Шрифт:
Закладка:
Альтернативный подход – повысить прозрачность. Вместо того чтобы анализировать жизнь людей без их ведома, позвольте им самим оценить риски и выгоды. Вовлекайте их в дискуссию; мыслите категориями разрешения, а не прощения. Если ваша цель – принести пользу обществу, привлеките к исследованию само общество. В 2013 году, когда Национальная система здравоохранения Великобритании объявила о запуске проекта Care.data, все надеялись, что обмен качественными данными поможет исследователям в области здравоохранения. Три года спустя проект был закрыт, после того как пациенты (а с ними и врачи) утратили доверие к методам использования их данных. Теоретически Care.data мог бы принести огромную пользу, но пациенты не знали, как он работает, и не доверяли ему[615].
Быть может, никто не согласится предоставить свои данные, если будет знать, во что ввязывается? Мой опыт показывает, что вовсе не обязательно. За последние десять лет мы с коллегами реализовали несколько проектов из области «гражданской науки» (то есть с участием добровольцев). В ходе этих проектов анализ процессов заражения сопровождался широким обсуждением эпидемий, обработки данных и этических вопросов. Мы выясняли, как выглядят сети общения, как меняется со временем социальное поведение и как это влияет на характер распространения инфекций[616]. Наш самый амбициозный проект по массовому сбору данных мы реализовали в 2017–2018 годах в сотрудничестве с BBC[617]. Мы просили добровольцев загрузить на смартфон приложение, которое отслеживало их перемещение до одного километра в течение дня, а также подсчитывать свои социальные взаимодействия. По завершении проекта мы планировали сформировать на основе этих данных бесплатный ресурс для исследователей. К нашему удивлению, участвовать в проекте вызвались десятки тысяч людей, хотя он не сулил им непосредственной выгоды. Это лишь один пример, но он показывает, что масштабный анализ данных может быть прозрачным и полезным для общества.
В марте 2018 года канал BBC выпустил программу под названием Contagion!, в которой рассказывалось о собранном нами массиве данных. На той неделе это была не единственная история о масштабном сборе данных, которая освещалась в СМИ. Несколькими днями ранее разразился скандал с Cambridge Analytica. Если мы предлагали людям добровольно поделиться данными о себе, чтобы помочь в изучении вспышек болезней, то Cambridge Analytica собирала информацию в фейсбуке без ведома пользователей, чтобы помочь политикам повлиять на избирателей[618]. Два исследования поведения, два огромных набора данных – и два совершенно разных результата. Некоторые комментаторы обратили внимание на разницу в подходах. В их числе был журналист Хьюго Рифкинд, который в своем обзоре телепрограмм для газеты Times написал: «На той же неделе, когда мы признали, что сбор данных и слежка за интернетом разрушают мир, программа Contagion! напомнила нам, что иногда они могут и спасать его»[619].
Почти два года спустя, 29 февраля 2020 года, пришло сообщение о первом случае заражения COVID-19 в Великобритании. Это произошло в городе Хаслмир, расположенном в графстве Суррей[620]. По совпадению, именно этот город мы выбрали в качестве рассадника вымышленной пандемии для описания в программе Contagion!. Благодаря этому мы знали, чего ожидать дальше: если в Хаслмире произошла передача инфекции, по всей видимости, в течение одной-двух недель вспышки начнутся в Лондоне. И действительно: спустя десять дней появились новости о заражении одного из членов парламента, что было первым признаком быстро растущей эпидемии. В следующие месяцы мы с коллегами использовали данные канала BBC для изучения нескольких аспектов передачи инфекции в Великобритании, начиная с потенциальной эффективности новых стратегий отслеживания контактов и заканчивая изменением социального поведения жителей страны в условиях локдауна[621].
Если мы хотим остановить эпидемию, нам крайне важно понимать, как взаимодействуют люди. Однако над всеми дискуссиями об использовании данных для реагирования на COVID-19 и о соблюдении конфиденциальности этих данных неизменно будет нависать тень Cambridge Analytica. Это повлияет на то, какие формы эпидемиологического надзора будут признаны допустимыми: от приложений для отслеживания контактов до требований «регистрации» при посещении баров и ресторанов. Между тем механизмы онлайн-манипуляции, отлаженные в 2010-е годы на политическом контенте и в кампаниях против вакцин, естественным образом скажутся на диаграмме Венна, иллюстрирующей поляризацию общества в период пандемии. Во всех странах меры реагирования будут сопровождаться – и порой подавляться – дезинформацией, распространяющейся вместе с самим вирусом. Похоже, политика сложнее не только физики, но и эпидемиологии.
За то время, которое вы потратили на чтение этой книги, от малярии умерло около трехсот человек. Еще более пятисот погибли от ВИЧ/СПИДа и примерно восемьдесят – от кори (в основном это дети). А мелиоидоз – бактериальная инфекция, о которой вы, скорее всего, никогда не слышали, – унес более шестидесяти жизней[622].
Инфекционные болезни по-прежнему наносят человечеству огромный урон. Нам приходится иметь дело не только с известными угрозами, но и с новыми пандемиями; постоянно существует риск появления инфекций, устойчивых к лекарствам. И все же благодаря нашим знаниям о механизмах заражения инфекционные болезни отступают. За последние два десятилетия смертность от них в мире снизилась вдвое[623].
Теперь внимание исследователей постепенно переключается на другие угрозы, многие из которых тоже могут быть заразными. В 1950-е годы в Великобритании самой частой причиной смерти мужчин 30–40 лет был туберкулез. Начиная с 1980-х первую строчку занимают самоубийства[624]. В последние годы больше всего молодых людей в Чикаго погибает в результате убийств[625]. Заразными могут быть и другие социальные явления. Когда в 2014 году я изучал игру Neknomination,
