Глава 7
Право и жизнь
Прозрачность и свобода выбора на практике

Поговорить о правах – замечательно, но разговоры бессмысленны, если никак не влияют на действительность. Перед нами стоят серьезные вопросы о возможных и приемлемых способах использования информации. Какие данные можно позволить использовать продавцам, предлагающим вам персональные скидки? Можно ли разрешить банкам учитывать ваше окружение в Facebook при принятии решения о выдаче кредита или это будет сродни старой практике дискриминации по признаку места жительства? Можно ли быть уверенным, что данные о состоянии здоровья сотрудников не станут известны работодателю и не скажутся на его кадровых решениях? Может быть, надо изменить планировку школьных классов, чтобы никто из учеников не выпадал из поля зрения систем наблюдения? Обмен информацией упрощает принятие решений и делает выбор более осознанным, но нам следует постоянно оценивать потенциальные плюсы и минусы предоставления данных и стремиться к полноценному использованию своих прав на знание и свободу выбора.

Принимая решения о покупках, люди обычно сравнивают цены, описания, оценки и отзывы, относящиеся к интересующим их товарам и услугам. Благодаря социальным данным, существовавшие информационные асимметрии удалось существенно исправить, но прозрачность относительно особенностей потребительского поведения также способна помочь людям с выбором покупок. В Amazon нас заинтересовало, что в большей степени помогает принять решение о покупке товара: данные о просмотрах («Покупатели, просматривавшие этот товар, интересовались также…»), данные о покупках («Купившие этот товар, просматривавшие этот товар, приобрели также…») или их сочетание («Покупатели, просматривавшие этот товар, в итоге купили…»). Оказалось, что удовлетворенность потребителей возрастала, если у них было больше информации о соотношении просмотров и фактических покупок других людей.

Сенсорные данные помогут компаниям сделать информацию о своей продукции прозрачнее. Каждой вещи, произведенной новозеландским производителем одежды Icebreaker, присваивается уникальный буквенно-цифровой код. Введя на интернет-сайте компании так называемый «Бе-ее код», потребитель может узнать, в каком овцеводческом хозяйстве выработали шерсть для его вещи. Таким способом я выяснил, что шерсть для моего свитера родом с фермы Branch Creek Station, где Рэй Андерсон держит девять тысяч овец на территории площадью более шестнадцати тысяч акров. Ферма принадлежит семье Андерсон с тех пор, как его дед вернулся с Первой мировой войны.

Дать потребителю возможность узнать о происхождении своей одежды – белый и пушистый маркетинг, но у «Бе-ее кода» есть и другое назначение. С его помощью в Icebreaker могут отслеживать появление контрафактных изделий по всему миру. Как только мошенники заметили, что покупатели обращают внимание на наличие «Бе-ее кода», они стали снабжать подделки чем-то подобным. Но как только введенный на сайте «Бе-ее код» оказывается недействительным или дубликатом уже существующего, аналитики компании принимаются за детективную работу, стараясь вычислить возможные источники контрафакта, чтобы предупредить о проблеме поставщиков и розничную сеть. В прошлом поддельные товары должны были быть максимально похожи на оригинал, чтобы их невозможно было отличить, а сегодня возможность «родной» идентификации может повысить шансы на их обнаружение.

Я рассчитываю, что в будущем большинство товаров (а также их компоненты) будет выпускаться с уникальными идентификаторами – штрихкодами, QR-кодами или RFID-метками. Способы отслеживать товары, в том числе и продовольственные, с самых первых этапов их изготовления исследуют многие компании. QR-коды, сканируемые камерой телефона, используют, чтобы проследить путь свежей рыбопродукции от выгрузки на причале до оптового рынка и дать возможность ресторанам поддерживать местных рыбаков. Их используют и в фармацевтике, чтобы подтверждать происхождение лекарств и таким образом противодействовать мошенничеству. Более того, идентификаторы можно сочетать с данными сенсорных устройств, размещаемых на всех стадиях процесса. Это позволит потребителю убедиться в соблюдении температурного режима хранения продовольственных или фармацевтических товаров. Покупатели получат возможность отдавать предпочтение только товарам с подробным описанием происхождения компонентов и методов создания. Компания Applied DNA Services продает в жидком виде ДНК, полученную из растений и перестроенную в уникальную генетическую цепочку. Жидкость распыляется на поверхности предмета, и информация об этом заносится в централизованную базу данных. Когда правоохранительные органы обнаруживают краденую вещь, химический анализ выявляет наличие уникальной ДНК, которая указывает на законного владельца предмета. В силу ничтожно малых количеств ДНК, используемых для маркировки, этот метод пробуют применять и для защиты от подделок медикаментов.

Потребителю все чаще придется сталкиваться с выбором между товарами, историю которых можно проследить, и товарами загадочного происхождения. За прозрачность приходится платить, но то же справедливо и в отношении ее дефицита. Вне зависимости от того, является ли продукция объектом государственного регулирования, вы должны иметь доступ к информации о ней, то есть к данным о происхождении сырья, условиях производства и истории попадания на полку магазина. Подобным же образом при предоставлении информации о приобретении и эксплуатации товара (в том числе регистрируя его у производителя для получения гарантии) вы должны понимать, каким образом она будет использована. Если вас информируют о типичных дефектах или случаях отзыва продукции или о том, как вам помогут в случае потери или кражи вашей вещи, можно считать состоявшуюся сделку честной. Вам вполне подойдет также, если вам пообещают присылать рекомендации только о том, что действительно может вас заинтересовать, а не о том, что продвигает отдел маркетинга. Однако вам наверняка не понравится, если предоставленную информацию используют, чтобы заваливать вас бессмысленной рекламой, не говоря уже о предоставлении ваших данных другим для этих же целей.

Дополнительное знание о жизненном цикле продукта – до приобретения, в момент приобретения, в процессе пользования и после него – может изменить модель потребления.

Вводя уникальные идентификаторы, позволяющие отслеживать товар на всем протяжении его жизненного цикла, компании могли бы поощрять пользователей, предлагая им продукцию, в большей степени соответствующую их потребительским предпочтениям, или стимулируя передачу ненужного на утилизацию. В проекте МТИ «Путь мусора» использовались маячки, сделанные из мобильных телефонов с ограниченной функциональностью, с помощью которых можно было увидеть, сколько мусора попадает на вторичную переработку, а сколько – на свалки. Телефоны активировались несколько раз в течение суток, определяли свои координаты и отправляли текстовые сообщения о них на центральный сервер исследовательского центра. Одной из задач проекта было выяснить, насколько штрафы и субсидии эффективны для изменения общественного отношения к вторичной переработке. Другая задача заключалась в том, чтобы увеличить долю утилизируемых отходов.

Как уже отмечалось, ваша телефонная компания обязательно знает, где вы бываете и кому вы звоните. Иногда под предлогом заботы об экономии ваших средств вам предлагают сменить тарифный план исходя из количества звонков, текстовых сообщений и объема передачи данных. Как правило, это все, что вы получаете в обмен на информацию о себе. Но телефонные компании могут использовать эти данные для создания исключительно полезных сервисов.

Взяв за образец компанию Hiya (бывш. Whitepages Caller ID) Алекса Альгарда и применив спам-фильтры, телефонные компании могли бы сообщать вам, что данный входящий звонок, скорее всего, исходит от мошенников или рекламщиков. Подобно Skydeck они могли бы предложить сервис по «управлению личными отношениями», анализирующий ваши телефонные привычки и напоминающий о том, что вы рискуете утратить контакт с другом. Они могли бы даже предупреждать об ухудшении состояния здоровья. У человека, находящегося в тяжелой клинической депрессии, изменяются и привычки общения, и образ жизни. И то и другое заметно по использованию телефона: человек редко выходит, выбивается из рабочего и жизненного графика и проводит больше времени с телефоном, не совершая при этом звонков. Возможно, он хотел бы получить сообщение о подобных признаках, чтобы обратить внимание на свое состояние, или мог бы попросить, чтобы такое сообщение отправили его лечащему врачу или близкому другу. Благодаря дополнительной ценности, которую такого рода услуги представляют для пользователей, доходность информационных активов телефонных компаний могла бы стать существенно выше.

Эти примеры наглядно свидетельствуют о том, как наличие прав доступа и проверки помогает потребителям совершенствовать собственные решения. Однако еще большую пользу потребителям принесет получение прав на изменение и перенос данных, поскольку они предоставляют возможности для поиска наилучших вариантов, в том числе и через получение персональных коммерческих предложений. Чтобы понять, как это могло бы выглядеть, рассмотрим пример авиаперевозок.

На протяжении десятилетий потребители имели очень ограниченный доступ к информации о том, как устанавливаются тарифы на авиабилеты. Цены, даты, номера рейсов и прочие детали были жестко зафиксированы на бумажном бланке и в бумажном посадочном талоне, а чтобы попасть на борт самолета, надо было вручить посадочный талон представителю авиакомпании, дежурившему при выходе на посадку. Внесение каких-либо изменений в уже выписанный билет было делом хлопотным и зачастую дорогостоящим.

