ГлавнаяО насНовостиСтатьиРешенияКонтакты
Украинский интегратор защиты персональных данных

Будущее Больших Данных

Big Data

Все мы плаваем в море данных, и уровень этого моря стремительно поднимается. Десятки миллионов соединенных друг с другом людей, миллиарды сенсоров, триллионы пересылаемых сообщений – все вместе они создают неимоверные объемы информации. Не меньшее количество данных генерируется людьми, которые просто живут своей повседневной жизнью, создавая то, что в McKinsey Global Institute назвали "цифровым выхлопом". Просматривая страницы в интернете, ища нужную информацию или просто идя по улице со смартфоном в кармане, мы производим этот побочный продукт.

Информация, создаваемая людьми, – лишь часть общей картины, и часть относительно небольшая. Машины и сенсоры, установленные в океанах, в почве, в ящиках с продуктами, в фишках казино, в ошейниках домашних животных и бесчисленном множестве других устройств, постоянно генерируют данные и делятся ими напрямую с "читающими" устройствами и другими машинами, которым для работы не требуется участие человека.

Прогнозы относительно роста объема данных настолько ошеломляющи, что некоторые опасаются, что в обозримом будущем наши системы хранения и передачи цифровых данных перестанут справляться с задачей по поиску места для хранения и перемещения информации.

Государственные деятели, ученые, руководители корпораций, чиновники от здравоохранения и специалисты в области образования хотят знать, не принесут ли новые типы анализа данных нового понимания того, как ведут себя люди; что они хотели бы купить, как могут отреагировать на новую продукцию, сервисы и общественные инициативы.

В марте 2012 г. Управление по научно-технической политике при Белом доме (OSTP) объявило о запуске программы Big Data Research and Development Initiative (Инициатива по изучению и развитию Больших данных), в рамках которой шесть различных управлений американской администрации потратят свыше 200 млн долларов на оптимизацию работы с большими объемами цифровых данных.

Цель проекта – создание технологий по сбору, хранению и управлению гигантскими количествами данных. OSTP планирует использовать эти технологии для ускорения развития в науке, технике, национальной безопасности и образовании, заявляют в Белом доме.

В чем же особое значение Больших данных? В 2011 году глобальная консалтинговая компания McKinsey выпустила доклад, в котором утверждалось, что изобилие данных потенциально может принести пять новых видов выгоды:

  1. сделать деятельность организаций более прозрачной, тем самым повысив их эффективность;

  2. дать возможность более полного анализа работы сотрудников и систем благодаря использованию экспериментов и обратной связи;

  3. сегментировать население, что позволит действовать более адресно;

  4. создать автоматические алгоритмы, помогающие или полностью заменяющие человека при принятии решений, не требующих его участия;

  5. создавать новые бизнес-модели, продукты и услуги.

"Наши исследования показали, что данные смогут иметь значительную ценность для мировой экономики, повышая продуктивность и конкурентоспособность компаний и государственных учреждений, создавая осязаемый экономический излишек для потребителей. К примеру, если бы Национальная система здравоохранения США могла бы творчески и эффективно использовать Большие данные для повышения эффективности и качества услуг, то, по нашим оценкам, данные, накопленные в этом секторе, могли бы принести свыше 300 миллиардов долларов в год, причем две трети этой суммы составило бы сокращение расходов на национальное здравоохранение примерно на 8%. В частном секторе, по нашим оценкам, ритейлер, максимально использующий Большие данные, имеет возможность повысить маржу операционной прибыли более чем на 60%", – McKinsey, 2011.

И действительно, корпорации все больше и больше стремятся изобрести новые методы анализа и алгоритмы работы с данными. Как пишет Economist:

"Данные становятся новым сырьем для бизнеса, почти таким же фактором производства, как капитал и труд. "Каждый день я просыпаюсь и спрашиваю себя: "как мне управлять потоком данных еще лучше, анализировать данные еще лучше?", – говорит глава Walmart Роллин Форд".

