Дэвид Хэнд – Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных (страница 6)

Поскольку число возможных причин возникновения темных данных, по сути, не ограничено, знание того, на что следует обращать внимание, является чрезвычайно важным для предотвращения ошибок и просчетов. Именно с этой целью в нашей книге и представлено описание DD-типов. Они не охватывают все возможные причины (например, небрежность, допускающую включение в окончательный результат исследования данных пациентов, которые наблюдались недостаточно длительное время), но обеспечивают более общую систематику (например, проводят различие между данными, о которых мы знаем, что они отсутствуют, и данными, о которых мы этого не знаем). Понимание этих DD-типов может помочь вам защититься от ошибок, оплошностей и угроз, вытекающих из самого факта незнания. В этой книге представлены, а в главе 10 обобщены следующие DD-типы:

● DD-тип 1: данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют;

● DD-тип 2: данные, о которых мы не знаем, что они отсутствуют;

● DD-тип 3: выборочные факты;

● DD-тип 4: самоотбор;

● DD-тип 5: неизвестный определяющий фактор;

● DD-тип 6: данные, которые могли бы существовать;

● DD-тип 7: данные, меняющиеся со временем;

● DD-тип 8: неверно определяемые данные;

● DD-тип 9: обобщение данных;

● DD-тип 10: ошибки измерения и неопределенность;

● DD-тип 11: искажения обратной связи и уловки;

● DD-тип 12: информационная асимметрия;

● DD-тип 13: намеренно затемненные данные;

● DD-тип 14: фальшивые и синтетические данные;

● DD-тип 15: экстраполяция за пределы ваших данных.

Глава 2

Обнаружение темных данных

Что мы собираем, а что нет

Темные данные со всех сторон

Данные не возникают сами собой. Они не существуют с начала времен, ожидая, пока их проанализируют. Кто-то должен собрать их. И разные методы сбора данных, как вы догадываетесь, порождают разные типы темных данных.

В этой главе мы рассмотрим три основных метода создания наборов данных, а также пути возникновения темных данных, связанные с каждым из них. Следующая глава посвящена дополнительным осложнениям, которые темные данные могут вызывать в разных ситуациях.

Итак, вот три основные стратегии создания наборов данных.

● Сбор данных обо всех интересующих нас объектах.

Именно к этому стремятся, например, во время переписи населения. Точно так же инвентаризации преследуют цель максимально детализировать все позиции на складе или в любом другом месте. В 2018 г. ежегодная инвентаризация в лондонском зоопарке, которая занимает около недели, показала, что в данной организации насчитывается 19 289 животных – от филиппинских крокодилов до беличьих обезьян, пингвинов Гумбольдта и двугорбых верблюдов (в случае муравьев, пчел и других социальных насекомых подсчитывались колонии). В главе 1 мы уже отмечали, что супермаркеты собирают данные обо всех покупках. То же самое касается налогов, операций по кредитным картам и персонала. Не менее подробно регистрируются спортивная статистика, книги на полках библиотек, цены в магазинах и многое другое. Во всех этих примерах каждая единица – будь то объект или человек – детализируется для формирования набора данных.

● Сбор данных о некоторых элементах совокупности.

Альтернативой полной переписи населения является сбор данных в рамках ограниченной выборки. Репрезентативная выборка крайне важна в нашем контексте, и мы подробно рассмотрим ее взаимосвязь с проблемой темных данных. Проще говоря, порой приходится собирать только те данные, которые легче собрать. Чтобы понять, как ведут себя покупатели в принципе, вы можете понаблюдать за теми, кто пришел в магазин сегодня. Для того чтобы узнать, сколько времени у вас отнимает дорога до работы, вы можете просто ежедневно на протяжении месяца следить за продолжительностью поездки. Бывают ситуации, когда просто не нужно измерять все: чтобы увидеть динамику изменения цен на продукты питания, вам не нужна информация о каждой покупке, а для определения среднего веса песчинки ни к чему взвешивать каждую из них. В главе 1 мы уже видели, что само понятие «измерение всего» может быть лишено смысла. Полнота данных, например о вашем росте, будет ограничена только теми измерениями, которые вы проведете.

Несколько лет назад, еще до начала эры легкодоступных больших наборов данных, мы с коллегами опубликовали «Справочник по небольшим наборам данных»[12], включающий в себя 510 массивов реальных данных, на примере которых преподаватели могут иллюстрировать концепции и методы статистики. В справочнике приведены результаты 20 000 бросков игральной кости, данные о сроках беременности, толщине роговицы глаза, длительности нервных импульсов и множество других наборов данных, очень немногие из которых описывают генеральные совокупности целиком.

● Изменение условий.

