Сет Стивенс-Давидовиц
Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё
Вступление
Некогда философы мечтали о «микроскопе для мозга» — мифическом устройстве, отображающем на экране мысли человека. Социологи же активно искали инструменты, позволяющие понять действия человека. За время моей работы в качестве экспериментального психолога в моду входили различные инструменты, которые быстро разочаровывали ученых. Я перепробовал их все — рейтинговые шкалы, время реакции, расширение зрачка, функциональную нейровизуализацию, даже изучение пациентов, страдающих эпилепсией (они были рады скоротать время за экспериментами в ожидании приступа).
Но ни один из этих методов не позволил беспрепятственно заглянуть в разум. Проблема заключалась в необходимости грубого компромисса. Человеческие мысли — сложносоставное явление. В отличие от Вуди Аллена, который сводит «Войну и мир» к паре предложений, мы не просто думаем: «Это история о нескольких русских». Ученому трудно проанализировать предложения во всей их многомерной запутанности. Конечно, когда люди изливают свои души, мы можем наконец постичь все богатство их потока сознания. Но монологи все равно не являются идеальным набором данных для тестирования гипотез. С другой стороны, если мы сосредоточимся на измерениях, легко поддающихся количественной оценке — таких как время реакции человека на слова или фотографии, — то сможем сформировать статистику. Но тем самым мы сведем сложную текстуру сознания к одному числу. Даже самые изощренные методики нейровизуализации могут рассказать нам, как мысль распределяется в 3D-пространстве, но не расскажет, о чем эта мысль.
Помимо этого, ученые-социологи учитывали действие закона малых чисел — Амос Тверски и Даниэль Канеман дали это название заблуждению, заключающемуся в том, что общие черты будут отражены в любой выборке населения, какой бы малой она ни была. Даже самые большие специалисты в области математики порой весьма печально ошибаются относительно того, сколько объектов нужно взять для исследования, прежде чем можно будет абстрагироваться от случайных отклонений данных и обобщить результат для всех американцев, не говоря уже обо всех Homo sapiens. Это тем более трудно, когда образец собирается по принципу удобства, например предлагая деньги на пиво второкурсникам.
Эта книга — о совершенно новом способе изучения сознания. Конечно, большие данные, полученные в результате интернет-поиска и других онлайн-исследований, — не энцефалоскоп. Но Сет Стивенс-Давидович показывает, что они дают удивительную возможность по-новому взглянуть на психику человека. Уединившись со своей клавиатурой, люди делают довольно странные признания. Иногда потому (как на сайтах знакомств или при поиске профессиональных советов), что это имеет реальные последствия. А в других случаях потому, что эти действия, наоборот, не приводят ни к каким последствиям и люди могут раскрыться, признаться в наличии того или иного желания или страха без опасения, что кто-то отреагирует на это с ужасом.
В любом случае, люди не просто нажимают на кнопку или поворачивают ручку, но и набирают триллионы последовательностей символов, чтобы изложить свои мысли во всех их взрывоопасных комбинациях. Эти данные поступают из всех слоев общества. При этом люди оставляют цифровые следы, которые легко агрегировать и анализировать, принимая участие в незаметных экспериментах, меняющих стимулы и суммирующих ответы в реальном времени. И они с радостью предоставляют эти данные в огромных количествах. «Все лгут» — это больше, чем доказательство подобной концепции. Раз за разом открытия Стивенса-Давидовица переворачивали с ног на голову мои представления о согражданах и собственной стране. Откуда у Дональда Трампа столь неожиданная поддержка? В 1976 году Энн Лэндерс спросила своих читателей, сожалеют ли они о том, что у них есть дети — и была шокирована: большинство ответов оказались положительными. Не была ли она введена в заблуждение нерепрезентативной выборкой? Действительно ли интернет виноват в кризисе конца 2010-х годов — «информационном пузыре»? Что приводит к преступлениям на почве ненависти? Правда ли, что люди ищут шутки, чтобы посмеяться? Хотя мне нравится думать, что ничто не может меня шокировать, я все же был в шоке от того, как в интернете раскрывается человеческая сексуальность — в том числе меня поразило открытие, что каждый месяц определенное количество женщин ищет «трахание плюшевых игрушек». Никакой эксперимент с использованием времени реакции, расширения зрачка или функциональной нейромедицины не смог бы никогда вскрыть этот факт.
Книга «Все лгут» обязательно понравится всем. Стивенс-Давидовиц с его неутомимым любопытством и терпением указывает новый путь для общественных наук XXI века. При наличии такого бесконечно увлекательного окна в мир человеческих страстей кому будет нужен энцефалоскоп?
...Стивен Пинкер Доктор наук, преподаватель MIT, автор книги «Чистый лист. Природа человека. Кто и почему отказывается признавать ее сегодня», 2017 г.
Предисловие
Контуры революции
«Разумеется, он проиграет», — сказали они.
По результатам республиканских предварительных выборов 2016 года эксперты пришли к выводу, что у Дональда Трампа нет никаких шансов, поскольку он оскорбил все возможные меньшинства. Опросы показали, сколь малое число американцев одобряет такое посягательство на их права.
Большинство опрошенных экспертов в то время также считали, что Трамп проиграет на всеобщих выборах. Слишком многие потенциальные избиратели говорили, что его манеры и взгляды вызывают у них отвращение.