В той же статье цитируется Крейг Манди, директор Microsoft по исследованиям и стратегии, который рассуждает о возникновении "датацентричной экономики".

И пока энтузиасты говорят об огромном потенциале Больших данных, борцы за свободу частной информации бьют тревогу: собирается все больше и больше данных о людях, которые делятся цифровой информацией о себе как осознанно – например, через публикации в социальных сетях, – так и неосознанно, просто живя своей повседневной жизнью. Их беспокоит не только профайлинг, но и тот факт, что люди, анализирующие большие данные с помощью алгоритмов, могут прийти к ошибочным выводам относительно личности человека, того, как он может повести себя в будущем и того, как применять корреляции, возникающие в результате анализа.

Есть много и чисто технических проблем. Данные, генерируемые сегодня, по большей части "неструктурированы" и очень неуклюже организованы. Их нужно упорядочить для того, чтобы анализировать, и это очень серьезная задача.

Представьте себе, какой может быть ситуация в 2020 году. Участники проекта "Интернет и американская жизнь" Pew Research Center's и центр "Воображая Интернет" (Imagining the Internet) при университете Элона попросили игроков цифровой арены оценить два сценария развития событий к 2020 году, выбрать тот, который, по их мнению, более вероятен, и объяснить свой выбор. Один сценарий описывает относительно позитивное будущее, в котором Большие данные собраны вместе, что позволяет улучшить качество общественных, политических и экономических исследований. Согласно другому сценарию, к 2020 году проблем от Больших данных возникнет больше, чем они призваны решить.

Мнения участников опроса разделились очень четко.

53% опрошенных согласились со следующим прогнозом:

"Благодаря многим изменениям, в том числе созданию "Интернета вещей", к 2020 году человеческий и машинный анализ больших объемов данных повысит качество общественных, политических и экономических исследований. Развитие явления, называемого "Большими данными", создаст возможность появления "наукастинга" (трансляция событий в реальном времени), разработки "дедуктивного программного обеспечения", анализирующего структуру данных с целью прогнозировать возможные результаты, и создания алгоритмов продвинутых корреляций, дающих новое понимание мира. В целом приход Больших данных – большой плюс для общества, почти во всех отношениях", – Big Data 2020.

39% согласились со вторым утверждением:

"Благодаря многим изменениям, в том числе созданию "Интернета вещей", к 2020 году человеческий и машинный анализ больших объемов данных создаст больше проблем, чем разрешит. Наличие больших объемов данных, подлежащих анализу, даст ложную уверенность в нашей способности предсказывать будущее, что приведет многих людей к серьезным и болезненным ошибкам. Более того, наделенные властью люди и институты будут использовать анализ Больших данных для достижения своих эгоистичных целей, манипулировать результатами исследований, чтобы оправдать свои действия. Пришествие Больших данных также вредоносно, потому что служит интересам большинства (иногда не вполне точно), принижая значимость меньшинства и игнорируя важных аутсайдеров. В целом приход Больших данных – большой минус для общества, почти во всех отношениях", – Big Data 2020.

Респондентам нельзя было выбрать оба сценария. Вопрос был поставлен таким образом, чтобы спровоцировать их на искренний, хорошо обдуманный и подробный письменный рассказ о будущем, в котором люди и организации имеют доступ к невообразимо огромным объемам данных. Хотя примерно половина отвечавших согласились с утверждением, что Большие данные принесут позитивные результаты, многие из тех, кто выбрал этот вариант, сказали, что он выражает скорее их надежды на будущее, чем уверенность. Значительная часть участников подчеркивают, что, хотя они выбрали либо позитивный, либо негативный сценарий, реальная ситуация в 2020 году будет объединять в себе черты обоих.

Мы попросили респондентов прочитать два альтернативных варианта видения и дать развернутое объяснение своих ответов, используя направляющие вопросы: "Какое влияние будут оказывать Большие данные в 2020 году? Каковы позитивные, негативные и "серые" стороны будущего, которое вы ожидаете увидеть? Как использование Больших данных изменит понимание мира, изменит способы принятия решений в бизнесе, изменит то, как мы понимаем людей?".

