Текст бизнес-книги "Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных"

Автор книги: Дэвид Хэнд

Раздел: Базы данных, Компьютеры

Как мы видим, темные данные вездесущи. Они могут появляться повсеместно и где угодно, а их наиболее опасное свойство заключается в том, что мы по определению не можем быть уверенными в их отсутствии. Это означает, что необходимо постоянно быть начеку и задавать себе вопрос: «Что мы упускаем?»

Не потому ли многие мошенничества остаются незамеченными, что полиция ловит лишь неумелых преступников, а настоящие «мастера» продолжают «творить»? Берни Мэдофф основал свою фирму Bernard L. Madoff Investment Securities LLC в 1960 г., а арестован был лишь в 2008 г. Когда его приговорили к 150 годам тюремного заключения, ему исполнился уже 71 год – можно сказать, что ему практически все сошло с рук.

А множество потенциально излечимых больных, которых мы вовремя не диагностируем? Разве это не происходит лишь потому, что болезни на ранней стадии имеют гораздо меньше симптомов, чем в своей тяжелой форме?

Опасны ли социальные сети? Ведь они отражают только то, что мы уже знаем и чему верим, не посягая на нашу точку зрения, поскольку отбирают факты и события в пределах нашей зоны комфорта. Или, что еще хуже, те рассказы, которые люди выбирают для публикаций в социальных сетях, могут создавать у нас ложное представление о том, что жизнь всех остальных людей удивительно легка и прекрасна, а это прямой путь к депрессии – ведь в своей жизни мы встречаем так много препятствий.

Мы привыкли думать о данных как о числах. Но данные необязательно должны быть числами, включая и темные данные. Вот вам пример, в котором отсутствующей критической информацией является одна буква.

Арктическим экспедициям 1852, 1857 и 1875 гг. поставлялось Arctic Ale – пиво с особо низкой температурой замерзания, изготовленное Сэмюэлем Аллсоппом. Альфред Барнард, написавший историю британского пивоварения, попробовал этот эль в 1889 г., описав его как напиток «приятного коричневого оттенка, обладающий вкусом вина и орехов и таким шипением, словно был сварен только что… Из-за большого количества оставшегося неферментированного экстракта, его следует рассматривать как чрезвычайно ценный и питательный продукт»[10]10
  R. Pattinson, Arctic Ale: History by the Glass, issue 66 (July 2102), https://www.beeradvocate.com/articles/6920/arctic-ale/, accessed 31 July 2018.


[Закрыть]. Как раз то, что нужно в арктических экспедициях.

В 2007 г. бутылка из партии 1852 г. была выставлена на аукционе eBay со стартовой ценой $299. Продавец, у которого она хранилась в течение 50 лет, неправильно написал название пива, пропустив одну «р» в слове «Allsopp». Как следствие, предмет не обнаруживался поисковыми запросами любителей винтажного пива, так что поступило только две заявки. Из них победила заявка 25-летнего Даниэля Вудула, который предложил целых $304. Стремясь определить ценность покупки, Вудул тут же вновь выставил бутылку на продажу, но на этот раз с правильным названием. В ответ было подано 157 заявок с максимально предложенной ценой $503 300.

В этом случае одна пропущенная буква стоила полмиллиона долларов[11]11
  В действительности оказалось, что победившая заявка была шуткой и участник торгов не собирался платить. Но даже при этом Вудул мог рассчитывать на приличную прибыль: частный коллекционер из Шотландии недавно продал с аукциона бутылку из экспедиции 1875 г. за £3300, что равняется примерно $4300.


[Закрыть]. Это наглядный пример того, что потеря информации может привести к значительным последствиям. Как мы увидим далее, полмиллиона долларов – ничто по сравнению с убытками в других ситуациях, связанных с отсутствием данных. Они способны разрушать судьбы, уничтожать компании и, как в случае с Challenger, приводить к гибели людей. Короче говоря, отсутствующие данные важны.

