211service.com
Sociālās inženierijas robežas
Izmantojot lielos datus, pētnieki un plānotāji veido personiskās un pilsoniskās uzvedības matemātiskos modeļus. Taču modeļi var slēpt, nevis atklāt dziļākos sociālo nelaimju avotus. 2014. gada 16. aprīlis
1969. gadā Playboy publicēja garu, brīvu rakstu intervija ar Māršalu Maklūenu kurā mediju teorētiķis un sešdesmito gadu ikona ieskicēja nākotnes portretu, kas vienlaikus bija vilinošs un atbaidošs. Atzīmējot digitālo datoru spēju analizēt datus un nosūtīt ziņojumus, viņš prognozēja, ka mašīnas galu galā tiks izmantotas, lai precizētu sabiedrības darbību. Viņš teica, ka datoru var izmantot, lai virzītu globālo termostatu tīklu uz dzīves modeli tā, lai tas optimizētu cilvēku izpratni. Jau tagad ir tehnoloģiski iespējams izmantot datoru, lai programmētu sabiedrības izdevīgā veidā. Viņš atzina, ka šāda centralizēta kontrole paaugstina smadzeņu skalošanas rēgu vai daudz ļaunāku, taču viņš uzsvēra, ka sabiedrības programmēšanu faktiski var veikt diezgan konstruktīvi un humāniski.
Intervija parādījās, kad datorus galvenokārt izmantoja slepenai zinātniskai un rūpnieciskai skaitļu noteikšanai. Lielākajai daļai lasītāju tajā laikā Maklūena vārdi noteikti izklausījās tāli, ja ne rupji. Tagad tie šķiet pravietiski. Tā kā viedtālruņi ir visuresoši, Facebook ir neizbēgams, un parādās valkājami datori, piemēram, Google Glass, sabiedrība iegūst digitālo sensoru sistēmu. Cilvēku atrašanās vieta un uzvedība tiek izsekota viņu ikdienas gaitās, un iegūtā informācija tiek nekavējoties pārsūtīta uz plašām serveru fermām. Kad mēs uzrakstīsim algoritmus, kas nepieciešami visu lielo datu parsēšanai, daudzi sociologi un statistiķi uzskata, ka mēs saņemsim daudz dziļāku izpratni par to, kas liek sabiedrībai tikties.
Šis stāsts bija daļa no mūsu 2014. gada maija numura
- Skatiet pārējo izdevuma daļu
- Abonēt
Viens no lielākajiem datu aizstāvjiem ir Alekss Sandijs Pentlands, datu zinātnieks, kurš kā MIT Human Dynamics Laboratory direktors jau sen ir izmantojis datorus, lai pētītu uzņēmumu un citu organizāciju uzvedību. Savā īsajā, bet vērienīgajā jaunajā grāmatā sociālā fizika, Pentlands apgalvo, ka mūsu ievērojami paplašinātā spēja vākt uzvedības datus ļaus zinātniekiem izstrādāt sociālās struktūras cēloņsakarības teoriju un galu galā izveidot matemātisko skaidrojumu tam, kāpēc sabiedrība reaģē tā, kā tā reaģē visos apstākļos. Kā liecina grāmatas nosaukums, Pentlands domā, ka sociālā pasaule, ne mazāk kā materiālā, darbojas saskaņā ar noteikumiem. Viņš raksta, ka cilvēku kustībā un saziņā pastāv statistiskas likumsakarības, un, kad mēs pilnībā sapratīsim šīs likumsakarības, mēs atklāsim sociālās mijiedarbības pamatmehānismus.
Pentlendas ideja par uz datiem balstītu sabiedrību ir problemātiska. Tas mudinātu mūs optimizēt status quo, nevis to apstrīdēt.
Pārskatītās lietas
Sociālā fizika: kā izplatās labas idejas — jaunas zinātnes atziņas
Autors: Alekss Pentlands
Penguin Press, 2014
Pentlands uzskata, ka tas, kas mums līdz šim ir liedzis atšifrēt sabiedrības matemātiskos pamatus, ir empīriskās stingrības trūkums sociālajās zinātnēs. Atšķirībā no fiziķiem, kuri var ļoti precīzi izmērīt objektu kustības, sociologiem ir nācies iztikt ar neskaidriem novērojumiem. Viņiem bija jāstrādā ar aptuvenām un nepilnīgām datu kopām, kas iegūtas no maziem iedzīvotāju paraugiem, un viņiem bija jāpaļaujas uz cilvēku bēdīgi slavenajām kļūdainajām atmiņām par to, ko viņi darīja, kad viņi to darīja un ar ko viņi to darīja. Datortīkli sola šos trūkumus novērst. Pieskaroties datu plūsmām, kas plūst caur sīkrīkiem, meklētājprogrammām, sociālajiem medijiem un kredītkaršu maksājumu sistēmām, zinātnieki varēs savākt precīzu, reāllaika informāciju par miljoniem, ja ne miljardu cilvēku uzvedību. Un, tā kā datori ne aizmirst, ne fib, informācija būs uzticama.
