Рецензии на книги | Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все

Основная идея книги — продемонстрировать новый метод исследования, основанный на анализе поисковых запросов, информации из соцсетей и в целом Big Data.

Этот новый метод противопоставляется исследованиям, основанным на опросах. Автор показывает, что во время опросов люди склонны обманывать, недоговаривать и утаивать истинную информацию. А когда люди ищут информацию в интернете, то они пишут всё как есть.

Например, по всем опросам в 2016 году Дональд Трамп не должен был выиграть выборы. Многочисленные опросы показывали, что люди не склонны разделять его консервативную повестку, что расизм в США уже давно не является распространенным явлением. Но оказалось, что люди недоговаривали во время опросов. Потому что считали, что консервативные взгляды могут вызвать порицание со стороны либеральной общественности. А когда настал день голосования, то молча пошли и проголосовали за Трампа.

Политологи после выборов долго не могли понять, что явилось определяющим при голосовании за Трампа. Автор обнаружил этот определяющий параметр. Им оказалось число расистских поисковых запросов в Google. Чем больше было число таких запросов, тем с большей вероятностью Трамп побеждал в этом штате. Таким образом интернет показал, что консервативная повестка Трампа оказалась более популярна, чем то показывали опросы.

Поисковые запросы, благодаря своей «анонимности», обладают большей достоверностью. Люди зачастую исповедуются поисковику. Например, часто поисковый запрос звучит не как вопрос, а как жалоба:

«Ежегодно фиксируются тысячи поисковых запросов вроде: «Я ненавижу холодную погоду», «Меня раздражают люди», «Мне грустно», «Я сожалею, что у меня есть дети» и т.д. Наша культура постоянно заваливает нас изображениями прекрасных, счастливых семей. Большинство людей никогда даже не предполагали, что могут пожалеть о наличии детей. Но некоторые жалеют. И они не могут признаться в этом никому – кроме Google.»

Особенно много лжи и утаивания во время опросов по теме секса.

«Результатам опросов нельзя доверять, поскольку люди редко говорят правду о своей сексуальной жизни. Я проанализировал данные Всеобщего социального исследования, которое считается наиболее достоверным и авторитетным источником информации о поведении американцев.

По данным этого опроса, когда речь идет о гетеросексуальном контакте, женщины говорят, что они занимаются сексом в среднем пятьдесят пять раз в год, в шестнадцати процентах случаев используя презерватив. Это дает около 1,1 миллиарда презервативов в год. Но, по утверждению гетеросексуальных мужчин, ежегодно используется 1,6 миллиарда презервативов. По определению эти цифры должны совпадать. Так кто же говорит правду – мужчины или женщины?

Как оказалось – ни те, ни другие. По данным компании Nielsen, которая отслеживает поведение потребителей, ежегодно продается менее 600 миллионов презервативов. Так что лгут и те и другие; единственное различие в том, насколько сильно.»

Автор проанализировал поисковые запросы порно-сайта PornHub:

«В Индии большинство поисковых запросов начинается со слов «мой муж хочет…». Например: «Мой муж хочет, чтобы я кормила его грудью». Этот запрос распространен в Индии гораздо больше, чем в других странах. Кроме того, уровень поиска по порносайтам изображений, где женщина кормит мужчину грудью, в Индии и Бангладеш в четыре раза выше, чем в любой другой стране. Я, конечно, никогда и не подозревал ни о чем подобном до того, как увидел эти данные.

Тот факт, что мужчины одержимы размером своего пениса, может, и не слишком неожиданный, но вот то, что вызывает наибольшую обеспокоенность у женщин, касаемо их тела, по данным Google, действительно вызывает удивление. Опираясь на эти новые данные, женским эквивалентом комплекса по поводу размера полового члена можно считать – выразительная пауза! – переживание о том, как пахнет их вагина. Женщины выполняют почти столько же поисков, выражая озабоченность по поводу своих гениталий, как и мужчины, беспокоящиеся о размере своих. Главной заботой женщины является ее запах и то, как она может его улучшить.»

Автор приводит в книге много таких интересных фактов. Но часто спрашивает самого себя, какая от всего этого польза? В качестве примера информации, которая может привести к прямой экономической выгоде, автор рассказывает следующую историю:

«Эксперты компании изучили данные по продажам после предыдущих ураганов, стараясь понять, что именно люди, возможно, захотят купить. Какой товар оказался самым популярным? Клубничное печенье. За несколько дней до урагана этот продукт продается в семь раз быстрее, чем обычно.

На основе проведенного анализа в супермаркеты вдоль 95-го шоссе (по пути урагана) поехали грузовики с клубничным печеньем «Поп-Тартс». И действительно: в эти дни оно продавалось особенно хорошо.

Почему печенье «Поп-Тартс»? Наверное, потому, что оно не требует охлаждения или приготовления. Почему клубничное? Понятия не имею. Но когда проносятся ураганы, люди сметают клубничное печенье.»

В общем книга может быть просто интересным чтивом с множеством занимательных примеров из анализа Big Data. Одновременно книга может быть пособием и демонстрацией метода поиска неожиданных корреляций.

Я поставил книге оценку 3 из 5.
Потому что:
— книга открыла для меня мир анализа поисковых запросов и сколько много информации можно из них получить.
— но лично для меня она написана очень простым языком, много воды и ответвлений.
— в принципе книгу можно было уместить на 20 листах вместо 400.
— я дочитал до середины и бросил, метод стал понятен, читать дальше стало скучно.

Александр Гвардиев