Самое важное, что, получая инструменты для экспериментов с настройками обработки информации и возможность видеть, как изменяются результаты, мы приобретаем знания о функционале личных предпочтений. Что мы чувствуем, изучая возможности различных вариантов, и как это сказывается на процессе выбора? Психологи Дэниел Канеман и покойный Амос Тверски в своих эпохальных научных работах о принятии решений в условиях неопределенности показали, что при решении задач с множеством неизвестных, не позволяющих оперативно получить оптимальный результат, люди часто руководствуются эвристиками или ментальными упрощениями. Дэнни и Амос выделяли три основных типа эвристики: эвристику доступности, то есть легкость, с которой появляется некая мысль; эвристику репрезентативности, то есть желание придавать большую значимость тому, что кажется более типичным; и эвристику закрепления – склонность судить о чем-либо, отталкиваясь от некой отправной точки[421]. Почти через полвека с момента публикации их основополагающего труда образовалась целая область знаний с сотнями вариаций на тему эвристики. Однако получить лучшее представление о том, насколько мы подвержены эвристикам, можно только экспериментальным путем. А с использованием регулировок современных методов обработки данных можно исследовать свои предположения относительно текущей ситуации и ожидания от будущего.
Вот конкретный пример. Консультировать человека по поводу объема накоплений, который позволит безбедно существовать после выхода на пенсию, трудно, поскольку такой расчет будет обусловлен многими неизвестными. В каком состоянии будет экономика через пять или через десять лет? Насколько вырастут цены на энергоносители и какие новые источники энергии появятся? Каковы будут потребности человека в услугах здравоохранения, если он непредсказуемо заболеет? Все эти факторы окажут непосредственное влияние на финансовое положение будущего пенсионера, но информации о них крайне мало. Человек не сможет существенно влиять на них, даже если получит ответы от некоего оракула. Но зато он может проиграть несколько сценариев и посмотреть, какие последствия могут повлечь решения, которые он способен принимать. Поэкспериментировав с параметрами модели, например с макроэкономическими условиями и структурой пенсионных накоплений, он может оценить вероятность различных вариантов и, возможно, сделать вывод о наиболее комфортном из них, который, возможно, будет далек от первоначального представления. Нам нужно поручить инфопереработчикам создать такие инструменты многовариантного анализа и дать нам доступ к ним.
Многовариантный анализ полезен во многих областях жизни. Вообразите себя выпускником школы, которого принимают и в Гарвард, и в Стэнфорд. Какой из университетов выбрать? И как принимать решение? В 2014 году социальная сеть LinkedIn запустила сервис University Pages, который анализирует огромный массив размещенных на сайте резюме, чтобы выяснить, где работают выпускники определенного университета и как складываются их карьеры. Такая «обогащенная» информация может помочь принять решение на основе многовариантного причинно-следственного анализа, сфокусированного как на изначальных допущениях (какой университет), так и на результатах (вероятная карьера). Если у будущего студента уже есть карьерный ориентир (например, пойти работать в Google, McKinsey, Monsanto или Всемирный фонд дикой природы), он может проверить, отличает ли выпускников данного университета необычно высокая вероятность устроиться на работу к определенному работодателю. Можно посмотреть, какие университеты являются главными поставщиками кадров для определенных профессий, включая такие увлекательные занятия, как консультант общественных организаций, сценарист телесериалов или инженер по керамике. Можно поэкспериментировать с фильтрами, чтобы выяснить, какие специальные курсы, помимо основных общеобразовательных, увеличивают шансы попасть на желаемую работу после выпуска[422].
Как и во многих ситуациях выбора, планирование пенсионных накоплений и выбор высшего учебного заведения подразумевают, что придется чем-то поступиться. Часто люди не знают, насколько сильно им что-то нужно, до тех пор пока их не заставят отказаться от этого. Именно рассматривая альтернативы, мы приходим к пониманию того, какие результаты устраивают нас больше, а какие – меньше. Экспериментируя с настройками, люди получат возможность заранее оценить предстоящие варианты. Право на эксперимент открывает новые просторы для обоснования наших решений.
Право переносить свои данныеКак и с правами на изменение, размытие и эксперимент, право на перенос имеет целью расширение свободы выбора. В предыдущей главе я утверждал, что право доступа к данным есть нечто большее, чем право видеть свои биты и байты. Это право увидеть информацию в нужном и понятном виде, например в сравнении с агрегированными данными или эталонными значениями. Для целей разумной прозрачности надо иметь возможность интерпретировать свои данные. На основании права доступа можно потребовать от инфопереработчика предоставить копию своих данных[423], но в подавляющем большинстве случаев это не принесет большой пользы в отсутствие возможности обработать их где-то еще. Полноценная свобода выбора означает, что вы можете свободно пользоваться своими данными – как хотите и где хотите. В этом заключается фундаментальный смысл права на перенос.
Вывоз или ввоз реальных предметов подразумевает их перемещение из одного места в другое. При переносе данных информация продолжает существовать там, где она создавалась. Возьмем типичный случай – выпускник бакалавриата хочет направить справку об успеваемости нескольким потенциальным работодателям или в несколько магистратур. Несомненно, что все сведения об оценках останутся в университете и после того, как справка об успеваемости будет разослана. Но даже этот элементарный пример дает представление о сложностях, присущих переносу данных для их дальнейшего использования в других местах. Прежде всего получатели должны будут иметь возможность проверки подлинности справки, выданной университетом. Далее выпускник может захотеть убедиться, что справку отправили только указанным им адресатам. Он может задуматься по поводу оценок и решить, есть ли смысл отправлять подробную ведомость успеваемости всем адресатам. Если это сделать, то плохие оценки можно будет объяснить в сопроводительном письме или на собеседовании, то есть дополнить информацию. Выставить справку об успеваемости на всеобщее обозрение или отправить ее копии будет означать, что влияние выпускника на процесс ознакомления с информацией уменьшится.
В течение многих лет все это делалось вручную: выпускник получал выписки в запечатанных конвертах и рассылал их по своему усмотрению. В этом случае ручная система работала, потому что масштаб данных
