Большие данные — ШЭР
Большие данные
, 22 января, 2021 г.
Эмма Тарасенко
культуролог, философ, независимая исследовательница

Город в числах

Как представить целый город, не только основные туристические локации, самые известные или просто знакомые места, но всю систему улиц, состояние домов, активности, перемещения, изменения и проблемы? Сегодня все это можно буквально посчитать и отследить в реальном времени. Эту возможность дают большие данные или Big Data — информация огромного объема. Работа с ней, само ее накопление, стало возможно относительно недавно, исключительно благодаря мощным компьютерам. В урбанистике «новые городские данные» охватывает практически все аспекты городской жизни — это может быть информация о местоположении, направлениях движения, состоянии окружающей среды, условиях жизни, мнениях и потреблении. Пласт данных состоит из сотен и тысяч индивидуальных показателей, усредненных и обработанных при помощи алгоритмов, чтобы создавать новые, более удобные, способы взаимодействия с городом. Например, система face pay — возможность расплачиваться в общественном транспорте при помощи лица, которую обещают ввести в Москве уже в этом году, возможна исключительно благодаря работе с большими данными. Камеры на улицах и в метро собирают информацию о перемещениях тысяч людей за сутки, об их гендере, действиях, частоте появления и многом другом. Затем показатели и числа отражаются на картах и в качественных изменениях привычного пространства.

Закономерный вопрос — откуда берут саму информацию? Сегодня мы все чаще сталкиваемся с дискуссиями о сборе данных на улицах города. Кажется, камеры и системы распознавания лиц подбираются к нам едва ли не слишком близко, охватывая все многообразные аспекты жизни. Но именно сбор данных позволяет анализировать настоящее и грамотно проектировать будущее.

Сегодня в большом городе мы неизменно встречаемся с большими данными. И именно они оказываются связующим звеном, дающим возможность сопоставить физическое и виртуальное измерение. Скотт Маккуайр в «Геомедиа» писал, что мы живем в период кардинального изменения типа медиа, появления не просто новых систем, но новых способов взаимодействия со средой, когда виртуальное непосредственно связано с пространством города.

Face pay в Китае

Цифровое расширение

Появление и развитие больших данных в городах это отнюдь не только оплата проезда при помощи лица. Эш Амин и Найджел Трифт рассуждают о городе в терминах потоков. Структуру города, по их мнению, создают не здания, а перемещения и нахождение в определённых локациях. Конечно, перемещения и практики обусловлены ландшафтом, но сам город появляется и продолжает функционировать как множество разнонаправленных потоков. И теперь такие потоки можно не только увидеть, но посчитать, поместить на карту в реальном времени, сравнить их траектории и насыщенность в разных районах и в разное время суток. Фактически, поток больше не теоретический конструкт, а информация о реальных перемещениях реальных людей.

Системы больших данных позволяют анализировать направление и ритмы движения, уровень шума, нагрузку на транспорт, системы безопасности. Буквально, городские потоки можно отследить в конкретный момент, в течение времени, сопоставить друг с другом или совместить в зависимости от целей исследования. Например, во время пандемии, горожане проводили все своем время дома, возник запрос и появилась карта Москвы, анализирующая условия жизни. Карта разбивает районы на сегменты и основывается на разных блоках больших данных: сторона, на которую выходят окна, экологическая ситуация, доступная инфраструктура.

Подобные карты могут отвечать на различные запросы, и становятся универсальным инструментом аналитики города. Карты возраста домов, инфраструктуры районов, упоминаемости места в соцсетях — все это аналитические инструменты, без которых понять современный город практически невозможно. Соцсети «привязываются» к геолокации и позволяют осмыслять ее, видеть происходящее там, знать, что и о чем говорят в этом месте. И само место в городе больше не существует без этого расширения. Все это примеры действия геомедиа. Большие данные позволяют визуализировать и охватить через гео-медийную связь физическое пространство города, буквально измерить его в показателях, недоступных человеку.

Карта шумового загрязнения Москвы

(Не)знакомец

С момента появления городов и до сегодняшнего дня главной городской фигурой оставался незнакомец. Георг Зиммель в начале 20 века описывает города как место чужих людей, в противоположность сельской местности. Незнакомец — праздно слоняющийся фланер Вальтера Беньямина, он прочерчивает маршруты внутри города и принципиально анонимен.

Но сегодня ситуация меняется. Если для нас люди на улицах все еще незнакомцы, то для камер-наблюдателей они абсолютно прозрачны, и при необходимости можно легко узнать куда, откуда, с какой целью они следуют. Главной фигурой визуального представления города теперь становится не человек, прочерчивающий траекторию, но дрон, способный отстраняться и приближаться, хранить и передавать информацию, считывать потоки.

Большие данные изменяют сам город принципиально — не только с позиции его проектирования, но и с точки зрения обитания в нем. Здесь больше не может незаметно происходить что угодно. Человек не может охватить город взглядом или удержать мысль о нем со всеми деталями. Для человека город непредсказуем и даже опасен, об этом свидетельствует обилие городских легенд и мифов. Но алгоритм способен считать все пласты происходящего. И дает способ охватить, увидеть и учесть множество деталей.

