מאגרי נתונים עצומים מסתמנים כשליטים החדשים, אבל ללא הקונטקסט האנושי הם חסרי משמעות
מי שלמד באחת מהפקולטות למדעי החברה יודע כי כשזה מגיע לחקר בני האדם וההתנהגות האנושית קיימות שתי דרכים עיקריות: מחקר כמותי ומחקר איכותני. הראשון, כשמו, מתבסס על איסוף נתונים מספריים ואילו השני עוסק בתצפיות שטח, ראיונות עומק וכדומה. בזמן שהמספרים יכולים לספק לנו סדרי גודל ודיוק גבוהים, פעמים רבות זה המידע האיכותי שחושף בפנינו את ההקשר של תופעות ואת המשמעות האמיתית שלהן.
עין אובייקטיבית יכולה להניח בקלות כי המצב האידיאלי הוא שילוב בין שני סוגי הגישות. אבל בפועל, באקדמיה קיימת הטיה חדה לטובת הביטחון שבמספרים, ומחקרים רבים מציגים לנו תמונת מצב חלקית. אבל מחקר תופעות אנושיות מתרחש גם מחוץ לאקדמיה, למשל בחברות מסחריות או בגופי שלטון, ושם, עושה רושם, ההטיה למספרים אף חריפה יותר. ומכיוון שלתוצאות המחקרים האלה עשויות להיות השפעות בקנה מידה גלובלי, אנשים כמו ד"ר טרישה וואנג טורחים להסביר את חשיבות הבנת הנרטיב האנושי בכל פעם שאנו פונים לבסיסי נתונים.
וואנג היא אתנוגרפית של טכנולוגיות, כלומר עוסקת בחקר מגמות אנושיות ביחס לשימוש ופיתוח של טכנולוגיה. היא מקדישה את מרצה למפגש פנים מול פנים עם האנשים שמאחורי הנתונים, במטרה להבין את המניעים ההתנהגותיים שלהם, אלה שאינם משתקפים בביג דאטה – בסיסי מידע אדירים שהולכים וגדלים עם התקדמות הטכנולוגיה. מומחים רבים מאמינים שהאנושות צועדת לכיוון שבו ביג דאטה יהיה התשתית לפיתוח אינטליגנציה מלאכותית, ולכן וואנג מקפידה להעביר את המסר שלה בהרצאת TED: למרות הוודאות הגדולה שמעניקים לנו המספרים והטכנולוגיות, את העתיד של בני האדם צריך לחפש גם בבני האדם עצמם.
הוודאות השטחית של המספרים
הסיפור כולו הוא שאלה של קבלת החלטות לגבי העתיד. מאז ומעולם חיפשו בני האדם דרכים לדעת מה ילד יום על מנת להתכונן ולבחור דרכי פעולה. תכנון, הרי, הוא חלק יסודי מסוד שגשוגו של המין האנושי. אבל זה לא אומר שאנחנו בהכרח עושים את זה בצורה אופטימלית או שאין מקום לשיפור. וואנג חוזרת ליוון העתיקה כדי להזכיר לנו כיצד החלטות זוטרות כחשובות היו מתקבלות בסיוע ייעוץ של האורקל מדלפי, נערות צעירות שהיו נכנסות לטרנס ומשיבות על שאלות של אנשים מן המניין, של פוליטיקאים ושל מקבלי החלטות בכירים.
"ובכן", אומרת וואנג, "יש לנו אורקל חדש, ושמו ביג דאטה, או 'למידת עומק' או 'רשת עצבית'". אלו הם כינויים לטכנולוגיה שאוספת כמויות בלתי נתפסות של נתונים ומנסות למצוא בהם דפוסים. אנחנו מכירים את זה, למשל, מהאופן שבו הענקיות גוגל ופייסבוק 'תופרות' לנו פרסומות בהתאמה אישית, באמצעות תיעוד הפעילות האינטרנטית השוטפת שלנו. ישנן חברות לכריית מידע שכל עיסוקן בחיים הוא לחצוב נתונים ולמכור אותם לחברות מסחריות. לצידן קיימות חברות טכנולוגיות שמפתחות תוכנות חכמות שמעבדות את הנתונים ומפיקות מהם מידע קונקרטי ויישומי. אלו רק שני חלקים עיקריים, ויש עוד. לדברי וואנג מדובר בתעשייה של 122 מיליארד דולר. למרות ההשוואה של וואנג, המידע הזה אינו רעוע כמו נבואה של נערה בהיי. בהמשך, אגב, וואנג מסבירה מדוע הנבואות הללו לא היו כאלה רעועות אחרי הכול. בכל אופן, לביג דאטה יש תוצאות בשטח, ואפילו תוצאות מעולות. אבל לתפיסתה של וואנג במקרים רבים זה פשוט לא מספיק.
