Прилаган най-често за увеличаване ефективността на измерими процеси, анализът на големи данни трудно може да ни накара да се страхуваме. Е, също като машините, data analytics може да бъде предизвикващ страх инструмент. Проблемът тук не е в силата на данните, а в нейната употреба. Малко преди Денят на Вси светии, в тази публикация споделяме няколко приложения от реалния живот, които най-малкото будят опасения.
Китайското правителство оценява колко добри са неговите граждани
Може би сте чували, че правителството в Пекин стартира т.нар. система на социлните кредити. Тя все още е в бета, но за сметка на това е публична и участието в нея (засега) е доброволно. Към края на 2020 г., то ще бъде задължително. С прилагането на аналитични модели и алгоритми, управляваното от комунистическата партия правителство на Китай ще оценява доколко надежден е всеки отделен гражданин. Това е мястото, на което Джордж Оруел и data analytics се срещат. От представянето на всеки в тази система ще зависят неговите шансове за нова работа или кариерно развитие, възможности за срещи с представители на другия пол, достъп до кредит, достъп до високоскоростен интернет, достъп до ресторанти и заведения и дори до уроци за голф.
Обхватът на тази система е над всичко друго виждано досега, не просто заради мащабите на Китай. Със сигурност, към момента тя предизвиква повече въпроси, отколкото дава отговори.
Резултатите от Brexit и избирането на Тръмп са постигнати с помощта на data analytics
Също като Brexit, избирането на Доналд Тръмп за президент на САЩ беше нищо по-малко от изненада. Социологическите проучвания сочеха по-голяма подкрепа за Хилъри Клинтън, както и вероятна победа на британския лагер за оставане в ЕС. Но сутринта след двете гласувания, нещата бяха различни. Истината е, че социологическите проучвания дават вероятности. Изследването на FiveThrityEight даваше 85% вероятност от победа на Клинтън, което означава и 15% вероятност тя да изгуби.
Доказано е също така, че широкото разпространение на прогнозни резултати в подкрепа на един или друг кандидат донякъде обезкуражава неговите симпатизанти, тъй като за тях е ясно, че техният избраник ще спечели и без техния глас.
Според Wall Street Journal, кампанията на Тръмп е напреднала, благодарение на data analytics техники за микротаргетиране на специфична група от хора, поддаващи се на точно определени стимули. С тази информация и с фокус върху т.нар. колебаещи се щати, които са решаващи за президентските избори, кампанията на Тръмп е оценявала вероятността за победа на 30% в деня преди изборите. В изборния ден, този процент е бил 50.
Ритейлърите, които знаят, че дъщеря ти е бременна преди да знаеш ти
Това е една от най-популярните истории в сектора на data analytics и подсказваща огромното въздействие, което ще има той върху нашия живот. Използвайки аналитични модели, захранвани с данни за потребителското поведение, американската верига от магазини Target може да предположи с висока степен на вероятност дали една жена е бременна. Година след като в компанията са започнали да използват резултатите от този алгоритъм, баща от Минеаполис е поискал обяснение от управата на местен магазин дали изпратените от тях до дъщеря му купони за бебешки дрешки са някакъв стимул към ученичката да забременее. По-късно става ясно, че дъщерята действително е бременна.
Аналитичните експерти лесно могат да създадат модел, чрез който търговците да научат не само дали семейството очаква бебе, но и други важни събития от частен характер.
Аналитичното прогнозиране безспорно работи. Важният въпрос е как ще бъде използвано то.