Читать «Эффект плато. Как преодолеть застой и двигаться дальше» онлайн - страница 64

В сентябре 2010 года Крэйг не только выиграл на шоу, но и, заработав 77 тысяч долларов, установил новый рекорд в сумме выигрыша за один день, побив рекорд легендарного участника Кена Дженнингса. Затем, в 2011 году, он был приглашен на турнир чемпионов, и теперь его имя может служить ответом на самый простой и очевидный вопрос.

Ответ: «Роджер Крэйг, победитель турнира чемпионов Jeopardy! в ноябре 2011 года».

Вопрос: «Кто из участников движения Quantified Self первым совершил прыжок в мир мейнстрима?»

Привлекательность QS для программистов и любителей фитнеса довольно очевидна. Но что насчет больных и немощных? На встрече QS присутствовала и еще одна группа заинтересованных наблюдателей – предприниматели. Датчики уменьшаются в размерах, а способность баз данных обрабатывать числа постоянно растет, и поэтому производители медицинских устройств начинают пристально изучать волшебные возможности, открывающиеся, если «гуглить самого себя». Что если бы больной диабетом имел в своем распоряжении устройство для постоянного измерения уровня сахара, способное предсказывать пики и спады? Оно могло бы запищать, скажем, в 14:30 и сообщить что-то типа «Съешь банан». Один невероятно оптимистичный предприниматель (впрочем, разве они не все такие?) предсказал, что квалифицированный самоанализ способен в один прекрасный день сделать ненужной всю традиционную медицину. Другие фанатики пытаются взломать свой генетический код и изучить ДНК для выявления предсказательных характеристик, помогающих понять, почему они лучше учатся по ночам, чем в течение дня, или почему от определенной еды их тошнит.

Важнее всего то, что многие приверженцы Quantified Self верят в объединение ресурсов – обмен данными между группами людей с разных континентов. Что если бы им удалось разработать волшебную формулу для расчета самого благоприятного дня, в который 24-летний сотрудник отдела маркетинга может попросить начальника о повышении зарплаты? Добровольцы из QS с удовольствием взялись бы за расчеты. А что если бы 100 тысяч 32-летних женщин поделились историями о своих попытках забеременеть? Закономерности, основанные на столь большом объеме данных, были бы куда точнее, чем слухи или приметы.

Возглавляет усилия по развитию этой невероятной концепции человек по имени Юнити Стоукс, основатель компании OrganizedWisdom, занимающейся работой с информацией в области здравоохранения. Тем жарким вечером в Greenpoint нам удалось с ним пообщаться. В настоящее время Стоукс работает над поиском решения для одной из самых старых научных проблем. Тестировать программы легко. А вот тестирование лекарств – процесс тяжелый, опасный и занимающий массу времени. Цикл проб и перепроверки результатов кажется до ужаса медленным.

Для того чтобы Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарств одобрило выпуск на рынок нового рецептурного лекарства, требовалось в среднем, по состоянию на 2009 год, 18 месяцев. Но даже перед тем, как лекарства добираются до этого конечного этапа, фармацевтические компании могут потратить десять и более лет на тестирование своих лекарств, биотехнических устройств или программ упражнений. Представьте, что миллион взрослых людей согласились стать участниками исследовательской панели, готовыми в заданный момент начать тестирование препарата и моментально создать невероятно большой объем данных для обратной связи. Разумеется, таким образом вряд ли можно было бы тестировать наркотические препараты, а в случае потенциально опасных субстанций этот метод оказался бы, мягко говоря, непрактичным. Однако в массе других случаев подобный краудсорсинг мог бы стать настоящим спасением для исследователя. Что если 100 тысяч взрослых людей, жалующихся на проблемы со сном, добровольно проведут замеры уровня влажности в своих домах в течение месяца и окажется, что 67 процентов из них спят гораздо лучше, если влажность составляет от 50 до 55 процентов? Количество тестов, которые можно провести благодаря этой армии готовых к действиям добровольцев, может быть практически бесконечным. Стоукс надеется использовать для работы уже известную в технологическом мире модель создания программ на базе открытых источников, при которой армия добровольцев совместно работает над написанием и тестированием новых программ, а результаты работы каждого из них доступны всем остальным. Кроме того, он рассчитывает применить эту стратегию для решения проблем в области здравоохранения.