К 2020 году использование Больших данных поможет нам лучше понимать самих себя и окружающий мир.

"Медиа и регуляторы демонизируют Большие данные, которые якобы угрожают частной жизни. Изменения в технологии часто вызывают панику из-за морали. Но мораль у истории одна: из этих данных, из нашей новой публичности можно извлечь выгоду. Основатели Google просили государственных регуляторов разрешить им не стирать сразу данные о поисках, потому что проявили способность, анализируя структуры и аномалии поиска, обнаруживать эпидемию гриппа раньше, чем чиновники от здравоохранения, и они убеждены, что если заранее так же отследить пандемию, можно будет спасти миллионы жизней. Демонизировать данные – большие или маленькие – значит, демонизировать знание, а это глупо", – Джефф Джарвис, профессор и блогер.

"Большие, доступные общественности пакеты данных, более простые в использовании инструменты, более широкое распространение аналитических навыков и первые программы искусственного интеллекта породят взрыв экономической активности и повысят продуктивность подобно революциям, к которым в 90-е годы привело появление персональных компьютеров и интернета. Появятся общественные движения, требующие предоставить людям свободный доступ к большим хранилищам данных, ограничить разработки искусственных интеллектов и "освободить" искусственные интеллекты", – Шон Мид, директор по аналитике в Mead, Mead & Clark и Interbrand.

"Только к 2020 году мы достигнем фундаментального понимания, необходимого для того, чтобы действительно делать что-то значительное с Большими данными. В предстоящие десять лет мы сделаем много ошибок, услышим не одно предсказание "смерти Больших данных" и – медленно, но верно – выработаем инструменты и понимание, которые позволят нам превратить наступление Больших данных в силу, творящую перемены к лучшему", – Росс Рэйдер, член совета Канадского управления интернет-регистрации.

"Наукастинг" – технологии анализа данных в реальном времени и распознавания паттернов однозначно улучшатся.

"Я верю в "наукастинг". Почти у каждой большой компании сегодня есть хранилище данных, работающее в режиме реального времени, а также более свежие данные о текущем состоянии экономики, чем у правительства. В следующем десятилетии появятся партнерства общественных и частных институтов, которые позволят правительствам воспользоваться некоторыми из этих хранилищ. Это может привести к появлению более информированной, упреждающей фискальной и валютной политики", – Хэл Вэриан, старший экономист Google.

"Глобальные изменения климата потребуют от нас движения в направлении наукастинга, чтобы сделать наши общества более гибкими, способными адаптироваться как к изменениям в окружающей среде, вызванным деятельностью человека, так и к естественным событиям или серьезным изменениям в природе. Однако помимо этих данных нам потребуется намного лучшее понимание механизма принятия решений, то есть нам нужно будет больше узнать о когнитивных искажениях, о принципах, разделяющих различные области знания (ученые, граждане и политические лидеры должны будут работать вместе, взвешивая возможные варианты и основываясь не только на эмпирических данных, но и на ценностях)", – Джина Маранто, со-директор по исследованиям экосистемы и координатор программ экологического образования в Университете Майами.

"Большие данные позволяют увидеть паттерны, которых мы прежде не видели. Очевидно, они покажут взаимосвязи, которые приведут к формированию у нас совершенного нового взгляда на весь мир. Они позволят увидеть причинно-следственные связи в наших действиях в "реальном времени". Наши покупки, то, что мы едим, жертвуем на благое дело или выбрасываем, – все это будет визуализировано на работающей в реальном времени карте, которая покажет нам наши действия и эффект расходящихся от них кругов. Это неизбежно приведет к более осознанному поведению", – Тиффани Шлэйн, режиссер и продюсер фильма "На связи" и основательница Webby Awards.

Позитивные эффекты Больших данных перевесят негативные. В авангарде будут идти пользовательские инновации и аналитика "сделай-сам".

