כשזעם בטוויטר מפיל את המניות בארה"ב

בטור הקודם התחלנו לדבר על שימושים מחקריים במאגרי המידע הדיגיטליים האדירים שמצטברים סביבנו. המאגרים האלה מכונים בשם Big Data והם תוצר מליארדי פעילויות שאנחנו מבצעים בעולם: שיחות סלולריות מאפשרות לדעת איפה היינו בזמן השיחה, רשומות כרטיס האשראי יכולות ללמד על הרגלי הקנייה, מאגרי קופות החולים ילמדו על מחלות, שורות החיפוש בגוגל שאנחנו מכניסים נשמרות גם הן ומלמדות עלינו ואלה דוגמאות קטנות בלבד.

לטורים נוספים של ד"ר אושי שהם קראוס

בטור הזה אני מבקש להציג שני סוגים של מחקר כלכלי שמבוסס על מאגרי הביג דאטה. מדובר בשתי שיטות שונות ושני מאגרי מידע שונים לגמרי; הציוצים שלנו בטוויטר והאורות שאנחנו מדליקים בלילה.

איך אתה מרגיש עולם?

קבוצה של חוקרים מאוניברסיטת אינדיאנה בראשות יוהאן בולן (Johan Bollen) מצאה קורלציה (התאמה) מרתקת בין ציוצי טוויטר (פוסטים קצרצרים) שמתארים מצב רוח, לבין מדד הדאו ג'ונס של הימים העוקבים.

החוקרים סרקו כ-10 מליון ציוצים בטוויטר שפרסמו כ-2.5 מליון משתמשים שונים. הם חיפשו ציוצים שמשתמשים במושגים כמו I'm feeling או I feel (אני מרגיש) וניתחו את הרגשות. בעצם, כותב יוהאן בולן (ב-2011), התיחסנו אל מאגר הטוויטר כאל מגה אדם; אדם אחד עולמי, וניסינו לבדוק איך הוא מרגיש כל יום.

כדי לבחון את השיטה, החוקרים בדקו אותה על ימים מיוחדים; למשל על יום הבחירות בארצות הברית. והנה, טוויטר, המגה אדם המופשט שלנו, היה נלהב ונרגש ביום לפני הבחירות ורגוע ביום הבחירות. אפשר היה להבין את זה מכמות השימושים במילים שהוגדרו בקטגוריה הלשונית של "נרגש". כך גם בחג ההודיה, באופן לא מפתיע, טוויטר, האיש הענק שלנו, היה שמח וחגיגי.

(צילום: רויטרס)

ואז, די במקרה, החליטו החוקרים להשוואת את מצב הרוח של האיש הענק שלנו (טוויטר) למדד הדאו ג'ונס. והם גילו דבר מעניין. הם מצאו שמצב רוח רגוע בטוויטר, מקדים בכמה ימים מצב רוח רגוע (פחות תזזיתי) במדד המניות.

ומה לומדים מהדוגמה הזו? לא ברור.

המערכת של טוויטר ובנפרד גם מערכת שוק המניות הן מערכות מורכבות מאוד. הן עשויות מליארדי פריטים הקשורים אחד לשני באופנים שונים. בוודאי אין מקום להשפעה או יחס לינארי.

אבל גם אם הניסוי הזה לא רחב מספיק, עדיין אנחנו לומדים כאן על כיוון חדש של לימוד אנושי; לימוד סוציולוגי, כלכלי, רפואי ומה לא, שמבוסס על מאגרי מידע מטורפים בגודלם.

נא לכבות את האור

והנה דוגמה למחקר אחר ומאגר מידע שונה לגמרי: האורות שלנו הדולקים בלילה. מרתק לראות שכמעט כל פעולה בימינו יכולה להרשם, להמדד ולשמש את המדע לצרכים שונים.

אחד מהטקסטים המרתקים ביותר שקראתי לאחרונה הוא מאמר מ-2012 בשם "מדידת צמיחה כלכלית מהחלל החיצון" (Measuring Economic Growth from Outer Space). שם המאמר מדבר בעד עצמו; החוקרים בנו מערכת מתמטית שיכולה לדווח על מצב כלכלי וצמיחה כלכלית של מדינה באמצעות נתוני לווין שסורקים את האורות שאנחנו מדליקים בבתים ובמפעלים שלנו בלילה. כן, פשוט ככה.

