href="#n_48" type="note">[48].
Когда в начале 1990-х годов я окончил докторантуру и стажировался в научно-исследовательском центре Xerox PARC в Пало Альто, мы с помощью суперкомпьютера анализировали закономерности дорожного движения. Одной из наших задач было прогнозирование времени в пути. Будучи физиками, мы рассматривали дорожное движение как поток и пытались определить условия его перехода из ламинарного состояния в турбулентное, то есть когда плавное движение превращается в прерывистое. По современным меркам, исходных данных было немного, и для создания моделей дорожного движения нам приходилось делать множество допущений.
Сейчас проблема расчетного времени прибытия в пункт назначения решается просто: практически в каждой машине есть кто-то с мобильным телефоном, оценивающим движение в режиме реального времени. В этой области работает, в частности, выделившаяся из Microsoft компания Inrix. В ней анализируют данные геолокации более чем 100 миллионов личных телефонов, чтобы определить направления движения автомобилей (и, что еще более важно, места, куда они не едут) и вывести тренды перемещения людей и товаров[49]. Данные для своего анализа Inrix получает от операторов мобильной связи, с базовыми станциями которых связываются эти 100 миллионов мобильников. Обработанную информацию у Inrix покупают Garmin, MapQuest, Ford, BMW и другие компании, которые хотят предоставлять водителям услуги картографического отображения местности и планирования маршрута. Кроме того, Inrix консультирует местные власти по вопросам городского планирования, в том числе строительству новых мостов, установке светофоров и местоположению новых государственных больниц и других учреждений.
Работа Inrix с данными о дорожном движении – наглядный пример того, насколько агрегированные показатели множества устройств могут быть полезнее для принятия решений, чем первичные данные одного-единственного человека[50]. Упреждающие системы, действующие на основе анализа социальных данных, будут консультировать нас по вопросам персональных проблем, финансов, рабочих ситуаций, медицинского обслуживания и во многих других областях, а возможно, и стимулировать к принятию определенных решений.
Кроме того, на этом примере особенно хорошо заметна ключевая роль интерпретации в процессе обработки данных. Обработанные данные могут представляться в трех видах: как описание, прогноз или инструкция. Описание характеризует нечто уже состоявшееся. Прогноз экстраполирует прошлое и настоящее на будущее в предположении, что система не будет подвергаться воздействиям или манипуляциям, способным повлиять на результат. Инструкция рекомендует, как действовать для получения желаемого результата исходя из анализа прошлых событий.
В описательной статистике данные обобщаются,
Inrix – одна из многих коммерческих организаций, анализирующих данные о местоположении мобильных телефонов с целью изучения траспортных потоков. В анализе используются также данные Garmin и других специализированных GPS- устройств навигации и информирования о состоянии дорожного движения.
Мой друг Джон Сквайр, генеральный директор DynamicAction, а в прошлом – главный стратег IBM Smarter Commerce, подчеркивает важность комбинирования данных из разных источников фразой «Ценность – в объединении».