В наши дни планированием рейсов и управлением доходностью авиаперевозок занимаются компьютеры, а почти все билеты стали электронными. С появлением таких поисковых интернет-сервисов путешествий, как Kayak, Skyscanner или Hipmunk, потребители получили возможность сравнивать цены билетов любых авиакомпаний и на любые маршруты, видеть изменения, происходящие в тарифах, и получать прогноз этих изменений на ближайшее будущее. Теперь можно классифицировать информацию о тысячах существующих маршрутов и экспериментировать со значимостью различных аспектов путешествия вроде продолжительности перелета или времени прибытия для выбора из имеющихся вариантов. Авиакомпании даже придумали способ использовать беспокойство пассажира по поводу возможного изменения цены: за отдельную плату вам зафиксируют тариф на несколько дней. Тем не менее все вариации на тему ранжирования сводятся к поиску билета, в максимальной степени устраивающего вас на момент покупки. Фиксировать условия покупки больше не надо, поскольку билет не отпечатан на бумаге, а существует в электронном виде.

Право на изменения могло бы лечь в основу новой модели продажи авиабилетов. Представьте себе, что вы можете дополнить свой билет информацией о возможных изменениях ваших планов. Предположим, вы купили за 350 долларов билет на первый рейс из Бостона в Сан-Франциско, вылетающий в 6 утра, но на самом деле в этот день вы можете полететь и в другое время. Вы заносите в свой билет информацию, сообщающую авиакомпании о вашей готовности полететь любым более поздним рейсом, если вам вернут 200 долларов. Спустя несколько недель другой человек ищет в интернете билеты на это направление. Он очень хотел бы попасть на самый первый рейс, поскольку тогда у него будет возможность увидеться с приятелем в Сан-Франциско до начала запланированных деловых встреч. Но все билеты на рейсы в 6 и 7 утра уже проданы. Все, что он может сделать, – купить билет на более поздний рейс, дополнив его информацией о готовности доплатить 300 долларов за возможность вылететь в 6 утра. Система авиакомпании обнаружит это совпадение, после чего поменяет вас местами, возьмет дополнительные 300 долларов с желающего полететь раньше, вернет 200 долларов вам и оставит себе 100 долларов в качестве дополнительного дохода. Внесенные дополнительные данные будут такими же юридически обязывающими, как и сами билеты. В отдельных случаях может потребоваться более подробное описание условий использования таких дополнений.

Наличие права на перенос информации отрегулирует также и баланс сил между авиакомпанией и потребителем в существующих сегодня программах поощрения постоянных клиентов. Зачастую эти программы разработаны таким образом, чтобы привязать пассажира к определенным авиакомпаниям или их альянсам.

Предположим, вы живете в Далласе, одном из важнейших узлов авиакомпании American Airlines, поэтому часто пользуетесь ее услугами и получили золотой статус в ее программе лояльности. Затем вы переезжаете в Хьюстон, где базируется авиакомпания United Airlines. На рейсах United от вашего золотого статуса в American пользы не будет – вы не получите ни доступа в ВИП-залы ожидания, ни приоритета при регистрации, ни бесплатных апгрейдов, ни каких-либо иных привилегий. Если бы у вас была возможность перенести информацию о своем статусе и истории перелетов из American Airlines в United Airlines, последняя могла бы решить, что вам как перспективному клиенту стоит предоставить аналогичные привилегии.

Не подлежит никакому сомнению то, что права на прозрачность и свободу выбора – не просто способы успокоить потребителей по поводу предоставления личной информации компаниям. Они отражают фундаментальный мировоззренческий сдвиг, полностью изменяющий систему управления взаимоотношениями с потребителем. Компании выиграют от креативного подхода к предоставлению новых продуктов и услуг на более гибких условиях, но, самое главное, данные для людей сместят баланс сил в пользу потребителя.

Осуществление прав на социальные данные изменит не только то, как мы тратим свои деньги, но и то, как мы ими управляем. В прошлом сотрудник отделения банка в маленьком городке знал о своих клиентах все. Сегодня решение о судьбе вашей кредитной заявки будет приниматься где-то в недрах огромной международной корпорации. Обращаясь за кредитом, вы вряд ли полагаете, что клерк из кредитного департамента банка полезет в детали вашей хроники Facebook в попытке понять, что вы собой представляете. Но какая-то часть имеющегося ныне изобилия данных может стать полезной при обращении в банк за кредитом. Решение о том, какую финансовую информацию вы предоставите банку, а какую нет, будет за вами, но если вы не предоставите то, что банк считает необходимым, вам придется смириться с результатом своего выбора. И предоставление подробной личной информации будет считаться особенно важным для тех, у кого почти нет кредитной истории, например недавних выпускников.

Рассмотрим пример выпускника университета по имени Мигель, которому срочно понадобился новый матрас из-за проблем с больной спиной. У него не было необходимых нескольких сотен долларов. Лимит его кредитки был исчерпан, а платить 39,9 процента годовых за сверхлимитное использование он не хотел, справедливо полагая, что это не поможет ему лучше спать по ночам. Поэтому, когда наступил момент оплаты в интернет-магазине матрасов Casper.com, он выбрал опцию «оплатить через Affirm». Affirm – система краткосрочного кредитования, разработанная одноименным финтех-стартапом. Мигелю тут же показали, сколько ему нужно будет платить по трех-, шести– или двенадцатимесячному графику. Сразу после того, как он выбрал тариф и сделал первый платеж в Affirm, интернет-магазин получил полную сумму и отправил ему матрас. Ни о каком резервировании до полной оплаты товара или ежемесячном начислении процентов беспокоиться не пришлось.

Руководитель Affirm Макс Левчин был одним из создателей и главным технологом PayPal. Он рассчитывает, что Affirm станет новым словом в потребительском кредитовании, подобно тому, как PayPal стал в свое время новым словом в расчетах через интернет. Он уверен в том, что социальные данные могут сделать кредиты более доступными для людей. Для лучшей оценки риска на заемщиков с минимальной кредитной историей компания Левчина использует куда больше, чем пять видов информации, которые применяются по скорингу FICO. Помимо прочего в анализе учитываются закономерности посещения интернет-сайтов, активность в Facebook и Twitter, частота телефонных звонков и текстовых сообщений и даже тип операционной системы мобильного телефона. Кроме того, в Affirm проверяют уровень активности потенциального заемщика в интернет-сообществах вроде GitHub, где разработчики размещают свои программные решения и сотрудничают друг с другом. Члены подобных сообществ обычно выступают под своими настоящими именами и имеют историю отзывов о своей работе. Некоторых потенциальных заемщиков просят предоставить Affirm право ознакомительного доступа к банковским выпискам для целей анализа их доходов и расходов.

Другие финтех-стартапы обслуживают тех, у кого нет доступа к полному спектру банковских услуг. Upstart специализируется на рефинансировании долгов по кредитным картам для молодежи в возрасте двадцати-тридцати лет. Компания не ограничивается оценкой текущих доходов и расходов заемщика, а учитывает статус университета, в котором он учился, специальность по образованию, пройденные курсы и полученные оценки. Все это используется для прогнозирования будущей зарплаты и оценки вероятности возврата кредита. Схожим образом работает и ZestFinance, в которой утверждают, что используют тысячи информационных элементов для принятия решения о возможности кредитования малообеспеченных и не имеющих банковских счетов граждан. Помимо прочего аналитики обнаружили, что вероятность невозврата кредита выше среди тех, кто заполняет форму кредитной заявки заглавными буквами, не различая прописные и строчные.

В каждом из этих случаев финтех-компании используют социальные данные, чтобы оценивать возможность выдачи займов людям с низким кредитным рейтингом или недостаточно хорошей кредитной историей. В Китае, где в 2015 году кредитный рейтинг имел лишь каждый пятый взрослый, социальные данные играют одну из ключевых ролей в создании отрасли потребительского кредитования.

До самого последнего времени подавляющему большинству китайцев приходилось занимать деньги у друзей и родственников. В 2016 году в стране было зарегистрировано примерно 200 миллионов заявок на выдачу кредитных карт. Одобрено было всего около 30 процентов заявок, и не только по причинам плохих или недостаточно долгих кредитных историй заявителей, а еще и потому, что центральные власти устанавливают лимиты кредитования физических лиц для каждого банка.

Одну из государственных лицензий на выдачу потребительских кредитов получила компания Sesame Credit – пилотный проект группы Alibaba. Более 650 миллионов человек ежегодно совершают покупки на торговых площадках Alibaba в интернете, благодаря чему в распоряжении Sesame Credit есть доступ к огромной базе данных о транзакциях и коммуникациях. Так, только за один день 11 ноября 2015 года (11/11, или День холостяка, когда Alibaba проводит фестиваль покупок для холостых и незамужних) через систему расчетов Alipay было оплачено товаров на 14 миллиардов долларов, что стало абсолютным мировым рекордом объемов продаж. Примерно 70 процентов этих покупок было сделано с помощью смартфона. Обратившись к геолокационным данным, записанным приложением Alipay, можно было установить, где именно находились покупатели в этот день. Поскольку в Alipay предусмотрена опция, позволяющая оплатить ресторанный счет в складчину, Alibaba получает информацию не только о том, где ест человек, но и в какой компании, что также учитывается в скоринговой системе Sesame Credit.

