Прогнозирование настоящего

Прогнозирование настоящего

На более высоком уровне веб как целое может рассматриваться и в качестве формы краудсорсинга.

Сотни миллионов человек все чаще обращаются к поисковикам за информацией, посвящая как никогда много времени просмотру новостных, развлекательных, туристических или торговых сайтов, — и все больше делятся контентом со своими друзьями через такие социальные сети, как Facebook или Twitter. В принципе сведение воедино данных обо всей этой активности позволяет в режиме реального времени создать картину мира, каким он видится через интересы, проблемы и намерения глобальной популяции пользователей Интернет. Например, подсчитав количество поисковых запросов таких терминов, как «грипп» и «вакцина против гриппа», исследователи Google и Yahoo! смогли оценить количество заболевших — причем их оценки оказались довольно близки к цифрам, сообщенным Центром контроля и профилактики заболеваемости^{214}. Facebook публикует индекс «валового национального счастья», основанный на обновлениях информации пользователями^{215}, тогда как Yahoo! составляет ежегодный список наиболее частых поисковых запросов, служащий грубым путеводителем по культурному zeitgeist^{216}. В ближайшем будущем, безусловно, станет возможным совмещение таких поисковых запросов и обновлений, а также твитов в сети Twitter, регистраций на Foursquare и многих других источников информации. Это позволит получить более специфичные показатели, отражающие, скажем, особенности торговли недвижимостью, темпы сбыта автомобилей или загруженность гостиниц — не только на национальном, но и на локальном уровнях^{217}.

При условии надлежащей разработки и выверки подобные показатели позволяют компаниям и правительствам в равной степени как измерять предпочтения и настроения соответствующих аудиторий, так и реагировать на них. Главный экономист Google Хэл Вэриан называет это «прогнозированием настоящего». В некоторых случаях толпу можно использовать даже для прогнозирования ближайшего будущего. Например, потребители, собирающиеся приобрести новый фотоаппарат, могут искать информацию, чтобы сравнить модели. Любители кино могут интересоваться датой премьеры фильма или адресами кинотеатров, в котором он пойдет. А люди, планирующие отпуск, могут искать места и смотреть цены на авиаперевозки или номера в отелях. В таком случае, агрегируя количество поисковых запросов, связанных с историей продаж, хождением в кино или путешествиями, можно сделать краткосрочные прогнозы относительно интересующего вас экономического, культурного или политического поведения.

Исследователи пытаются определить тип поведения, который поддается прогнозированию на основе поисковых запросов, а также точность этих предсказаний и период, в рамках которого они возможны. Например, мы с коллегами из Yahoo! недавно изучали применимость количества поисковых запросов при прогнозировании кассовых сборов с премьеры запланированных на следующие выходные художественных фильмов, объема продаж за первый месяц новых видеоигр и рейтинга «горячей сотни» популярных песен Billboard . Все эти вычисления были сделаны за неделю до самих событий, так что мы не говорим о долгосрочных прогнозах — как явствует из предыдущей главы, оные сделать намного труднее. Тем не менее лучшее представление об интересе аудитории за неделю до события могло существенно повлиять на решение киностудии или дистрибьютора, на скольких экранах и в каких регионах запустить тот или иной фильм^{218}.

Мы обнаружили, что преимущество, которое дает использование поисковых запросов по сравнению с другими методами прогнозирования (например, на скольких экранах должен выйти тот или иной фильм), маленькое, но значимое. Действительно (и об этом уже говорилось в предыдущей главе), простые модели, основанные на статистических данных, — пожалуй, самые надежные. То же справедливо и в отношении информации, связанной с поисковыми запросами. С другой стороны, существует множество способов повышения точности прогнозов — с помощью поиска и других веб-данных. Иногда, например, доступ к надежным источникам статистики просто отсутствует — возможно, вы запускаете новую игру, непохожую на предыдущие, или вы не имеете доступа к цифрам, отражающим продажи ваших конкурентов. А иногда, как я уже говорил, будущее — не такое, как прошлое. Бывает, скажем, что обычно устойчивые экономические показатели вдруг становятся крайне нестабильными, а постоянно растущие цены на недвижимость резко падают. В этих ситуациях методы прогнозирования, основанные на статистических данных, дадут плохие результаты. Если статистика недоступна или просто неинформативна, доступ к коллективному сознанию в реальном времени — как отражено поисковыми запросами — может здорово помочь делу.

В целом потенциал Интернета в реализации стратегий «измеряй и реагируй» — радостное известие для предпринимателей, ученых и политиков. Однако не следует забывать, что этот принцип не ограничивается веб-технологиями — тому пример не имеющая никакого к ним отношения компания Zara. Суть в том, что появление новых возможностей измерения должно повлечь за собой изменение традиционного подхода к планированию. Вместо того чтобы прогнозировать, как потребители поведут себя в будущем, и придумывать способы, как заставить их реагировать определенным образом — будь то рекламное объявление, продукт или политический курс, — мы можем непосредственно измерить их реакцию на целый спектр возможностей и сделать соответствующие выводы. Другими словами, переход от «прогнозируй и контролируй» к «измеряй и реагируй» — не просто технологический (хотя технология нужна), но психологический. Только признав, что будущее нам пока неизвестно, мы становимся открыты его познанию^{219}.