Новые соединения. Цифровые космополиты в коммуникативную эпоху. Этан Цукерман

Макналли почти не уступают современные ему карты телеграфных линий. На них соединение идет от города к городу, обеспечивая возможность посылать телеграммы из Луизианы в Новую Шотландию. На карте пароходной компании «Американ Экспресс» 1900 года океаны исчезают под толстыми красными линиями, соединяющими порты разных континентов. Посыл всех этих карт ясен: наша инфраструктура соединяет мир, и, если вы будете с нами, вы тоже сможете воспользоваться преимуществами соединенного мира. Эти карты не помогут вам ориентироваться в пространстве – вести поезд или управлять кораблем. Это карты ваших возможностей.

      В волне карт, сопровождавшей развитие коммерческого интернета, отразился этот посыл вековой давности. Провайдеры демонстрировали потенциальным клиентам карты оптоволоконных кабелей, соединявших основные города, и карты эти сильно напоминали старые железнодорожные схемы. (Оптоволоконные кабели во многих странах прокладывали вдоль путей, поэтому ранние карты интернета по сути совпадали с железнодорожными.) Географ Мартин Додж собрал сотни карт раннего интернета – как физических сетей, так и общих схем соединений, – то есть путей, по которым сети передавали друг другу интернет-трафик.

      По мере того как сети становятся все более распространенными и сложными, схемы соединений все более похожи на нечто органическое. Проект Opte, завершенный в 2005 году, стал одной из последних попыток визуализации схемы интернет-соединений. Мы видим многоцветные, невероятно запутанные ветви, которые больше похожи на изображение человеческих нейронов, чем на железнодорожные ветки. На самом деле «карту» Opte невозможно воспринимать иначе, как образное изображение – символ интернета, ставшего настолько сложным, что и размышлять о нем нужно как о чем-то органическом, ставшем частью естественного порядка вещей.[107]

      Если инфраструктурные карты показывают потенциальные соединения, карты потоков описывают другие перспективы и другие проблемы. Во-первых, делать их значительно сложнее, чем инфраструктурные карты. Инфраструктура куда более неизменна. Совсем другое дело – карты дорожного движения, которые могут меняться поминутно и неизбежно различаются по будням и выходным. Как измерить движение? Данными по большим улицам и шоссе располагают государственные службы транспорта, которые устанавливают датчики на основных путях, чтобы отслеживать уровень загруженности и скорость движения.[108] Google использует эти данные, полученные на многих улицах, указанных на карте Эми Балкин, при составлении карт Сан-Франциско с информацией об уровне движения, поступающей практически в реальном времени. Данные о трафике на улицах поменьше Google запрашивает у пользователей. Открывая карты Google на своем телефоне, вы отсылаете информацию о своем местоположении и скорости на серверы компании, где на основе этих данных строятся прогнозы относительно загруженности улицы, по которой вы движетесь.[109]

      Свой пост в корпоративном блоге, где он предупреждал

107

Martin Dodge, “Cybergeography Research”, University of Manchester, 2007, http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/m.dodge/cybergeography/atlas/atlas.html

108

Josh McWilliam, “How Does the Google Maps Traffic Feature Work? Where Does the Data Come From?”, Bright Hub, September 24, 2010, http://www.brighthub.com/internet/google/articles/46896.aspx; Frederic Lardinois, “Google Maps Gets Smarter: Crowdsources Live Traffc Data”, ReadWriteWeb, August 25, 2009, http://www.readwriteweb.com/archives/google_maps_gets_smarter_crowdsources_traffc_data.php

109

Dave Barth, “The Bright Side of Sitting in Traffc: Crowd-sourcing Road Congestion Data”, Googleblog, August 25, 2009, http://googleblog.blogspot.com/2009/08 /bright-side-of-sitting-in-traffc.html