Большие данные и пирамида Маслоу

Кирилл Еременко «Работа с данными в любой сфере. Как выйти на новый уровень, используя аналитику». – М.: «Альпина Паблишер», 2019.

Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, Кирилл Еременко, просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

Как данные удовлетворяют наши потребности

В науке о данных не так уж много таинственного – она, в конце концов, полностью вписана в современные реалии. И все же преобладает неверное представление, будто данные сложны и даже непостижимы. К сожалению, многие либо охотно отказываются видеть, как широко применяется наука о данных, либо намеренно отвергают ее как нечто недоступное или неприменимое к их работе. Наука о данных как дисциплина предполагает что-то весьма замысловатое. Это похоже на то, чем люди занимаются в маленьких кабинетах без окон, сгорбившись над своими столами. Такой взгляд совершенно неверен.

В этой главе мы точно узнаем, насколько данные вездесущи, как широко они генерируются и собираются и почему наука о данных никогда не может считаться причудой.

Проникновение данных

Чтобы проиллюстрировать, насколько важны данные для всех аспектов нашей жизни – что это необходимость, а не роскошь, я буду использовать пирамиду потребностей Маслоу, которая, я уверен, знакома многим бизнес-практикам. Я считаю, что эта модель на удивление хорошо сочетается с распространенностью и преимуществами данных.

Иерархия потребностей была разработана Абрахамом Маслоу в 1943 году для отображения сложной мотивации, обуславливающей поведение людей. Иерархия представлена в форме пирамиды, которая в последовательности снизу вверх включает в себя потребности – от наиболее к наименее фундаментальным. Короче говоря, иерархия организована таким образом, что потребности, находящиеся на самом нижнем уровне пирамиды, должны быть удовлетворены до того, как у индивидуума, о котором идет речь, появится мотивация для удовлетворения потребностей более высоких уровней.

Наука о данных и физиология

В основе иерархии Маслоу лежат физиологические факторы – основные потребности людей для простого выживания. Как данные могут поспособствовать лучшему удовлетворению этих основных потребностей?

Давайте возьмем в качестве примера воздух, которым мы дышим. Загрязнение воздуха – один из наиболее серьезных поводов для глобального беспокойства со времен промышленной революции конца XVIII и начала XIX в. Мы могли бы считать смог феноменом прошлого – так, в 1950-х годах выбросы, образовавшиеся при сгорании угля, регулярно окутывали Лондон. Но смесь дыма, тумана и пыли остается большой проблемой во многих городах по всему миру, от Китая до Бразилии.

Любые технологии, предназначенные для уменьшения загрязнения воздуха в городах, зависят от данных: чтобы улучшить состояние воздуха, его состав необходимо сначала контролировать.

Кейс: экологические данные и «Зеленый горизонт»

Программа «Зеленый горизонт» (Green Horizon) была запущена компанией IBM в 2014 года в связи с необходимостью отреагировать на ужасное качество воздуха в Китае путем «преобразования его национальных энергетических систем и поддержки потребностей в устойчивой урбанизации». «Зеленый горизонт» использует данные 12 глобальных исследовательских лабораторий и применяет когнитивные модели к собранным данным, чтобы предоставить информацию, связанную с главной целью проекта – сокращением загрязнения. Данные необходимы для мониторинга колебаний загрязнения воздуха в отдельных районах, а также для того, чтобы ученые могли проанализировать различные факторы, которые прямо или косвенно влияют на качество, температуру и состояние воздуха, и начать улучшать физическую среду в Китае.

Огромное преимущество этих проектов заключается в том, что экологические данные чаще всего являются общедоступными и в глобальном масштабе. Это означает, что технологические разработки, направленные на борьбу с загрязнением воздуха, могут быстро развиваться. Наличие доступа к важным массивам данных, связанных с удовлетворением наших самых основных потребностей, необходимо для понимания того, как имеющиеся технологии могут работать лучше.

Вот почему у нас теперь есть специальные стеклянные панели, которые могут быть установлены в зданиях, чтобы окна могли «дышать», очищая воздух внутри помещения и тем самым защищая находящихся там людей. Вот почему у нас есть фильтры, которые могут быть использованы на фабриках в целях уменьшения вредных выбросов и защиты местных жителей от отравления.