Lai ilustrētu gaidāmo, Pentlands apraksta virkni eksperimentu, ko viņš un viņa domubiedri ir veikuši privātajā sektorā. Viņi iesaistās biznesā un katram darbiniekam izsniedz elektronisku ID karti, ko sauc par sociometrisko žetonu, kas karājas kaklā un sazinās ar kolēģu nēsātajām nozīmītēm. Ietverot mikrofonus, atrašanās vietas sensorus un akselerometrus, emblēmas uzrauga, kur cilvēki dodas un ar ko viņi runā, ņemot vērā viņu balss toni un pat ķermeņa valodu. Ierīces spēj izmērīt ne tikai saziņas un ietekmes ķēdes organizācijā, bet arī personīgās enerģijas līmeni un tādas īpašības kā ekstraversija un empātija. Vienā no šādiem bankas zvanu centra pētījumiem pētnieki atklāja, ka produktivitāti var palielināt, vienkārši pielāgojot kafijas pauzes grafiku.
Pentlands šo datu apstrādes paņēmienu dēvē par realitātes ieguvi, un viņš ierosina, ka līdzīga veida informāciju var savākt daudz plašākā mērogā, izmantojot viedtālruņus, kas aprīkoti ar specializētiem sensoriem un lietotnēm. Ievadīti statistikas modelēšanas programmās, dati varētu atklāt, kā sabiedrībā tiek izplatītas tādas lietas kā idejas, lēmumi, noskaņojums vai sezonālā gripa.
Sabiedrības matemātiskā modelēšana, pēc Pentlanda domām, ir iespējama, pateicoties cilvēku iedzimtajai vadāmībai. Mēs varam uzskatīt sevi par racionāliem dalībniekiem, kas apzināti kontrolē savas izvēles, taču lielākā daļa no tā, ko mēs darām, ir refleksīvi. Mūsu uzvedību nosaka mūsu zemapziņas reakcija uz citu cilvēku ietekmi, jo īpaši tiem, kas ir dažādās vienaudžu grupās, kurām mēs piederam. Viņš raksta, ka sociālās fizikas spēks izriet no tā, ka gandrīz visas mūsu ikdienas darbības ir ierastas, un tās galvenokārt balstās uz to, ko esam iemācījušies, novērojot citu uzvedību. Kad esat kartējis un izmērījis visas personas sociālās ietekmes, varat izveidot statistikas modeli, kas paredz šīs personas uzvedību, tāpat kā jūs varat modelēt ceļu, pa kuru biljarda bumbiņa ies pēc tam, kad tā atsitās pret citām bumbiņām.
Cilvēku uzvedības atšifrēšana ir tikai pirmais solis. Tas, kas patiešām aizrauj Pentlendu, ir iespēja izmantot digitālos medijus un saistītos rīkus, lai mainītu cilvēku uzvedību, lai motivētu grupas un indivīdus rīkoties produktīvāk un atbildīgāk. Ja cilvēki prognozējami reaģē uz sociālo ietekmi, tad valdības un uzņēmumi var izmantot datorus, lai izstrādātu un nodrošinātu rūpīgi pielāgotus stimulus, piemēram, uzslavas ziņas vai nelielus naudas maksājumus, lai pielāgotu ietekmes plūsmas grupā un tādējādi mainītu tās dalībnieku paradumus. . Pentlands iesaka ne tikai uzlabot tranzīta un veselības aprūpes sistēmu efektivitāti, bet arī grupu veicināšanas programmas var padarīt kopienas harmoniskākas un radošākas. Viņš ziņo, ka mūsu galvenais ieskats ir tāds, ka, mērķējot uz [personas] vienaudžiem, vienaudžu spiediens var pastiprināt vēlamo atalgojuma ietekmi uz mērķa indivīdu. Datori kļūst, kā Maklūans paredzēja, pilsoniskiem termostatiem. Tie ne tikai reģistrē sabiedrības stāvokli, bet arī saskaņo to ar kādu noteiktu ideālu. Gan sociālās kārtības izsekošana, gan uzturēšana ir automatizēta.
