В 1973 году антрополог Клиффорд Гирц разработал понятие «насыщенное описание» для пояснения своих этнографических полевых заметок. Ученого интересовало человеческое поведение в широком культурном контексте. Львиную долю своей научной карьеры Гирц посвятил детальному описанию символических аспектов коллективных действий, как раз и обладающих насыщенностью, которая придает жизни глубину. В качестве примера рассмотрим такое действие, как подмигивание. Компьютер определит его как резкое движение глаза, длящееся миллисекунду. Но все знают, что подмигивание может иметь и массу других значений. Это крошечное движение подразумевает: «Я шучу», или «Давай уйдем вместе», или «Ты дурак», или другие сообщения, не поддающиеся словесному описанию.
Гирц вдохновил меня назвать данные осмысления «насыщенными», так как они выражают значения, придаваемые чему-либо в культуре. Такая информация охватывает не только факты, но и их контекст. К примеру, 86% семей в Америке потребляют более 5,5 литра молока в неделю, но почему они его пьют? И каково это? 40 граммов яблока и один грамм меда — это скудные данные. Блюдо из яблок, политых медом, в Рош ха-Шану[5] — это насыщенные данные.
Допустим, вы прямо сейчас сидите на стуле и вам доподлинно известно, какой звук раздастся, если его отодвинуть. Что, если бросить лист бумаги с метровой высоты и позволить ему медленно спускаться на пол? Вы прекрасно представляете ощущения при отпускании листа. Знаете, что при падении бумага будет мягко покачиваться из стороны в сторону, а потом лист беззвучно приземлится. Просто задумайтесь на мгновение обо всем, что знаете. Вы понимаете, когда чашка кофе остыла. Знаете, каково на улице перед грозой. Чувствуете, если что-то идет не так, когда смотрите в глаза партнера. Философы называют это освоенностью в мире.
Этот тип знаний не банальная данность, а способ, которым мы взаимодействуем с миром: выбираем товары в супермаркете, готовим, понимаем друг друга без слов или рубим деревья. Мы придаем миру осмысленность и существуем в нем благодаря полученным знаниям (насыщенным данным). Исследователи в области искусственного интеллекта постоянно пытаются это скопировать и неизбежно терпят неудачу.
В отличие от скудных данных, их нельзя применять универсально, независимо от ситуации, из-за чего они часто считаются непригодными или неточными. Но на самом деле в нашей жизни преобладают именно насыщенные данные. Если мы не учитываем их при принятии решений, пытаемся игнорировать, то работаем с ошибочной моделью. В бизнесе практически всегда делают ставку на человеческое поведение. Какой продукт с большей вероятностью будет продаваться? Какой сотрудник скорее добьется успеха? Какую цену захочет платить потребитель? Компании, которые преуспели в расстановке акцентов (а значит и понимании людей), обычно процветают на рынке.
