Большие данные лучше всего обрабатывать бессознательно
Иглман решил перейти от сенсорного замещения к сенсорному дополнению. Он надел жилеты на людей, не страдающих нарушениями слуха. Затем с помощью той же самой программы на планшете он превратил набор биржевых сводок в набор отправляемых на жилеты импульсов. Участники эксперимента не знали, что им транслируется информация, имеющая какое-то отношение к бирже. В руках у каждого был еще один планшет, на экране которого периодически возникала большая красная кнопка или большая зеленая кнопка.
Иглман просил при появлении цвета нажимать какую-либо кнопку. В первый момент участники не имели представления, почему они должны нажать именно эту кнопку. Но это требовалось сделать по условиям задания, причем они получали сообщение, информирующее, корректно или некорректно они сделали выбор. При этом никто не обосновывал правильность или неправильность конкретного варианта. Кнопки означали решение о покупке или продаже (красная – покупку, а зеленая – продажу) и были связаны с получаемыми через жилет данными.
В конечном счете участники эксперимента переставали хаотично давить кнопки и демонстрировали только корректные нажатия, даже не зная, о чем именно идет речь.
Это сенсорное дополнение. По сути, Иглман посылал телам подопытных большие объемы данных. Мозг же каждого из них интерпретировал эти данные и на их основе принимал решения – все это происходило бессознательно.
Термин «большие данные» означает большой массив данных, подготовленный для предсказательной аналитики. Идея состоит в том, что если набрать большой массив данных, даже разрозненных, и проанализировать его на наличие шаблонов, то можно получить важную информацию, которая станет основой для принятия решений.
Собирались и анализировались результаты поисковых запросов: сообщения микроблогов Twitter, метеорологические данные и многое другое.
Но как передать информацию, чтобы она оказалась осмысленной? Как сделать так, чтобы человеческий разум распознал шаблоны в сведениях, которые на первый взгляд кажутся хаотичным набором данных?
Сознательный анализ в данном случае не подходит. Сознательно наш мозг за один раз способен обработать только небольшое количество данных, но бессознательное прекрасно справляется с поиском шаблонов в больших массивах информации. Поэтому для поиска закономерностей в больших данных нужно задействовать бессознательное.
Сенсорная комната
Эту идею разрабатывали и другие ученые. Профессор психологии из Голдсмитского колледжа в Лондоне Джонатан Фриман и профессор Университета Помпеу Фабра в Барселоне Пол Верчур создали интерактивную среду системы eXperience Induction Machine (XIM). Эта среда представляет собой комнату с динамиками, проекторами, проекционными экранами, чувствительными к нажатию плитками пола, инфракрасными камерами и микрофоном. На экране перед стоящим в комнате человеком появляются наглядные материалы с предоставлением больших данных. Реакцию подопытного Фриман и Верчур отслеживали через гарнитуру. После того как человек начинал ощущать перегрузку или усталость, ему демонстрировались более простые материалы. Возможно, в будущем аналитики начнут работать в комнатах XIM или носить жилеты Иглмана.
Выводы
• Узнайте, какой процент вашей целевой аудитории страдает от нарушений зрения или слуха.