Возобновляемые продовольственные ресурсы

Еда – еще один пример того, как данные связаны с самыми основными потребностями человека (физиологические факторы в пирамиде Маслоу). Для некоторых это может показаться научной фантастикой, но уже в течение многих лет еда выращивается в лабораториях, а использование искусственного мяса становится все более актуальным феноменом. Memphis Meats, стартап в Кремниевой долине, который с момента своего создания разработал разные виды искусственного мяса, от говядины до домашней птицы, – всего лишь один из подобных институтов.

Поскольку это все еще некая «серая» область для регулирующих органов, религии и науки, искусственное мясо вызвало и похвалы, и гнев мирового сообщества. Но нравится нам это или нет, искусственное мясо в недалеком будущем может стать заменой того, что мы едим. Резко сократив потребление воды и выбросы углерода, оно станет экологически безопасным решением в условиях, когда сельское хозяйство негативно влияет на мир природы. И данные, которые мы собираем для производства такого мяса, в конечном итоге выйдут за рамки исследования ДНК. Поскольку пищевые технологии становятся все более обыденными, дополнительные потребительские данные будут использоваться для других целей, таких как определение оптимальных способов приготовления искусственного мяса, – это позволит не только сделать мясо вкуснее, но и, что особенно важно для производящих компаний, повысить его продаваемость.

Наука о данных и безопасность

Как только физиологические потребности оказываются удовлетворены, приоритетом, согласно пирамиде Маслоу, становится безопасность (физическая, финансовая, личная). Таким образом, безопасность – это уровень, который в значительной степени включает в себя личное здоровье и благополучие, а медицина – одна из тех областей, для которых наука о данных особенно важна. В медицинской промышленности наука о данных радикально меняет инструменты для диагностики и лечения болезней. Все медицинские эксперименты проводятся с опорой на данные участников, и эти собранные данные могут использоваться для уточнения диагноза, подбора разных практических подходов и создания новых продуктов.

Чтобы выявить сложные и редкие заболевания, практикующие медики должны владеть информацией о различных их проявлениях и симптомах – это поможет избежать ошибки при постановке диагноза, найти корень проблемы и эффективно ее решать. Когда недуг усугубляется и требует безотлагательного вмешательства врачей, течение болезни может не контролироваться на протяжении недель и месяцев, которые уходят на то, чтобы пациенты записались на прием к нужному специалисту.

От ученых – аналитиков данных требуется разработать передовые алгоритмы и обучить им машины для получения наиболее точных данных. На основе этих данных могут быть спрогнозированы необычные ситуации. Более того, собранные данные не зависят от благополучия научного сотрудника, работающего с ними (извините). Как только специалисты-медики выходят на пенсию, вместе с ними уходят их специфические знания. Когда аналитики данных уходят на заслуженный отдых, алгоритмы, которые они оставили, или собранные ими данные могут использоваться как основа для расширения существующих знаний. Наука о данных всегда опирается на то, что осталось, на информацию о нашем прошлом. Именно эта способность позволяет столь эффективно использовать плоды науки о данных в медицине: пока данные сохраняются, накопленные знания не будут зависеть от отдельных людей.

Наука о данных и принадлежность

За удовлетворением потребности в безопасности (второй уровень в пирамиде Маслоу) следует потребность в принадлежности к социальной среде (семья, друзья, отношения). Утверждается, что мы должны быть частью сообщества людей, которые разделяют наши интересы и видение жизни. В последние годы ощутимый разрыв между технологиями и обществом стал предметом серьезной дискуссии. Интернет часто критикуют за то, что он способствует все более изолированному существованию человека, удовлетворяя все его прихоти и потребности. Будучи любителем природы, я не стану превозносить цифровую социализацию. Тем не менее, относительная доступность интернета во всем мире в любое время суток, на мой взгляд, является большим преимуществом для человеческого существования и опыта.

Более того, социальные сети, такие как Facebook, Instagram и LinkedIn, успешны не из-за удобства использования платформ, а благодаря их данным. Социальная сеть, на которую неохотно подписываются, вряд ли предлагает то же самое, что и сеть с большим числом подписчиков, поскольку социальная связь в конечном итоге зависит от отношений. Если нет данных, чтобы предоставить правильную информацию, будь то человеческие связи, адресованные нам изображения или новостные сюжеты по интересующим нас темам, социальная сеть окажется для нас бесполезной.

Данные позволяют сделать наш мир намного более взаимосвязанным, и это не только помогает в личных запросах, таких как поиск старых школьных друзей; они также дают возможность ученым и практикам, занимающимся схожими проблемами, найти друг друга и завязать партнерство.