Колонки
Владимир Золотoрев
Большое-пребольшое колдунство, или Берегите свои карманы
В нашем мире периодически появляются все новые и новые явления и концепции, которые делают его все чудесатее и чудесатее. Вот, например, такая штука, как Big Data. Я не буду здесь упражняться в попытках объяснить очередное чудо, я хочу поговорить о том, как это чудо трансформируется в «массовом сознании». Не секрет, что многие научные и технологические явления и концепции в массовом сознании живут совершенно отдельной от реальных явлений и концепций жизнью. Классические примеры — это «пирамида Маслоу» и «окно Овертона», популярное мнение о которых весьма далеко отстоит от того, чем они являются. С Big Data происходит та же история.
Вот замечательный пример того, как публика видит себе это очередное чудо технологии. Если читатель даст себе труд ознакомиться с немаленькой заметкой по этой ссылке, он обнаружит, что Big Data выглядит здесь как некое могущественное колдунство, которое позволило, например, такому прохиндею, как Трамп, выиграть выборы. Понятно, что главным здесь является желание автора объяснить себе и такому же, как он, читателю, как американцы могли проголосовать за такого неправильного кандидата, как Трамп. Big Data? А, теперь понятно. Мощное колдунство, которому невозможно противостоять. Да, теперь все встало на свои места.
Повторю, я не собираюсь вникать в особенности Big Data и, тем более, в сотый раз указывать на то, что психология, какие бы открытия в ней не совершались (в статье речь идет еще и о том, что Big Data использовались в совокупности с некими новейшими психологическими концепциями, столь же могущественными, как и она сама) не способна открыть двери к тотальному контролю, поскольку нужные для этого социальные взаимоотношения просто находятся вне пределов ее предмета.
Я хочу поговорить о двух вещах. Первая — насколько важными являются данные сами по себе. Эта проблема касается не только Big Data, а, в принципе, любых данных или фактов, которыми мы пытаемся оперировать. В конце-концов, социология, которая якобы «провалилась» на выборах в США и перед «брекзитом» - это тоже всего лишь data, хотя может быть и не такая big.
Напомню два общеизвестных, надеюсь, тезиса. Первый. Корреляции не существуют в данных, самих по себе. Корреляции есть результат вашего понимания данных, то есть, результат применения к данным тех или иных теорий. Сколь бы объемными и подробными не были данные, сами по себе они не означают ровным счетом ничего. Второй тезис — корреляции не являются закономерностями. Если вы собираетесь делать сколько-нибудь сложные выводы из обнаруженных вами корреляций, то вы должны четко отличать их от закономерностей, то есть, от ситуаций, в которых есть причинно-следственные связи. Мой любимый график показывает явную корреляцию между числом пиратов и «глобальным потеплением» (ростом средней температуры). Эти данные коррелируют — с ростом температуры число пиратов уменьшается, но, верным, очевидно, будет предположение о том, что не температура является причиной исчезновения пиратов.
То есть, сами по себе данные не имеют никакого смысла без людей, которые и вносят в них смысл благодаря теориям, которые существуют в головах этих людей. Это верно не только для статистики, но и для фактов, которыми мы пытаемся оперировать в дискуссиях. Значение им придают наши теории. Если кому-то кажется, что он «не исповедует никакой теории, а придерживается только фактов», то это глубочайшее заблуждение. Если вы не осознаете, что ваши рассуждения укладываются в некую теорию, это еще не означает, что такой теории нет.
Отсюда же следует, что если теория неверна, то «верные» факты не могут ее спасти. В случае статьи, на которую я сослался в начале этой колонки, волноваться стоило не из-за якобы всемогущей Big Data, а из-за теорий, которые использовали эти данные. Судя по статье, теория была ошибочной, то есть, никакой возможности определить результаты выборов не было. Кстати, в который раз всем, кто еще не прочитал «Теорию и историю» Мизеса порекомендую эту книгу. Это, что называется must read для любого, кто хочет понимать, что же происходит вокруг.
Теперь поговорим о манипулировании. Похоже, что манипулирование скрыто в самом термине «манипулирование», ибо неясно, что именно означает это слово. В обществе не существует сферического человека в вакууме, который бы не испытывал воздействия других участников общества. Где границы «нормального» воздействия, которые отличают его от «манипуляций»? Каждым из нас «манипулируют» дети, домашние животные, друзья и родственники и, в целом, условия окружающей среды. Но, в любом случае, вы сами делаете выбор — «поддаваться манипуляции» или нет.
Есть хорошее, старое доброе слово, которое имеет настоящий смысл. Это слово - «обман». Сознательный обман, когда вас вводят в заблуждение и выдают одно за другое, действительно является проблемой и, часто, преступлением. Но страдающие от «манипуляций» не говорят об обмане, поскольку его нет. То есть, повторю, «манипуляция» часто является манипуляцией, так как употребление этого слова позволяет избегать труда доказательства обмана.
Фактически, Big Data является продолжением старой доброй песни о всесильной рекламе. Однако, если я купил некий предмет, это не означает, что мной манипулировали, даже, если я купил его, увидев рекламу, полученную в результате анализа моих кликов в сети. Если я купил предмет, то это означает лишь, что в данное время в данном месте я ценю его больше, чем другие альтернативы, на которые я бы мог потратить мои деньги. Проблема возникает только в том случае, если меня обманули, то есть, вместо одного предмета дали мне другой. Во всех остальных случаях никаких проблем нет. Точно так же, если кто-то собирался голосовать за кого-то вроде Трампа и благодаря «манипуляциям с данными» узнал о Трампе, то в этом нет никакой манипуляции.
Это одна часть проблемы. Другая состоит в представлении о манипулировании, как об управлении. Здесь нам снова поможет Мизес. Дело в том, что у данных и у фактов есть одна простая особенность — это данные о прошлых событиях. А вам нужно точно предсказывать события будущие. Без этого управление невозможно. Для того, чтобы говорить об управлении вам нужно обнаружить корреляции, из корреляций выбрать закономерности и все это в рамках ваших (не всегда верных) теорий. Вы должны угадать три раза подряд, но и этого мало, так как предмет вашего исследования — люди, а их будущее поведение определяется не вашими теориями, а их собственным выбором. Люди и общество могут быть объектом только в рамках некой ограниченной модели, ни о каком «управлении», то есть, о ситуации, когда есть субъект, имеющий цели, а есть объект слепо им следующий, речи идти не может в принципе.
И это, повторю, не проблема «объема данных», не проблема «скорости вычислений», не проблема «адекватности алгоритмов» и прочих моделей, это, наконец, не проблема того, что люди якобы горды и свободны и легко идентифицируют попытки их обмануть. Нет, дело совсем не в этом. Это проблема нашего мира, такого, каким мы его знаем, это его естественные ограничения и состоят они в том, что «управлять» вы можете, либо владея другим человеком (и то до определенных пределов), либо просто поселившись у него в голове, став им самим. Во всех остальных случаях ни о каком «управлении» речи не идет. Вы можете обманывать, можете влиять, но не управлять.
В общем, все это к тому, что Big Data будет, видимо, значимым трендом в политической жизни. Ведь колдунство может быть обращено в любую сторону. Если Трамп победил с помощью Big Data, то могут же победить и более правильные люди. Пусть Big Data послужит делу мира и прогресса и в этом смысле текст, ссылка на который приведена в начале колонки, выглядит, как откровенная реклама. Моя же колонка - просто попытка напомнить о том, что никакого колдунства не существует. Может это кому-то сэкономит деньги, а кому-то поможет избавиться от определенных заблуждений.
Автор: Владимир Золоторев