"Интернет усиливает все хорошее, все плохое и все ужасное в нашей повседневной жизни. Конечно, "Большие данные" будут использоваться для хорошего. Но также, разумеется, они будут использоваться и для плохих и ужасных целей. Научная фантастика дает нам много примеров того, куда это все может зайти. Но такая дихотомия нас ни к чему не приведет. Интересно, как социальная динамика, экономический обмен и доступ к информации будут меняться, открывая нам возможности, которые мы пока даже не можем вообразить. Это будет означать утрату некоторых аспектов нашего общества, которые нам нравятся, но также это принесет новые возможности", – Дана Бойд, старший исследователь Microsoft Research.

Свободный доступ к инструментам и "прозрачность" данных необходимы людям, чтобы проверять информацию и иметь возможность составить сбалансированное мнение. Но достаточно ли их?

"Большие данные должны развиваться в контексте открытости и улучшенного понимания динамичных, единых и сложных экосистем. Необходимо заняться сложными проблемами, для этого потребуются время и поддержка, в том числе: деятели общественного и частного сектора должны добровольно согласиться делиться данными; предоставление регулярно обновляемых метаданных; открытость и прозрачность; возмещение издержек и технические стандарты", – Ричард Лоуэнберг, директор 1st-Mile Institute.

"Интернет вещей" расширит поле для исследований, но придется преодолеть множество технических препятствий.

"Данные, намного более доступные в плане количества, цены и качества, будут характеристикой грядущего десятилетия. Однако это будут преимущественно "Малые данные", которые можно будет использовать, по большей части или исключительно, на местном уровне (из соображений приватности или чисто практических). Я предпочту, чтобы данные о моем здоровье хранились настолько приватно, насколько это возможно. Мой дом должен уметь управлять освещением, отоплением, звуком изображением и т.д. так, как это максимально приятно и удобно мне, и экономить ресурсы. Например, система освещения в будущем должна реагировать на "присутствие" – но не просто на присутствие какого-либо человека, но на то, кто этот человек, сколько в помещении людей и чем они занимаются, и автоматически включать оптимальное освещение для такой ситуации, при этом экономя энергию. Однако же кому за стенами здания должно быть дело до всех этих подробностей? Никому. В целом Большие данные – это позитивно, но они также породят большое количество проблем, особенно в плане безопасности и приватности", – Брюс Нордман, ученый из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли.

Люди по-прежнему лучше машин будут извлекать суть и выносить суждения относительно Больших данных. Статистика по-прежнему может лгать.

"Большие данные несут в себе возможности, которые приведут к некоторым, хотя и немногим, открытиям. Но видеть в их анализе главный источник озарений и эпохальных открытий просто наивно. В прошлом и настоящем есть примеры анализа Больших данных, которые показывают, что нам надо быть осторожными в том, чего мы ожидаем от этого анализа. Например, Департамент внутренней безопасности США не знает, что делать с гигантскими объемами информации, перехваченной в интернете, а использование больших потоков информации приносит лишь весьма незначительную пользу таким сферам, как комбинаторная химия и биоинформатика. В основе лежит проблема соотношения сигнал/шум, то есть чем больше информации, тем сложнее может быть задача распознавания сигнала. К 2020 году большая часть открытий и значительных достижений будет сделана любознательными, образованными и одаренными воображением умами", – Дональд Дж. Барнз, приглашенный профессор университета Гуанси (Китай) и бывший директор Научно-консультативного совета при Управлении охраны окружающей среды США.

Снимите розовые очки: Большие данные потенциально ведут к негативным последствиям, возможно неизбежным. Книга "Как лгать с помощью Интернета вещей" будет бестселлером.

"Нужно больше думать о вреде, который принесет появление больших, средних и малых собирателей, брокеров и потребителей данных. Если бы можно было использовать Большие данные для блага общества, а не для погони за прибылью (и созданием систем общественного контроля, которые ее поддерживают), я был бы обеими руками "за" идею будущего, построенного вокруг данных и выраженного в Интернете вещей", – Оскар Гэнди, эксперт по коммуникациям.

К 2020 году у нас не будет достаточных человеческих или технических ресурсов для точного и эффективного анализа Больших данных.