למה?

כלכלנים בוחנים את המצב הכלכלי של מדינות באמצעות כלים שונים. הם סוקרים מוצרים ושירותים, הם סוכמים את ערך כל הסחורות והשירותים שמיוצרים במדינה, הם בוחנים את מצב אי השוויון, את כוח הקניה ועוד ועוד. אך בשיטות הקיימות יש כמה בעיות.

ראשית, ככל שמדינה מפותחת פחות, כך רשויות המדידה במדינה משוכללות פחות ומצליחות בתפקידן פחות. במדינות מתפתחות חסרים נתונים רבים. אין מספיק (או בכלל) נתונים דיגיטליים ואין יכולות מחשוב מספיק טובות.

דבר נוסף, הוא הקושי לבחון מצב כלכלי או התפתחות כלכלית של תתי אזורים בתוך מדינה. קושי אחר הוא לבחון מצב כלכלי והתפתחות כלכלית של יבשת שלמה, או אולי של כל ערי החוף באסיה. בעיות כאלה, כך טוענים כותבי המאמר, אפשר לפתור באמצעות יחידת מדידה אוניברסלית (כללית) חדשה והיא "אורות לילה".

למעשה, מה שיבדק יהיה השינוי באורות לילה בין זמנים ובין מקומות. בתחשיב מתמטי מורכב (המעוניינים מוזמנים להוריד את המאמר ולראות) החוקרים יצרו כלי מדידה שיכולים לנתח את דחיסות האורות, או ליתר דיוק את ההבדלים בין הדחיסויות בשעות שונות, מקומות שונים ולאורך תקופות, ולהפיק מהן מידע.

התהליך מורכב ולא פשוט. יש להפריד במודל בין אורות ציבוריים לפרטיים ולייצר מדדי השוואה בין איזורים שונים, אבל הממצאים חיוביים: נמצאה התאמה בין צמיחת תמ"ג של מדינה (שנמדדה באופן סטנדרטי) לבין התפתחות תאורת הלילה.

איך עושים את זה?

הביג דאטה, אוסף מאגרי הנתונים הגדול, נמצא גם הוא רק בתחילת הדרך. המידע העצום שכבר נמצא במאגרים הוא טיפה בים ביחס לעתיד הקרוב שאליו אנחנו פונים. אבל איך נוצרים מאגרים כאלה?

ובכן, החידוש העיקרי שיקפיץ (וכבר מקפיץ) את היקף מאגרי הנתונים הוא מערכת מתפתחת חדשה בשם "האינטרנט של הדברים"; The Internt Of Things (IoT). האינטרנט של הדברים הוא כינוי לשלב הבא בהתפתחות האיטנרנט שלנו. וזהו השלב שבו מליארדי חיישנים שמוצמדים למכשירים (ניידים ונייחים) מתחברים לאיטנטרנט ומזרימים לתוכו מידע מסוג חדש. כבר היום קיימים לא מעט התקנים שמחוברים לאינטרנט.

הנה דוגמה קטנה בלבד. חברת FITBIT, מייצרת מוצרים לניטור מצב גופני כבר לא מעט שנים. בולט בהם הוא צמיד הנענד על היד ומודד מספר צעדים שנצעדו במשך היום, קלוריות שנשרפו במהלך היום, קצב ההליכה והמרחק שהלכתי, זמן שינה ואפילו איכות השינה.

הנתונים האלה מועלים לאינטרנט והנה פוטנציאל למאגר נתונים כלל אנושי אדיר; מידע על כמות הצעדים של מליוני אנשים, איכות השינה שלהם ועוד ועוד.

והמשך ההתפתחות לא רחוק: סנסורים בכבישים, בבגדים, במאגרי משאבים טבעניים: כל אלה יוכלו לייצר נתוני ענק שיאפשרו למדע להתמודד טוב יותר עם הסכנות וההזדמנויות שמזומנות לנו, אבל גם ישנו את תפישתינו בקשר לפרטיות.

בטור הבא נדבר מעט על האינטרנט של הדברים ואחר כך נמשיך בדיון תיאורטי יותר; על משמעות הלימוד הכלכלי חברתי, מתוך מאגרים ענקיים.