Но в Кремниевой долине бытует мнение, что у гуманитарных наук мало общего с профессиональной жизнью. «Совершить прорыв» — значит полностью отвергнуть накопленные знания. Такой подход отражает широко распространенное убеждение, что инновации требуют бесстрашной тяги к изменениям и разрыва с прошлым. И он практически полностью ассоциируется с молодостью. Кремниевая долина прославляет неопытность, ведь она позволяет рисковать без раздумий. Марк Цукерберг на выступлении в Стэнфорде в 2007 году сказал, что «молодые люди просто умнее». Ему вторит венчурный инвестор Винод Хосла. Выступая в 2011 году на одном из технологических мероприятий в Бангалоре, он заявил, что «люди в возрасте старше 45 лет по большому счету мертвы в отношении новых идей». В такой среде отказ от традиционной интеллектуальной жизни в порядке вещей. Некий аналитик сообщил журналисту New Yorker Джорджу Паркеру: «Если вы инженер Кремниевой долины, то не имеете ни малейшего стимула читать The Economist».
Одно из проявлений такой позиции — одержимость количественным анализом, который заменяет мудрость и опыт. Количественное выражение принимает разные формы. Например, движение «измерение себя». Его последователи используют электронные устройства для наблюдения и количественного выражения разных аспектов своего поведения. Движение отражает устойчивую тенденцию к количественному описанию во всем американском обществе: в здравоохранении, образовании, государственной власти и личной жизни. Это уже хорошо знакомые нам «большие данные».
Допущения в основе больших данных
Большие данные связаны с корреляцией, а не с причинной связью. Они могут выявить статистически значимую зависимость, но не объяснить ее. С увеличением наборов данных возрастает риск недостоверных статистически значимых корреляций. В огромном стоге сена может быть спрятана масса иголок. Большие данные предлагают информацию без какого-либо истолкования. Как отметил в 2014 году экономист и журналист Тим Харфорд в статье в Financial Times, «большие данные не решают проблему, которой веками одержимы специалисты по статистике и ученые. Не позволяют понять значение происходящего и определить, как своим вмешательством мы можем изменить систему к лучшему».
Что происходит, когда большие данные используются вместо традиционных методов исследования, а не наряду с ними? Ситуация с Google Flu Trends служит наглядным примером. В 2008 году исследователи Google
