.
  

© Георгий Почепцов

Переход от больших массивов данных к бихевиористскому инструментарию

Отовсюду звучит призыв, мол, хватит смотреть на все как на проявление случайных процессов, мы теперь сможем предсказывать все, включая революции, протесты и бунты. И такая уверенность со стороны ученых, несомненно, подкупает госчиновников, которые хотят это знать.

Бихевиористская интервенция всегда опирается и будет опираться на анализ целевой аудитории в начале и анализ той же аудитории потом, чтобы определить успешность этой интервенции. Английские военные видят следующие аспекты в этом процессе:

массив данных
  • точное определение оптимальной целевой аудитории,
  • измерение «внушаемости» этой аудитории,
  • определение наилучшего процесса влияния на эту аудиторию,
  • производство и размещение триггеров, которые могут эффективно и поддающимся измерению способом менять поведение аудитории.

Как видим, знание аудитории является залогом успешности бихевиористской интервенции. Это может быть локальная аудитория в случае военного конфликта или аудитория глобальная, когда речь идет о более серьезных изменениях массового сознания.

И разработка месседжа также базируется у военных на знании аудитории. Здесь важны следующие три аспекта:

  • резонанс: будет ли месседж резонировать с аудиторией так, чтобы повлиять на нее,
  • признание: можно ли ожидать, что аудитория признает месседж,
  • доставка: сможет ли месседж достичь аудитории.

Появление больших массивов данных, о котором много пишут сегодня, само по себе не является успехом. Принципиально новыми стали алгоритмы, которые позволяют обрабатывать эти массивы данных. Именно они создали новый инструментарий для бизнеса, для политики (это, к примеру, вариант микротаргетинга для выборов), для военного дела.

Второй составляющей следует признать развитие бихевиористской экономики. И хотя ее историки спорят о точных датах рождения этой науки [см. здесь, здесь, и здесь], сам факт ее роли нельзя не отметить. Причем Санстейн анализирует сегодня уже не только выбор, но и разные варианты отказа от выбора.

Третьей составляющей, вероятно, следует признать имеющийся к этому времени опыт бихевиористских подразделений в силовых структурах. ФБР даже пытается учить, как сделать так, чтобы понравиться людям [подробнее здесь и здесь]. Они хорошо разграничивают влияние и манипуляцию. Результат того и другого — выполнение объектом воздействия того, что он не собирался делать. В случае манипуляции реакция объекта будет негативной и к самому действию, и к тому, кто его навязал. В случае влияния сохраняется позитивное отношение к тому и к другому. Британцы же видят влияние как желаемый результат стратегических коммуникаций.

Нынешние государства наработали серьезный потенциал в сфере именно прикладных социальных наук, тем самым сделав переход от работы в чисто описательном режиме к работе реальной.

Таким образом, мы видим определенное смещение акцентов от простого сбора данных в сторону того, как же можно использовать эти объемы данных. И тут главным советчиком оказалась бихейвиористская экономика, которая дала подсказку, как можно использовать столь детальные знания.

Именно этот срез подчеркивают и российские исследователи Овчинский и Ларина: «Возможности поведенческих войн связаны с инструментарием, разрабатываемым на стыке когнитивных вычислений, больших Данных и междисциплинарного комплекса поведенческих наук». При этом предлагается выделять три типа информационных войн: ментальные, или психологические, кибервойны и поведенческие войны. Россию предлагается «подтолкнуть» к этой новой парадигме [см. тут и тут].

Американское разведывательное сообщество, говоря о связке разведки и социальных наук, также делает акцент на поведении: «Важность больших массивов информации для обнаружения, анализа и прогноза, необходимого для понимания и прогноза моделей человеческого поведения».

Отовсюду звучит призыв, мол, хватит смотреть на все как на проявление случайных процессов, мы теперь сможем предсказывать все, включая революции, протесты и бунты. И такая уверенность со стороны ученых, несомненно, подкупает госчиновников, которые хотят все это знать.

Алекс Пентленд из Массачусетского технологического института входит в десятку самых известных исследователей больших массивов информации (смоти его биографию и его сайт). В книге, названной «Социальная физика», Пентленд описывает эту новую науку как взаимосвязь между информацией и идеями, с одной стороны, и поведением людей — с другой [Pentland A. Social physics. How good ideas spread — the lessons for a new science. — New York, 2014]. В книге он также опирается на медленную и быструю систему принятия решений Канемана.

Социальная физика, по Пентленду, базируется на двух важных понятиях: потоке идей и социальном обучении. Под потоком идей он понимает продвижение поведения и представлений с помощью социальных сетей, опираясь на социальное обучение и социальное давление. Социальное обучение базируется при этом на двух вариантах: или это обучение новым стратегиям, или обучение новым представлениям.

