Поскольку она, таким образом, является практически естественным делом, я обнаружил, что в лучших вариантах анализа больших данных может разобраться практически любой умный человек. Если вы не можете понять, в чем суть исследования, проблема скорее всего не в вас, а в самом исследовании.

Вам нужны доказательства того, что научная работа с большими данными, как правило, является интуитивно понятной? Недавно я наткнулся на исследование, которое может оказаться одним из самых важных среди всех, проводившихся в течение последних нескольких лет. Оно также является одним из наиболее интуитивных, которые я когда-либо видел. Мне хочется, чтобы вы подумали не только о его важности, но и о том, насколько оно естественно и похоже на то, что делала моя бабушка.

Этот эксперимент проводила команда ученых из Колумбийского университета и из Microsoft. Целью был поиск симптомов, позволяющих предсказать зарождение у людей рака поджелудочной железы{15}. При этом заболевании только три процента больных проживают больше пяти лет, но раннее обнаружение болезни может удвоить шансы пациента.

Какой метод применили исследователи? Они использовали данные десятков тысяч анонимных пользователей Bing – поисковика Microsoft. При этом выбирали пользователей, у которых недавно был диагностирован рак поджелудочной железы – основываясь на безошибочном поисковом запросе, например: «Мне только что диагностировали рак поджелудочной железы» или «Мне сказали, что у меня рак поджелудочной железы, чего ожидать?»

Далее ученые искали запросы относительно возникающих симптомов. Они сравнили данные небольшого количества пользователей, сообщивших о своем диагнозе не сразу, с теми, кто этого вообще не сделал. Другими словами, попытались выявить, какие симптомы беспокоили тех, кто признался в своем диагнозе только через несколько недель или месяцев.

Результаты оказались просто поразительными. Признаками рака поджелудочной железы оказались боль в спине, а затем пожелтение кожи. Поисковый запрос только о боли в спине по большей части не относился к раку. Аналогично, поисковый запрос «Несварение желудка, а потом боль в животе» свидетельствует о раке поджелудочной железы, тогда как просто несварение желудка без болей не означает этого страшного диагноза. Исследователи смогли выявить от 5 до 15 % случаев практически без ложных срабатываний. Может быть, это не выглядит особо удачным результатом, но если у вас рак поджелудочной железы, даже 10 %-ная возможность удвоить шансы на выживание будет восприниматься как неожиданный подарок судьбы.

Неспециалисту изложенные в статье детали исследования будет трудно осмыслить в полной мере. Они включают в себя много технических терминов, таких как тест Холмогорова – Смирнова[6], смысл которого, признаться, я уже забыл.

Однако обратите внимание, насколько естественно и интуитивно понятно это замечательное исследование на самом фундаментальном уровне. Ученые рассмотрели широкий спектр медицинских случаев и попытались связать симптомы с конкретным заболеванием. А знаете, кто еще использует эту методику, пытаясь выяснить, болен человек или нет? Мужья и жены, отцы и матери, медсестры и врачи. Исходя из своего опыта и знаний, они пытаются соединить лихорадку, головную боль, насморк и боли в желудке с различными недугами. Другими словами, специалисты из Колумбийского университета и Microsoft провели новаторское исследование с использованием самой обычной и очевидной методики, издавна используемой для диагностики.

Но подождите. Давайте сбавим скорость. Если методика наилучшей научной обработки данных является естественной и интуитивно понятной так часто, как я утверждаю, это поднимает фундаментальный вопрос о ценности больших данных. Если люди являются прирожденными специалистами по научной обработке данных, если сама наука о данных является интуитивно понятной, зачем нужны компьютеры и программное обеспечение статистической обработки информации? Зачем нужны тесты Холмогорова – Смирнова? Разве мы не можем просто использовать свою интуицию и все? Разве мы не можем поступать так же, как это делает моя бабушка, как работают медсестры и врачи?

Подобное ощущение усилилось после выхода бестселлера Малкольма Гладуэлла «Blink» («Миг»), в котором воспевается магия человеческих инстинктов. Гладуэлл рассказывает истории о людях, которые, полагаясь исключительно на свою интуицию, могут сказать, является ли статуя поддельной, еще до удара – промажет ли теннисист по мячу или сколько клиент готов заплатить – до того, как тот откроет рот. Герои этой книги не высчитывают регрессии, они не определяют доверительные интервалы и не запускают тесты Холмогорова – Смирнова, но при этом, как правило, делают удивительные прогнозы. Многие люди подсознательно поддерживают мнение Гладуэлла об интуиции – они доверяют своему нутру и своим чувствам. Фанаты романа наверняка восторженно подчеркнут мудрость моей бабушки и ее способность давать советы по поводу человеческих отношений без помощи компьютеров. Поклонники «Blink», уверен, менее склонны восхищаться моими исследованиями или другими наработками, описанными в этой книге, поскольку здесь используются компьютеры. Если большие данные – компьютерные, а не информация от моей бабушки – революционны, следует доказать, что они способны на большее, чем наша интуиция, работающая без посторонней помощи. Хотя она, как отмечает Гладуэлл, зачастую и может выдавать просто потрясающие результаты.

Исследование, проведенное Колумбийским университетом и Microsoft, на примере строгих научных данных и компьютерных расчетов позволяет наглядно показать то, до чего интуиция никак не может дойти. Это также тот случай, когда важную роль играет объем информации. Иногда нашей интуиции просто не хватает опыта, на который она могла бы опереться. Маловероятно, что вы, ваши друзья или члены вашей семьи видели достаточно много случаев рака поджелудочной железы, чтобы уловить разницу между несварением желудка, сопровождаемым болью в животе, и обычным несварением желудка без болей. В какой-то момент массив поисковых запросов будет становиться все больше и больше, и в результате исследователи неизбежно найдут множество менее заметных закономерностей между симптомами и проявлениями этой болезни или других заболеваний, которые могут пропустить даже опытные врачи.

Более того, хотя наша интуиция, как правило, и может дать нам хорошее общее представление об устройстве мира, она нередко не дает точного результата.

Нам нужно больше данных, чтобы увеличить четкость изображения. Рассмотрим, например, влияние погоды на настроение. Вы, вероятно, полагаете, что люди будут чувствовать себя не слишком радостно скорее при –12 градусах, чем при +21. Да, это действительно так. Но вы можете и не догадываться, насколько велико влияние этого перепада температур. Я искал корреляции между поисковыми запросами в Google относительно депрессии и целого ряда факторов, включая экономические условия, уровень образования и посещение церкви. Зимний климат перевешивает все остальное{16}. В зимние месяцы в теплом климате (например, на Гавайях) поисковых запросов относительно депрессии на 40 % меньше, чем в районах с холодным климатом (таких, как Иллинойс). Но насколько значимо это влияние? Если у вас достаточно оптимистичное представление об эффективности антидепрессантов, вы с удивлением обнаружите: даже самые лучшие препараты снижают уровень депрессии всего лишь на 20 %. Насколько можно судить по цифрам, предоставляемым Google, переезд из Чикаго в Гонолулу будет как минимум вдвое эффективнее, чем любое лекарство от зимней тоски[7].