Поскольку транзакционные данные и социальный граф приобретают все большее значение для приема или отклонения кредитной заявки, людям также нужно иметь доступ к этой информации. Вам нужно понимать, какие источники информации используются при анализе и как они влияют на оценку, точно так же как в случае применения FICO, когда вам ясно, насколько оценка обусловлена своевременностью оплаты счетов. Какое значение имел семантический анализ ваших твитов, в которых можно было уловить озабоченность в связи с возможной потерей работы? Учитывались ли данные о вашем местоположении – в положительном смысле, если из них следовало, что вы допоздна засиживались на работе, или в отрицательном, если было видно, что вы частенько проводили вечера в местном баре? Может быть, ваш социальный граф проверяли на предмет наличия в нем друзей с повышенным кредитным риском, так же как это делает Allstate при работе с липовыми заявлениями на страховое возмещение? Если наличие связей с определенными людьми заставило кредитную организацию отклонить вашу заявку, вы имеете право знать, что это за люди. Точно так же, как Facebook показывает вам фото, если считает, что на нем – вы, банк должен знакомить вас с информацией, использованной при принятии решения о кредите.

Ознакомившись с этой информацией, вы можете решить изменить свое поведение или изменить свои данные, дополнив или размыв их. Данные можно дополнить подробностями по тому же принципу, что и комментарии к неважной оценке в сопроводительном письме к потенциальному работодателю или пояснение причины пропущенного платежа сотруднику своего отделения банка. Поняв, как влияют на возможность получения кредита ваши связи в социальном графе, вы сможете расфрендиться с кем-то, кто тянет вниз ваш кредитный рейтинг, точно так же, как в реальной жизни можно порвать с человеком сомнительной репутации. Это может оказаться непростым делом, если в расчет принимались и репутации друзей друзей ваших друзей, что предусмотрено патентом Facebook на использование социального графа в различных отраслях, включая финансовый сектор. Можно разрешить кредитной организации изучить ваш социальный граф в Facebook, но только если вы вправе размыть данные, не относящиеся непосредственно к вашему кругу знакомств.

В некоторых случаях ваши социальные связи могут, напротив, облегчить получение кредита. Например, если все ваши друзья являются добросовестными заемщиками или если они готовы «подписаться» на какую-то часть вашего займа, по образу и подобию страховок Friendsurance. Осуществляя право на эксперимент со своим социальным графом, вы получите хорошее представление о данных, которые хотели бы перенести к потенциальному кредитору.

Перенос данных важен не только для получения займов. Он может уравнять условия игры при инвестировании денег. Одним из первопроходцев инвестиционного сектора является компания SigFig Wealth Management, которую основал Майк Ша, руководивший направлением платежных продуктов в период моей работы в Amazon. После ухода из Amazon Майк заинтересовался задачей совершенствования инвестиционных решений на основе свода и анализа данных, которые частные инвесторы могут получать у своих брокеров.

Еще относительно недавно советам финансовых брокеров доверяли, а сами они пользовались уважением. Они досконально разбирали со своими клиентами их долгосрочные финансовые цели, после чего давали рекомендации по составу инвестиционного портфеля. Гонорары за эти услуги редко разглашались, поэтому возможностей торговаться у клиентов было немного. Майку было ясно, что брокеры вряд ли будут раскрывать информации больше, чем предусмотрено законодательством. «Их нельзя просто обзвонить и поинтересоваться стоимостью услуг. Мы разговаривали с клиентами брокеров и консультантов, и они понятия не имеют о структуре вознаграждения в других фирмах», – рассказывал Майк изданию Business Insider. Особенно трудно было найти информацию о результатах деятельности брокеров. Часто казалось, что они весьма преуспели в искусстве дымовых завес и не заинтересованы в прозрачности. И стоило ли частным инвесторам рассчитывать на то, что у них когда-то появится доступ к информации, необходимой для принятия правильных инвестиционных решений? Майк придумал использовать для решения этой проблемы принцип «дашь на дашь».

Он предложил клиентам предоставить ознакомительный доступ ко всем их счетам в обмен на непредвзятый инвестиционный анализ и оценку их финансового положения. Неэффективные позиции выявляются с помощью специального программного обеспечения, предлагающего способы оптимизации инвестиционного портфеля. SigFig работает даже с теми брокерами, кто не разрешает перенос данных. В этом случае с разрешения клиента выполняется вход в его личный кабинет на сайте, и данные копируются с экрана. Можно считать это переносом данных без согласия брокера, однако действенность от этого не страдает. Сегодня у SigFig уже есть доступ к счетам более 800 000 человек в 100 различных финансовых организациях на общую сумму свыше 350 миллиардов долларов. Этот объем информации позволяет компании обеспечивать клиентам беспрецедентный уровень прозрачности, которого не может или не хочет предоставлять отдельно взятая брокерская фирма. SigFig рассчитывает фактические затраты инвесторов на оплату услуг брокеров и делится этими данными. Кроме того, она анализирует доходность каждого частного инвестиционного портфеля в сопоставлении с биржевыми индексными инструментами (ETF) и прочими альтернативами. Эта информация дает возможность клиентам требовать от брокера лучших условий обслуживания или принимать обоснованное решение о переходе к его конкурентам. Предоставив инвесторам инструмент переноса данных, SigFig вместе с клиентами способствуют достижению большей открытости брокерской деятельности на финансовом рынке.

Потребители используют технологические решения для повышения прозрачности финансовых решений и в Китае. Это относится, в частности, и к процессу заявок на выпуск кредитных карт, который осложнен завесой секретности относительно величины кредитного лимита, предоставленного властями каждому банку. По возвращении в Китай бывший сотрудник FICO и Axciom Дарвин Тю создал сервис 51credit.com, помогающий потенциальным заемщикам ориентироваться в этой непрозрачной процедуре. Как и в случае SigFig, люди предоставляют 51credit.com информацию – в этом случае данные, которые обычно требуются для заявки на кредитную карту. Проанализировав информацию и сопоставив ее со статистикой уже одобренных и отклоненных заявок, 51credit.com может направить людей в банки, где у них больше шансов получить кредитку. На самом деле Дарвин и его коллеги воспроизвели процесс принятия решений в банках и добились прозрачности там, где ее вообще не существовало.

Если банки не повысят уровень прозрачности и не предоставят клиентам свободу выбора, народ найдет способы заставить их открыться.

Работая директорам по информационным технологиям инвестиционного банка Dresdner Kleinworth Wasserstein, Дж. П. Рангасвами пришел к неутешительному выводу: пререкания сотрудников отнимали у него слишком много времени. Его электронная почта была забита претензиями к другим службам, менеджерам и сотрудникам. Некоторые из них были обоснованными, но все остальные выглядели типичными офисными дрязгами.

У Дж. П. не было времени на то, чтобы разбираться со всей этой информацией и определять, какие письма требуют его внимания, а какие нет. Будучи ИТ-директором, он мог бы без особого труда создать во внутренней сети компании систему, позволяющую сотрудникам обмениваться оценками своей работы и вклада в общее дело, но понимал, что это могло плохо сказаться на атмосфере в коллективе. И он поступил намного проще: предоставил подчиненным доступ к своей входящей и исходящей электронной почте.

Дж. П. сразу же заметил резкое снижение количества электронных писем с жалобами одних сотрудников на других. Нововведение понравилось не всем, и в течение нескольких следующих месяцев часть сотрудников уволилась из банка. Понимание того, что их почту могут читать другие люди, сказалось на поведении работников. Затем Дж. П. заинтересовал вопрос о том, что именно просматривают его подчиненные. Ему хотелось понимать ход их мыслей, или, по его выражению, «что у них на уме». Он выяснил, что людей больше интересовали его исходящие, то есть то, что сообщал он, а не то, что сообщали ему.

Все это происходило в 2001 году, за три года до запуска Gmail и Facebook и более чем за десять лет до появления коммуникационной платформы Slack, на которой любой сотрудник может знакомиться со всей перепиской, ведущейся в компании. Чтобы ориентироваться в море информации, ставшей доступной сотрудникам, потребовались мощные инструменты ее дополнения и изменения. Люди отмечают популярные ветки дискуссий и посты с помощью хорошо продуманной системы аннотирования, включающей более дорогостоящие по сравнению с лайками или другой символикой эмодзи. В будущем коммуникационные платформы вроде Slack начнут рекомендовать сотрудникам несколько эмодзи на выбор, исходя из содержания черновика сообщения или данных с веб-камеры, обработанных системой распознавания выражений лица.

В наши дни бизнес может без особых затрат изучать информацию, исходящую от сотрудников, и анализировать их удовлетворенность работой и результативность. Предположим, что сотрудники компании участвуют в программе с использованием социометрических бэджей. В этом случае менеджеры получили бы возможность наблюдать, как сотрудники взаимодействуют друг с другом и насколько они продуктивны в различных условиях. Датчики, наблюдающие за внимательностью, настроением и даже ночным сном, могут стать общепринятой практикой. Наличие таких данных могло бы помочь работникам решать, когда и где им лучше заниматься определенными видами деятельности. Система могла бы подсказывать, какого рода задачи лучше соответствуют его настроению в данный момент. С другой стороны, менеджер мог бы на основании тех же данных принять решение отстранить сотрудника от участия в важной презентации. Чтобы понять, стоит ли принимать участие в подобной программе сбора и анализа данных, надо иметь возможность оценивать доходность информации не с точки зрения своего начальства, а со своей собственной.

