Google поддержал предложение создать для ученых некую мотивацию, заставляющую их задумываться о конечном результате. В качестве стимула может выступить что-то типа научной биржи, где венчурные капиталисты смогут выбрать самые перспективные идеи.
Мировая фармацевтическая индустрия и ее влияние на медицину – один из печальнейших примеров того, как бизнес может привести в упадок научно-исследовательскую сферу. Индустрия пестрит фиктивными научными работами, написанными по заказу корпораций, клиническими испытаниями, проведенными с применением нерепрезентативной выборки, и тенденциозно подобранными данными – «катастрофа» для пациентов, как метко выразился Бен Голдакр[38]. По данным опроса среди ученых, проведенного и рецензированного в 2009 году, 14 % респондентов признались, что лично знали о фальсификации результатов со стороны коллег, самыми злостными нарушителями оказались медики.
Эта проблема выходит далеко за пределы научного мира, ведь в наше время лаборатория являет собой эталон легитимного знания. Это историческая модель аутентичной истины – каждый человек заведомо доверяет ученому в белом халате. Научной лжи, производимой в промышленных масштабах, вероятно, было бы достаточно для того, чтобы нас тошнило от экспертов, даже если бы нам не довелось пережить мировой финансовый кризис с его губительными последствиями для экономической профессии, большинства политиков и международных институтов, поддерживающих экономическую систему. Если, к примеру, люди готовы были поверить в то, что вакцина MMR (комбинированная вакцина против кори, эпидемического паротита и краснухи) приводит к развитию у детей аутизма, а СПИД стал результатом правительственного заговора США, значит, авторитет науки давно подорван. Иногда подорван заслужено, как в случае с экспериментом Таскиги в США, когда больных сифилисом чернокожих мужчин вводили в заблуждение и, словно они морские свинки, проводили над ними медицинские опыты вместо того, чтобы лечить. Возможно, это одна из причин, почему проверка фактов и наезды на «науку» так неэффективны.
На какое-то время ответом на проблему знания стали «большие данные». Данные провозглашали «новой нефтью» и сырьем для «революции в области управления». Превратив бизнес-процессы в читабельный электронный текст, ненаучные методы руководства, догадки и интуицию можно было бы заменить грубой силой фактов. Данные, по словам главного исполнительного директора Google, отмечающего их революционный потенциал, «настолько мощная сила, что государства будут драться за право обладать ими». Бывший редактор Wired с энтузиазмом отметил, что такой масштаб сбора данных полностью изживет теорию и даже научный метод: «при наличии достаточного объема данных цифры говорят сами за себя».
Бонусом «больших данных» становятся бесконечные знания – «полная цифровая копия нашей материальной вселенной», как выразились Карло Ратти и Дирк Хельбинг. Все существование предстанет перед нами в виде потока электронных записей. И на какое-то время в это даже можно было поверить, если забыть о том, как многого мы не знаем и, вероятнее всего, никогда не узнаем о нашем материальном мире. Как ни крути, а данные производятся в огромных масштабах. Даже в эпоху аналоговых телефонов обмен сообщениями происходил в немыслимых объемах. В 1948 году в США ежедневно фиксировалось 125 миллионов телефонных разговоров. Но эта информация не сохранялась и не превращалась в товар. Интернет же, словно пишущая машинка регистрирует каждое движение.
Только за первые два года нового тысячелетия было произведено больше данных, чем за всю историю человечества. К 2016 году 90 % мировой массы данных было создано за предыдущие два года со скоростью 2,5 квинтиллиона байтов в день. Большая часть данных приходится на интернет, а не на телевидение или газеты. К 2017 году ежедневно каждую минуту пользователи размещали более полумиллиона фотографий в Snapchat, писали почти полмиллиона твитов, оставляли больше полумиллиона комментариев в Facebook и смотрели больше четырех миллионов роликов в YouTube. В том же году Google обрабатывал 3,5 миллиарда поисковых запросов в день.
При наличии такого объема данных все, по идее, должно работать без всякой прикладной теории. Прекрасным примером эффективности «больших данных» долгое время считался сервис Google Flu Trends. Начиная с середины 2000-х годов, компания Google приступила к разработке инструмента, который сравнивал историю запросов в их поисковой системе с вероятным началом эпидемии гриппа. Какое-то время результаты анализа были пугающе точными. Google предсказывал следующую вспышку на десять дней раньше Центров по контролю и профилактике заболеваний. К 2013 году система начала давать сбой. Коэффициент распространения заболеваний завышался почти в два раза. Тогда-то и стало очевидно, что потенциал Google слишком преувеличен.
