Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики - страница 21

Большие данные и технические нововведения нельзя назвать ни полезными, ни вредными, ни безразличными. Как мы обнаружим, их особенности зависят от обстоятельств: способов их использования компаниями, согласованности стимулов компаний с нашими интересами и определенных характеристик рынка. Мы увидим, что временами большие данные и аналитика больших данных способны содействовать онлайновой конкуренции, которая выгодна для потребителей. Однако не стоит слепо верить, что мы всегда будем выигрывать. Критически рассматривая сложную алгоритмическую среду, мы обнаруживаем, что новым рыночным механизмам свойственны свои изъяны. Таким образом, мы рискуем своим благополучием больше, чем кажется.

Новые технические возможности изменили знакомый нам механизм развития конкуренции и породили новую среду обитания, которая может проявлять свойства конкурентных рынков, но движима иными силами. Вместо старой доброй невидимой руки конкуренции, которая защищала наше благосостояние, когда мы покупали фрукты на местном рынке, возникает цифровая рука.

Вспомним «Шоу Трумана» – американский фильм 1998 г.^>1 В нем показана управляемая среда, иллюзорная, но способная доставлять какую-то радость своим обитателям (subjects). Главные выгоды, конечно, достаются тому, кто управляет этой экосистемой. На отдельных онлайновых рынках также можно создать видимость типичных сил свободного рынка. Мы, подобно Труману, можем считать себя обычными потребителями, живущими обычной жизнью и совершающими ничем не примечательные покупки. У нас нет представления о том, каким образом и в какой степени нас используют.

Мы сейчас на бытовом уровне вступаем в эпоху датафикации (datafication)^>2, которая включает в себя «рассмотрение всех аспектов жизни и превращение их в цифровые данные»^>3. В экономике, управляемой большими данными, сведущие игроки будут стараться эффективнее отслеживать наши действия в онлайновой и офлайновой сферах, накапливать цифровые данные, направлять нас во время совершения ключевых покупок и реагировать на изменения со всё нарастающей скоростью.

Используя хитроумные алгоритмы, компании ныне занимаются «разработкой данных» (data mining)^>4, торговлей данными (data trade), распознаванием образов (pattern recognition)^>5, оцениванием спроса и ценовой оптимизацией^>6. Наше поведение и наши предпочтения запускают в действие персональные рекламные акции, вся совокупность которых призвана помочь нам сделать правильный выбор^>7. Но правильный для кого?

По мере роста использования больших данных и аналитики больших данных, компании не будут ограничиваться пассивным сбором информации. Напротив, как отмечено в одном докладе Белого дома, налицо «растущий потенциал непосредственного воздействия аналитики больших данных на среду обитания отдельного человека и на решения, относящиеся к его жизни»^>8. Европейская инспекция по защите данных указывала на то, что «государства и компании способны перейти от “разработки данных” к “разработке реальности”, пронизывающей повседневную жизнь, общение и даже мышление»^>9. Всё в большей мере наш образ (и в личной, и в профессиональной жизни) формируется социальными сетями, такими как Facebook, Twitter, WhatsApp и LinkedIn, и многими другими. Эти информационные площадки считаются настолько важными, что для создания желаемого образа мы иногда пользуемся сомнительными средствами