Однако были факты, указывавшие на то, что на самом деле Трамп может выиграть как предварительные партийные, так и всеобщие выборы. И эти подсказки можно было найти в интернете.
Я эксперт в области интернет-данных. Ежедневно я отслеживаю цифровые следы людей, перемещающихся по ссылкам во всемирной паутине. По тому, на какие ссылки или клавиши они нажимают, я пытаюсь понять, чего они действительно хотят, что делают и кто они (да и мы все) есть на самом деле. Хочу рассказать, как я встал на этот необычный путь.
История началась — теперь кажется, что давным-давно, — с президентских выборов 2008 года. Социологи тогда вели долгие дискуссии: насколько сильны расовые предрассудки в Америке?
Барак Обама был выдвинут как первый афроамериканский кандидат в президенты США от лидирующей партии. Он победил, и довольно легко. Опросы показали, что раса не была тем фактором, который влиял на выбор американцев. Институт Гэллапа, например, проводил многочисленные опросы до и после первого избрания Обамы. Их вывод: американских избирателей не особо волновало, что Барак Обама черный [Katie Fretland, «Gallup: Race Not Important to Voters» («Гэллап: Раса не важна для избирателей»), The Swamp, Chicago Tribune, June 2008.]. Вскоре после выборов двое известных профессоров из университета Беркли [Alexandre Mas and Enrico Moretti, «Racial Bias in the 2008 Presidential Election» («Расовые предрассудки на президентских выборах 2008 года»), American Economic Review 99, no. 2 (2009).] в Калифорнии внимательно изучили собранные в ходе исследований материалы, применяя сложнейшие методики обработки данных. В результате они пришли к аналогичному выводу.
Таким образом, во время президентства Обамы это стало общепринятым мнением, которое распространилось во многих СМИ и академических кругах. Источники, на которые восемьдесят с лишним лет опирались СМИ и ученые-социологи для понимания устройства нашего мира, утверждают, что подавляющее большинство американцев не волновало, что Обама — чернокожий, когда они решали, может ли он стать их президентом.
Эта страна, издавна запятнанная рабством и законами Джима Кроу [Неофициальное название законов о расовой сегрегации в США в период с 1890 по 1964 год. — Прим. ред.], казалось, наконец перестала судить о людях по цвету их кожи. Это вроде бы должно было указывать на то, что расизм в Америке на последнем издыхании. Некоторые эксперты даже заявили, что мы живем в пострасовом обществе [12 ноября 2009 года в эпизоде своего шоу Лу Доббс сказал, что мы живем в «пост-расовом обществе». 27 января 2010 года на его шоу Крис Мэттьюс сказал, что президент Обама был «по всем признакам, пост-расовым». Другие примеры см. Michael C. Dawson and Lawrence D. Bobo, «One Year Later and the Myth of a Post-Racial Society» («Год спустя или миф об обществе»), Du Bois Review: Social Science Research on Race 6, no. 2 (2009).].
В 2012 году я был аспирантом в области экономики и разочаровался в выбранном мной направлении, будучи уверенным в том, что я уже довольно хорошо понимаю, как устроен мир, о чем люди думают и что их заботит в двадцать первом веке. А когда дело дошло до вопроса о предрассудках, я позволил себе поверить, исходя из того, что я читал в трудах по психологии и политологии, что явный расизм присущ весьма ограниченному проценту американцев и большинство из них — консервативные республиканцы, в основном живущие в глубинке на Юге.
Затем я обнаружил Google Trends.
Появление этого приложения в 2009 году прошло практически незамеченным. Оно позволяет пользователям определить, насколько часто то или иное слово или фраза появлялись в разных местах и в разное время, и преподносилось оно как инструмент для развлечения, например для обсуждения с друзьями, какие знаменитости сейчас популярны или какая одежда вошла в моду. Ранние версии программы даже включали шутливое предостережение о том, что «не стоит писать докторскую диссертацию», опираясь на такие данные, что сразу же побудило меня написать диссертацию на их основе [Приложение Google Trends — источник большей части данных, содержащихся в моей работе. Однако, поскольку оно позволяет лишь сравнивать относительную частоту разных запросов, но не сообщает точное их число по какому-либо конкретному виду поиска, я обычно дополнял его результаты данными, полученными из Google Adwords — сервиса, который показывает, как часто осуществлялся каждый поиск. В большинстве случаев мне также удалось улучшить четкость изображения с помощью моего собственного алгоритма, написанного на базе Google Trends, который я описал в своей диссертации «Опыт использования данных Google», и в моей статье для Journal of Public Economics — «Уровень расовой неприязни к чернокожему кандидату: на основе данных, полученных с помощью Google». Диссертация, статья, полное объяснение данных и код, использовавшийся во всех оригинальных исследованиях, представленных в этой книге, доступны на моем сайте: sethsd.com. — Прим. авт.].
В то время данные поисковика Google, похоже, не считались достойным источником информации для серьезных научных исследований, ведь они не создавались как инструмент для изучения человеческой психологии. Google придумали для того, чтобы люди могли познавать мир, а не для того, чтобы исследователи изучали людей. Но оказалось, что следы, которые мы оставляем, выискивая крупицы знаний в интернете, чрезвычайно показательны.