Однако ценность для изменения и планирования города представляют отнюдь не данные отдельного человека, но большие массивы информации. Амин и Трифт исследуют перемещение потоков, с их точки зрения в масштабе городского не интересен конкретный человек. Здесь, по аналогии, важны структуры и обобщения, на которые приватные частности и детали не могут значительно повлиять.

Большие данные — это возможность усреднить потребность, чтобы ее увидеть. Аналитический сбор данных обезличен и не претендует на роль «большого брата», скорее на новый способ взгляда и осмысления города. Алгоритмы, аккумулирующие большие данные фактически, видя вас, вас не замечают, но беспокойство о приватности все еще сохраняется.

Приватное, будущее и наблюдатели

Представлять город лучше буквально во всей его целостности. Большие данные — универсальный аналитический инструмент, позволяющий учитывать и мнение большинства горожан (соцсети), и физические параметры (от возраста здания до среднего возраста его посетителей). Несмотря на обезличенность информации, основную проблему больших данных видят в том, что мы не знаем, как часто, для чего и какую информацию собирают публичных местах. Городские камеры на улицах, в торговых центрах и транспорте буквально наблюдают за нами, как и наши собственные смартфоны. Они отслеживают наши перемещения, предлагают оставить отзывы на помещённые места, учитывают активность в соцсетях, подписки, гендер, возраст, профессию и семейное положение. Большие данные — это информация о каждом, большой массив складываете из множества индивидуальных показателей. Именно этот факт порой и становится источником конфликта.

Так в 2017 дочерняя компания Google — Sidewalk Lab — взялась за реконструкцию набережной в Торонто. Цели были исключительно благие: создать более 40 тысяч рабочих мест и удалять из атмосферы больше CO2, чем производится. Для этого компания собиралась отслеживать и контролировать транспортные потоки, температуру в зданиях и сигналы пешеходного перехода. Мониторинг вызвал обеспокоенность по поводу конфиденциальности.

Компания предложила необычное решение: в тех местах, где собираются ваши данные, будут расположены специальные иконки, которые покажут, какие данные собираются здесь. QR-коды рядом со значками позволят прочесть более подробную информацию. Проект самих значков Google предложила еще в 2014 году. Подобными системами предупреждения начали пользоваться и в Лондонском метро: предупреждают, что открытый Wi-Fi собирает о вас информацию.

Скотт Маккуайр пишет, что разрушение приватности, ее буквально отмирание, процесс естественный и неизбежный. Прогресс буквально меняет к ней отношение. В пользу этого мнения говорит стратегия поведения в соцсетях: обилие высказываний о себе позволяет кому угодно стать свидетелем «приватной» жизни, для этого не требуется ни за кем специально следить. Системы адаптируются через данные, фактически ставя вопрос постепенного отказа от приватности в пользу удобства. Но меняется отношение к приватности в обществе, остается ли выбор у тех, кто не хочет его менять? По Маккуайру это процесс адаптации, ведь приватное— это только социальный конструкт. Но в современных условиях это всегда должен быть добровольный акт — поделиться или нет мнением, данными, информацией должен решать сам человек. Кроме знаков с предупреждениями, это позволяет делать работа с открытыми источниками — Twitter, Flickr, Instagram, отзывы на картах Яндекс и Google. Например, в проектах Habidatum о Майами открытые соцсети использовались для мониторинга обсуждений и туристической активности. Примечательно, что на сбор данных соглашается больше людей, если известно, для чего их собирают.

Значки, разработанные Sidewalk Lab

Потребности

Большие данные дают возможности проектировать город с учётом потребностей горожан. Дают возможность видеть, слышать и замечать

часто, это действительно обезличенные данные, которые помогают понимать структуру города. Зная, сколько, когда и как перемещается людей, сколько они расходуют, как высказываются о тех или иных местах, можно отследить проблемы и спрогнозировать развитие качества жизни, дорожных сетей, экономики и экологии.

Альберто Ванного утверждал, что развитие города возможно только исходя из его ресурсов и вызовов, а большие данные дают наиболее полную картину о наличной ситуации. При помощи данных из соцсетей дисбаланс центра и периферии легко отслеживается в Москве. Зоны за третьим транспортным кольцом оказываются практически невидимыми. Но знание об этом позволяет выстраивать долгосрочные планы развития «невидимых» зон. Решать их проблемы и развивать их потенциал.

«Нам не нужно планирование, нам нужна система готовности» — писал социолог Зигмунд Бауман. И системы больших данных дают эту готовность от наличных проблем до прогнозов на 5, 10, 20, 50 лет.  Они позволяют узнать, на что именно нужна реакция — какие объекты понадобятся, какие не будут востребованы. В прямом и переносном смысле они открывают будущее со всеми его переменами.