Во всех своих выступленияхон подчеркивает: речь идет не о том, что люди думают, а о том, что они делают реально. «Я считаю, что сила больших массивов в том, что это информация о человеческом поведении, а не об их представлениях. Она о поведении потребителей, работников и перспективах вашего нового бизнеса. Она не о тех вещах, которые вы размещаете на Фейсбуке, о чем чаще всего думают люди», — говорит он.

На основании имеющейся информации о поведении вашего окружения можно делать выводы о вашем собственном поведении: вернете ли вы займ в банк, заболеете ли диабетом. Пентленд объясняет это так: «Это можно делать, потому что ваш тип личности определяется социальным контекстом; поэтому видя часть вашего поведения, я могу вывести остальное, сравнивая вас с людьми вокруг вас. Вы можете много рассказать о человеке, даже если такой информации нет в явном виде в данных, поскольку люди настолько вплетены в окружающую их социальную ткань, что это определяет типы того, что они считают нормальным, и то, какому поведению они могут научиться друг от друга».

Кстати, Пентленд подчеркивает, что его интересует не поиск данных, как это может показаться, а поиск реальности, чему он посвящает отдельное приложение к своей книге.

Его также интересует поиск связей, речь о связях с людьми вокруг вас, связях между поведением и его последствиями. И именно за счет этих связей люди создают финансовые рынки, правительства, компании и иные социальные структуры.

В книге «Социальная физика» он акцентирует: для внесения изменений надо не людей менять, а их связи. Разные типы связей имеют звезды науки и просто ученые, та или иная связность ведет к креативности, росту социального интеллекта (см. также его статью в Scientific American ).

В строительстве успешных команд подчеркивается роль самых сильных связей между участниками. Слабые связи, например личностные, практически не влияют на успешность команды. Сильные связи лучше указывают на успешность, чем технические способности членов команды, их знания проблемы или их личностные типы. Анализ реальных коммуникацийпомогает улучшить коммуникативные стратегии человека.

Команда Пентленда победила в эксперименте, проведенном агентством ДАРПА, по поиску 10 шаров на территории США. Это был эксперимент по мобилизации населения для выполнения такого задания, поскольку шары были разбросаны неизвестно где. Победившей команде Пентленда удалось сделать это за 9 часов.

Но не все и не всегда кончается так хорошо. Потраченные агентством ДАРПА миллионы на поиски реалий в Афганистане (для получения оценки успешности американцев в этой стране) не принесли ожидаемого результата [см. здесь и здесь]. Это программа Nexus 7. Она должна была ответить на вопросы, какие сообщества лояльны правительству, а какие подчиняются противоположной стороне.

Директор агентства DARPA дал следующее понимание сути этой программы: «Nexus 7  программа, которой мы занимались последние несколько лет, чтобы использовать аналитику больших массивов информации, попытаться получить смысл из больших объемов гетерогенной информации, которая собирается из массы разных источников и в ситуации боевых действий». Так что об отрицательном опыте здесь речь не идет.

Если это и отрицательный пример, то он существует на фоне множества положительных. Как и любой эксперимент, его вообще нельзя считать отрицательным, а скорее пионерским. Здесь была предпринята попытка прийти к решению на основе непрямой метрики: цены на товары на местных рынках с учетом трудностей по доставке некоторых из них. В этом плане особенно интересными оказались экзотические овощи, которые нужно было транспортировать на рынок с учетом риска на дорогах. Кстати, Пентленду принадлежит новый термин «компьютерная контрповстанческая деятельность»(computational counterinsurgency).

Пентленд со соавторами даже перефразировали Маклюэна, говоря, что «сети являются сообщением». В связи с этой новой точкой отсчета возникают и новый тип преступлений — речь идет о краже информации о сети и ее пользователях даже не в агрессивных целях [см. здесь и здесь]. Они назвали это кражей реальности (stealing reality), а объектом кражи является бихевиористская информация, а не содержание, которое передается или хранится в сети.

Большие данные действительно несут и экономию, и смену моделей работы (см., пример медицины в этом плане здесь, здесь и здесь). Это дает не только существенную экономию средств, но и новый инструментарий, например, в случае медицины речь стала идти о предсказании эпидемий.

Пентленд при этом многократно подчеркивает ориентацию на реальность: «Ученые говорят о поиске среди сообщений Твиттера и Фейсбука, но в реальности это поиск социальносконструированной версии вас. Поиск реальности о том, что вы на самом деле делаете,это не о том, каким вы себя видите». И еще одна цитата, тем более что об инструментарии социального давления Пентленд много говорит и в книге: «Поведение окружения имеет наиболее сильное влияние. Это все потому, что вы не выбираете своих привычек. Ваше окружение делает это. Если несколько знакомых пробуют новое поведение и оно оказывается работающим, наиболее вероятно, что вы тоже примете его, даже особо не задумываясь».

