Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
(от Флориды на юге до Висконсина и штата Мэн на севере страны) и спровоцировал закрытие финансовых рынков из-за отключения электроэнергии. Надо признать, что поэтому он стал еще и косвенной причиной всплеска рождаемости спустя девять месяцев после описываемых событий.
Ураган «Сэнди» также стал настоящим триумфом современных СМИ. Ураган сопровождался шквалом сообщений в твиттер, который позволяет обсуждать происходящее сразу же и с тем, кто непосредственно участвует в событии. Вообще, социальные платформы – это способ быть в курсе событий в реальном времени, и «Сэнди» стал именно таким событием. В период с 27 октября по 1 ноября 2012 г. было опубликовано более 20 млн твитов об урагане. Очевидно, что это идеальный материал, на основе которого можно получить непрерывную картину стихийного бедствия по мере его развития – вы видите, какие районы пострадали больше всего и куда направить экстренную помощь.
Однако спустя какое-то время анализ показал, что наибольшее количество твитов о «Сэнди» пришло с Манхэттена и лишь немногие поступали из таких районов, как Рокуэй и Кони-Айленд. Означало ли это, что Рокуэй и Кони-Айленд пострадали не так серьезно? Метро и улицы Манхэттена были затоплены, это правда, но едва ли его можно назвать самым пострадавшим районом даже в пределах Нью-Йорка. Причина того, что из каких-то районов было послано меньше твитов, заключалась не в том, что ураган пощадил их, а в том, что на их территории оказалось меньше пользователей твиттера и меньшее число смартфонов, чтобы отправить твит.
Давайте снова представим себе крайний вариант этой ситуации. Если бы ураган «Сэнди» полностью уничтожил какой-нибудь населенный пункт, то оттуда вообще бы не поступало никаких твитов и создалось бы впечатление, что там все просто замечательно. Но на самом деле мы опять имеем дело с темными данными.
Примеры второго типа темных данных, когда мы не знаем, что чего-то не достает, встречаются не менее часто, чем примеры первого типа. Они варьируются от необнаруженных мошенничеств до незафиксированных убийств, выпадающих из результатов опроса жертв преступлений.
Как-то на информационном брифинге бывший министр обороны США Дональд Рамсфелд охарактеризовал темные данные второго типа, да так удачно, что его высказывание стало знаменитым: «Есть известные неизвестные; то есть мы знаем, что есть какие-то вещи, которых мы не знаем. Но есть также неизвестные неизвестные – те, о которых мы не знаем, что мы их не знаем»[6]. Этот замысловатый пассаж стал объектом насмешек для разнообразных СМИ, но их критика была несправедливой. То, что сказал Рамсфелд, было сущей правдой и имело глубокий смысл.
Эти первые два типа темных данных только начало. Далее мы познакомимся со множеством других, которые вкупе и составляют основу этой книги. Как вы увидите, темные данные разнообразны и до тех пор, пока мы не осознаем, что наши данные могут быть неполными; наблюдение чего-либо не означает наблюдения всего; процедура измерения может быть неточной; а то, что