Читать «Будущее медицины: Ваше здоровье в ваших руках» онлайн - страница 185

Некоторые принялись защищать GFT, указывая, что данные были всего лишь дополнением к санитарно-эпидемиологическим центрам, а Google никогда не заявляла, что обладает магическим инструментом. Наиболее взвешенную точку зрения выразили Гари Маркус и Эрнест Дэвис в своей статье «Восемь (нет, девять!) проблем с большими данными» (Eight (No, Nine!) Problems With Big Data)²⁰. Я уже обращался ко многим их выводам, но мнение Маркуса и Дэвиса насчет беззастенчивой рекламы больших данных и относительно того, что́ большие данные могут (и чего не могут), заслуживает особого упоминания: «Большие данные повсюду. Кажется, что все их собирают, анализируют, делают на этом деньги и прославляют их силу или боятся их… Большие данные никуда не денутся, как и должно быть. Но давайте будем реалистами: это важный ресурс для всех, кто анализирует данные, а не серебряная пуля»²⁰.

Несмотря на проблемы с GFT, подобные шаги никуда не ведут. Альтернативный и более поздний подход – это предсказание вспышки заболеваемости с использованием меньшей базы людей, которые активно поддерживали связь в Twitter, – так называемых «центральных узлов», когда люди по сути выступают в качестве датчиков^21а. Это позволило обнаружить вспышки вирусных заболеваний на семь дней быстрее, чем когда рассматривалось население в целом. Точно так же алгоритм HealthMap, который проводит поиск в десятках тысяч социальных сетей и новостных СМИ, смог предсказать вспышку лихорадки Эбола в 2014 г. в Западной Африке на девять дней раньше Всемирной организации здравоохранения^21b. Я углубился в историю, связанную с Google и гриппом и вспышками заразных болезней, потому что они отображают ранние этапы пути, по которому мы идем, и показывают, как мы можем заплутать, используя большие массивы данных для предсказаний в медицине. Но знать, как мы сбились в пути, важно, если мы собираемся по нему двигаться.

Предсказания на индивидуальном уровне

По сравнению с данными по всему населению, как в случае Google Flu Trends, более мощный эффект достигается комбинацией детальных данных отдельного человека^21с с детальными данными остального населения. Вы уже сталкивались с этим раньше. Например, компания Pandora располагает базой данных с предпочитаемыми песнями по более чем 200 млн зарегистрированных пользователей, которые в общей сложности нажали на кнопки «нравится» или «не нравится» свыше 35 млн раз²². В компании знают, кто слушает музыку, когда ведет машину, у кого Android, а у кого iPhone и где живет каждый из них. В результате можно предсказать не только какая музыка понравится слушателю, но даже его политические предпочтения, и компания уже использовала это в целевой политической рекламе во время президентской избирательной кампании и выборов в конгресс. Эрик Бишке, главный научный сотрудник Pandora, cчитает, что их программы по сбору данных позволяют проникнуть в самую суть своих пользователей. И это действительно так, поскольку, чтобы дойти до сути, они интегрируют два слоя больших данных – ваши данные и данные миллионов других людей²².