Поскольку компании используют новые источники информации, работники должны требовать ознакомления с формулами оценки результативности и расчета компенсаций, в том числе с полным перечнем входящих данных и их значимости. Такая прозрачность даст им возможность лучше увязывать свои усилия с приоритетами компании. Использование компанией информации из различных источников, например особенностей коммуникаций в электронной почте и по телефону, данных социометрических бэджей, мнения коллег, рейтингов, результатов анкетирования и так далее, существенно затрудняет фальсификацию результатов работы. Возможности доступа к информации и ее переноса могут быть полезны для выявления действий менеджеров, идущих вразрез с рекомендациями системы, что полезно для обнаружения случаев пристрастного или дискриминирующего отношения.

Внешняя обработка данных, полученных на рабочих местах, позволяет получить лучшее представление о влиянии экономических трендов на трудовую деятельность и карьеру. На основе информации, получаемой от 400 миллионов своих пользователей, социальная сеть LinkedIn может детально описывать состояние отдельных отраслей и компаний. В ее истории был один удивительный случай. В один прекрасный воскресный день 14 сентября 2008 года аналитики LinkedIn обратили внимание на необычно высокий для выходного дня уровень активности на сайте. Они решили, что сайт взломан хакерами, и вызвали специалистов по безопасности. Те ознакомились с происходящим и выявили источник трафика: все запросы исходили от сотрудников инвестбанка Lehman Brothers, судорожно связывавшихся со знакомыми, размещавшими резюме и скачивавшими контактную информацию. Команда LinkedIn сделала вывод, что такая активность означает провал планов по спасению Lehman Brothers от банкротства, хотя официально об этом еще не объявлялось.

Сотрудники, скачивающие все свои контакты, – дурной знак. Исход сотрудников из компании – тоже дурной знак. Если кадры постоянно перетекают к конкурентам, то будущее компании выглядит отнюдь не безоблачным. Сегодня подобная информация доступна только корпоративным клиентам. Сеть LinkedIn уже показывает самых популярных работодателей среди выпускников конкретных университетов в разделе University Pages и могла бы сделать следующий шаг в этом направлении: показывать работодателей, к которым чаще всего переходят из других компаний. Примером в этом смысле могла бы служить система рекомендаций Amazon.

Социальные данные можно использовать не только для оптимизации состава кадров, но и для оптимизации рабочего времени и условий труда. Так, планирование численности сотрудников в рабочих сменах является извечной проблемой предприятий розничной торговли (впрочем, не только их). На количество посетителей магазина в данный момент времени или день недели влияют многие факторы – от погодных условий (резкое похолодание или сильный ливень) до маркетинга (активная промоакция или рекламная кампания на телевидении). Основатель аналитической компании Percolata Грег Танака разработал вместе со своими коллегами систему, прогнозирующую посещаемость магазина и определяющую численность персонала, необходимого для обслуживания покупателей. Главное – оптимизация количества работников. «Каждый третий посетитель уходит из магазина без покупок, потому что не смог найти продавца, готового помочь», – объяснял Грег. Но постоянный «запас» персонала экономически неоправдан, особенно с учетом низкой маржинальности розничной торговли. Нельзя игнорировать и специфические особенности межличностного взаимодействия. Коллектив может представлять собой нечто большее (или меньшее), чем просто набор должностей в смене, и это влияет как на производительность труда и моральное состояние работников, так и на общую атмосферу в магазине.

Хотя опыт и интуиция обычно подсказывают толковому менеджеру дни и часы пиковых продаж, такие субъективные предсказания не идут ни в какое сравнение с моделями Percolata, которые работают на основе данных, полученных с видеокамер и микрофонов, установленных в магазинах. Видео– и аудиозаписи фиксируют не только количество посетителей, но и степень их заинтересованности товарами. Замер уровня шума в разных частях торгового зала помогает определить, какие отделы или товарные группы больше привлекают людей. Компания фиксирует также след мобильных телефонов – офлайновый эквивалент cookie-файлов в интернете. Эта информация помогает торговому предприятию оценить частоту посещений различных отделов магазина. Более того, формирование смен на основе прогнозов производительности труда их членов, подготовленных Percolata, позволяет увеличить выручку магазинов на 10 процентов без повышения затрат на персонал.

При решении задачи подбора работников в смену сотрудников Percolata ожидал сюрприз. Грег предложил работникам расширить свои личные календари, чтобы упростить контакты на случай срочной потребности в усилении смены дополнительным персоналом. Работники получили возможность размывать все детали и оставлять видимой только информацию о том, свободны они или заняты. Однако согласились на это лишь немногие. Почему? Они не хотели делиться информацией со своим начальством? Грег пообщался с работниками, и выяснилось, что причина гораздо проще: многие из них просто не пользовались онлайн-календарями, а если и пользовались, то крайне нерегулярно. Для начала их нужно было заинтересовать в создании информации о своем графике труда и отдыха.

Именно здесь право на изменение и дополнение данных было бы очень кстати. Готовность работника к выходу в смену обычно не бывает однозначной. Он может быть заинтересован работать в часы самой оживленной торговли, особенно если за продажи платят комиссию. Отметив в календаре периоды, когда он точно свободен, он будет в автоматическом режиме получать приглашение выйти на усиление смены. Какие-то периоды он мог бы отметить как потенциально свободные, дополнив их примечанием, что готов выходить в смену на условиях более высокой почасовой ставки или разового бонуса. Если компания не готова платить дополнительное вознаграждение, он мог бы распределить свое время на ближайшую неделю с указанием предпочтительных рабочих часов. В свою очередь менеджеры могли бы поощрять высокорезультативных работников, предоставляя им больше возможностей для выбора рабочих смен. Во всех случаях у работников появляется больше возможностей для выбора условий труда, а менеджеры получают более эффективных работников. Это еще один пример того, как расширение индивидуального права выбора помогает совершенствовать экосистему в целом.

Право на эксперимент с информацией может быть полезно и для карьерного роста. Раздел University Pages социальной сети LinkedIn дает студентам возможность поэкспериментировать с различными сценариями получения образования, чтобы определить, какой из них в большей степени соответствует достижению намеченных карьерных целей. А теперь представьте себе аналогичный сервис, позволяющий понять, что лучше с точки зрения роста доходов или развития карьеры – приобретение дополнительных навыков или работа в различных департаментах одной или разных компаний. Мощным инструментом поиска подходящей работы был бы также сервис, позволяющий оценить влияние формулировок в резюме на позицию, которую оно занимает в результатах поискового запроса.

Поиск кадров требует времени и средств, поэтому компании все чаще используют для этой цели социальные данные. Когда основателю и руководителю информационно-стратегической компании MoData Гэму Диасу потребовался специалист по теории и методам анализа данных, он решил, что человек, регулярно размещающий на сайте Quora удачные ответы на вопросы по этой тематике, наверняка очень хорошо разбирается в предмете. «Люди регистрируются. Люди читают. Люди постят. Люди плюсуют. Люди комментируют. Quora – пример экономики знаний, подобных которому я просто не знаю. Здесь сочетаются качество материалов, популярность и авторитетность и раскрываются неявные сети обмена информацией по определенным темам», – прокомментировал Гэм. Он нашел нескольких авторов с хорошей репутацией в области машинного обучения, а публикации одного из них понравились ему особенно. И хотя тот сказал, что не интересуется предложениями о новой работе, он все же согласился прилететь в Силиконовую долину для знакомства и в конечном итоге присоединился к компании.

Еще десять лет назад большая часть людей сочла бы нелепостью идею открыто делиться в интернете своим нелегко доставшимся профессиональным опытом. За опыт платят, и бесплатно рассказывать о нем значило бы по тем временам понизить свои расценки на рынке труда. Но сегодня можно создать себе репутацию, выходящую далеко за рамки своей компании и постоянных клиентов, предоставляя открытую информацию о своих знаниях и умениях.

Поскольку люди создают и распространяют информацию, которая обогащает их профессиональную репутацию, работодатели могли бы задуматься о создании компенсационных и бонусных моделей, основанных не только на традиционных метриках объема продаж и прибыли, а на значительно более широком наборе параметров. Оцифровать можно и репутацию коллег, и скорость и надежность контактов внутри и вне коллектива, и даже эффективность ведения рабочих совещаний. Например, в одной из крупнейших компаний Силиконовой долины сотрудник, получающий внутренний телефонный вызов, видит историю разговоров звонящего. Если предыдущие беседы с ним занимали в среднем по тридцать минут, он может решить, что разумнее отправить звонок в голосовую почту. Таким образом, сотрудники смогут лучше управлять своим временем, а менеджеры получать важнейшую информацию об их взаимоотношениях между собой. Как и в случае с социометрическими бэджами, такая информация делает более заметным время, затраченное сотрудником на оказание помощи коллегам.

