На протяжении ряда лет, работая над своим исследованием, мы туда регулярно приходили. Мы были единственными, кто вытаскивал эти книги с полок за много лет, а то и десятилетий. Никого, кроме нас, не интересовала эта полка.
В один прекрасный день мы заметили, что книга, которой мы регулярно пользовались в своих исследованиях, появилась в Интернете как часть проекта Google Books. Заинтересовавшись, мы начали искать там и другие книги с нашей полки. Оказалось, что и они там уже есть. И дело вовсе не в том, что корпорацию Google так сильно заботит средневековая английская грамматика. В сущности, почти у каждой из проверенных нами книг, вне зависимости от полки, теперь появился цифровой близнец[27]. За то время, которое нам потребовалось для изучения нескольких книг, Google успела оцифровать содержимое нескольких зданий.
Усилия компании Google позволяли получить совершенно новый тип больших данных и даже изменить то, как люди оценивают свое прошлое. В основном большие данные являются большими, но «короткими» – это недавние записи, фиксирующие недавние события. Это связано с тем, что создание данных катализируется Интернетом, сравнительно недавним изобретением. Наша цель состояла в изучении культурных изменений, которые могут охватывать длительные периоды времени по мере того, как целые поколения людей живут и умирают. Когда речь заходит об изучении изменений в историческом масштабе, короткие данные, вне зависимости от степени своей обширности, нам мало чем помогут.
Google Books как база данных по своему масштабу не превышает любую другую базу в нашу эпоху цифровых средств передачи и хранения информации. Однако значительная часть того, что оцифровывает Google, не связана с современностью – в отличие от электронной почты, RSS-фидов и онлайновых игр, книги уходят в глубину веков. Поэтому данные проекта Google Books – это не просто большие, а еще и длинные данные[28].
Поскольку в книгах содержатся длинные данные, оцифрованные книги не ограничиваются описанием современной жизни, в отличие от большинства других больших массивов данных. Книги могут показать нам, как менялась наша цивилизация на протяжении довольно больших периодов времени – превышающих не только человеческую жизнь, но и жизни целых государств.
Книги представляют собой отличный массив данных еще и вот почему. Они охватывают широкий круг тем и демонстрируют различные точки зрения.
Об изучении масштабной коллекции книг можно думать как об изучении большого количества людей, многие из которых к моменту изучения уже мертвы. В исследованиях по истории и литературе книги, относящиеся к определенному времени и месту, становятся чуть ли не самыми важными источниками информации об этом времени и месте.
Это заставило нас предположить, что, изучив через цифровую линзу книги проекта Google, мы сможем создать новый «скоп» для изучения человеческой истории. И мы знали – сколько бы времени ни потребовалось, мы сможем изучить эти данные.
Больше данных – больше проблем
С большими данными появляются не только новые возможности для понимания окружающего мира, но и новые научные проблемы[29].
Первая серьезная проблема заключается в том, что большие данные и данные, которыми оперируют ученые, структурированы совершенно по-разному. Ученые предпочитают отвечать на тщательно сформулированные вопросы с помощью элегантных экспериментов, дающих воспроизводимые и точные результаты. Однако большие данные часто сопровождаются неразберихой. Типичный массив больших данных представляет собой смесь фактов и измерений, сделанных без какой-либо научной цели и с использованием далеко не универсальных процедур. Он изобилует ошибками и огромным количеством пугающих пробелов – например, недостающими элементами информации, важными для любого разумного ученого. Такие ошибки и упущения часто непоследовательны, даже в рамках единого массива данных. Это связано с тем, что большие массивы данных часто создаются путем объединения большого количества более мелких массивов данных. Очевидно, что некоторые из компонентов массивов данных более надежны, чем другие, и у каждого из них есть свои особенности. Хорошим примером может служить социальная сеть Facebook. Добавление людей «в друзья» может означать совершенно разное для разных людей. Кто-то делает это довольно свободно. Кто-то более осторожен. Некоторые добавляют в друзья коллег, другие этого не делают. Отчасти работа с большими данными как раз и требует, чтобы их хорошо понимали и учитывали все подобные особенности. Но настолько хорошо можно быть знакомым с петабайтом данных?