Цифры никогда не говорят сами за себя. Каждый набор данных требует обработки, переработки и интерпретации. Объем данных – недостаточный критерий, чтобы судить, насколько они полезны. А их обработка всегда подразумевает теорию, независимо от того, признают ее или нет. Компания Google, не желая допускать, что ее собственная работа подразумевает теорию, просто разработала модель, которая экстраполировала данные из корреляций, установленных чисто массивом данных. Они никогда не пытались выяснить причинно-следственную связь между критериями поиска и эпидемией гриппа, потому что это теоретическая проблема. По иронии судьбы, их метод перестал работать, потому что интересовались они только тем, что работает.
Большие данные – не замена научному методу. Пионерам в сфере извлечения и анализа данных так и не удалось найти волшебную таблетку, а вот деградации информационной и исследовательской экологий они поспособствовали.
Если бы средствами нашего языка можно было исчерпывающе объяснить быструю деградацию информации, возможно, мы знали бы и решение. Но, убивая гонца, теоретики «постправды» лишают себя возможности разобраться в ситуации.
Поскольку «постмодернизм» означает все что угодно, то многие теоретики пытаются обозвать этим термином то, что, как им кажется, изменилось. «Постмодернистский» демарш, некогда с пафосом объявленный во всех областях знаний и культуры, был скорее диагнозом, а не манифестом. Некоторые постмодернистские споры пронизаны эмансипационной стилистикой, как будто провал тотализирующих заявлений и великих нарративов заведомо бы давал свободу. Очевидно, что бывшие марксисты из нынешних постмодернистов стремились идеализировать свое историческое поражение. Как бы то ни было, идентификация эпохи постмодернизма была попыткой описать то нечто, что случилось с капитализмом. И в этом нечто – как ты его ни назови, хоть «постиндустриальное общество», хоть «экономика знания», хоть «информационный капитализм» – все большее значение приобретали образы и символы повседневной жизни.
Расцвет информационных технологий и целых отраслей, построенных вокруг коммуникаций, знаков и образов, изменили не только экономику, но и структуру смысла. Развитие информационной экономики неплохо сочетается с неудержимой стремительностью, присущей капитализму. Время и пространство для капитализма – это преграды на пути зарабатывания денег. В идеале они бы хотели обеспечить свои инвестиции здесь и сейчас. Развитие информационных технологий, позволяющих мгновенно передавать символы и образы в любую точку мира, влечет за собой, как предсказывает «Манифест футуризма» Маринетти, смерть времени и пространства. Больше всего эти технологии пригодились в финансовом секторе. Но сегодня большие данные в виде «облака» дают такие же преимущества обычным компаниям-производителям, позволяя им координировать производственные процессы по всему миру.
По иронии судьбы рост информационной экономики чреват катастрофическими последствиями для смысла. Нет никаких сомнений в том, что в наше время человек воспринимает небывалые объемы информации. В 1986 году средний американец ежедневно обрабатывал объем информации, равный 40 газетам. Через 20 лет – уже 174 газетам. К 2008 году, среднестатистический житель Соединенных Штатов Америки потреблял около 36 гигабайт информации каждый день. И большая часть информации, то есть та, что приходит к нам из социальных сетей, создается таким образом, чтобы мы непрестанно печатали и прокручивали страницы, производя тем самым еще больше информации. Заголовок сообщает нам, что мужчину зарезали в поезде на глазах у собственного сына. Чей-то статус призывает кастрировать бедняков и дураков. Вирусный ролик показывает, как танцует некий политик. Твит убеждает нас в том, что иммиграция ведет к бедности. Все эти фрагменты информации, появляющиеся с микросекундными интервалами, объединяет одно – они заставляют крутиться шестеренки, стимулируя умственную и эмоциональную деятельность, которая зачастую не прекращается в течение всего дня.
Но вы глубоко заблуждаетесь, если вдруг думаете, что больше информации означает больше знаний. Когда инженер Клод Шеннон провозгласил, что информация есть энтропия, он затронул злободневную для эпохи социальных сетей тему[39]. Будучи инженером, Шеннон интересовался информацией с точки зрения ее хранения. Можно сказать, что подбрасывание монеты содержит 2 «бита» информации, тогда как случайный выбор карты – 52 «бита». Чем выше фактор неопределенности, тем больше информации. Тот же принцип применительно к предложениям означает, что чем бессмысленнее заявление, тем большей информационной емкостью оно обладает. То есть увеличение количества информации может быть пропорционально снижению смысла.
Стимулом социальной индустрии служит постоянное производство информации: вечный двигатель, работающий на увлечениях, о которых машина не имеет ни малейшего представления. Цель этого производства – не создание контента со смыслом, а удержание на крючке пользователей. Цель в том, чтобы сделать пользователей источником силы для машины, чтобы ее эффект никогда не заканчивался. Фейковые сообщения о смертях знаменитостей, троллинг, порно-кликбейт, реклама, шквал изображений с едой и животными, соблазнительные фотографии и высказывания, бесконечная лента сообщений не несут в себе никакой смысловой нагрузки. Больше информации – меньше смысла.