"Общество часто оказывается в недоумении, когда пытается понять очень большие вопросы, решения и предметы, учитывая разнообразие условий, действий и мнений в различных культурах мира. В таком разнообразии бывает непросто определить лучшее направление или план движения вперед. Растущая масса данных может помочь более информированно принимать решения, определять тенденции, соединять отдельные куски данных вместе, чтобы получать более полное видение, чем прежде. Однако Большие данные несут с собой и вызовы, если только не будут разработаны инструменты, методы и технологии, которые помогут связывать неструктурированные данные вместе. Именно инструменты, методы и технологии будут проблемой в 2020, а не доступность самих данных. Общество будет продолжать бороться с приватностью. Все больше и больше достижений и событий нашей жизни происходят в Сети, оппортунисты будут продолжать искать пути эксплуатации данных своих, не очень честных, целей. В фокусе внимания интернет-сообщества в эти годы должен быть вопрос о том, как мы реагируем на эти попытки и управляем данными. Мы должны понимать, какие перед нами вызовы и возможности, знать о существующих пробелах и создавать условия для решения этих проблем", – Кевин Новак, сопредседатель рабочей группы по электронному правительству при Консорциуме Всемирной паутины.

Респондентов беспокоят мотивы правительств и корпораций, а именно они располагают наибольшим количеством данных и имеют желание анализировать их. В сердце их планов на Большие данные – манипуляции и слежка.

"Как и в случае с любой новой технологией, Большие данные – благоприятный дар, но скрытая опасность таится в том, как наши организации, отвечающие за принятие решений, будут реализовывать новый потенциал. Два самых очевидных применения – системы сбора информации для национальной безопасности и информационные системы, управляющие международными финансовыми рынками. Оба применения в прошлом приводили к нежелательным последствиям: в первом случае это неспособность системы действовать, используя полученную информацию, а во втором – тонкие и очень сильные колебания рынков, которые никто не в состоянии объяснить. Я оптимистичен относительно "Интернета вещей", если он будет действовать в контролируемых рамках. С более амбициозными проектами нужно быть очень осторожными, потому что опасно полагаться на системы, кажущиеся рациональными, ожидая от них безупречных решений. Опасность того, что кто-то может злоупотребить этими системами, реальна, так же как и опасность не принять во внимание непредвиденные обстоятельства. Такие системы должны основываться на тщательно обдуманных принципах, с учетом необходимости защищать частную жизнь и гражданские свободы, с учетом того факта, что эти системы создаются по определенным правилам. Правила, которые создаются людьми, со всеми их изъянами и недостатками, иногда порождают аномалии с невообразимым исходом", – Сэм Паннетт, президент FAD Research Inc.

Большие данные принесут выгоду богатым, а не бедным.

Интернет и Интернет вещей, в сочетании со взрывным ростом способности обрабатывать данные, действительно создадут возможность прогресса, но в то же время этот взрыв данных создаст больше проблем, чем решит. Непростыми вызовами обернется задача по отделению нужных данных от ненужных. А еще – одного только анализа данных недостаточно для принятия оптимальных решений и получения оптимальных результатов, потому что есть несколько факторов помимо данных, а об этом часто забывают в погоне за все большим и большим их количеством. Такие объемы требуют более сложной инфраструктуры управления, более сложных инструментов анализа, что неизбежно приведет к тому, что данные попадут в руки (хорошие или плохие) очень больших компаний и правительств. С этим информационным богатством связана огромная власть, и маловероятно, что те, в чьих руках эта власть окажется, всегда будут использовать ее, придерживаясь безупречных этических стандартов. В частности, приход Больших данных может привести к ситуации, когда за каждым человеком будет вестись постоянная слежка, где бы он ни находился, из бессмысленных соображений безопасности или стремления все контролировать", – Сивасубраманиан Мутусами, глава индийского подразделения Общества Интернета и гендиректор компании InternetStudio.

Образование в области Больших данных может включать в себя рассказы о риске подвергнуться манипуляции. Возможно, людям также стоит рассказывать о доверии.