Вторая серьезная сложность заключается в том, что большие данные не всегда вписываются в концепцию того, что мы привыкли понимать под научным методом. Ученые любят подтверждать конкретные гипотезы и постепенно собирать свои выводы сначала в связные, а затем и математически верные теории. Стоит покопаться в любом достаточно интересном большом наборе данных, и вы неминуемо сделаете открытие – к примеру, найдете корреляцию между активизацией морского пиратства и изменением температуры в атмосфере. Такой вид исследований иногда называется «исследованием без гипотез», поскольку вы никогда не знаете в начале работы, что найдете в процессе. Тем не менее большие данные вам помогут куда меньше, если нужно объяснить такую корреляцию с точки зрения причинно-следственной связи. Вызывают ли действия пиратов глобальное потепление? Заставляет ли повышение температуры на улице заниматься пиратством? А если эти два показателя не связаны между собой, то почему они оба так сильно растут в последние годы? Большие данные часто заставляются нас теряться в догадках.
Поскольку мы продолжаем накапливать необъясненные и недостаточно объясненные факты, появилось мнение, что причинно-следственная связь как основа научного познания рискует уступить свое место корреляции. Некоторым даже кажется, что дальнейшее развитие больших данных приведет к смерти теории. Однако с такой точкой зрения вряд ли можно согласиться. Мы можем отнести к подлинным триумфам современной науки такие теории, как теория общей относительности Эйнштейна или теория естественного отбора Дарвина, объясняющие причины сложных явлений с помощью небольшого набора основополагающих принципов. Если поиск таких теорий уйдет в прошлое, то мы рискуем потерять саму суть того, что называется наукой. Какой смысл делать миллионы открытий, если мы не можем объяснить сути ни одного из них? Это не значит, что мы должны отказываться от объяснений природы вещей. Это значит лишь, что мы должны изменить принципы своей работы.
И последняя значительная проблема связана с тем, где теперь живут данные. Мы как ученые привыкли получать данные, экспериментируя в своих лабораториях или выбираясь в мир природы и фиксируя свои наблюдения. Ученый в некотором смысле контролирует получение данных. Однако в мире больших данных привратниками самых обширных массивов оказываются крупные корпорации и даже правительства. А людям, гражданам стран и клиентам компаний, далеко не безразлично, как используются эти данные. Мало кто хочет, чтобы налоговая служба США делилась данными личных налоговых деклараций с исследователями (пусть и руководствующихся самыми добрыми намерениями). Продавцы на eBay не хотят, чтобы полная информация о произведенных ими сделках становилась общедоступной или передавалась каким-то студентам-недоучкам. Лог-файлы поисковых машин и электронные письма должны по умолчанию обладать определенной степенью интимности и конфиденциальности. Авторы книг и блогов защищены законами об авторских правах. А коммерческие компании распространяют право собственности на контролируемые ими данные. Они могут анализировать эти данные с намерением получить больше от вложений в рекламу, но вряд ли согласятся поделиться своими конкурентными преимуществами с чужаками, особенно исследователями и учеными, которые вряд ли поспособствуют повышению прибыльности бизнеса.
По всем названным причинам некоторые из самых важных ресурсов в истории знания людей о самих себе остаются во многом неиспользуемыми. Несмотря на то, что изучение социальных сетей проводится уже на протяжении десятилетий, мало что делалось в масштабах всей социальной сети Facebook, поскольку компании незачем делиться своими данными. Несмотря на то, что теория рынка существует уже несколько столетий, подробности сделок на основных онлайновых торговых площадках остаются в целом недоступными для экономистов (проведенное Левиным исследование eBay было исключением из правил). И, несмотря на тот факт, что люди потратили тысячелетия, чтобы придумать географические карты, изображения, созданные компаниями типа DigitalGlobe (снявшей поверхность Земли со спутников с разрешением 50 см), никогда не подвергались систематическому анализу. Если вдуматься, то такое несоответствие нашему обычно ненасытному желанию учиться и изучать шокирует. Для сравнения представьте себе ситуацию, при которой несколько поколений астрономов изучали бы далекие звезды, но не имели юридических прав смотреть на Солнце.
Тем не менее, зная, что на небе есть Солнце, мы не сможем побороть желание посмотреть на него. И поэтому в наши дни по всему миру происходит странный брачный танец. Исследователи и ученые обращаются к программистам, продукт-менеджерам и даже руководителям высшего звена корпораций за доступом к их данным. Бывает, первый этап переговоров проходит хорошо. Участники начинают встречаться за кофе. Так, слово за слово, через год на сцене появляется совершенно новый участник. И, к сожалению, чаще всего он оказывается юристом[30].
