За несколько недель до того, как сведения об H1N1 попали на первые полосы газет, инженеры интернет-гиганта Google опубликовали потрясающую статью в научном журнале Nature. [1] Она произвела настоящий фурор среди медицинских чиновников и программистов, но не привлекла интереса широкой аудитории. Речь шла о том, как компания Google может «предсказать» распространение зимнего гриппа в США не только в масштабах страны, но и в отдельных регионах и даже штатах. Чтобы добиться такого результата, специалисты Google проанализировали поисковые запросы интернет-пользователей. Более трех миллиардов поисковых запросов, отправляемых в поисковую систему Google ежедневно со всего мира, составили огромный массив данных для обработки. Пригодилось и то, что Google хранит все поисковые запросы в течение многих лет.

Специалисты Google взяли 50 миллионов наиболее распространенных условий поиска, которые используют американцы, и сравнили их с данными CDC о распространении сезонного гриппа в период между 2003 и 2008 годами. Идея заключалась в том, что людей, подхвативших вирус гриппа, можно определить по тому, что они ищут в интернете. Предпринимались и другие попытки связать эти показатели с данными интернет-поиска, но никто не располагал таким объемом данных, вычислительными мощностями и статистическими ноу-хау, как Google.

В Google предположили, что в интернете существуют поисковые запросы на получение информации о гриппе (например, «средство от кашля и температуры»), но не знали, какие именно. Поэтому была разработана универсальная система, все действие которой сводилось к тому, чтобы находить корреляции между частотой определенных поисковых запросов и распространением гриппа во времени и пространстве. В общей сложности поисковая система Google обработала ошеломляющее количество различных математических моделей (450 миллионов) с целью проверки условий поиска. Для этого прогнозируемые значения сравнивались с фактическими данными CDC о случаях гриппа за 2007–2008 годы. Специалисты Google нашли золотую жилу: их программное обеспечение выявило сочетание 45 условий поиска, использование которых с математической моделью давало коэффициент корреляции между прогнозируемыми и официальными данными, равный 97%. Как и CDC, специалисты компании могли назвать территорию распространения гриппа. Но, в отличие от CDC, они делали это практически в режиме реального времени, а не спустя одну-две недели.

Таким образом, когда в 2009 году распространение вируса H1N1 достигло критических показателей, система оказалась гораздо более полезным и своевременным индикатором, [2] чем официальная статистика правительства с ее естественным отставанием из-за бюрократической волокиты. Сотрудники здравоохранения получили ценную информацию. Самое примечательное, метод компании Google позволяет обходиться без марлевых повязок и визитов к врачу. По сути, он создан на основе «больших данных» — способности общества по-новому использовать информацию для принятия взвешенных решений или производства товаров и услуг, имеющих большое значение. Благодаря этому методу к моменту приближения следующей пандемии мир будет владеть эффективным инструментом для ее прогнозирования, а значит, сможет предупредить ее распространение.

Здравоохранение — только одна из областей, в которых большие данные приносят ощутимую пользу. Они приводят к коренному преобразованию целых отраслей. Наглядный тому пример — покупка авиабилетов. [3]

В 2003 году Орен Эциони [4] собрался лететь из Сиэтла в Лос-Анджелес на свадьбу своего младшего брата. За несколько месяцев до этого знаменательного события он купил авиабилет через интернет, зная, что чем раньше возьмешь билет, тем дешевле он обойдется. Во время перелета Эциони не удержался от любопытства и спросил попутчика, сколько тот заплатил за билет. Оказалось, что значительно меньше, хотя билет был куплен намного позже. От возмущения Эциони стал опрашивать других пассажиров — и все они заплатили меньше.

У большинства людей ощущение экономического предательства растаяло бы прежде, чем они сложили откидной столик и перевели спинку кресла в вертикальное положение. Но Эциони — один из передовых американских ученых в сфере компьютерных технологий. Будучи руководителем программы искусственного интеллекта в Вашингтонском университете, он основал множество компаний, занимающихся обработкой больших данных, еще до того, как термин «большие данные» приобрел известность.

В 1995 году Эциони помог создать одну из первых поисковых систем — MetaCrawler, которая, став главным онлайн-ресурсом, была выкуплена компанией InfoSpace. Он стал одним из основателей Netbot — первой крупной программы для сравнения цен в магазинах, позже проданной компании Excite. Его стартап ClearForest для анализа текстовых документов приобрела компания Reuters. Эциони рассматривает мир как одну большую компьютерную проблему, которую он способен решить. И ему довелось решить немало таких проблем, после того как он окончил Гарвард в 1986 году одним из первых выпускников по специальности в области программирования.

Приземлившись, Эциони был полон решимости найти способ, который помог бы определить выгодность той или иной цены в интернете. Место в самолете — это товар. Все места на один рейс в целом одинаковы. А цены на них разительно отличаются в зависимости от множества факторов, полный список которых известен лишь самим авиакомпаниям.

Эциони пришел к выводу, что не нужно учитывать все нюансы и причины разницы в цене. Нужно спрогнозировать вероятность того, что отображаемая цена возрастет или упадет. А это вполне осуществимо, причем без особого труда. Достаточно проанализировать все продажи билетов по заданному маршруту, а также соотношение цен и количества дней до вылета.

Если средняя цена билета имела тенденцию к снижению, стоило подождать и купить билет позже. Если же к увеличению — система рекомендовала сразу же приобрести билет по предложенной цене. Другими словами, получилась новоиспеченная версия неформального опроса, который Эциони провел на высоте боле 9000 метров. Безусловно, это была сложнейшая задача по программированию. Но Эциони приступил к работе.

Используя 12-тысячную выборку цен за 41 день, с трудом собранную на сайте путешествий, Эциони создал модель прогнозирования, которая обеспечивала его условным пассажирам неплохую экономию. Система понимала только что, но не имела представления почему. То есть не брала в расчет переменные, влияющие на ценовую политику авиакомпании, например количество непроданных мест, сезонность или непредвиденную задержку рейса, которые могли снизить стоимость перелета. Ее задача заключалась только в составлении прогноза исходя из вероятностей, рассчитанных на основе данных о других рейсах. «Покупать или не покупать, вот в чем вопрос», — размышлял Эциони. И назвал исследовательский проект соответственно — «Гамлет». [5]