BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд

Обложка досье Штази

Шок, испытанный при виде досье Штази на себя, мог бы превратить меня в фанатичного ревнителя тайны личной информации. Отнюдь. На самом деле записи Штази – пустяк по сравнению с тем количеством информации о себе, которую я добровольно предоставляю всем желающим изо дня в день.

С 2006 года я публикую на своем личном сайте план всех своих выступлений и лекций, а также всех авиаперелетов, вплоть до номера забронированного в салоне места[10]. Я делаю это, поскольку считаю, что реальная польза от предоставленной о себе информации выше, чем связанные с этим риски. Эта информация создает возможности для получения и оптимизации знаний. Главное – обеспечить, чтобы интересы тех, кто использует эту информацию, не противоречили нашим собственным.

Как можно этого достичь? Через понимание того, какая информация доступна (и наверняка будет доступна в будущем) и как эта информация анализируется и используется компаниями. При всем уважении к Маршаллу Маклюэну я считаю, что чем больше личной информации о нас накапливается в базах данных компаний, тем в большей степени мы существуем и тем больше узнаем о самих себе. Реальная проблема в том, чтобы сделать компании, собирающие личные данные, прозрачными для нас в той же степени, в какой мы прозрачны для них, и обеспечить себе право голоса в вопросах использования этих данных. В этой книге рассказывается о том, как достичь этих целей.

В 6.45 утра меня будит сигнал будильника в моем мобильном телефоне. Я бодро перемещаюсь вместе с телефоном на кухню, чтобы начать день с просмотра электронной почты и ленты уведомлений в Facebook. GPS-приемник реагирует на мои перемещения на несколько метров на север и на восток, которые записываются в память телефона. Я наливаю себе кофе и начинаю вести себя более активно. При этом акселерометр телефона отслеживает, насколько быстро я двигаюсь, а барометр фиксирует мой подъем вверх по лестнице. Поскольку на моем телефоне установлены приложения Google, все эти данные попадают в базы этой поисковой системы.

Позавтракав, я отправляюсь на работу в Стэнфордский университет. Энергосбытовая компания установила в моем доме «умный» счетчик, который фиксирует снижение потребления электричества по мере того, как я выключаю свет и отключаю зарядные устройства моих гаджетов. Когда я открываю двери гаража, счетчик отмечает расход электричества, характерный именно для этого события. Поэтому к моменту, когда я выезжаю на улицу, у моей энергосбытовой компании достаточно информации для того, чтобы понять, что я не дома. А когда сигнал телефона переходит к другой вышке сотовой радиосвязи, это понимает и мой мобильный оператор.

Камера, установленная на углу, сфотографирует номерной знак моего автомобиля в случае, если я проеду на красный. Но сегодня я веду себя паинькой, поэтому появления в почте квитанции со штрафом не предвидится. Тем не менее по пути мой номерной знак попадет под камеры наблюдения еще не раз. Некоторые из этих камер принадлежат районным властям, другие – частным компаниям, анализирующим данные для выявления закономерностей в перемещениях. Результаты их анализа – продукт, который покупают полицейские управления, девелоперы и прочие заинтересованные лица.

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.

Дашь на дашь

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.