И в ожидании новых выборов возникает идея о защите персональных данных от политических партий. Ее автор С. Бредшоу пишет: «Мы живем в сетевом обществе, где данные является валютой нашей информационной экономики. Каждый раз когда мы лайкаем пост, взаимодействуем с друзьями или делаем онлайновый заказ, мы порождаем информацию о своем поведении, интересах, ценностях и отношениях. Интернет компании традиционно использовали эти данные, чтобы создавать детальные профили пользователей, чтобы связать продукцию с конкретными сегментами населения. Однако этими техниками воспользовались для построения детальных психологических профилей избирателей, для доставки политической рекламы и пропаганды. В современной электронной среде личные данные не только используются, чтобы продвигать традиционные потребительские продукты, но и продавать нас мировым лидерам»[794].

При этом хоть и много отрицательных слов было высказано в этом контексте о ботах как распространяющих лживую информацию, но реальную опасность несут не боты, а люди[795]. Именно они создают те нарративы, которые затем «стреляют» по избирателям, подталкивая их к требуемому типу поведения.

И получается, что суть даже не в том, что соцмедиа дали возможность индивидуальным пользователям творить свою правду, а в том, что было создано информационное пространство, в котором просто нет ни моральных, ни каких-то других ограничителей. Перед нами как бы скоростное шоссе, но без знаков ограничений дорожного движения. А поскольку информации много, то отдельный пользователь уже не в состоянии оценивать ее на правдивость.

Одновременно возникают иные правила, по которым живет эта новая информационная «дорожная» среда. Таким новым феноменом стал изменившийся статус внимания. Оно было всегда, оно и в прошлое время направляло и создавало информационные и виртуальные потоки. К примеру, это массовая культура и литература, где читатель/зритель является равноправным творцом с настоящим автором.

Исследователи говорят сегодня о новом статусе внимания такое: «Социальные медиа — и шире, интернет в целом — принадлежат экономике внимания, где наиболее ценным контентом является тот, который, скорее всего, привлечет внимание. Перегрузка информацией позволила интернету сделать внимание самым ценным ресурсом. Вирусный контент от забавных видео до сенсационных заголовков собирает клики, ретвиты и лайки, принося рекламный доход»[796].

Есть и другая ветвь использования big data, чем то, что мы все пишем в Фейсбуке. А. Пентленд, признанный гуру big data, говорит, что то, что мы делаем в Фейсбуке, мы редактируем под стандарты, это то, что мы хотим рассказать другим, а big data расскажет о нашем реальном поведении, где мы проводим время, что покупаем. И на основании этого можно увидеть, что мы собой представляем, дать ответ на вопрос банка, вернем ли мы заем, дать ответ доктору, не появится ли у нас диабет ([797][798] см. также примеры исследования больших данных в полицейской аналитике[799][800][801]). Анализ big data для случая предотвращения диабета, а траты на эту болезнь в стране составляют в США миллиарды[802][803][804], привел в результате к падению числа диагностируемых после многих лет роста. Так в 2009 было 1,7 диагнозов в год, в 2011 число новых пациентов упало до 1,5 миллионов, а в 2014 — до 1,4 миллиона[805].

Big data изучает связи — людей друг с другом, их поведение и последствия. Сегодня ставится и новая задача, отталкивающаяся от того, что не удается предсказывать социальные протесты даже при мониторинге социальных сетей.

Следующее объяснение этому дают ученые Массачусетского технологического института, создающие новую науку о связях в статье с интересным подзаголовком «Распространение использования социальных медиа не отразилось на существенных социальных изменениях». Они имеют в виду, что социальная мобилизация через сети работает очень слабо, и пишут: «В отличие от контента сообщений и структуры социальных сетей стимулы являются намного менее видимыми. Они проявляют себя через действия индивидов, и часто конкретное действие приходит из множества стимулов. Прежде чем мы сделаем практическую теорию социальной мобилизации, мы должны создать новые пути измерения, влияния и моделирования стимулов в сетях и для интерпретации индивидуальных действий в их рамках»[806].

Как видим, big data посмотрела на процессы социальных протестов и соцмедиа не с позиций социальной мобилизации, поскольку она оказалось неработающей, и это известный факт из опыта арабской весны. Всплеск информационный сам по себе завершается ничем, просто через несколько дней, поскольку нет перехода на следующий шаг.