Galu galā Pentlands apgalvo, ka cilvēku mijiedarbības skatīšanās caur matemātisko objektīvu atbrīvos mūs no laika nolietotiem priekšstatiem par šķiru un šķiru cīņu. Viņš apgalvo, ka politiskās un ekonomiskās klases ir pārāk vienkāršoti stereotipi par mainīgu un pārklājošu vienaudžu grupu matricu. Vienaudžu grupas, atšķirībā no klasēm, ir noteiktas ar kopīgām normām, nevis tikai standarta pazīmēm, piemēram, ienākumiem vai to saistību ar ražošanas līdzekļiem. Apbruņojušies ar izsmeļošu informāciju par indivīdu paradumiem un asociācijām, pilsoniskie plānotāji varēs izsekot pilnai ietekmes plūsmai, kas veido personīgo uzvedību. Atteikšanās no tādām vispārīgām kategorijām kā bagātie un nabagi vai bagātie un trūcīgie, mēs varēsim saprast cilvēkus kā indivīdus — pat tad, ja šīs personas ir tikai vienaudžu spiediena un citu sociālo ietekmju summa, kas viņus ietekmē.
Politikas aizstāšana ar programmēšanu varētu izklausīties pievilcīgi, jo īpaši ņemot vērā Vašingtonas paralīzi. Taču ir pamatoti iemesli uztraukties par šāda veida sociālo inženieriju. Acīmredzamākās ir privātuma problēmas, kas rodas, vācot arvien intīmāku personisko informāciju. Pentlands paredz šādu kritiku, argumentējot par New Deal on Data, kas dod cilvēkiem tiešu kontroli pār par viņiem savākto informāciju. Tomēr ir grūti iedomāties, ka interneta uzņēmumi piekrīt atteikties no īpašumtiesībām uz uzvedības informāciju, kas ir būtiska to konkurences priekšrocībām.
Pat ja pieņemam, ka privātuma problēmas var atrisināt, ideja par to, ko Pentlenda sauc par uz datiem balstītu sabiedrību, joprojām ir problemātiska. Sociālā fizika ir biheiviorālisma teorijas variācija, kas bija labvēlīga Maklūena laikos, un tai ir tie paši ierobežojumi, kas bija nolemti tās priekšgājējam. Sociālo attiecību definēšana kā stimula un atbildes paraugs atvieglo matemātiku, taču ignorē dziļos, strukturālos sociālo nelaimju avotus. Pentlandam var būt taisnība, ka mūsu uzvedību lielā mērā nosaka sociālās normas un mūsu vienaudžu ietekme, taču viņš nesaskata, ka šīs normas un ietekmi pašas veido vēsture, politika un ekonomika, nemaz nerunājot par varu un aizspriedumiem. Cilvēkiem nav pilnīgas brīvības izvēlēties vienaudžu grupas. Viņu izvēli ierobežo tas, kur viņi dzīvo, no kurienes viņi nāk, cik daudz naudas viņiem ir un kā viņi izskatās. Sabiedrības statistiskais modelis, kas ignorē šķiru jautājumus, kas uztver ietekmes modeļus kā dotu, nevis kā vēsturisku nejaušību, tiecas iemūžināt esošās sociālās struktūras un dinamiku. Tas mudinās mūs optimizēt status quo, nevis to apstrīdēt.
Politika ir nekārtīga, jo sabiedrība ir nekārtīga, nevis otrādi. Pentlanda veic slavējamu darbu, aprakstot, kā labāki dati var uzlabot sociālo plānošanu. Taču, tāpat kā citi potenciālie sociālie inženieri, viņš pārspīlē. Ļaujot entuziasmam gūt virsroku, viņš sāk uztvert sociālās fizikas metaforu burtiski, pat atzīstot, ka matemātiskie modeļi vienmēr būs reducējoši. Viņš vienā brīdī raksta, ka tā nemēģina uztvert iekšējos kognitīvos procesus, tāpēc sociālā fizika pēc savas būtības ir iespējamība, un tajā ir nesamazināms nenoteiktības kodols, ko izraisa izvairīšanās no apzinātas cilvēka domas ģeneratīvā rakstura. Tas, ko lielie dati nevar ņemt vērā, ir visneparedzamākais un interesantākais par mums.
Nikolass Karrs raksta par tehnoloģijām un kultūru. Viņa jaunā grāmata , Stikla būris: automatizācija un mēs, tiks publicēts septembrī.