В наше время люди привыкли фиксировать события и переживания своей жизни и выкладывать их в различные социальные сети, поэтому неудивительно, что среди громадного количества этой информации обнаруживаются интересные, поразительные, а иногда и жуткие факты. Перед вами 5 способов предсказаний, основанных на данных социальных сетей.
1. Американцы влияют на политические режимы
Анализируя основные мировые СМИ, новости со всех уголков планеты, социальные сети и перехваченные телефонные разговоры, специалисты Центра Открытых Источников (ЦОИ) при ЦРУ могут в любой момент определить, что происходит в той или иной точке земного шара.
Основной целью является выявление возможных очагов социальных волнений: с помощью данных ЦОИ можно сравнить, действительно ли в каком-либо обществе царят опасные настроения или это лишь искусственно раздутая информационная кампания.
Заметив, например, изменение статуса на странице в соцсети, сотрудники Центра могут определить, существуют ли тревожные тенденции или же просто кто-то в понедельник встал не с той ноги и решил оповестить об этом Интернет.
Во время социальных потрясений в Египте ЦОИ не смог точно предсказать начало беспорядков, но его глава, Даг Накуин заранее предупреждал, что интернет-сообщество в Египте выступает как инструмент давления на политический режим и действительно представляет определённую угрозу.
2. Сколько среди нас ненормальных?
Исследователи из Корнелльского университета выяснили, какое построение речи характерно для психически неуравновешенных личностей.
Проанализировав речь 14-тиубийц-психопатов и 38-ми «просто» убийц, психиатры заключили, что неуравновешенный человек склонен часто использовать невнятные слова-паразиты, вроде «хм», или причинно-следственные конструкции, например, «потому что», «так как», а упоминания о семье или религии почти не встречаются.
Таким способом была проанализирована одна из крупнейших в мире социальных сетей — Twitter, среди пользователей которой нашлись явно склонные к отклонениям.
Более 3 тыс пользователей позволили оценить свои блоги по трём показателям: психопатия, самовлюблённость и маккиавелизм. Конечно, был введён дополнительный стимул — одному из них по итогам исследования вручили iPad, ведь псих ты или нет, но очень приятно получить такой подарок.
Среди этих добровольцев был выявлен 41 психопат: удивительно не то, что обнаружен такой высокий процент неуравновешенных, но то, что психические отклонения почти всех из них были достоверно подтверждены более тщательными экспериментами — это означает, что, почитав блог, можно поставить диагноз.
3. Рынок вакансий на 4 месяца вперёд
Более 500 тыс ирландских и американских пользователей социальных сетей стали объектом исследований специалистов, пытающихся предсказать рост или падение уровня безработицы: люди сообщали об изменении заработной платы или движении по карьерной лестнице на своих страницах, а учёные присваивали каждому такому сообщению определённое «настроение».
Анализируя эти «настроения», исследователи надеются определить, как будет себя вести рынок вакансий. Звучит немного абстрактно — вы точно так же можете сделать выводы об уровне безработицы, посмотрев в окно и посчитав бездомных бродяг, которые околачиваются на вашей улице. Но вот что интересно: используя свой несложный метод, учёные могут прогнозировать развитие ситуации на четыре месяца вперёд, и это уже кое-что. Причём результаты действительны как для Ирландии, так и для США — значит, этот метод работает независимо от стран.
Надо сказать, что люди, конечно, не выкладывают распечатки своих счетов в банке или бизнес-планы, однако учёным достаточно и тех немногих сведений, по которым можно определить примерный уровень жизни и размер доходов, чтобы сделать соответствующие выводы о состоянии рынка труда.
Любопытно, что закономерность работает и в обратную сторону: можно влиять на снижение безработицы, публикуя в социальных сетях положительные отзывы о вакансиях — люди склонны им верить, и это может помочь им устроиться на работу.
4. Крах фондового рынка
Игроки рынка ценных бумаг сейчас склонны переоценивать значение социальных сетей в своих сделках: действительно, если вы продаёте собственную компанию с миллиардным оборотом потому, что кто-то написал, что её перспективы туманны, значит, вы просто сумасшедший.
Но кое-что в этом всё-таки есть: социолог Йохан Боллен разработал алгоритм исследования, названный Google-Profile of Mood States (GPOMS), что можно перевести как «Google-профиль с Эмоциями Государств». Он проанализировал почти 10 млн сообщений в сети Twitter, выяснив, что большинство пользователей, так сказать, «стихийны» в своих настроениях — испытывают возбуждение и беспокойство накануне, например, дня выборов, и душевный подъём перед какими-либо праздниками.
Однако стоило всё это затевать, чтобы понять, что люди испытывают беспокойство за политическую жизнь страны или радуются в предвкушении праздника? Всё это и так очевидно.
Когда учёные сравнили колебания «государственных эмоций» в соцсетях с изменениями индекса Доу-Джонса, оказалось, что интернет-пользователи опережали их на три-четыре дня: точность прогноза достигала 86,7% — фактически, «коллективный разум» каким-то образом видит финансовое будущее.
Эти исследования начали проводить в 2008-м году, когда экономическая ситуация была непредсказуема, что доказывает — невозможно предсказать состояние фондового рынка, руководствуясь историческими предпосылками или «здравым смыслом»: гораздо лучше в экономике разбираются интернет-пользователи, независимо от их образования.
5. Где может вспыхнуть эпидемия?
«Google Flu Trends» — механизм, по которому можно отследить расположение вспышек заболеваний, подобных гриппу, по поисковым запросам, таким как «головная боль», «жар» и тому подобным — понятно, что чем больше таких запросов, тем выше риск эпидемии. Сам поисковик будет чаще подсказывать эти варианты, если в регионе наблюдается повышенная вирусная активность.
Правда, такой инструмент не всегда может дать объективную картину: если Рианна, например, написала в Twitter о своём недомогании, поисковик будет наряду с птичьим или свиным гриппом выводить и «грипп Рианны», потому что это будет популярный запрос.
Для уточнения данных исследователи снова обратили внимание на Twitter, так как сообщение в 140 знаков — идеальный материал для получения статистики, ведь в Twitter обычно пишут подробнее, чем в поисковой строке, но и не настолько развёрнуто, что нужные сведения могут «затеряться».
Лаборатория Интеллектуальных Систем при университете Бристоля изучила 50 млн твитов и сравнила их со статистикой Службы Здравоохранения за то же время — на основе полученных данных сотрудники Лаборатории собираются создать систему предупреждения вспышек заболеваний. В идеале это будет примерно так: в одном городе кто-то чихнул, и медики уже рассылают по всем окрестностям предупреждение об эпидемии.
