Читать Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё - Cет Cтивенс-Давидовиц

Некогда философы мечтали о «микроскопе для мозга» – мифическом устройстве, отображающем на экране мысли человека. Социологи же активно искали инструменты, позволяющие понять действия человека. За время моей работы в качестве экспериментального психолога в моду входили различные инструменты, которые быстро разочаровывали ученых. Я перепробовал их все – рейтинговые шкалы, время реакции, расширение зрачка, функциональную нейровизуализацию, даже изучение пациентов, страдающих эпилепсией (они были рады скоротать время за экспериментами в ожидании приступа).

Но ни один из этих методов не позволил беспрепятственно заглянуть в разум. Проблема заключалась в необходимости грубого компромисса. Человеческие мысли – сложносоставное явление. В отличие от Вуди Аллена, который сводит «Войну и мир» к паре предложений, мы не просто думаем: «Это история о нескольких русских». Ученому трудно проанализировать предложения во всей их многомерной запутанности. Конечно, когда люди изливают свои души, мы можем наконец постичь все богатство их потока сознания. Но монологи все равно не являются идеальным набором данных для тестирования гипотез. С другой стороны, если мы сосредоточимся на измерениях, легко поддающихся количественной оценке – таких как время реакции человека на слова или фотографии, – то сможем сформировать статистику. Но тем самым мы сведем сложную текстуру сознания к одному числу. Даже самые изощренные методики нейровизуализации могут рассказать нам, как мысль распределяется в 3D-пространстве, но не расскажет, о чем эта мысль.

Помимо этого, ученые-социологи учитывали действие закона малых чисел – Амос Тверски и Даниэль Канеман дали это название заблуждению, заключающемуся в том, что общие черты будут отражены в любой выборке населения, какой бы малой она ни была. Даже самые большие специалисты в области математики порой весьма печально ошибаются относительно того, сколько объектов нужно взять для исследования, прежде чем можно будет абстрагироваться от случайных отклонений данных и обобщить результат для всех американцев, не говоря уже обо всех Homo sapiens. Это тем более трудно, когда образец собирается по принципу удобства, например предлагая деньги на пиво второкурсникам.