Но эта система меркнет по сравнению с режимом «радикальной прозрачности», который установил основатель крупнейшей в мире инвестиционной компании Bridgewater Associates Рэй Далио. В Bridgewater собирают и анализируют информацию, относящуюся к принятию многомиллиардных решений. Записываются практически все проводимые совещания. Сотрудники могут фиксировать свое отношение к коллегам, в том числе досаду, а также оценивать их результативность с помощью приложения в iPad. Ознакомиться с оценками своих коллег может любой сотрудник. В компании используется программное обеспечение, выделяющее поведенческие особенности, например эмоции в голосах людей при обсуждении какого-то вопроса, и идентифицирующее ситуации, когда предлагаемое решение почти не вызывает сомнений. Цель состоит в поощрении здорового скептицизма и внутренней дискуссии. Многие видеозаписи и некоторые аналитические материалы распространяются среди сотрудников. Далио считает, что превращение неявного в явное способствует повышению уровня взаимопонимания, совершенствованию процесса принятия решений и достижению лучших результатов. Я же убежден в том, что Bridgewater сумела бы достичь еще большего, если бы каждый ее сотрудник имел полный доступ ко всей информации с возможностями изменения, дополнения и эксперимента.

На примере водителей сервисов вроде Uber и Lyft мы убедились в том, какое важное значение могло бы иметь право на перенос данных для трети трудоспособного населения США, как минимум часть доходов которой состоит из заработка в качестве индивидуального подрядчика. Такие сайты поиска фрилансеров и проектов, как Freelancer.com и Upwork (бывш. Elance-oDesk), предоставляют возможность создавать описания навыков и портфолио проектов, которые могут быть интересны компаниям, ищущим исполнителей проектных задач. Заказчики оценивают коммуникационные навыки, экспертизу и качество работы претендентов на получение заказа, а также данные о повторных наймах, соблюдении временных и бюджетных ограничений и темпов выполнения проектных задач. Разработчики программного обеспечения смогут переносить на Upwork свои репутационные данные с платформ GitHub и Stack Overflow, а дизайнеры-графики – с Behance и Dribble. Подобно взаимно подтверждаемой дружбе на Facebook рейтинговая система симметрична, что позволяет проверить, действительно ли сотрудничали заказчик и исполнитель. Оценивая заказчиков, исполнители указывают, насколько точно описание работы соответствовало реальному масштабу задач и бюджету времени и насколько быстро с ними рассчитались. В прошлом видеть предложения от исполнителей могли только компании-заказчики, но не другие исполнители, поэтому ценообразование могло быть необоснованным. Сейчас на Freelancer.com и Upwork претенденты видят профайлы, отзывы и ценовые предложения друг друга. Такая прозрачность смещает баланс сил в пользу исполнителей.

Всеобщая Декларация прав человека, принятая Генеральной Ассамблеей ООН в 1948 году, установила, что каждый человек имеет право на труд, на свободный выбор работы и на справедливые и благоприятные условия труда. Спустя семьдесят лет нам необходимо пойти значительно дальше и потребовать права на перенос записей, оценок и отзывов о своей работе в любые места по нашему выбору. Социальные данные способны предоставить более справедливые и прозрачные способы обеспечить соответствие работника выполняемой работе, а вознаграждения за труд – его результатам, а также оптимизировать численность сотрудников при полноценной реализации ими своих информационных прав.

Почти столетие назад американский философ Джон Дьюи утверждал, что «образование не заключается в том, что одни говорят, а другие слушают, это активный и конструктивный процесс». Тем не менее, как заметил Кен Робинсон в своем знаковом выступлении на TED «Школа убивает творчество», и по сей день основами образования являются авторитет и наставничество. Действующая система образования создавалась для подготовки кадров промышленных предприятий, где нарушение правил и риск могли обойтись слишком дорого.

Действительно, за двести лет в устройстве классных комнат изменилось немногое. Учитель стоит перед группой учащихся, объясняет им тему урока, а потом проверяет, насколько они ее усвоили. Зачастую учитель узнает о том, кто и что понял в пройденном материале, только из оценок на выпускных экзаменах. Возможности учеников делиться знаниями между собой или увязывать учебный материал с тем, что происходит за порогом школы, крайне невелики. Информационный поток обычно идет в одном направлении и построен на едином для всех подходе.

На протяжении минувшего столетия мы придавали все возрастающее значение проверке умения учащихся работать с фактическим материалом. Но так было не всегда. В диалогах Сократа с его учениками каждый урок облечен в форму серии вопросов. Для Сократа было важнее привить ученику умение задавать правильные вопросы, чем знание ответов на них. Такой подход еще более уместен в наши дни, когда поисковые системы дают ответы практически на любой вопрос, который может прийти в голову (качество этих ответов – другая история). Как сформулировал профессор-физик из Гарвардского университета Эрик Мазур, «можно забыть факты, но не их понимание». Осознав, что его студенты усваивают тему быстрее и лучше, работая друг с другом, а не только внимая, как он вещает, Мазур создал систему интерактивного обучения в интернете Learning Catalytics.

Одной из первых новый софт попробовала Дженнифер Кертис, преподававшая физику старшеклассникам одной из школ штата Мэн. В начале урока она попросила учеников выложить на парты свои айпады, но отнюдь не с целью конфискации устройств. Кертис велела ученикам загрузить приложение и в течение следующего часа заниматься взаимным обучением под руководством программы. Сначала ученики отвечали на несколько вопросов по лекции, которую они накануне просмотрели на видео в качестве домашнего задания. Исходя из результатов опроса Кертис разбила учеников на пары, попросила их совместно определить правильные ответы на задания и ввести результат через приложение. Она могла оценивать, кому из учеников требуется помощь с учебным материалом. Осваиваясь с процессом, ученики Кертис учились решать задачи методом диалектического анализа, умению делать выводы и командной работе. Вместо зазубривания ответов методика позволила ученикам усваивать и объяснять основные понятия, вникать в исходную структуру задачи и приходить к вариантам ее решения. Использование Learning Catalytics способствовало развитию навыков групповой дискуссии и повысило успеваемость учеников Кертис.

Каждое взаимодействие с образовательным приложением оставляет след, и это стоит использовать для развития способностей ученика. Новые образовательные программы организованы таким образом, чтобы все, что можно инструментально записать, записывалось. Такой зафиксированной информации придают важнейшее значение на отделении «Минерва» Института последипломного образования Кекк. Факультет создали бывший генеральный директор сервиса обмена фотоизображениями Snapfish Бен Нелсон и психолог, бывший декан социологического отделения Гарвардского университета Стивен Козлин. К моменту начала работы «Минервы» осенью 2015 года студенты и преподавательский состав отделения располагались в семи городах и взаимодействовали в основном с помощью компьютеров. Видеозаписи, чаты и результаты тестов анализировались в режиме реального времени, что помогало преподавателям модерировать дискуссии и вовлекать в них студентов, находящихся в удаленном доступе. Затем эксперты по эмоциональным проявлениям изучали видеозаписи, чтобы определить моменты, когда студенты испытывали возбуждение, скуку, разочарованность, смущение или другие эмоции. Студенты получали эти данные вместе с рекомендациями по чтению и внеаудиторным занятиям, полезным для учебного процесса. Программа, полностью оснащенная инструментальными средствами, позволяет уловить момент утраты концентрации и предложить студенту сделать перерыв.

Вдумчивое экспериментирование с социальными данными позволит раскрыть истинное значение среды и условий для учебного процесса. В некоторых школах учебное расписание меняют ежедневно, чтобы ученики, которым лучше работается по утрам (или после обеда), имели возможность проявить себя в каждом предмете. Одна из средних школ в Нью-Джерси использовала интернет-платформу Schoology для эксперимента с проведением уроков в режиме удаленного доступа. Как ученый я предложил бы систематически варьировать переменные вводные, например манеру преподавания, температуру воздуха в классных комнатах, меню школьных обедов или расстояние между партами, чтобы проанализировать, как такие изменения сказываются на учебе и самочувствии каждого ученика. И учителя, и ученики получат, таким образом, лучшее представление об успеваемости по сравнению с единичными оценками на экзаменах. И родители, и ученики должны иметь доступ к результатам и их интерпретациям.

Для полного понимания и точной оценки индивидуальных особенностей учащихся потребуется сохранять данные, полученные в начальной и средней школе, затем в университете и так далее, возможно включая и программы «пожизненного образования». До сих пор обсуждение вопросов полноты собираемых данных и сроков их хранения по понятным причинам вращалось вокруг вопроса неприкосновенности частной жизни. В одном из самых популярных приложений для отслеживания поведения учащихся предусмотрена опция удаления всей информации в конце учебного года. Это серьезная потеря! Вместо того чтобы удалять эти истории, учащиеся, родители, учителя и руководители системы образования могли бы продолжать черпать из них знания. Самим учащимся было бы полезно комбинировать информацию из нескольких приложений. Возможность переносить информацию, собранную из отдельных приложений, для обработки в специализированной организации департамента образования (или частного фонда) способствовала бы получению более глубоких знаний об учебном процессе. Родители, учителя и школьные администрации могли бы обеспечить контроль над сохранностью данных надлежащим использованием информации частного характера и обеспечением доходности информационных активов.

Я упоминаю о возможности переноса данных, поскольку ожидаю огромный интерес к использованию данных из образовательных учреждений при рассмотрении кандидатур на вакантную должность, подобно тому как сегодня это происходит с результатами тестов на профпригодность. В отличие от тестов, данные об учащихся могут говорить об их соответствии определенным видам деятельности. Это так, потому что реакции ребенка на трудные ситуации могут определять его будущие жизненные навыки, в том числе и умение работать с возражениями.