"Люди постоянно думают, что они знают больше, чем они знают на самом деле, если оглянуться в прошлое. Наше понимание эффектов технологии, например, отстает от неумолимых последствий ее применения на десятилетия. Джерри Мэндер в своей книге "Отсутствие сакрального" задает замечательный вопрос: позволили бы мы автомобилям стать двигателем нашей эволюции, если бы знали о последствиях тогда? Так что люди с самыми благими намерениями попытаются использовать Большие данные для решения Больших проблем, но маловероятно, что у них это получится хорошо. В прошлом большие идеи приводили к бесчисленному количеству плохих решений. Вспомните Теорию Домино, евгенику и теории расового превосходства, даже теорию естественного отбора. Все они приводили нас к неразберихе. Тем временем люди со злыми намерениями получат невероятно мощные способы причинять вред – начиная с незаметной манипуляции населением и заканчивая всевозможными вторжениями в частное пространство. Многие фантастические фильмы-антиутопии уже не кажутся такими уж далекими от нашей реальности. А данные, полученные в результате экспериментов с функциональными магнитно-резонансными томографами, убедят нас в том, будто мы знаем, как люди принимают решения, что приведет к новым ошибкам. Но на горизонте есть и несколько светлых пятен. Когда большие группы людей открыто работают вместе над реальными данными, они могут добиться реальных результатов. Посмотрите на "Википедию", OpenStreetMap, CureTogether, PatientsLikeMe и многие другие проекты, которые до появления интернета были бы невозможны. Нам нужны небольшие группы, использующие возможности Больших данных и координирующие свои усилия с другими небольшими группами по всему миру с целью найти прагматичные решения проблем. Наконец, используя Большие данные, Google смог найти удивительно простые решения таких сложных проблем, как проверка правописания и перевод, не говоря уже о совершенно новых идеях, вроде отслеживания будущих пандемий. Я опасаюсь монолитного господства Google, но восхищаюсь их четким и ясным подходом", – Джерри Михалски, основатель и президент Sociate и консультант Института Будущего.

"Компьютерная наука, сбор данных и все растущая сеть сенсоров и программ по сбору информации создают почву для появления такого феномена, как познаваемое будущее. Наша способность предсказывать определенные аспекты будущего растет с такой же скоростью, с какой распространяется интернет, потому что эти два явления неразрывно связаны. Интернет превращает предсказание в уравнение. В исследовательских центрах по всей стране математики, статистики и компьютерные специалисты используют глобальную сеть сенсоров, устройств по сбору информации и программ, чтобы создавать более достоверные и детальные прогнозы и сценарии будущего. Предсказания, сделанные с помощью компьютеров, имеют самые разные формы и обличья: это и искусственные интеллекты, составляющие карты потенциальных эпидемий гриппа, и дорогие (но все еще несовершенные) квантовые алгоритмы, предчувствующие колебания фондового рынка. Но в основе этого лежит процесс, не сильно отличающийся от того, который использует человеческий мозг, делая прогнозы. Эти системы анализируют полученные данные в контексте сохраненной информации, чтобы экстраполировать паттерн точно так же, как ранние системы предупреждения о сейсмической активности использовали свои сети датчиков для обнаружения продольных волн и прогнозирования поперечных сейсмических волн. Разница между этими двумя системами – между человеческими и машинными предсказаниями – в сенсорных инструментах. Человек ограничен двумя глазами, двумя ушами и сетью нервных окончаний, тогда как компьютеры могут получать информацию от намного более широкого набора инструментов. Многие фирмы уже используют возможности этих сенсорных инструментов для прогнозирования паттернов человеческого поведения, и о некоторых, таких как Google, знают все. В ближайшие годы Google будет использовать массивные объемы собираемых данных на поминутной основе и экстраполировать тенденции в поведении людей с целью предсказания их будущих действий. Google уже несколько лет успешно использует эту схему для прогноза эпидемий гриппа, в рамках своей популярной программы Flu Trends. Она работает именно так, как вы себе это представляете. Мы обнаружили тесную связь между тем, сколько людей ищут в интернете информацию по связанным с гриппом темам и у скольких действительно есть симптомы гриппа, говорится на сайте Google Flu Trends. Как пишет Николас Кристакис в своей книге "Связанные одной сетью", поиск в поисковых машинах и активность в социальных сетях могут сообщить об эпидемии инфекционного заболевания задолго до того, как об этом решат сообщить общественности благоразумные государственные чиновники", – Патрик Такер, заместитель главного редактора журнала The Futurist и директор по коммуникациям World Future Society.

