Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 73
Такой же вывод можно сделать и из истории экономиста из Принстона Орли Эшенфелтера. То, чем для Седера были лошади, для Эшенфелтера было вино.
Немногим более 10 лет назад Эшенфелтер испытывал сильное раздражение. Он покупал много красного вина из региона Бордо во Франции. Иногда оно было вкусным и достойным своей высокой цены, но неоднократно случалось так, что оно вызывало сильное разочарование.
Почему, спрашивал Эшенфелтер, он должен платить одну и ту же цену за вино, вкус которого так сильно разнится?
Однажды Орли получил совет от знакомого журналиста и знатока вин. Существует способ выяснить, будет ли вино хорошим. Ключевым моментом, сказал друг Эшенфелтера, является погода во время вегетации винограда.
Орли заинтересовался. И начал выяснять, правда это или нет и не может ли он всегда покупать самое лучшее вино. Он скачал данные о погоде в Бордо за 30 лет. Собрал аукционные цены на вина: аукционы, проходящие через много лет после первой продажи вина, показывают, каким оно на самом деле было.
Результат оказался просто удивительным. Действительно, по большей части, качество вина может быть объяснено погодой во время вегетации. Фактически же его можно определить с помощью простой формулы, которую мы могли бы назвать первым законом виноградарства:
Цена = 12,145 + 0,00117 зимних дождей + 0,0614 средний рост температуры за сезон – 0,00386 дожди во время сбора.
Так почему же качество вина в Бордо определяется таким образом? Чем объясняется первый закон виноградарства? Есть некое объяснение формулы хорошего вина Эшенфелтера: тепло и ранний полив необходимы для того, чтобы виноград правильно созревал. Однако точные сведения о его прогностической формуле выходят за рамки любой теории и, вероятно, никогда не будут поняты до конца даже специалистами в этой области.
Почему сантиметр зимних дождей добавляет в среднем 0,1 цента к цене бутылки полностью созревшего красного вина? Почему не 0,2 цента? Почему не 0,05? Никто не может ответить на эти вопросы. Но если зимой выпало 1000 сантиметров дополнительных осадков, вы должны быть готовы платить за бутылку вина 1 дополнительный доллар.
Как бы то ни было, несмотря на то, что Эшенфелтер не знал точно, почему его регрессия действует именно так, все же использовал ее для покупки вина. По его словам, «это отлично срабатывало»{58}. Качество вина, которое он пил с того времени, заметно улучшилось.
Если ваша цель предсказать будущее – какое вино будет иметь приятный вкус, какие продукты нужно будет продавать, какие лошади будут бежать быстрее других, – вам не нужно слишком сильно беспокоиться о том, почему ваша модель работает так, как работает. Просто пользуйтесь. Это второй урок, который можно извлечь из истории Джеффа Седера.
Заключительный урок, который можно извлечь из удачной попытки Седера спрогнозировать потенциального победителя Тройной короны, – вы должны быть открытыми и гибкими в определении того, что именно следует считать данными. Именно этого не хватало экспертам, оценивавшим шансы лошадей до Седера. Они проверяли время бега и родословную. Гений Джеффа заключался в том, что он стал искать информацию там, куда другие до него не смотрели – то есть нетрадиционные источники данных. Если ученые сумеют взять на вооружение такой свежий и оригинальный взгляд, это обязательно окупится.
Слова как данные
Однажды в 2004 году два молодых экономиста с опытом работы в СМИ, Мэтт Генцкоу и Джесси Шапиро, бывшие тогда аспирантами в Гарварде, прочитали о недавнем решении суда в Массачусетсе легализовать однополые браки.
Парни обратили внимание на нечто интересное: две газеты использовали разительно отличающиеся выражения, описывая одно и то же событие. «Вашингтон Таймс», имеющая репутацию консервативной, озаглавила статью «Гомосексуальная “свадьба” в Массачусетсе». А «Вашингтон пост», считающаяся либеральной, сообщила о «победе однополых пар».
Неудивительно, что различные новостные источники могут склоняться к разным мнениям, что газеты могут пересказать одну и ту же историю в разном ключе. В течение многих лет Генцкоу и Шапиро размышляли, могут ли они использовать свое экономическое образование для того, чтобы понять причины этой предвзятости СМИ. Почему некоторые из них кажутся более либеральными, а другие – более консервативными?
Но у парней не было никаких идей о том, как им решать эту задачу – они не могли понять, каким образом систематически и объективно измерять субъективность СМИ.
Интересным для Генцкоу и Шапиро в истории о гей-браках было не то, что газеты разошлись во взглядах – их заинтересовало, как именно разнилось освещение событий. Речь идет о заметном смещении акцентов при выборе слов. В 2004 году слово «гомосексуалисты», которое использовала «Вашингтон Таймс», было старомодным и унизительным способом описания геев. А вот термин «однополые пары», который употребила «Вашингтон пост», подчеркивает, что отношения геев – просто еще одна форма любви.
Ученые задались вопросом: не может ли язык быть ключом к пониманию необъективности. Возможно, либералы и консерваторы последовательно использовали разные выражения? И можно ли слова, употребляемые газетами при описании той или иной истории, превратить в данные? И что эти сведения могут рассказать об американской прессе? Могли бы мы определить по словам, является пресса либеральной или консервативной? И могли бы мы понять, почему? В 2004 году это были не праздные вопросы. Миллиарды слов в американских изданиях больше не попадали на газетную бумагу или микропленку. Некоторые сайты сейчас записывают каждое слово из каждой статьи почти каждой газеты в США. Генцкоу и Шапиро могли бы прошерстить эти сайты и быстро протестировать, в какой степени язык может показать перекос газеты в ту или иную сторону. Эти тесты помогли бы им улучшить наше понимание принципов работы СМИ.
Но прежде чем описывать их находки, давайте оставим на минутку историю Генцкоу и Шапиро, а также их попытки количественно описать газетный язык, и обсудим, как ученые уже использовали этот новый тип данных – слова – для более глубокого понимания человеческой природы.
Конечно, язык всегда был предметом интереса социологов. Однако для его изучения, как правило, требуется внимательное чтение текстов. И превращение огромных кусков текста в данные раньше не представлялось возможным. Сейчас же, используя компьютеры и оцифровку, легко осуществить классификацию слов, взятых из огромного массива документов. Таким образом, язык стал предметом анализа больших данных. Ссылки, с которыми работает Google, также состоят из слов – равно как и поисковые запросы в Google, с которыми работаю я. Язык настолько важен в информационной революции, что заслуживает отдельного, посвященного только ему раздела книги. На самом деле сейчас он используется настолько широко, что появилось даже понятие «текст как данные».
Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 73