Один из моих любимых примеров неожиданно долгосрочного прогноза – маршмеллоу-тест психолога Уолтера Мишела, проводившийся с детьми в возрасте четырех-шести лет в детском саду Бинга в Стэнфорде с начала 1960-х годов. Мишел выкладывал на стол перед ребенком что-то любимое, выбранное им (обычно это было маршмеллоу), и говорил, что это можно съесть сразу же, но если подождать пятнадцать минут, то дадут еще одно. Затем Мишел выходил из комнаты. Треть детей выдерживала испытание, остальные сдавались. В целом откладывать удовольствие лучше удавалось детям постарше. Но все было еще интереснее, потому что Мишел связывался с участниками эксперимента, когда они были уже подростками и позже, во взрослом возрасте. Те, кому в детстве удалось дождаться второй конфетки, считались более компетентными по сравнению со сверстниками и получали лучшие оценки в тестах на проверку способностей. Корреляция между силой воли, показанной дошкольником, и его последующим жизненным успехом была неожиданностью, и ее существование подтвердили дальнейшие исследования.

Образовательный процесс – серия маршмеллоу-тестов. Дети, которые учатся в классных комнатах, оснащенных инструментальными средствами контроля, смогут рассчитывать не только на более индивидуальный подход. Они закончат учебу, имея на руках информацию о своей силе воли и других чертах характера. Весьма вероятно, что эта информация пригодится им и в последующем. Работодатели любят оценивать личностные качества потенциальных сотрудников, и многие компании просят соискателей пройти психологическое тестирование в качестве одного из этапов процесса собеседований. В будущем можно будет направлять информацию о своей выдержке или других качествах, полученную в процессе обучения, в виде приложения к резюме. Но прежде чем сделать это, было бы целесообразно предварительно получить представление о значении этой информации, направив ее на заключение консультантам по педагогике или трудоустройству.

Информация с места обучения будет открывать двери, а не закрывать их, и сбор и анализ социальных данных пойдут на пользу всей системе образования. С учетом ограниченности своих ресурсов преподаватели часто бывают вынуждены сосредоточивать внимание лишь на некоторых из своих учеников. Следует ли им фокусироваться на отстающих учениках, учениках с уровнем выше среднего или на середнячках? Мой отец бывал особенно горд, если ему удавалось подтянуть отстающих старшеклассников и заинтересовать их учебой, чтобы их не исключили. В качестве преподавателя университета я больше всего люблю работать с лучшими студентами, особенно когда могу вдохновить их на мысли, которые вряд ли пришли бы им в голову самостоятельно. Некоторые учителя целенаправленно занимаются повышением общего среднего уровня, к которому относится большинство учащихся.

Определение объекта особого внимания учителя дается не просто, и у нас нет систематизированной информации от учащихся или о них, благодаря которой можно было бы судить об общественной значимости каждого из вариантов выбора. Единственно правильного ответа не существует. На уровне общества мы должны определить свои условия формулы обучения, а затем вновь и вновь экспериментировать с изменениями вводных и удельных весов в поисках метода непрерывного совершенствования каждого учащегося и каждого класса.

Первые рентгеновские снимки, сделанные в 1895 году, выглядели очень пугающе. Говорят, что, взглянув на снимок своей руки, жена Вильгельма Рентгена, получившего за свое изобретение Нобелевскую премию по физике, произнесла леденящие душу слова: «Я видела свою смерть». Врачи совершенно неожиданно получили возможность заглянуть внутрь тела. Невидимое стало видимым. Теперь они могли со значительно большей точностью диагностировать болезни, выписывать лекарства и делать надрезы скальпелем. Через шесть месяцев рентгеновский аппарат был использован для того, чтобы обнаружить расположение пуль в телах двух итальянских солдат, раненных на войне в Эфиопии.

В течение последнего столетия медицина прошла через целую серию трансформаций, связанных с появлением технологий, позволяющих по-новому увидеть человеческий организм. Развитие рентгеновской техники привело к появлению в 1970-х годах аксиальной компьютерной томографии (АКТ), позволяющей получить трехмерное изображение организма. Магнитно-резонансная томография (МРТ) изучает организм на основе насыщенности его тканей водородом и позволяет наблюдать не только кости, но и мягкие ткани и кровеносную систему. В 2004 году Международный консорциум по секвенированию человеческого генома опубликовал данные о полной последовательности человеческого генома, что сделало возможным появление новой области – точной медицины, в которой лучшие способы лечения заболеваний подбираются на основе анализа генетической информации. Сегодня в мире насчитываются десятки миллионов рентгеновских аппаратов, сотни тысяч АКТ и МРТ и тысячи ДНК-секвенаторов.

Однако эти цифры меркнут в сравнении с медицинскими технологиями, которые ежедневно используются людьми в виде одного миллиарда смартфонов и ста миллионов треккеров физической активности Fitbit, Garmin, Jawbone, Pebble и от других производителей. Эти устройства в постоянном режиме регистрируют основные показатели жизнедеятельности и записывают информацию о занятиях спортом, особенностях сна и изменениях настроения, благодаря чему становятся одной из главных составляющих системы мониторинга состояния здоровья и самочувствия человека. Фитнес-треккеры могут раскрывать даже такую интимную информацию, как частоту занятий сексом с постоянным партнером (или с непостоянными). Никогда прежде у нас не было возможности получать такую многоплановую и детальную картину своего физического и психологического состояния. Я считаю, что игнорировать возможности, которые предоставляет эта информация, сродни врачебной ошибке. Однако ее использование потребует переосмысления прав пациента и особенностей информационных потоков в медицине.

Обычно вы посещаете своего терапевта по случаю болезни или ежегодного медицинского обследования. Во время приема врач измеряет несколько показателей – пульс, артериальное давление, вес, – которые зачастую не позволяют судить о состоянии здоровья в целом. При наличии подозрений на серьезное заболевание вас могут отправить на более подробные исследования и анализы или к профильному специалисту. Д-р Эрик Тополь считает ежегодный медосмотр далеко не самым эффективным методом: рутинное обследование предоставляет врачу слишком мало информации для выявления проблем, но при этом само мероприятие отнимает слишком много времени. Несвоевременность или недостаточность информации не позволяет вовремя диагностировать серьезные проблемы со здоровьем. Ваша медицинская карта по большей части также состоит из спорадических измерений, констатаций фактов и диагностических кодов, придуманных в основном для удобства выписки счетов за услуги. Слишком многое в процессах сбора и использования медицинской информации служит потребностям исключительно институций – врачебных практик, аптек, больниц и страховых компаний. Фокус получения и анализа данных должен быть смещен на интересы пациентов.

Это потребует значительно большего, чем реорганизация систем медицинского страхования. Многие пациенты неохотно делятся информацией о самочувствии даже со своим врачом. Люди могут опасаться критики в связи с нездоровым образом жизни или неправильным питанием или надеяться, что проблема «рассосется» сама собой, если не обращать на нее внимания. Они могут считать, что врачи и страховые компании обращаются с доверительной информацией так же небрежно, как и все остальные. Некоторые даже убедились в том, что данные о состоянии их здоровья могут использоваться против них – им могли повысить сумму страховой премии в связи с подозрением на хроническое заболевание или отказать в предоставлении страхового возмещения. Если перестать опасаться того, что информация из медицинской карты может быть использована против нас, и предоставлять данные о самочувствии в достоверном виде, это пойдет на пользу состоянию здоровья как в краткосрочном плане, так и на длительную перспективу.

Есть и другая, но связанная с этим проблема. Полный доступ пациентов к информации в их медицинских картах, включая результаты анализов, стал обычной практикой совсем недавно, несмотря на то что эта информация играет ключевую роль в процессе принятия важнейших жизненных решений. Причина секретности заключалась в том, что записи врачей делались без учета точки зрения пациента. Как объяснил в личной беседе один известный терапевт, врач делает записи по трем основным причинам: 1) чтобы выставить детальный счет за свои услуги; 2) чтобы иметь возможность называть пациента по имени, как будто помнит его; и 3) чтобы иметь документ на случай, если что-то пойдет не так и придется защищаться в суде. В этом списке не значится абсолютно ничего, что могло бы улучшить состояние моего здоровья.

Программа OpenNotes, инициированная д-ром Томом Делбанко с медицинского факультета Гарвардского университета, помогла сделать врачебные записи более доступными. Она развивается очень быстрыми темпами: если в 2010 году в пилотном проекте принимали участие 19 000 пациентов, то к 2016 году в программе было зарегистрировано 8 миллионов человек. В рамках пилотного проекта пациентам предоставлялся защищенный доступ к их официальной медицинской карте с результатами анализов, диагнозами, назначениями, врачебными заметками и рекомендациями на будущее. При добавлении каждой следующей врачебной записи система направляла пациенту уведомление по электронной почте. С врачебными записями ознакомились 80 процентов пациентов, которые подтвердили, что подобная прозрачность позволила им лучше понять состояние своего здоровья и установить доверительный контакт с лечащим врачом. Кроме того, в пилотном проекте пациенты просили предоставить им возможность вносить правки и дополнения в записи. Это могло понадобиться для документирования побочных эффектов прописанных лекарств или для устранения недоразумений и корректировки ошибок – например, если во время приема врач записал, что пациент выпивает в среднем по 200 граммов спиртного ежедневно, хотя тот говорил о 200 граммах в среднем за неделю. По мере расширения программы все большее число пациентов обращалось с просьбами скорректировать предоставленную им информацию или пояснить медицинские термины.