В случае с Arctic Ale чуть большее внимание помогло бы избежать проблемы. Небрежность, безусловно, одна из самых распространенных причин появления темных данных, но далеко не единственная. Неприятный факт заключается в том, что данные могут стать темными по очень широкому ряду причин, и далее в книге мы увидим это.

Заманчиво считать темные данные исключительно тем, что можно было бы получить, но по каким-то причинам не удалось. Безусловно, это самый очевидный вид темных данных. Отсутствующие данные по заработной плате в опросе, в котором часть респондентов отказалась разглашать эту информацию, конечно, являются темными данными, но также ими является и уровень заработной платы безработных, которые не получают ее и, следовательно, просто не могут назвать. Ошибки измерения и неточности скрывают истинные значения; обобщая данные (например, вычисляя средние значения), мы теряем детали; неверные формулировки запросов искажают смысл того, что мы хотим узнать. В более общем понимании любую неизвестную характеристику некоей генеральной совокупности (статистики часто используют термин «параметр») можно рассматривать как темные данные.

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

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]12
  D. J. Hand, F. Daly, A. D. Lunn, K. J. McConway, and E. Ostrowski, A Handbook of Small Data Sets (London: Chapman and Hall, 1994).


[Закрыть], 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.

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]13
  D. J. Hand, “Statistical challenges of administrative and transaction data (with discussion),” Journal of the Royal Statistical Society, Series A181 (2018): 555-605.


[Закрыть]. 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]14
  https://www.quora.com/How-many-credit-and-debit-card-transactions-are-there-every-year, accessed 24 August 2018.


[Закрыть]. 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.

Что еще хуже, во всяком случае в отношении темных данных, клиенты рассчитываются за покупки не только кредитными картами, но и наличными. Это означает, что реестр всех покупок и транзакций, созданный на основе данных по кредитным картам, будет содержать невидимые массивы темных данных – DD-тип 4: самоотбор. Вдобавок существует несколько операторов кредитных карт. Данные одного оператора не могут считаться репрезентативными для всей совокупности держателей кредитных карт и уж тем более для населения в целом. Таким образом, несмотря на многообещающие перспективы, административные данные имеют скрытые недостатки, связанные с темными данными.

Конкретной проблемой, с которой мне пришлось столкнуться, был заказ на создание «системы показателей» – статистической модели для прогнозирования вероятности неплатежей, которая могла бы использоваться при принятии решений о предоставлении кредитов. Мне был открыт доступ к большому набору данных, содержащему информацию из заявок предыдущих клиентов, а также их кредитные истории, показывающие действительную картину того, платили они или нет по своим обязательствам.

По сути ничего сложного в этом заказе не было. Я должен был выяснить, какие сочетания характеристик отличают клиентов, выполнивших свои обязательства, от тех, кто допустил дефолт. Это позволило бы классифицировать будущих заявителей как «добросовестные заемщики» или «потенциальные неплательщики».

Проблема заключалась в том, что банк хотел получить модель, позволяющую делать прогнозы в отношении всех будущих заявителей. Предоставленные мне данные, безусловно, не были генеральной совокупностью, отражавшей всех заявителей – они касались лишь тех, кто уже прошел процесс отбора. Надо полагать, состоявшиеся клиенты получили кредиты, потому что им был присвоен статус приемлемого риска в соответствии с каким-то более ранним механизмом отбора – на основе либо предыдущей статистической модели, либо субъективной оценки менеджеров банка. Те, кого сочли слишком рискованными, не получили ссуду, поэтому я не мог знать о том, насколько добросовестно они выполнили бы свои обязательства. Я даже не имел понятия, сколько заявителей было отклонено ранее и не попало в мой набор данных. Короче говоря, данные, предоставленные мне, были искаженной выборкой с неизвестными критериями отбора (или смещением выборки), и любая статистическая модель, построенная на этом наборе данных, вводила бы в заблуждение в случае применения ко всем потенциальным кандидатам.