"למרות גודלה של התעשייה הזאת, הרווחים נמוכים להפליא. השקעה בביג דאטה היא קלה, אבל השימוש בה הוא קשה", היא טוענת. השאלה שמעניינת אותה, אם כן, היא מדוע נוצר הפער בין בסיסי מידע אדירים שהולכים ונהיים חכמים יותר, ובין התועלת המועטה יחסית שאנו מפיקים מהם לצורך קבלת החלטות. התשובה שלה מסתתרת בשאלה אחרת, שאולי חלק מהקוראים שאלו את עצמם בנקודה כלשהי החל מסוף העשור הראשון של המאה ה-21: לאן נעלמו כל הטלפונים הסלולריים של נוקיה?
מקרה הבוחן של חברת נוקיה הוא דוגמה קלסית לכשל השימוש בביג דאטה. רובנו בוודאי זוכרים את הצפת השוק של ענקית הטכנולוגיה הפינית בשנות התשעים והאלפיים. לא היה מטר רבוע בלי ילד שמשחק סנייק או מבוגר שמשוחח בטלפון. השליטה שלהם בשוק לא דעכה, אלא התרסקה כליל. לקראת סוף שנות ה-00 מכשירי נוקיה כבר הפכו לקטע נוסטלגי. חטיבת הסלולר של החברה ממשיכה לייצר טכנולוגיה, אבל בשנת 2014, בעקבות רכישה של מייקרוסופט, המכשירים כבר לא נושאים את שם החברה. מה הוביל את הטיטן הטכנולוגי להתפוגגות כזו? כיועצת מקצועית בענייני מגמות טכנולוגיות, וואנג חוותה את הקריסה הזו ממקור ראשון.
בני האדם הם הסיסמוגרף של עצמם
ב-2009 נוקיה כבר הודרה משוקי המערב, אך עדיין היה נתח משמעותי במדינות כמו הודו וסין, שמוגדרות כשווקים מתעוררים. וואנג עבדה במחקר בנוקיה וכאתנוגרפית יצאה לסין כדי להרגיש את השטח. "חקרתי הרבה כיצד אנשים בעלי הכנסה נמוכה משתמשים בטכנולוגיה", היא מספרת, "ביליתי הרבה זמן בסין ולמדתי להכיר את הכלכלה הלא רשמית". המשמעות בפועל הייתה להתערות באוכלוסיות משכבות חלשות. לשם כך היא עבדה במשך תקופה כמוכרת מזון בדוכן רחוב, בילתה עם נוער סיני וכן הלאה. כל הזמן הזה היא שמה עין על השימוש שעושים המקומיים בטכנולוגיה. "בעזרת כל הראיות האיכותיות שאספתי התחלתי לראות בבירור שעומד להתרחש שינוי גדול בקרב הסינים בעלי ההכנסה הנמוכה". מה שעניין את הסינים יותר מכל בעולם הצרכנות של 2009 היה אייפונים. "ראיתי אנשים משקיעים יותר ממחצית משכורתם החודשית בקניית טלפון, ויותר ויותר מהם היו מכשירי "שאנזהאי", שהם חיקויים זולים של אייפונים ומותגים אחרים".
סמארטפונים היו אז עדיין טכנולוגיה טרייה והנוכחות שלהם טרם התבססה לחלוטין. וואנג מספרת כי "הרבה אנשים מאוד חכמים ומציאותיים אמרו, 'הסמארטפונים האלה הם רק תופעה חולפת. מי רוצה להסתובב עם המכשירים הכבדים האלה שמרוקנים מהר את הסוללות ונשברים בכל פעם שמפילים אותם?'" אבל היא חזרה עם התובנות שלה לנוקיה מתוך אמונה בעדויות שאספה והציגה אותן למקבלי ההחלטות. אבל בנוקיה דחו את הנתונים בתואנה ש"יש לנו מיליוני נקודות מידע, ואנחנו לא רואים שום אינדיקציות שמישהו ירצה לקנות סמארטפון". הם ביטלו את העניין על בסיס היקפו המצומצם של המחקר, תוך התעלמות מהתוכן שלו. וואנג ניסתה להסביר כי עצם שיטת המחקר הכמותית של החברה מייצרת בפניה מסך עשן שמפריע לראות את העתיד. היא אמרה להם כי הם "שולחים סקרים מתוך הנחה שאנשים לא יודעים מה זה סמארטפון […] הסקרים שלכם, השיטות שלכם, תוכננו כדי למטב דגם עסקי קיים, ואני מסתכלת […] מחוץ לדינמיקה של השוק כדי שנוכל להקדים אותה". כשאתה מייצר אוקיינוס של מידע, אתה מסתכן בהטבעת הסנונית הראשונה.