Еще одним игроком на поле больших чисел является Леетару (см. его биографию). Как и Пентленд, он готов предсказывать революции и беспорядки. Его графики медиаосвещения деятельности президента Мубарака четко продемонстрировали падение позитива в освещении за месяц до отставки в 2011 г. Такой низкой эта оценка была только дважды за предшествующие тридцать лет. Это было в 1991 г. во время бомбардировок иракских войск в Кувейте и в 2003-м во время американского вторжения в Ирак. Компьютерный анализ давал лучшие предсказания, чем то, с чем работало американское правительство. Леетару говорит: «Тот факт, что американский президент поддержал Мубарака, очень сильно свидетельствует о том, что даже анализ на самом высоком уровне предполагал, что Мубарак будет оставаться». Он продолжил: «Это все потому, что эти эксперты изучали Египет тридцать лет, и за эти тридцать лет с Мубараком ничего не происходило».

Леетару изложил свою концепцию в журнале об интернете First Monday. Подзаголовок статьи раскрывает ее суть: «Прогнозирование массового поведения на основании интонаций глобальных новостных медиа во времении пространстве». Он считает, что, например, если в случае Египта социальные медиа играли более или менее организующую роль, то традиционные контролируемые правительством медиа управляли более широким общественным мнением по поводу протестов.

При этом он делает важное замечание: «Мониторинг качественного аспекта новостного освещения дает существенные преимущества над традиционным квантитативным подходом политологии в создании базы событий. Такая база может зафиксировать только то, что бомбардировка имела место, однако бомбардировки церкви в одной стране могут привести только к осуждению, зато в другой они могут привести к восстанию. Измерение глобальной новостной интонации создает как бы "опрос" прессы по всему миру, суммируя их объединенный взгляд на возможные последствия события, фиксируя, привела ли бомбардировка к отдельным фактическим сообщениями или широко распространенному сильному негативу».

В одном из интервью Леетару говорит: есть люди, которые утверждают, что могут предсказывать события на 10–20 лет вперед. Он считает, что это невозможно, так как наиболее точные прогнозы могут делаться с точки зрения временного расстояния в дни, недели, месяцы.

Леетару выступил в Совете по иностранным делам на тему «Большие данные, большой потенциал». И здесь он вспомнил свой украинский материал, который появился в журнале Foreign Policy как раз перед исчезновением Януковича. Это была карта протестов по Украине, что вызвало негативную реакцию в Вашингтоне. Ему говорили, что это ошибка, потому что, судя по этой карте, Крым и Восточная Украина хотят отделиться, ведь президент только что подписал соглашение с протестующими.

Леетару также подчеркивает, что все крупные бренды отслеживают оценочные суждения по поводу своей продукции, как они коррелируют с продажами, однако все эти графики интонаций не имеют внятных объяснений.

Единственное замечание, которое мы можем сделать по поводу его предсказаний протестности, состоит в том, что эти графики отражают международное мнение, в то же время авторитарные государства могут удерживать население вне корреляции с международным общественным мнением.

Есть также одно косвенное замечание, которым оперируют противники разработки техники считывания лжи (в американских аэропортах 3000 человек работают над этим с пассажирами). Консультативная оборонная группа JASON, которая работает по вопросам науки и технологий с американским правительством, пришла к следующему выводу: «Нет научных доказательств, поддерживающих определение или предсказание будущего поведения, включая намерения» (см. информацию об этой группе здесь и здесь).

Завершить наше рассмотрение мы можем словами Пентленда, с помощью которых он пытается объяснить роль и значение социальной физики: «Как роль традиционной физики состоит в понимании того, каким образом поток энергии меняется в движении, так и социальная физика пытается понять, как поток идей и информации меняется в поведении. Традиционные социальные наукиэкономика, менеджмент и политология —всегда имели недостаток данных и, как следствие, были более искусством, чем наукой. Социальная физика, используя большие массивы информации, помогает нам лучше разбираться с такими проблемами, как экономические пузыри, организационные задачи и политическая поляризация, поскольку эти проблемы возникают в социальных сетях, которые традиционные социальные науки в основном игнорируют». Он также добавляет такой тип разницы между экономикой и социальной физикой: экономика ориентирована на индивида, а социальная физикана социальные связи.

Как видим, наши привычные научные парадигмы сегодня начинают расшатываться. Одновременно следует признать, что это вполне объективный процесс, поскольку усложнение мира ведет к усложнение его описаний.

См. также:

Бихейвиористские войны как новый этап развития методологии информационных войн
От информационных войн к операциям влияния и бихейвиористским войнам: новые тренды войны
Конструирование информационных контекстов в целях ведения бихевиористских войн

© ,  2015 г.
© Публикуется с любезного разрешения автора

Канал в Telegram: @PsyfactorOrg
 
.
   

© Copyright by Psyfactor 2001-2018.
© Полное или частичное использование материалов сайта допускается при наличии активной ссылки на Psyfactor.org. Использование материалов в off-line изданиях возможно только с разрешения администрации.
Контакты | Реклама на сайте | Статистика | Вход для авторов