Нас всех легко посчитать

Нас всех легко посчитать

Нас много в сети, нас миллионы в Фейсбуке. Мы пишем самое разное, мы отзываемся по-разному на всякие новости. Кто-то лайкает под фотографией котиков, кто-то взрывается восторгом от фотоснимка чашки с кофе и пенки на нем в виде смайлика. Иными словами, мы оставляем в сети каждый день миллионы бит информации. Мы и сами — помните — стали уже информацией. По всем нашим комментариям, нашим высказываниям и всему остальному можно составить некий цифровой портрет…

Когда есть новая информация, когда этой информации очень много, всегда находятся те, которые решают: а давайте эту информацию каким-то образом систематизируем. Не может быть, чтобы, имея столько всего, не извлекалась какая-то из этого польза.

Ученые всегда рады взять что-то такое бесформенное и разобраться в нем, найти свои законы, упорядочить, построить модель и взглянуть со стороны: красиво же получилось! Вот как с элементами было: столько их всех всяких, как их правильно размесить-посчитать? Думал-думал Менделеев и придумал периодическую систему. Или вот зверей у нас — всяких разных много. Придумали систему классификации. Сразу все стало просто и понятно. Или Карл Линней все по лугам и лесам бродил, записывал, записывал — а потом взял и систематизировал все растения.

Зачем проделывалась такая работа? Ответ более чем очевиден: для управления. Как только Менделеев расставил в правильном порядке все элементы, стало более чем видно, как они могут взаимодействовать друг с другом. Классификация животных дала совершенно новые направления в науке, способствовала направленности всех дальнейших усилий по изучению животного мира.

Когда система понятна со стороны, значит, можно искать пути управления ею.

В общем, решение нескольких математиков Кембриджского центра психометрии попытаться изучить нас, как наборы цифровых данных, понятно и естественно.

Для проведения своего исследования предварительно были получены реальные данные о пятидесяти восьми тысячах пользователей Фейсбука. Делалось это только с той целью, чтобы потом сверить реальные данные с теми, что получит специальная программа.

Да, была разработана специальная программа, которая в течение длительного времени отслеживала этих пятьдесят восемь тысяч пользователей. В качестве главных информационных данных использовались: тот самый лайк, а также просмотренные страницы, комментарии. Программа была достаточно «умной» — создатели научили ее распознавать семантический смысл текста, который комментировал или лайкал пользователь. Все эти данные собирались, затем раскладывались в нужные места. После этого наступал черед анализа полученных данных. Причем анализ заканчивался определенного рода выводом или предположением программы о том, кем или чем является конкретный индивидуум. Иными словами, целью ученых было создать личностные характеристики сетюлей, используя только их поведение в сети. В этой характеристике должны были быть отражены политические пристрастия, раса, вероисповедание, семейное положение, отношение к однополым бракам (вот что сейчас так сильно волнует Европу…).

Результат работы программы и построенная ею модель сетевого мира Фейсбука оказались настолько точными, что сами создатели ощутили легкий испуг — ведь и они тоже являются участниками сети!

Итак, вот такие итоги, в частности, получились (после проверки полученных данных с ранее известными фактами о пользователях, которые они дали ранее добровольно).

Алгоритм программы проанализировал и правильно указал сексуальную ориентацию людей в 88 процентах случаев.

Программа правильно отличила по кликам и комментариям в сети чернокожих от белых американцев в 95 процентах случаев.

Точность определения политических взглядов (республиканец — демократ) оказалась на цифре 85 процентов.

Вероисповедание человека было правильно указано в 82 процентах случаев — программа отделяла мусульман от христиан.

Семейный статус пользователя был определен с точностью до 65 процентов случаев. (Заметим, что этот, самый низкий, показатель точности ученые объяснили тем, что практически девять десятых всех сетюлей или тщательно скрывают свое семейное положение, или сознательно искажают его.)

То же желание (иногда и подсознательное) скрыть подальше от чужих глаз истинное положение вещей бывает у сетюли, когда речь заходит о его злоупотреблении алкоголем или наркотиками. Однако, как ни прятались пользователи, программа смогла в 73 процентах случаев вычислить алкоголиков и наркоманов.

Это — только основные, некоторые из тех характеристик, которые определяла программа. Всех и всяких вопросов было почти полсотни. К слову сказать, ученые не стали распространяться обо всех. Из чего можно сделать не очень радужный вывод: это желание ученых создать программу было продиктовано не столько интересом к исследованию и зудом научного изыскания, сколько заказом со стороны…

Математики немножко рассказали о некоторых других характеристиках пользователей Фейсбука, которые собирала программа. Например, даже такие данные: «Были ли в разводе родители пользователя, когда ему исполнился двадцать один год?» Казалось бы, каким образом программа, прямо не задавая вопроса, может найти ответ на него? Но — находила и, мало того, более чем в шестидесяти случаях из ста указывала правильно.