"אבל", מדגישה וואנג, "זו לא אשמת הביג דאטה – זה האופן שבו אנחנו משתמשים בביג דאטה; זאת האחריות שלנו". מערכות קבועות עובדות היטב עם מספרים, אבל כשאנו מנסים לחזות התנהגות של מערכות לא יציבות ודינמיות כמו חברות אנושיות, המודלים של ביג דאטה לא יכולים לשמש לבדם. היא טוענת כי לעיתים המגמה החברתית להתקבעות על מספרים עלולה לחבל בכושר הראייה שלנו. "קל מאוד פשוט לזרוק מידע [רק] כיוון שלא ניתן לבטא אותו כערך מספרי". מספרים מושכים משדרים ודאות החלטיות ודיוק, ואכן כך. הבעיה מתחילה כשאנו בודקים את הדבר הלא נכון. ודאות היא חסרת משמעות עבור מטרה שנעה ממקומה.
כאן פוקדת וואנג בשנית את האורקל מדלפי. לדבריה, מחקרים גיאולוגיים גילו שהאורקל נכנסה לטראנס בהשפעת אדים כימיים שעלו מהצטלבות שברים גיאולוגיים שעליה שכן המקדש. "היא הייתה מסטולה לגמרי", אומרת וואנג, ושואלת "איך מישהו יכול היה לקבל עצה שימושית כלשהי ממנה במצב הזה?" מסתבר שהיוונים הקדומים לא היו פתיים כאלה גדולים. לצד האורקל היו כוהני דת שתיווכו את המידע שלה למחפשי התשובות. לאחר שהציגו המבקרים את שאלתם לאורקל היו כוהני הדת חוקרים אותם לגבי הרקע, הכוונות והמצב הרגשי שלהם, ומפרשים את האורקל בהתאם למידע העמוק יותר הזה. "כך שהאורקל לא עמדה לבד, וכך גם מערכות הביג דאטה שלנו".
כיצד מידע איכותי שינה את הרגלי הטלוויזיה שלנו
כלומר, כדי לקבל החלטות מושכלות לגבי העתיד, כדי להבין מגמות בהתנהגות של בני אדם, אנו זקוקים לתמונה המורכבת משני הרבדים – הן מהנתונים העצומים והן מהמידע האיכותי שמעניק למספרים משמעות והקשר. אם נוקיה היא דוגמה לאיך לא עושים את זה, נטפליקס, ספקית הבידור והתוכן, היא דוגמה הפוכה. החברה מציעה למשתמשים שלה סדרות לצפייה בסטרימינג באינטרנט. אחד היתרונות של נטפליקס, מסבירה וואנג, היה אלגוריתם ההמלצות שלהם. אלו הן הסדרות הנוספות שמופיעות בכל מיני מקומות על המסך לאחר שאתם מסיימים לצפות בפרק. כשהם רצו לשפר אותו הם פנו לאתנוגרף שיספק להם מידע על הרגלי הצפייה של המשתמשים "והוא גילה משהו שהם לא ראו מלכתחילה בנתונים הכמותיים. אנשים אוהבים לצפות בכמה פרקים של סדרות ברצף". לישיבה מול הטלוויזיה וצפייה בעונה שלמה של המתים המהלכים למשל, יש שם. קוראים לזה צפיית בינג'.
"אז נטפליקס החליטו, 'אוקיי זאת תובנה חדשה', והם הלכו לצוות מדעני הנתונים שלהם, והצליחו לדרג את התובנה הזו באמצעות הנתונים הכמותיים שלהם". ומאותו רגע חל שינוי תרבותי בקנה מידה עולמי. במקום להציג למשתמשים סדרות נוספות דומות שיכולות לעניין אותם, הם פשוט הציגו להם את הפרקים הבאים מאותה סדרה. בכך הם ביססו הלכה למעשה את צפיית הבינג' כהרגל מובנה בטכנולוגיה. "והם לא עצרו שם", מספרת וואנג, "הם עשו את כל הדברים כדי לעצב מחדש את חוויית הצופה שלהם כולה, כדי באמת לעודד צפייה ברצף […] על ידי שילוב של נתוני-עתק ונתונים איכותיים הם לא רק שיפרו את העסק שלהם, אלא שינו את האופן שבו אנחנו צורכים מדיה".
הצורך להעניק תשומת לב לרחשי ליבם של בני האדם נראה לנו כטענה מוסרית או אמוציונלית, בדיאלקטיקה שבין האדם למכונה. המקרים של נוקיה ונטפליקס מוכיחים כי יש לצורך הזה גם היבט רציונלי לא קטן. היכולת להבין את האדם שמאחורי המספרים, מסתבר, פשוט טובה – לעסקים בפרט ולקבלת החלטות לגבי העתיד בכלל.
כתבות נוספות שעשויות לעניין אותך:
כיצד חשיבה רציונלית מחזקת את האינטואיציה – וכיצד ליצור את האיזון העדין ביניהן?
זיכרון המוח מול זיכרון המחשב – מה בעצם ההבדל ביניהם ומה תהיה המשמעות ביום שישתוו
ההרצאה השבועית של TED: הכישרון האנושי שיעניק לאדם יתרון על פני מכונות
עוד מרדיו מהות החיים:
