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

Многие компании занимаются созданием образовательного программного обеспечения. Студенты входят в EDU STAR и случайным образом знакомятся с различными планами уроков. Затем они выполняют короткие тесты, призванные определить, насколько хорошо они разобрались с теми или иными заданиями. Иными словами, школы могут узнать, какое учебное программное обеспечение гарантирует лучшее усвоение материала.

EDU STAR, как и любая платформа на базе А/Б-тестирования, уже дает удивительные результаты. Один план урока, впечатливший представителей многих образовательных учреждений, позволял научить школьников работать с дробями. Считалось, что, если превратить математику в игру, ученики будут с бóльшим удовольствием узнавать новое и лучше выполнять тесты. Да? Неверно. Дети, изучавшие дроби посредством игры, проходили тесты хуже, чем те, кто знакомился с дробями стандартным способом.

Заинтересовать школьников в учебе – более захватывающее и социально полезное использование A/B-тестирования, чем его применение для того, чтобы заставить людей кликать на рекламу.

Средний американец спит каждую ночь 6,7 часа. Большинство из них хотят спать больше. Но вот наступает 11 вечера, и – спорт по телевизору или YouTube зовут. Так что сон подождет. «Jawbone», компания, производящая гаджеты и имеющая сотни тысяч клиентов, проводит тысячи тестов в поисках решения, которое помогло бы пользователям сделать то, чего они так хотят – пойти спать пораньше.

«Jawbone» добилась отличного результата с помощью двойной цели. Сначала специалисты компании просят клиентов реализовать не самую амбициозную цель. Они отправляют им такое сообщение: «Похоже, вы мало спите в последние 3 дня. Попробуйте лечь спать в 23:30! Мы знаем, что обычно вы встаете в 8 утра». Затем у пользователя появляется возможность кликнуть на кнопку «Согласен».

Затем, в 22:30, «Jawbone» отправляет еще одно сообщение: «Вы хотели пойти спать в 23:30. Сейчас 22:30. Почему бы не начать сейчас?»

В «Jawbone» обнаружили, что такая стратегия привела к дополнительным 23 минутам сна. Компания не заставляет клиентов ложиться спать в 22:30, но заманивает их в постель пораньше.

Конечно, каждая часть этой стратегии должна быть оптимизирована путем долгих экспериментов. Если озвучить первоначальную цель – просить пользователей пойти спать в 11 вечера – слишком рано, мало кто согласится. Попросите пользователей лечь спать в полночь, и вы не многого добьетесь.

«Jawbone» использует А/B-тестирование для поиска эквивалента стрелки «вправо» в Google. Но вместо того, чтобы добиться еще нескольких кликов на рекламу партнеров Google, компания дает измученным людям еще несколько минут отдыха.

На самом деле для значительного увеличения успешности своих исследований целая армия психологов вполне может использовать инструменты Силиконовой долины. Я с нетерпением ожидаю первой статьи об этом – вместо описания пары быстрых А/B-тестов, проведенных с несколькими студентами.

Времена, когда ученые месяцами занимаются вербовкой небольшого числа старшекурсников для проведения одного теста, подходят к концу. Вместо этого аналитики будут использовать цифровые данные для тестирования нескольких сотен или тысяч идей за несколько секунд. Мы сможем узнать гораздо больше за гораздо меньшее время.

Данные в виде текста научат нас намного большему. Как распространяются идеи? Как создаются новые слова? Как исчезают слова? Как создаются шутки? Почему некоторые слова смешны, а другие – нет? Как развиваются диалекты? Держу пари, в течение 20 лет мы получим интересные ответы на эти вопросы.

Думаю, в качестве дополнения к традиционным тестам мы могли бы изучить поведение в Сети детей – естественно, анонимно, – чтобы понять, как они учатся и развиваются. Нет ли у них признаков дислексии? Развиваются ли у них зрелые интеллектуальные интересы? Есть ли у них друзья? Подсказки для ответов на все эти вопросы содержатся в тысячах кликов, которые каждый ребенок делает каждый день.

Есть и еще одна совершенно нетривиальная и намного более ценная область использования подобных методов.

В песне «Shattered» Мик Джаггер описывает все, делающее Нью-Йорк – это Большое Яблоко – таким волшебным. Смех. Радость. Одиночество. Крысы. Клопы. Гордость. Жадность. Люди, одетые в бумажные мешки. Но большинство слов Джаггер посвящает описанию того, что делает этот город по-настоящему особенным: «секс, и секс, и секс, и секс».

То же и с большими данными. Благодаря цифровой революции нас ждут интересные открытия в здравоохранении и в науке о сне. В обучении. В психологии. В языке. И в сексе, в сексе, в сексе, в сексе.

В настоящее время я изучаю вопрос: сколько существует аспектов сексуальности? Мы обычно думаем, что люди бывают геями или натуралами – и все. Но сексуальность явно сложнее. Как среди геев, так и среди натуралов существуют различия – например, некоторым мужчинам нравятся блондинки, а другим – брюнетки. Могут ли эти предпочтения быть столь же сильными, как и предпочтения по полу? Другой вопрос: откуда они берутся? Так же, как мы в состоянии выяснить ключевой возраст, определяющий приверженность бейсболу или политические взгляды, возможно, нам удастся найти ключевой возраст формирования сексуальных предпочтений человека во взрослой жизни? Чтобы узнать ответы, вам придется купить мою следующую книгу под рабочим названием «Все (все еще) лгут».

Существование порно – и данных, полученных в этой области – дало возможность революционного развития исследований человеческой сексуальности.

Для того чтобы естественные науки начали менять нашу жизнь, требуется время. Постепенно были созданы пенициллин, спутники и компьютеры. Аналогично, может потребоваться время для того, чтобы большие данные смогли обеспечить серьезные успехи социальных и поведенческих наук, помогающих нам любить, учиться и жить. Но я считаю, что некоторые подвижки уже есть, и надеюсь, что в этой книге вы смогли увидеть хотя бы контуры такого развития событий. Надеюсь, некоторые из вас, прочитав эту книгу, помогут сдвинуть дело с мертвой точки.

Чтобы правильно написать заключение, автор должен прежде всего думать о том, почему он написал эту книгу. Какую цель он пытался достичь?

Думаю, самой важной причиной, по которой я взялся за эту книгу, стал обретенный в результате жизненный опыт, очень поспособствовавший моему развитию. Знаете, немногим более 10 лет назад вышла удивительная книга «Фрикономика». В ней описывались исследования Стивена Левитта, превосходного экономиста из Чикагского университета. Левитт считался «пройдошистым экономистом». Казалось, он получил возможность использовать данные для получения ответа на любой вопрос, который смог придумать его изворотливый ум. Мошенничают ли борцы сумо? Проявляют ли дискриминацию геймеры? Предлагают ли нам риэлторы то, что купили бы сами?

Я тогда только-только закончил колледж со специализацией по философии и слабо представлял, что собираюсь делать в жизни. После прочтения «Фрикономики» я понял: хочу сделать то же, что и Стивен Левитт. Я хотел прорваться через горы данных, чтобы выяснить, как устроен наш мир на самом деле. Я хотел последовать за ним и решил получить степень кандидата экономических наук.