озвучили неординарную мысль. Они говорят, что могли бы измерять ВВП, исходя из того, насколько светло в этих странах ночью{68} – получив эту информацию из фотографий со спутника ВВС США, который делает полный оборот вокруг Земли 14 раз в сутки.

Почему свет в ночное время может быть хорошим показателем ВВП? В очень бедных частях мира людям трудно заплатить за электричество. В результате при плохих экономических условиях в домах резко уменьшалось количество света, которое жители позволяли себе включать ночью.

В Индонезии в результате Азиатского финансового кризиса 1998 года количество света ночью резко снизилось. А в Южной Корее в период с 1992 по 2008 год объем ночного освещения увеличился на 72 %, что соответствовало исключительно высоким экономическим показателям в тот период. В Северной Корее в то же время количество освещения ночью уменьшилось, что соответствовало удручающим экономическим показателям.

В 1998 году в южной части Мадагаскара было обнаружено большое скопление рубинов и сапфиров. Городишко Илакака из практически стоянки для грузовиков превратился в крупный торговый центр. До 1998 года там почти не было ночного освещения, а после обнаружения месторождения за пять лет количество света в ночное время взрывообразно увеличилось.

Авторы признают, что их оценка экономической активности по уровню ночного освещения далека от идеала. Вы не можете точно оценить состояние экономики только по тому, сколько света улавливает спутник. Авторы не рекомендуют использовать этот показатель для развитых стран, где существующие экономические данные дают более точную картину. И, по правде говоря, они обнаружили, что даже в развивающихся странах оценка количества света ночью столь же бесполезна, как и официальные показатели. Но сочетание ущербных правительственных данных и несовершенных показателей ночного освещения дает более точный результат, чем может обеспечить лишь один источник. Другими словами, с помощью снимков, сделанных из космоса, вы можете просто улучшить свое понимание уровня развития экономик той или иной страны.

Джозеф Райзингер, доктор наук в области информатики, разделяет разочарование авторов идеи о ночном освещении в отношении существующих баз данных с информацией об экономиках развивающихся стран. В апреле 2014 года Райзингер отметил, что Нигерия обновила информацию об объеме ВВП с учетом новых секторов, которые тамошние чиновники, возможно, пропустили при опубликовании предыдущих оценок. По их нынешним оценкам, ВВП Нигерии сейчас на 90 % выше{69}.

«Это крупнейшая экономика в Африке, – сказал Райзингер{70}, и его голос постепенно начал набирать силу. – Мы даже не знаем, какие основные параметры мы хотели бы знать об этой стране».

Он хотел найти способ более четко оценивать различные экономические показатели. Его решение – это отличный пример того, как можно переосмыслить данные и какова их реальная ценность.

Райзингер основал компанию «Premise», в которой работают группы сотрудников из развивающихся стран, вооруженные смартфонами. В чем заключается их работа? Фотографировать интересные происшествия, которые могут иметь какое-либо экономическое значение.

Сотрудники, вооружившись смартфонами, могут делать снимки АЗС или фруктовых корзин в супермаркетах. Они фотографируют одни и те же места снова и снова. Фотографии отправляются в головной офис компании, где вторая группа сотрудников – компьютерщики – превращают фотографии в информацию.

Специалисты компании могут проанализировать все – от длины очередей на заправках до того, сколько яблок лежит в корзине в супермаркете, и до цены этих яблок. На основе самых разных фотографий любых видов деятельности компания может начать оценивать уровень экономической активности и инфляции. В развивающихся странах длинные очереди на АЗС – основной индикатор экономических проблем. Равно как недозрелые яблоки и их отсутствие. Снимки, сделанные в Китае, помогли обнаружить продовольственную инфляцию в 2011 году и продовольственную дефляцию в 2012 году – задолго до появления официальных данных.