Что получилось у программы больше всего, с максимальной степенью вероятности — так это определения такого личностного показателя пользователя, как открытость, способность идти на контакт с незнакомыми людьми. Еще одна характеристика пользователя оказалась точной близко к ста процентам: готовность человека принимать или отвергать изменения.

Математический алгоритм с легкостью определял уровень интеллекта пользователей сети, степень образованности. Не было большим трудом для программы определить, является человек экстравертом или интровертом.

Отельным блоком по составлению математической модели сети Фейсбука шел ряд вопросов, касающихся эмоциональной устойчивости пользователей. И здесь также был получен прекрасный результат: программа анализировала лайки и комментарии и с самой высокой точностью выносила свой вердикт.

Разработанный алгоритм анализа лайков позволял получить данные о пользователе не напрямую, не в лоб, а обходными путями. Ведь многие пользователи или скрывают, или не афишируют свое истинное лицо. Например, программа отметила, что только пять процентов пользователей-геев открыто выражали свое мнение под такими материалами, которые бы прямо указывали на их сексуальную ориентацию. Скажем, фотографии гей-свадьбы, гей-пар, других событий, лайк под которыми мог бы однозначно говорить о предпочтениях. Как же тогда программа смогла распознать геев правильно в 85 процентах случаев? Теми самыми обходными путями: лайки под концертами, фильмами, исполнителями и иными событиями.

Одной из второстепенных задач программы было установление предпочтений у пользователей определенных групп. То есть программа не только разбивала пользователей на группы по заданным критериям (раса, интеллект, вероисповедание…), но одновременно собирала и другую информацию, скажем так, безобидного плана. Результаты сбора этих предпочтений для ученых были просто интересными. Например, оказалось, что жареную картошку фри очень любят люди умные, высокообразованные, имеющие математический склад ума. Неожиданно выяснилось, что крупные фотографии больших и опасных насекомых (пауков, скорпионов и прочей нечисти) любят рассматривать некурящие граждане. А вот искусственные блондинки рады иметь в своем гардеробе какую-либо небольшую вещь из натуральной кожи: кошелек, маленькую сумочку…

Результаты работы программы вызвали беспрецедентный интерес среди ученых. Построение математической модели сети Фейсбук, получившей высокую достоверность, открыло перед исследователями человеческого общества невиданные перспективы. Имея такую программу, можно проводить изучение любого сегмента сети, не затрачивая при этом больших капиталовложений. Ценность такого рода изучений для фундаментальной науки о поведении человека и общества переоценить трудно.

Но. Эти же результаты могут быть использованы далеко и не в науке. Во-первых, такой огромный по количеству охват людей для исследования бесценен производителям товаров и услуг. Полученные результаты исследований с заранее заданными параметрами — это просто клад для различного вида маркетологов. Продвижение товаров в условиях полной информированности о реальных потребителях превращается в психологическую атаку на последних.

Во-вторых, построенная математиками модель становится лакомым кусочком для политиков. Теперь они, зная точное расположение нужных им мест, могут наносить чрезвычайно точные манипуляционные удары.

В-третьих, мы сами, находящиеся в этой модели, становимся мишенью для государств, ведущих между собой свои баталии.

Не нужно думать, что эти баталии направлены с одной стороны хорошим демократическим государством против плохого авторитарного, агрессивного и пронизанного идеей терроризма. Война между государствами сегодня велась и ведется — за рынки сбыта, за сферы влияния, за новые технологии.

В-четвертых… В-четвертых, мы становимся мишенью для некоей четвертой силы, самой таинственной. Которая управляет всем человечеством. Всей землей.

Об этой силе говорилось всегда, ее называли по-разному: масонами, тайным мировым правительством, теневой закулисой. Действительно, такое оно тайное, что до сих пор ни одна фамилия (пусть давно усопшего) его члена не стала достоянием? Или это нечто, управляющее всей планетой, — плод воображения людского, желание иметь того самого общего врага, которого нужно победить, — и все будут счастливы? Но для начала, конечно, нужно его найти.

Но на каком континенте искать, где их величественные дворцы из золота, где бронированные ворота? Куда стрелять и что бомбить?

Данный текст является ознакомительным фрагментом.