Но можно ли сказать, что этот принцип "больше поиска – значит больше активности" применим к другим областям? В 2010 году два исследователя из университета Нотр-Дам, Жи Да и Пеньджи Гао, доказали, что данные по поиску информации об определенных компаниях могут, с определенной долей надежности, быть использованы для прогнозирования роста стоимости этих компаний на фондовом рынке.

Во многом Google уже сегодня работает над тем, чтобы стать первой в мире машиной предсказаний, поскольку прогнозы – ключевой элемент бизнес-модели этой компании. Не все догадываются о том, что Google зарабатывает 28% своей выручки на программе AdSense, которая показывает разные рекламные объявления разным людям на основе разных параметров поиска. Улучшенная персонализация показа рекламы – это и есть функция предсказания. Предвидение пользовательского поведения, вопросов и настроений лежит в самом сердце миссии Google по "организации мировой информации".

Такие сервисы, как Facebook и Google+, могут помочь нам намного лучше понять собственную жизнь и наши взаимоотношения, чем мы могли до появления этих сервисов. Однако то видение нашей жизни и нашего взаимодействия с различными социальными кругами, которое предлагает Facebook, всегда будет более четким, чем наше собственное. И тут возникает вопрос: а кто еще сможет заглянуть в микроскоп?

Этот феномен таит в себе опасности. В своей недавней книге "Пузырь фильтров" Элай Парайзер пишет об "информационном детерминизме" как о неизбежном результате чрезмерной персонализации интернета. "Пузырь фильтров" – это состояние, когда "то, на что вы кликнули в прошлом, определяет то, что вы увидите дальше, – это история посещений, которую вы обречены повторять снова и снова. Вы можете застрять в статичной, вечно сужающейся версии самого себя, бесконечной петле самого себя".

Google и Facebook – всего лишь наиболее очевидные нарушители. Они заметны, потому что используют данные для того, чтобы продавать вам сервисы. Однако вы всегда можете отказаться от пользования Facebook, как уже поступили миллионы людей. И хотя выкинуть из своей жизни Google сегодня не так легко, как это было десять лет назад, его можно пользоваться анонимно, а можно даже находить информацию вообще не пользуясь им. Мы по собственной воле входим или выходим из этих сетей...

Футуристические машины берут на себя работу по изобретению будущего. Их предсказания имеют последствия для реального мира, потому что наше взаимодействие с будущим – индивидуальное, групповое и национальное – есть выражение нашей личной и национальной идентичности. Независимо от того, что может и чего не может произойти, будущее как идея постоянно формирует наше поведение как покупателей, избирателей и членов общества. Будущее становится все более познаваемым. Мы стоим на рубеже потенциальной революции в науке и технике. Однако даже те аспекты будущего, которые могут принести человечеству наибольшую пользу, могут обернуться ужасными последствиями, если мы не сможем к ним подготовиться.


theRunet (10.01.2014 в 12:04) | вверх страницы | к списку статей

Общие вопросы:

Что нас ждет в 2011 году и о чем необходимо задуматься сегодня?
Что такое защита персональных данных?
Для чего это необходимо?
Если не выполнять требования Закона?
Типовые нарушения
Какие риски неисполнения требований законодательства?
Сколько потребуется времени и средств?
Что необходимо делать?
Кому доверить внедрение защиты персональных данных?
ГлавнаяО насНовостиСтатьиРешенияКонтакты
Контактная информация
© 2003-2014 ООО "Ди Эй Кей продакшн"