В попытках проанализировать имеющуюся у Google библиотеку всего мы были вынуждены найти способ для решения каждой из этих проблем. И должны признаться, что препятствия, связанные с цифровыми книгами, совсем не уникальны; по сути, они представляют собой всего лишь микрокосм, отражающий состояние больших данных в наши дни.
Культуромика
В настоящей книге мы расскажем вам о своей семилетней работе по количественной оценке исторических изменений. В результате мы создали новый вид «скопа» и предложили необычный, привлекательный и притягательный подход к языку, культуре и истории, который мы называем культуромикой[31].
Мы опишем множество наблюдений, которые стали результатом культуромического подхода. Мы поговорим о том, что показали нам обработанные данные в отношении изменений в английской грамматике, как в словарях возникают ошибки, как люди становятся знаменитыми, как правительства подавляют идеи, как общества учатся и забывают и как – совсем чуть-чуть – наша культура может вести себя детерминистическим образом, что дает возможность предсказать те или иные аспекты нашего общего будущего.
И, разумеется, мы представим вам наш новый «скоп» – инструмент, созданный нами вместе с Google и названный – по причинам, о которых мы расскажем в главе 3, – Ngram Viewer[32]. Выпущенный в 2010 году, Ngram Viewer позволяет создавать графики временных изменений частотности слов и идей. Этот «скоп» – и многочисленные расчеты, благодаря которым он возник, – представляет собой описанного во вступлении робота-историка. Вы можете поработать с ним самостоятельно прямо сейчас, зайдя на страницу http://books.google.com/ngrams. Результат наших трудов – это усердный робот, который круглосуточно используют миллионы людей всех возрастов по всему миру. Они стремятся понять историю по-новому – познавая непознанное.
Если коротко, то эта книга посвящена истории, которую рассказывают роботы, – истории о том, как выглядит человеческое прошлое под цифровой линзой. И хотя сегодня Ngram Viewer может показаться чем-то удивительным или небывалым, сама по себе цифровая линза пользуется огромным успехом, почти так же, как оптическая линза многие столетия назад. Из-за постоянно растущего цифрового следа каждый день появляются новые «скопы», открывающие прежде незаметные аспекты истории, географии, эпидемиологии, социологии, лингвистики, антропологии и даже биологии с физикой. Мир меняется. Меняется и то, как мы смотрим на мир и как воспринимаем все эти изменения.
Скольких слов стоит картинка?
В 1911 году Артур Брисбейн, редактор одной американской газеты, в разговоре со специалистами по маркетингу произнес свою знаменитую фразу о том, что изображение «стоит тысячи слов». Не исключено, что он заявлял о «десятках тысяч слов». А может быть, речь шла о «миллионе слов»? В любом случае за несколько десятилетий это выражение приобрело популярность и – к возможному огорчению Брисбейна – теперь почему-то считается японской поговоркой (возможно, потому, что его слушатели отлично разбирались в маркетинге) [33].
Так что же сказал Брисбейн на самом деле? К сожалению, наш новый «скоп» вряд ли сможет найти первоисточник этого выражения. И на эту тему есть еще одна японская поговорка:
По сравнению со всеми произнесенными словами
Все отсканированные Google книги
Скромны, как хайку.
Тем не менее видно, как постепенно оформлялся брисбейновский принцип работы с изображениями в экономике.
Судя по всему, все три варианта – «тысяча слов», «десяток тысяч слов» и «миллион слов» – возникли практически одновременно после того, как Брисбейн произнес эту фразу. На протяжении следующих двух десятилетий они конкурировали между собой. Вариант «десяток тысяч» быстро вырвался в лидеры. Однако затем наступили 1930-е. Может быть, «десять тысяч» и «миллион» показались во времена Великой депрессии слишком заоблачными? Какова бы ни была причина, частота употребления варианта «картинка стоит тысячи слов» стала постепенно расти и в какой-то момент оставила конкурентов далеко позади.
[36]Двадцать пять глав, а не двадцать шесть: для буквы X главы не нашлось, поскольку в книге не было ни одного слова, начинавшегося с нее. В любовных романах встречаются откровенные элементы (то, что принято обозначать аббревиатурой XXX), но вот слова на эту букву встречаются в них крайне редко.