OpenNotes также покончила с табу на предоставление пациентам записей их психотерапевтов и других специалистов по расстройствам психики. Психотерапевты часто утверждали, что ознакомление с записями о состоянии своей психики может иметь разрушительные последствия для лечебного процесса и благополучия пациента. Такие оградительные патерналистские подходы к душевному здоровью не слишком отличаются от бытовавшей примерно до середины XX столетия практики сокрытия медицинской информации от женщин. Считалось, что они чересчур впечатлительны, поэтому состояние их здоровья и соответствующие врачебные решения обсуждались с их супругами или отцами. Делбанко считает, что «пациент имеет равное право знать, что пишет врач и в случае, когда у него болит нога, и в случае, когда у него болит душа». Кроме того, большая прозрачность и свобода выбора для пациентов в связи с врачебными решениями снижают у него ощущение тревожности и изоляции, повышают уровень доверия к врачу, побуждают изменить поведение и таким образом способствуют улучшению долгосрочного результата. Просматривая записи сеансов, пациенты могут также мысленно напоминать себе о механизмах адаптации и прочих приемах, обсуждавшихся с психотерапевтом.

Существуют и другие возможности совершенствования лечебного процесса путем изменения и дополнений врачебных записей. Например, ваш врач может порекомендовать вам получать все рецептурные назначения в одной аптеке, чтобы дать возможность компьютерам проявить себя в том, что у них хорошо получается: запоминать, когда куплено каждое из средств, и обращать внимание на возможности вредных последствий от взаимодействия лекарств, выписанных разными специалистами. Однако такой жизненно важный сервис не должен зависеть от наличия возможности покупать все рецептурные назначения в одной аптеке. Более надежным было бы агрегировать записи и назначения всех врачей в едином архиве пациента, который можно было бы также автоматически дополнять данными вашего фитнес-треккера. Для этой же цели можно было бы использовать приложение Im2Calories, созданное в Google группой под руководством научного сотрудника Кевина Мэрфи. Оно превращает ваши фото еды в дневник питания и считает калории. И можно попросить его предупреждать вас, что бокал красного вина, который вы собираетесь позволить себе за ужином, плохо совместим с лекарством, которое вы принимаете.

Отрасль здравоохранения старается убедить пациентов предоставлять ей всё новые виды информации. Южноафриканская страховая компания Discovery Health проводила промокампанию под девизом «В тонусе». В партнерстве с супермаркетами, спортивными магазинами и магазинами здорового питания она предлагала финансовые стимулы в виде частичного возврата денег за приобретенные товары и скидок на страховые премии покупателям здоровой еды. Этот пример показывает, что пациенты могли бы предоставлять и другую информацию в обмен на снижение страховой премии. Например, вы могли бы согласиться несколько раз в неделю проходить пешком определенную дистанцию, что подтверждали бы данные вашего мобильного телефона. Эти данные потребовали бы аутентификации отпечатком пальца, живым видео или каким-то другим способом, как в тех же платежных системах, чтобы доказать страховщику, что телефон был при вас, а не при специально нанятом для выгула телефона человеке.

В 2012 году я проводил в Стэнфорде семинар с участием Social Data Lab и United Healthcare, в рамках которого рассматривались другие способы использовать социальные данные в целях укрепления здоровья населения. В качестве одного из кейсов изучали возможность обеспечения присмотра и ухода за пожилой женщиной, отказавшейся переезжать в дом престарелых, с минимизацией количества визитов дорогостоящих сиделок. Сенсорные датчики в полу зафиксировали бы ее падение при вставании с кровати; сенсорный датчик телефона среагировал бы на звук падения, случившегося в другой комнате. Видеосигнал с веб-камер направлялся бы на обработку в программе распознавания эмоций, и соседи или медработники получали бы оповещения в необходимых случаях. Ни одна из этих технологий не требует нажатия кнопок или голосовых сигналов, и так же устроено подавляющее большинство систем оповещения в медицине.

Лично я был бы рад возможности присматривать за моей мамой и заботиться о ее здоровье. Мамочке уже за девяносто, она живет в доме для престарелых во Фрайбурге в Германии, и поэтому я не могу навещать ее так часто, как хотел бы. Как-то раз я упомянул об установке в ее комнате веб-камеры, и ей очень понравилась эта идея, хотя она и не совсем поняла, как можно будет обнаружить проблему, если не наблюдать картинку 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Однако, когда я начал договариваться об этом, мне сказали, что установка камеры нарушит право на приватность медсестер, помощниц и прочих работников дома. Я был поражен – разве они делают что-то, о чем мне лучше не знать? Или не делают того, за что им платят? Было бы намного лучше, если бы владелец предложил видеонаблюдение в качестве услуги для родственников, а лица работников, входящих в комнату моей мамы, были бы затемнены на видеозаписи. Такое решение удовлетворило бы всех и в первую очередь мою потребность знать, что о моей маме хорошо заботятся.

Право на перенос данных могло бы применяться и в других аспектах здравоохранения. Данные о рецептурных назначениях можно было бы направлять инфопереработчику, чтобы быстро получать сведения о наименее затратных страховых тарифах с аптечным обслуживанием. Или можно было бы отправлять данные в сервис IFTTT («Если это, то тогда так»), позволяющий установить, при наличии какой информации должны выполняться определенные действия. Если сегодня высокий уровень ультрафиолетового излучения, вам могут напомнить о необходимости применить защитный крем. Можно также увязать работу электронных устройств в доме с достижением неких показателей, например телевизор включается только после того, как фитнес-треккер покажет, что за сегодня вы сделали 10 000 шагов.

Будущее здравоохранения – в разработке индивидуальных диет, лекарств и методов лечения на основе ДНК конкретного человека. Исследования ДНК показывают и то, каким образом развиваются заболевания, и то, как организм реагирует на вирусы, бактерии и химические вещества. Рецептурные назначения будут создаваться индивидуально с учетом особенностей ДНК пациента. Но генетическое исследование сообщает и больше информации: поскольку ваша ДНК в большой степени совпадает с ДНК ваших родственников, знание вашего генотипа может позволить сделать выводы о генетических характеристиках ваших ближайших родственников – родителей, братьев, сестер и детей. То есть раскрытие информации о себе может привести к ненамеренному раскрытию информации о родных. Эту проблему пришлось решать Саманте Кларк, которая была вторым человеком, выгрузившим свои генетические данные в открытый научный архив openSNP. Предварительно она обсудила свое решение с членами семьи, поскольку из ее ДНК можно почерпнуть информацию и о них. В этой сфере высокий уровень сохранности и конфиденциальности данных имеет критически важное значение. Помочь с определением ситуаций, в которых такая информация может быть использована во вред, может журнал запросов на доступ в систему, где она хранится.

В системе здравоохранения социальные данные недоиспользуются. При этом, как замечают в своей книге «На связи!» Николас Кристакис и Джеймс Фаулер, социальный граф и общественная жизнь оказывают сильное влияние на состояние здоровья человека. Они имеют в виду не только важные общественные проблемы вроде мониторинга распространения вируса гриппа с помощью Google Flu Trends или выявления вот такой значимой взаимосвязи – оказывается, наличие множества друзей снижает вероятность самоубийства (кроме случаев, когда самоубийство совершает кто-то из их числа). Кристакис и Фаулер обнаружили, что некоторые хронические заболевания, такие как, например, ожирение, которые традиционно считались обусловленными собственным поведением или наследственностью, распространяются социальным путем. Если близкие вам эмоционально или физически люди много едят, то и вы станете есть больше. А если они прибавляют в весе сами и не высказывают негативных оценок по поводу ваших лишних килограммов, то и вы не станете беспокоиться по этому поводу.

Взгляд внутрь организма, 1895 год. Первый рентгеновский снимок, рука г-жи Рентген. Публикуется с разрешения Национальной медицинской библиотеки Национальных институтов здравоохранения США.

Исследование Кристакиса и Фаулера убедительно показывает, что самого по себе наличия сенсорных устройств, измеряющих давление или пульс, не достаточно. Необходимо обращать внимание и на их показания, и на свой социальный граф. Поэкспериментировать со своей социальной сетью было бы очень познавательно. Можно было бы выявить факторы риска для здоровья и их потенциал в долгосрочной перспективе. Наверное, можно было бы даже изучить, каким образом влияет на ваше состояние общение с определенным кругом знакомых, например, оценив с помощью программы распознавания лиц изменение среднего индекса массы тела.

Взгляд внутрь организма, 2015 год. Кластеры друзей в Facebook, страдающих ожирением. Публикуется с разрешения Джеймса Фаулера и Николаса Кристакиса, connectedthebook.com

Американское правительство признало важность точной медицины, объединяющей генетические, экологические и социальные подходы к вопросам здравоохранения, профинансировав амбициозный проект. В ходе его проведения миллион добровольцев предоставят подробную информацию о себе, позволяющую установить факторы развития сердечно-сосудистых заболеваний, диабета, ожирения, депрессии и прочих недугов, а также определить профилактические меры, способствующие сохранению здоровья человека.

