Когда Обама стал президентом США, СМИ комментировали это как историческое событие и восхваляли первого чернокожего президента. Но при этом примерно один из ста поисковых запросов включал «Обама Ку-клукс-клан» или «Обама ниггер». В ночь выборов регистрация на белом националистическом сайте, популярном в США, в десять раз превысила норму. В некоторых штатах было больше запросов «негр-президент», чем «первый черный президент».
Поиск в Google дал неожиданную карту расизма, распределенного по штатам. Традиционно расистские настроения были сильны в южных штатах, еще со времен войны Севера и Юга, противников и сторонников рабства. Поисковые запросы выявили, что демократический современный Север почти не отличается от консервативного республиканского Юга. Именно это обстоятельство, как считает автор, помогло политическому успеху Трампа, утверждавшего в Твиттере, что черные американцы ответственны за большинство убийств белых американцев.
Так поиск в Google выявил то, что пропустило большинство политических экспертов, ученых и журналистов, не сомневавшихся в расовой толерантности общества: на самом деле оно вовсе не так толерантно, как говорят данные социологических опросов. Расизм и ксенофобия просто глубоко спрятаны. И когда Трамп открыто заговорил об этом, голоса были отданы ему.
Не будь больших данных, это вряд ли удалось бы установить, считает Стивенс-Давидовиц. Большими данными полон Google – в среднем в день люди генерируют в Интернете 2,5 миллиона триллионов байт данных. Такие цифры дают действительно отчетливую картину общества. Основная цель книги, как утверждает автор, – доказать, что с помощью больших данных можно найти такие иглы в таких стогах сена, о которых раньше нечего было и мечтать. Это даст нам новый взгляд на человеческое поведение и психологию.
Ключевые идеи книги.
Идея № 1. Большие данные помогают прогнозировать влияние одной переменной на другую
Многих людей пугают цифры, они чувствуют себя беспомощными в мире чисел, считая, что понимать их могут только математические гении. Но, как утверждает автор, большие данные намного проще, чем думают люди. В пример он приводит подбор ему невесты на семейном совете. У каждого члена семьи было свое мнение. Сестра говорила, что ему нужна такая же сумасшедшая девушка, как он сам. Брат – что девушка, наоборот, должна его уравновешивать и быть спокойной и покладистой. Мать и отец спорили на тему, сумасшедший ли их сын. И тут в разговор вступила бабушка, которой было под 90 лет. Она сказала, что лучшая кандидатура – не слишком красивая, но очень умная девушка, коммуникабельная, с чувством юмора – потому что у потенциального жениха тоже с чувством юмора все в порядке. И все спорщики затихли. Бабушка в таких вопросах – лицо авторитетное: никто в семье не видел такого количества удачных и неудачных браков. За десятилетия у нее сложился алгоритм успешных отношений. Другими словами, она имеет доступ к большому количеству данных.