Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё. Cет Cтивенс-Давидовиц

огромное количество разнообразных сведений, можно найти содержательную информацию даже о самом небольшом популяционном срезе. Мы в состоянии сравнить, скажем, количество людей, видящих во сне огурцы, с теми, кто видит во сне помидоры. Возможность пристально вглядеться в самые мелкие подмножества людских сообществ – это третья могущественная особенность больших данных.

      Большие данные обладают еще одной внушительной возможностью – той, которую я не использовал в своем кратком исследовании теории Фрейда, но которую я наверняка применю в будущем: она дает возможность проводить быстрые контролируемые эксперименты. Это позволяет определить причинно-следственную связь, а не просто корреляцию. Такие тесты в основном используются коммерческими предприятиями, но они станут мощным инструментом в руках социологов. Возможность проводить многочисленные причинно-следственные эксперименты – это четвертая могущественная особенность больших данных.

      Теперь пришло время более подробно поговорить о каждой из этих великолепных особенностей и разобраться, почему большие данные настолько важны.

      Глава 3

      Переосмысление данных

      В 6 часов утра в определенную пятницу каждого месяца улицы большей части Манхэттена будут практически пустыми. Магазины будут закрыты, их фасады скрыты за стальными ставнями, а в квартирах над ними будет темно и тихо.

      Напротив, все этажи здания Goldman Sachs, всемирно известного инвестиционного банковского учреждения, расположенного в Нижнем Манхэттене, будут ярко освещены, его лифты будут сновать туда-сюда, поднимая тысячи людей, едущих к своему рабочему месту. К 7 утра большинство столов будут заняты.

      Можно без сомнения назвать этот час здесь в любой другой день сонным. Однако в эту пятницу тут будут кипеть энергия и азарт, потому что в этот день должна прибыть информация, которая окажет значительное влияние на фондовый рынок.

      Через несколько минут после появления она будет растиражирована на новостных сайтах. Еще через несколько секунд она начнет обсуждаться и рассматриваться со всех сторон – в Goldman и сотнях других финансовых компаний. Но основная часть действий в области финансов в эти дни происходит за миллисекунды. Goldman и другие финансовые компании платят десятки миллионов долларов, чтобы получить доступ к оптоволоконным кабелям, сокращающим время передачи информации из Чикаго в Нью-Джерси на четыре миллисекунды (с 17 до 13). У финансовых фирм имеются алгоритмы{42} для чтения информации и торговли на ее основе, и все это происходит за мгновения. После получения важнейших для финансового рынка данных они будут действовать быстрее, чем вы моргаете.

      Так что это за важные данные, которые так ценны для Goldman и ряда других финансовых институтов?

      Месячная ставка по безработице.

      Эта ставка, однако, оказывает такое огромное влияние на фондовый рынок, что финансовые учреждения сделали все от них

42

Matthew Leising, «HFT Treasury Trading Hurts Market When News is Released» («Как показывают данные, HFT Treasury Trading наносит удар по рынку»), Bloomberg Markets, 16 декабря, 2014 года; Nathaniel Popper, «The Robots Are Coming for Wall Street» («Роботы идут на Уолл-Стрит»), New York Times Magazine, 28 февраля 2016, MM56; Richard Finger, «High Frequency Trading: Is It a Dark Force Against Ordinary Human Traders and Investors?» («Высокочастотная торговля: это темные силы против простых трейдеров, и инвесторов?») Forbes, 30 сентября 2013 года, http://www.forbes.com/sites/richardfinger/2013/09/30/high-frequency-trading-is-it-a-dark-force-against-ordinary-human-traders-and-investors/#50875fc751a6.