Щебечущая машина полностью

Мировая фармацевтическая индустрия и ее влияние на медицину – один из печальнейших примеров того, как бизнес может привести в упадок научно-исследовательскую сферу. Индустрия пестрит фиктивными научными работами, написанными по заказу корпораций, клиническими испытаниями, проведенными с применением нерепрезентативной выборки, и тенденциозно подобранными данными – «катастрофа» для пациентов, как метко выразился Бен Голдакр[38]. По данным опроса среди ученых, проведенного и рецензированного в 2009 году, 14 % респондентов признались, что лично знали о фальсификации результатов со стороны коллег, самыми злостными нарушителями оказались медики.

Эта проблема выходит далеко за пределы научного мира, ведь в наше время лаборатория являет собой эталон легитимного знания. Это историческая модель аутентичной истины – каждый человек заведомо доверяет ученому в белом халате. Научной лжи, производимой в промышленных масштабах, вероятно, было бы достаточно для того, чтобы нас тошнило от экспертов, даже если бы нам не довелось пережить мировой финансовый кризис с его губительными последствиями для экономической профессии, большинства политиков и международных институтов, поддерживающих экономическую систему. Если, к примеру, люди готовы были поверить в то, что вакцина MMR (комбинированная вакцина против кори, эпидемического паротита и краснухи) приводит к развитию у детей аутизма, а СПИД стал результатом правительственного заговора США, значит, авторитет науки давно подорван. Иногда подорван заслужено, как в случае с экспериментом Таскиги в США, когда больных сифилисом чернокожих мужчин вводили в заблуждение и, словно они морские свинки, проводили над ними медицинские опыты вместо того, чтобы лечить. Возможно, это одна из причин, почему проверка фактов и наезды на «науку» так неэффективны.

На какое-то время ответом на проблему знания стали «большие данные». Данные провозглашали «новой нефтью» и сырьем для «революции в области управления». Превратив бизнес-процессы в читабельный электронный текст, ненаучные методы руководства, догадки и интуицию можно было бы заменить грубой силой фактов. Данные, по словам главного исполнительного директора Google, отмечающего их революционный потенциал, «настолько мощная сила, что государства будут драться за право обладать ими». Бывший редактор Wired с энтузиазмом отметил, что такой масштаб сбора данных полностью изживет теорию и даже научный метод: «при наличии достаточного объема данных цифры говорят сами за себя».

Бонусом «больших данных» становятся бесконечные знания – «полная цифровая копия нашей материальной вселенной», как выразились Карло Ратти и Дирк Хельбинг. Все существование предстанет перед нами в виде потока электронных записей. И на какое-то время в это даже можно было поверить, если забыть о том, как многого мы не знаем и, вероятнее всего, никогда не узнаем о нашем материальном мире. Как ни крути, а данные производятся в огромных масштабах. Даже в эпоху аналоговых телефонов обмен сообщениями происходил в немыслимых объемах. В 1948 году в США ежедневно фиксировалось 125 миллионов телефонных разговоров. Но эта информация не сохранялась и не превращалась в товар. Интернет же, словно пишущая машинка регистрирует каждое движение.

Только за первые два года нового тысячелетия было произведено больше данных, чем за всю историю человечества. К 2016 году 90 % мировой массы данных было создано за предыдущие два года со скоростью 2,5 квинтиллиона байтов в день. Большая часть данных приходится на интернет, а не на телевидение или газеты. К 2017 году ежедневно каждую минуту пользователи размещали более полумиллиона фотографий в Snapchat, писали почти полмиллиона твитов, оставляли больше полумиллиона комментариев в Facebook и смотрели больше четырех миллионов роликов в YouTube. В том же году Google обрабатывал 3,5 миллиарда поисковых запросов в день.

При наличии такого объема данных все, по идее, должно работать без всякой прикладной теории. Прекрасным примером эффективности «больших данных» долгое время считался сервис Google Flu Trends. Начиная с середины 2000-х годов, компания Google приступила к разработке инструмента, который сравнивал историю запросов в их поисковой системе с вероятным началом эпидемии гриппа. Какое-то время результаты анализа были пугающе точными. Google предсказывал следующую вспышку на десять дней раньше Центров по контролю и профилактике заболеваний. К 2013 году система начала давать сбой. Коэффициент распространения заболеваний завышался почти в два раза. Тогда-то и стало очевидно, что потенциал Google слишком преувеличен.