Основная трудность состояла в выборе: использовать все данные или только их часть. Безусловно, разумнее всего получать полный набор данных всех проводимых измерений. Но это не всегда выполнимо при огромных масштабах. И как выбрать образец? По мнению некоторых, лучший выход из ситуации — создавать целенаправленные выборки, которые представляли бы полную картину. Однако в 1934 году польский статистик Ежи Нейман ярко продемонстрировал, как такие выборки приводят к огромным ошибкам. Оказалось, разгадка в том, чтобы создавать выборку по принципу случайности.[25]
Работа статистиков показала, что на повышение точности выборки больше всего влияет не увеличение ее размера, а элемент случайности. На самом деле, как ни странно, случайная выборка из 1100 ответов отдельных лиц на бинарный вопрос («да» или «нет») имеет более чем 97%-ную точность при проецировании на все население. Это работает в 19 из 20 случаев, независимо от общего размера выборки, будь то 100 000 или 100 000 000.[26] И трудно объяснить математически. Если вкратце, то с определенного момента роста данных предельное количество новой информации, получаемой из новых наблюдений, становится все меньше.
То, что случайность компенсирует размер выборки, стало настоящим открытием, проложившим путь новому подходу к сбору информации. Данные можно собирать с помощью случайных выборок по низкой себестоимости, а затем экстраполировать их с высокой точностью на явление в целом. В результате правительства могли бы вести небольшие переписи с помощью случайных выборок ежегодно, а не раз в десятилетие (что они и делали). Бюро переписи населения США, например, ежегодно проводит более двухсот экономических и демографических исследований на выборочной основе, не считая переписи раз в десять лет для подсчета всего населения. Выборки решали проблему информационной перегрузки в более раннюю эпоху, когда собирать и анализировать данные было очень трудно.
Новый метод быстро нашел применение за пределами государственного сектора и переписей. В бизнесе случайные выборки использовались для обеспечения качества производства, упрощая процессы контроля и модернизации и к тому же снижая расходы на них. Поначалу для всестороннего контроля качества требовалось осматривать каждый продукт, выходящий с конвейера. Сейчас достаточно случайной выборки тестовых экземпляров из партии продукции. По сути, случайные выборки уменьшают проблемы с большими данными до более управляемых. Кроме того, они положили начало опросам потребителей в сфере розничной торговли, фокус-группам в политике, а также преобразовали большинство гуманитарных наук в социальные.
