Anthro-Vision - Gillian Tett

вернуться в бизнес, связанный с политическими выборами, который не нравился Оуксу, и увлекся наукой о данных. Не будучи специалистом в области данных, он изучал в колледже историю искусств. Однако в начале нового десятилетия Никс столкнулся со светилами Кремниевой долины, которые были увлечены идеей о том, что они могут понять поведение человека, отслеживая его следы в Интернете. Оукс считал это нелепым, поскольку такие цифровые следы зачастую были низкого качества. В любом случае он сомневался в том, что разрозненные фрагменты индивидуальной цифровой активности являются хорошим проводником культурных моделей; напротив, он, как и большинство антропологов, считал, что поведение формируется также и групповыми настроениями, которые невозможно отследить по разрозненным индивидуальным точкам данных. (Этот же аргумент лежал в основе работы антропологов и этнографов, занимающихся исследованиями потребителей, о которых рассказывалось в шестой главе). "Если я пишу в Facebook, что мне нравится чья-то шляпа, это не значит, что мне обязательно нравится сама шляпа - она мне нравится. Я говорю это, чтобы сохранить социальные отношения. Но сбор данных о "лайках" этого не показывает".

Но Никс был очарован, и тем более он был очарован, когда познакомился с блестящим американским управляющим хедж-фондом Робертом Мерсером и его дочерью Ребеккой. Мерсеры, архиконсерваторы, были в ужасе от побед Барака Обамы на выборах 2008 и 2012 годов. Поскольку они считали, что команда Обамы победила благодаря превосходному владению цифровыми технологиями, они хотели дать им отпор, создав собственную цифровую консалтинговую компанию. Поэтому по совету своего друга Стива Бэннона, ультраправого активиста, Мерсеры вложили 15 млн долл. в новую компанию, которую Никс создал из дочерней компании SCL, и назвали ее, по совету Бэннона, "Cambridge Analytica", чтобы повысить доверие к своему бренду. (Это сработало: причина, по которой я согласился пообедать с представителями компании, была связана с приставкой "Кембридж"). Никс хотел ухватить любой доход, который только мог найти, а Мерсерам нужно было найти послушных специалистов по обработке данных, которые не принадлежали бы к демократически настроенной группе Кремниевой долины. "Республиканцы были там, где был пробел на рынке", - заметил Уитленд. "Именно поэтому мы пошли туда".

Связь с Facebook началась запутанно. По мере создания группы. Никс обратился к услугам двадцатичетырехлетнего канадского специалиста по изучению данных по имени Крис Уайли, который ранее работал в либеральной политике Канады. Уайли знал, что ученые Кембриджского университета проводят передовые психологические эксперименты, собирая данные с платформ социальных сетей, казалось бы, с разрешения технологических компаний. Он предложил сотрудничать с одним из них, Александром Коганом, который начал проект, в рамках которого предлагал пользователям Facebook "бесплатный" тест, который они могли пройти, если нажимали кнопку, дающую Когану разрешение использовать их данные и данные их друзей, также "бесплатно". Коган рассматривал эту игру как инструмент, позволяющий проводить исследования. Эту игру можно также назвать бартером.

Как выяснилось, бартер был не единственным механизмом, который использовала компания: она также платила за массивы данных деньгами у брокеров данных. Но бартер был эффективным методом и использовался не только для приобретения данных Facebook. Представители компании обращались в школы, университеты, больницы, церкви и политические группы, предлагая им помощь в создании моделей на основе любых имеющихся у них данных, которые позволят им выявлять тенденции и тем самым лучше понимать суть своей работы. Cambridge Analytica обещала сделать это бесплатно, если данные останутся у них. Многие организации с радостью согласились, поскольку у них не было средств на оплату дорогостоящих услуг по анализу данных. Такая тактика стала обычным явлением, поскольку в это пространство также вливались полчища предпринимателей, которые наперегонки использовали бартер и наличные, чтобы получить как можно больше данных. Гигантские компании, такие как Palantir и WPP, тоже устремились в сферу анализа данных. Действительно, активность была настолько бешеной, что инсайдеры сравнивали ее с новой золотой лихорадкой. И это было вполне уместно: дело не только в прибыли и жесточайшей конкуренции, но и в том, что это был Дикий Запад, поскольку регулирующие органы еще не обновили свои системы, чтобы охватить эти инновации. Правительству было сложно отслеживать происходящее, поскольку ученые, работающие с данными, пересекали границы, не подпадая под действие национальных законов. Несмотря на то что это пространство было переполнено, Никс и Тейлор считали, что у них есть несколько преимуществ: Никс был хорошо связан с влиятельными людьми, у него были мощные финансовые спонсоры в лице Мерсеров, а его модели данных использовали бартер, казалось бы, новаторским способом, сочетая материал Facebook с психологической основой OCEAN.

Не все соглашались с тем, что это работает или должно иметь высокую ценность. "Методология OCEAN и данные Facebook - это полная чушь. Полная ерунда!" утверждал впоследствии Оукс. Но Никс считал эти данные настолько ценными, что был готов пойти на огромные усилия для их защиты. Например, в 2015 году он обнаружил, что некоторые сотрудники отдельной компании, созданной Уайли, под названием Eunoia, предлагали услуги организации Трампа. Никс был в ярости: Уайли покинул Cambridge Analytica в 2014 году, и Никс опасался, что Уайли забрал с собой интеллектуальную собственность компании, модели и данные Facebook. Он угрожал подать на Вайли в суд, пока Вайли не подписал документ, в котором обещал не использовать данные и модели. (Вайли отрицал свою вину, а его адвокаты впоследствии сообщили, что Вайли подписал документ, чтобы избежать судебного разбирательства, заявив, что не намерен в будущем сотрудничать с американскими альт-правыми и что его основной интерес заключается в прогнозировании модных тенденций). Поскольку Вайли представлял себя ярым критиком как Cambridge Analytica, так и Трампа, предложение группе Трампа стало неловким поворотом истории. Однако в ходе этих сложных конкурентных боев главным было следующее: ожесточенные схватки показали, насколько ценной становится деятельность, основанная на бартерной торговле. Наборы данных, которые собирала Cambridge Analytica, не имели очевидной денежной стоимости. Экономисты не отслеживали те обмены, которые организовывал Коган. Никто не мог легко оценить коммерческие последствия многочисленных схваток за долю рынка, разгоревшихся в этом мутном мире. Однако "ценность" была велика, причем не только для Cambridge Analytica, но и для многих других компаний в Кремниевой долине и за ее пределами. Это иллюстрирует другой, еще более важный момент: хотя в ХХ веке финансовое сообщество оценивало стоимость компаний по "материальным" активам, которые можно было отследить в денежных единицах (например, продажи товаров или инвестиции в оборудование), так называемые нематериальные активы, которые сложнее измерить в деньгах, становятся очень важными. Настолько, что к 2018 году нематериальные активы, по расчетам, составляли ошеломляющие 84% всей стоимости предприятия в S&P 500. В 1975 году этот показатель составлял всего лишь