Началась профессиональная зачистка последствий «Эффекта Сноудена»

Стратегический аналитик Елена Ларина отметила, что в настоящее время агентство Национальной Безопасности США (АНБ) занялось "зачисткой" последствий разоблачений Сноудена, в глазах общественного мнения.

Елена Ларина обратила внимание на тот факт, что тема об особенностях, и главное — о реальных целях работы огромной американской спецслужбы, уже успешно подменена заведомо абсурдной темой "слежки за каждым человеком". Заведомо абсурдной — потому, что тотальная слежка априори бесцельна и поэтому лишена смысла. Смысл есть только в выборке данных, приспособленных к решению конкретной задачи — а это уже не тотальная слежка, в буквальном, обывательском понимании этого слова.

Проанализировав запросы пользователей в Интернете, Елена Ларина показала, что внимание общественности уже сейчас успешно переключено с АНБ на понятный людям медийный (а главное — абстрактный) образ "Большого Брата".

"Сегодня во всех уголках земного шара, где есть интернет, обсуждаются темы приватности частной интернет-жизни, Большого Брата, слежки за пользователями сети и и т.п. Достаточно посмотреть на приведенную ниже диаграмму Google trends, где синим цветом отмечен поисковый запрос Snowden, красным – NSA и коричневым – Big brother.

Несложно увидеть, что все внимание сосредоточено на Большом Брате, который следит за пользователями интернета.

Немногим отличается от восприятия простых пользователей и большинство статей экспертов. Вот, например, весьма дельная статья о сути утечек Сноудена. Ее заголовок – "Разоблачения Сноудена подтвердили худшие теории о масштабах слежки за пользователями интернета".

В итоге, сложилось устойчивое общественное мнение, что Агентство Национальной Безопасности занимается персональной слежкой за простыми юзерами.

Как это ни парадоксально, такая точка зрения весьма выгодна самому Агентству, ведь она легко опровергается", — пишет Елена Ларина в своем материале "АНБ глазами блондинки. Пост крайний. На темной стороне силы".

Выборка Елены Лариной. Синим цветом отмечен поисковый запрос "Snowden", красным – "NSA" и коричневым – "Big brother".

Задаваясь вопросом о том, какой может быть реальная цель столь масштабной и дорогостоящей работы АНБ с Интернетом, и почему от этой цели потребовалось уводить внимание общественности – Елена Ларина приходит к следующим выводам:

"…для Больших Данных важны не фамилия, имя, отчество человека и т.п., или как принято говорить – персональные данные, а набор признаков и характеристик этого человека, как некоей единицы, включаемой в ту или иную группу.

Один из мировых авторитетов в сфере теории сложности и синергетики Георгий Малинецкий недавно сказал, что только 23% данных носят осмысленный для человека характер и лишь 3% из них реально используются при решении тех или иных практических задач. Самое главное в этих цифрах состоит в том, что человек думает, а машина считает. Соответственно, информация, бросовая для человека оказывается вполне пригодной для машины. Большие Данные включают не три, и даже не двадцать три процента, а с гораздо большую долю структурированной и неструктурированной информации. По оценке экспертов IBM она в настоящее время доходит до 50%, а в перспективе возрастет до 75%.

Что могут дать Большие Данные? Приведу только один хрестоматийный пример. Крупная американская торговая компания Target сформировала огромную базу данных покупателей и покупок . Аналитики компании выделили часть базы со списком покупательниц, о которых известно, что у них уже родился ребёнок, и стали изучать, чем отличаются покупки, которые они делали до беременности, от покупок во время вынашивания ребёнка.

Оказалось, что в первые двадцать недель беременности многие покупают минеральные пищевые добавки. Другой признак: они начинают приобретать вату и мыло без запаха в куда больших количествах, чем прежде. Если несколько подобных признаков совпадает, то вероятность того, что покупательница беременна, очень велика. А значит, можно бомбардировать её рекламой и скидочными купонами на товары для новорождённых.

Точность метода оказалась настолько высокой, что едва не привела к скандалу. Компания стала получать жалобы от обескураженных родителей, не понимающих, почему магазин предлагает их несовершеннолетним дочерям скидки на пелёнки и кроватки для грудничнов. Оказалось, что алгоритм Target заметил беременность раньше родственников.

В АНБ на сегодняшний день сформированы аналитические алгоритмы и написаны программы, позволяющие осуществлять анализ и прогноз в самых различных сферах и видах деятельности для различных стран, социальных и этнических групп и т.п. По сути АНБ представляет собой сегодня Базу Баз Больших Данных с соответствующими программными средствами ее переработки. Именно для этого сейчас в Юте заканчивается строительство огромного Data Центра. Именно поэтому, несмотря на все разоблачения Сноудена, Американский Конгресс при всей непростой финансовой ситуации США беспрекословно финансирует программы АНБ, а Барак Обама готов защищать АНБ от любой критики с совершенно неординарной жесткостью.

Хорошо известно, что маркетинг, в конечном счете, представляет собой методы принуждения к потреблению. Иными словами, современный, привычный для жителей разных стран мира маркетинг – это не что иное, как программирование их поведения. Большие Данные позволяют осуществлять это программирование с невиданной прежде эффективностью. Кроме того, они дают возможность расширить сферу программирования поведения с потребительской сферы на любые другие.

Представляется, что перспективная ключевая задача экосистемы АНБ – это отнюдь не индивидуальная слежка за пользователями интернета. Это слишком мелко для многомиллиардных расходов. Задача стоит гораздо более масштабная. Крупнейшая в мире фабрика по обработке Больших Данных является одним из двух важнейших элементов создания системы управления поведением сколько угодно больших групп населения самых различных стран мира".