Природа здравоохранения будет неизбежно изменяться по мере того, как будет расти роль информации в этой сфере деятельности. Произойдет переход от измерения состояний к модификации состояний, от реактивного лечения к проактивному и от описательной медицины к предсказательной. Пациенты смогут видеть, как их сегодняшние действия влияют на их завтрашнее самочувствие. Это особенно важно для таких областей принятия решений, как питание, физкультура и сон, где сочетается множество различных факторов, а обратная связь может растягиваться на годы. Врачи будут сопровождать пациентов, исследуя разнообразные сценарии, и поощрять их становиться настоящими совладельцами и менеджерами собственных медицинских данных: активно использовать, дополнять, экспериментировать и переносить их. В результате пациенты получат в распоряжение нечто намного более важное, чем медицинская карта, – свое здоровье.

Привыкая к расширению своих полномочий в сфере сохранения собственного здоровья, многие начнут осознавать, что за хорошее самочувствие отвечают они сами, а не врачи. Может быть, стоит уменьшать размеры страхового покрытия по болезням, которых можно было избежать, следуя здоровому образу жизни? Людям не мешает задуматься о том, что им могут отказать в медицинской страховке (или резко повысить ее стоимость) не в случае наличия хронического заболевания, как сейчас, а при наличии «добровольных заболеваний». Иногда информация может прописывать сильнодействующие средства.

Допустим, что нам предоставили права на прозрачность и свободу выбора в области создания и использования информации. Можно получать любые данные, касающиеся нас, включая созданные совместно с другими людьми. Можно проверять и сравнивать услуги по переработке информации с точки зрения сохранности данных, эффективности использования информации частного характера и доходности на вложения в информационные активы. Можно изменять и размывать свои данные, четко понимая, что мы получаем и чем рискуем в процессе обмена информацией. Можно экспериментировать с обработкой данных и переносить их, выбирая лучшие возможности и индивидуальные настройки.

Экспериментировать довольно просто: можно варьировать настройки и алгоритмы и наблюдать, что изменяется на выходе. Оптимизировать тоже довольно просто, если известно, что именно нуждается в оптимизации. Но это не означает, что не осталось серьезных вопросов, требующих решения.

Один из таких вопросов касается определения понятия справедливости. Когда у нас было очень мало информации для распределения ограниченных ресурсов, мы действовали как умели: люди конкурировали за ресурсы на рынке, а когда рыночные механизмы по каким-либо причинам не подходили, придумывались некие правила вроде «живой очереди» или же приходилось полагаться на генерацию случайных чисел. Но стохастичность – не единственный вариант выбора. Когда несколько пациентов нуждаются в пересадке органа, мы не подбрасываем монетку, чтобы определить, кому из них достанется следующая печень, и не отправляем их на аукцион покупать себе трансплантаты. Трудный выбор, где на кону жизнь или смерть, поручается делать врачам: они должны составить порядок очередности на основе данных о состоянии пациентов. И, к сожалению, в некоторых случаях хирургическое вмешательство опаздывает. В 2002 году нобелевский лауреат Элвин Рот создал новаторские алгоритмы для оптимизации паросочетаний доноров и реципиентов органов. Придем ли мы к использованию социальных данных для определения ценности жизни каждого пациента, начнем ли вычислять значение дополнительного года его жизни для его родственников и общества в целом, станем ли применять результат этих подсчетов в качестве одной из вводных для алгоритмов принятия решения? Продвинемся ли от количественных показателей жизни к качественным, которые и сложнее в определении, и неоднозначнее? Даже если все согласятся в том, какие факторы должны учитываться в расстановке приоритетов, нам все равно придется определять удельные веса каждого из них в формуле жизни.

Это относится не только к глубоко философским вопросам, подобным решению об очередности жизненно необходимых хирургических операций, но и к более приземленным проблемам, вроде заполнения общественных парковок. Сенсорные датчики способны предоставить детализированную информацию о наличии парковочных мест. В автоматической системе парковки производства компании Bosch используются камеры, обнаруживающие место для парковки и направляющие на него автомобиль. В процессе движения камеры работают в режиме постоянного охвата изображений, которые могут в реальном времени сопоставляться с данными GPS для идентификации свободных мест. Сегодня автоматизированные парковочные системы, работающие в широких диапазонах покрытия, предлагают многие автопроизводители. Это похоже на покрывающую всю территорию страны сеть бортовых видеорегистраторов Vigilant.

Водители, отправляющие информацию о своем маршруте с помощью навигатора, связанного с базой данных Bosch, получают оповещение о ближайших к месту назначения свободных парковочных местах. Кроме того, приложение может даже посоветовать маршрут для проезда к парковочному месту. Система приносит пользу водителям и городу в целом и способствует уменьшению количества пробок и вредных выбросов в атмосферу.

Это лучше, чем традиционный подход «нарезаем круги, пока не повезет», но все же это в большой степени случайная система. Чтобы снизить уровень случайности, некоторые разработчики рассматривают способы стимулировать людей делиться информацией о парковках, которые могут освободиться при определенных условиях. Приложение MonkeyParking предлагает пользователям назначать цену, за которую они готовы освободить парковочное место. Приложение повышает прозрачность и свободу выбора, но не считается справедливым. Власти Сан-Франциско запретили пользоваться им в пределах города, сочтя его опасным (водители отправляют сообщение в процессе езды) и противозаконным. Солнечный город Санта-Моника оказался столь же неприветлив. Администратор городских парковок заявил: «Они – не собственники этих площадей. Это незаконно. Это аморально. Любой бомж может занять парковку и пригласить заехать на нее за вознаграждение». В результате приложение изменило подход и предлагает водителям незанятые пространства на въездных дорожках частных домов, а также аренду гаражей по конкурентным ценам.

Большая часть критики в адрес MonkeyParking была сосредоточена на том, что общественный ресурс в виде парковочных мест начинает быстро дорожать и становится недоступен большинству граждан. Но представьте себе, как этот бизнес выглядит на практике. Предположим, девушка по имени Дот работает на ресепшен отеля Shutters on the Beach в Санта-Монике. Она слышит жужжание своего смартфона – «Ого! Кто-то готов заплатить мне сорок баксов за то, чтобы я прямо сейчас убрала свою машину». По соседним улицам нарезает круги «Шевроле Малибу», водитель которого отчаянно пытается найти место поближе к городскому суду: он должен успеть к началу заседания. Дот принимает предложение, берет перерыв и убирает свою машину. Если она не сможет быстро найти другое место, то рискует получить выговор от начальства или штраф. Если она запаркуется до конца перерыва, то заработает сорок долларов за поиск парковочного места. Непонятно, насколько полезно это приложение для тех, у кого больше времени, чем денег, даже если этого времени не слишком много.

Между тем занять доминирующее положение на рынке общественных парковочных мест и манипулировать им по своему усмотрению может горстка игроков. Ушлый бизнесмен мог бы купить целый парк дешевых машин и нанять водителей, которые каждое утро занимали бы самые вожделенные парковочные места. Таким, как Дот, стало бы намного труднее припарковаться поблизости от работы, не говоря уже о возможности заработать в перерыв. Стало бы труднее находить места и на городских платных парковках. Чтобы компенсировать дефицит парковочных мест, городские власти могли бы ввести налог с продаж для таких бизнесов, как MonkeyParking, и направлять вырученные средства на развитие общественного транспорта. Таким образом, информация служила бы всем людям, а не некоторым группам.

Революция социальных данных делает измеримыми вещи, которые не измерялись или не могли быть измерены прежде. В прошлом мы имели все основания утверждать, что не имеем информации или инструментария для описания и анализа возможностей выбора, который стоит перед обществом. Теперь это не так. Мы можем точно представлять себе и выбор, и его последствия. Но это не значит, что всё просто.

Прозрачность и право выбора помогут нам в достижении определенных целей, но не сформулируют их за нас. Кроме того, не существует единственного сочетания «правильных» условий оптимизации данных, которое устроило бы всех, и даже при достижении идеального соответствия люди все равно будут руководствоваться собственными представлениями о значимости тех или иных элементов. В будущем мы наверняка сможем с большой точностью предсказывать состояние здоровья и степень удовлетворенности жизнью индивидуумов на основе анализа широкого диапазона их данных – от поисковых запросов и социального графа до ДНК и выражения лица – и ранжировать варианты на основании сделанных выводов. Что бы вы сделали иначе, если бы узнали о высокой степени риска получить инфаркт, обусловленной вашей специализацией в университете и соответствующим ей выбором рода занятий? Сменили работу, условия медицинской страховки или город проживания? Получая, проверяя, дополняя, размывая, испытывая и перемещая свою личную информацию, вы будете лучше понимать свои цели, а также значимость и ценность различных факторов вашего персонального благополучия. Ощущения, испытанные при рассмотрении различных сценариев, дадут дополнительную возможность сосредоточиться на понимании своих ценностей и при необходимости скорректировать их баланс.

Сегодняшние возможности количественно выражать альтернативы трудного выбора, конкретизировать свои ценности и измерять долгосрочные перспективы заставляют нас оценивать, что справедливо, а что нет. Вариант отсутствия информации больше не рассматривается, равно как и надежда на случайность. По мере роста возможностей обогащения любой существующей информации в условиях осуществления нами своих прав на прозрачность и свободу выбора данные о людях и от людей превращаются в данные для людей.