Первые две стратегии помогают собрать так называемые данные наблюдения. Вы просто измеряете значения, которые присущи объектам или людям, никак не меняя условия, в которых проводятся измерения. Вы не даете людям лекарств, чтобы отследить их реакцию, не просите выполнить какое-либо задание, чтобы подсчитать, сколько времени это займет, не меняете удобрения, чтобы посмотреть, какие из них дают самый обильный урожай, не пробуете разную температуру воды, чтобы понять, как она влияет на вкус чая. Если же вы меняете условия сбора данных, иначе говоря, вмешиваетесь, то такие данные называются экспериментальными. Экспериментальные данные особенно важны, потому что они могут дать информацию о контрфактуальности (DD-тип 6: данные, которые могли бы существовать), упомянутой в главе 1.

Хотя у всех трех методов сбора данных есть немало общих недостатков, связанных с темными данными, для каждого из них характерны и свои особые проблемы. Мы начнем с рассмотрения первой стратегии сбора данных, претендующей на полный охват.

Извлечение, отбор и самоотбор данных

Компьютеры оказали революционное влияние на все аспекты нашей жизни. Где-то это влияние проявляется очевидным образом, например в программном обеспечении, которое я использую для подготовки рукописи этой книги, или в системе бронирования авиабилетов, а где-то оно не так заметно, если речь идет, скажем, о встроенных компьютерах, управляющих тормозами и двигателем автомобиля, или о начинке какого-нибудь копировального аппарата.

Но независимо от того, очевидна или нет роль компьютеров, во всех случаях в машины поступают данные – измерения, сигналы, команды – и обрабатываются ими, чтобы принять решение или выполнить какую-либо операцию. Казалось бы, по завершении операции можно попрощаться с данными, однако зачастую этого не происходит. Данные все чаще сохраняют, отправляют в базы данных и там аккумулируют. То же самое происходит и с побочными или, как их еще называют, выхлопными данными (по аналогии с выхлопными газами), которые в дальнейшем помогают добиться лучшего понимания, усовершенствовать системы или восстановить картину событий, если что-то пошло не так. Черный ящик в самолете является классическим примером такого рода систем.

Выхлопные данные, описывающие людей, называются административными[13]. Особая сила административных данных заключается в том, что они сообщают не то, что люди говорят о своих действиях (как, например, в случае опросов), а то, что они делают на самом деле. Такие данные показывают, что люди купили, где они это купили, что они ели, какие поисковые запросы делали и т. д. Считается, что административные данные намного точнее демонстрируют реалии общества, чем ответы людей на вопросы об их действиях и поведении. Это привело к накоплению правительствами, корпорациями и рядом других организаций гигантских баз данных, описывающих наше поведение. Нет сомнения в том, что эти базы данных представляют собой очень ценный ресурс, настоящую золотую жилу в сфере знаний о человеческом поведении. Сделанные на их основе выводы помогут усовершенствовать процесс принятия решений, повысить корпоративную эффективность и лучше продумать государственную политику – конечно, при условии, что эти выводы будут точными и не подвергнутся влиянию темных данных. Кроме того, когда данные, которые мы хотели бы сохранить в темноте, становятся известны другим, возникают риски нарушения конфиденциальности. Мы вернемся к этому вопросу чуть дальше, а пока давайте поищем темные данные, причем в самых неожиданных местах.

Один из очевидных и очень серьезных недостатков административных данных кроется в самом их преимуществе: они сообщают о том, что на самом деле делают люди, а это может быть полезным только тогда, когда вы не пытаетесь исследовать, что люди думают и чувствуют. Например, своевременное обнаружение недовольства сотрудников тем, как идут дела, может быть не менее важным для корпорации, как и наблюдение за их поведением в жестких рамках повседневной работы, когда начальник буквально стоит за спиной. Но, чтобы узнать, что чувствуют люди, нам придется активно допытываться этого, например с помощью опроса. Для решения разных задач требуются и разные стратегии сбора данных, при этом каждая из них грозит своими особыми проблемами, связанными с темными данными.

Мое первое настоящее знакомство с темными данными состоялось в сфере банковских услуг для потребительского сектора: кредитные и дебетовые карты, персональные займы, автокредиты, ипотека и прочие подобные вещи. Данные о транзакциях по кредитным картам представляют собой гигантские наборы данных, поскольку миллионы клиентов ежегодно совершают миллиарды операций. Так, с июня 2014 г. по июнь 2015 г. было совершено около 35 млрд транзакций по картам Visa[14]. Каждый раз, когда покупка оплачивается кредитной картой, регистрируется потраченная сумма, валюта, продавец, дата и время транзакции, а также многие другие детали, общий список которых включает 70–80 пунктов. Большую часть этой информации составляют данные, необходимые для совершения транзакции и списывания суммы с соответствующего счета – это обязательная часть операции, поэтому пропуск таких деталей маловероятен или даже невозможен. Например, операция не может быть выполнена без информации о том, сколько взимать или с кого взимать. Но есть и такие данные, которые не критичны для проведения операции, поэтому существует вероятность того, что они не будут собраны. В частности, номер партии товара, его идентификационный код или цена за единицу не являются обязательной информацией для проведения транзакции. Очевидно, что это DD-тип 1: данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют.