Брехають усі. Що інтернет та Big Data можуть сказати нам про наше справжнє «Я» | Cет Стівенс-Давидовиць

Вступ

Люди брешуть дітям, батькам та колегам. Люди брешуть лікарям. І, звичайно, вони брешуть інтерв’юерам. Чому вони це роблять? Найчастіше не заради вигоди: їм просто важливо справити гарне враження. 

Уявіть, що у вас є чарівний ключ від шафи з найстрашнішими «скелетами», які прийнято ховати навіть від найближчих людей. Цей ключ називається Big Data. Часи недостовірних опитувань і фокус-груп добігли кінця — використання Big Data дозволяє дізнатися всю правду про таємні страхи та бажання ваших рідних, друзів та клієнтів. 

У новому тисячолітті ми можемо аналізувати величезні обсяги офлайн- та онлайн-інформації. Вивчаючи тиражі, відвідуваність сайтів, кількість лайків, переходи за посиланнями та історію пошукових запитів, ми вперше в історії людства наближаємося до розуміння справжньої природи людей. 

Прочитавши книгу, ви дізнаєтеся про новий підхід до вивчення поведінкових патернів і глибинної мотивації, навчитеся бачити віртуальний світ, як досвідчений детектив, і зможете застосувати отримані знання і в особистому, і в професійному житті.

1. Чому люди дурять?

1950 року в Денвері порівняли результати опитувань із реальною статистикою. Дослідники не повірили своїм очам, коли побачили результати. 67% респондентів заявили, що пожертвували гроші під час недавнього збору коштів для громадського фонду, тоді як насправді лише 33% зробили це.

Важливо пам’ятати, що люди не мають реальної мотивації говорити вам чи інтерв’юеру правду. Немає жодної вигоди в тому, щоб зізнатися у зловживанні алкоголем чи інтересі до расистських жартів. Однак ви маєте ймовірність отримати чесні відповіді, якщо опитування проводиться по телефону або у форматі комп’ютерного тестування.

2. Як Big Data допомагає дізнатися справжні страхи та бажання людей?

Донедавна ми мали мало шансів познайомитися з істинною природою людини. Проте все змінилося з появою анонімних пошукових систем, таких як Google. Google – це головний ключ від “шафи зі скелетами”. З ним ви готові ділитися тим, що ніколи не обговорювали б із родичами, близькими друзями і іноді навіть лікарем. У вас немає причин приховувати щось від пошукової системи, зате є величезна мотивація дізнатися відповідь на питання. І навіть якщо ви очищаєте історію пошуку, всі дані зберігаються в анонімному, знеособленому вигляді і доступні для вивчення та аналізу. 

Американці частіше шукають «порно», ніж інформацію про погоду, проте згідно з даними опитувань лише 25% чоловіків та 8% жінок зізнаються у перегляді порнографічних відеороликів. 

Ви можете скласти загальне враження про те, що шукають люди в пошуковій системі. Незважаючи на те, що деякі слова виключені з пошуку та ніколи не будуть вам запропоновані, ви все одно можете дізнатися, що по-справжньому непокоїть інших людей. Наприклад, надрукувавши в пошуковому рядку початок фрази “я ненавиджу…”, ви побачите популярні варіанти продовження “…людей”, “…себе”, “…людство”, “…свою матір”, “…чоловіка”. Ви виявите, що люди діляться з Google і більш страшними думками, наприклад, бажанням убити собаку, чоловіка, сестру чи дитину. 

Статистика пошукових запитів відкриває нам правду і про самооцінку людей. Щороку в США 300 тис. жінок роблять пластичну операцію зі збільшення грудей. Однак реальний інтерес до цієї теми набагато вищий: щорічно реєструється понад 7 млн ​​запитів про грудні імпланти! Статистика запитів релевантно відображає всі віяння моди: починаючи з 2010 року зростає кількість тих, хто шукає не грудні, а сідничні імпланти. На сьогоднішній день на кожні 5 запитів про грудні імпланти в США припадає 1 запит про сідничні імпланти. 

У 2004 року збільшенням обсягу сідниць цікавилися лише там, де висока концентрація темношкірого населення. Але з 2010 року Google зареєструвала різкий сплеск інтересу до цієї теми по всій країні. І цей інтерес наростав лавиноподібно: у 2014 році кількість запитів інформації про те, як збільшити обсяг сідниць, перевищила кількість запитів про те, як його зменшити! 

Якщо люди не бояться ділитися з Google своїми секретними бажаннями вбити родичів і переживання з приводу фізичної недосконалості, то, звичайно, вони не соромляться і свого расизму. Щороку жителі США шукають образливе для американської культури слово негр як мінімум 7 млн ​​разів! 

У 20% випадків пошуковий запит, що включає слово «негр», пов’язаний з бажанням посміятися: приховані расисти цікавляться жартами про чорношкірих людей. Також часто зустрічаються запити «я ненавиджу негрів» та слово «негр» у поєднанні з «дурним». 

На відміну від даних Google, які допомагають дізнатися справжні страхи та бажання людей, дані Facebook корисні лише для того, щоб переконатися, як сильно користувачі можуть спотворювати реальність у своєму прагненні отримати схвалення друзів та родичів. 

Одна і та сама людина може написати в Facebook пост із освідченням свого партнера, розмістити щасливі фотографії з останньої відпустки на Мальдівах — і через 5 хвилин відкрити Google, щоб ввести в пошуковий рядок «ненавиджу свого чоловіка» або «мій чоловік ідіот».

У якісного та серйозного журналу Atlantic тираж можна порівняти з журналом National Enquirer — типовим представником жовтої преси. Порівняно і кількість пошукових запитів цих видань у Google. Однак у Facebook ми бачимо, що на 1 лайк журналу National Enquirer припадає 27 лайків для журналу Atlantic: мало кому хочеться відкрито визнаватись в інтересі до «скандалів, інтриг, розслідувань».

3. Big Data на практиці 

3.1. Як Big Data виявляє культурні та гендерні відмінності?

Культурні відмінності 

Іноді Big Data допомагає виявити культурні відмінності, про які ми навіть не здогадувалися. 

У США чоловіки, дізнавшись про вагітність дружини, найчастіше гуглять “моя дружина вагітна і що тепер” або “моя дружина вагітна, що мені робити”. А в Мексиці в топі запитів від майбутніх батьків ми бачимо frases de amor para mi esposa embarazada («слова кохання для моєї вагітної дружини») та poemas para mi esposa embarazada («вірші для моєї вагітної дружини»).

Ще більш показовими є результати аналізу пошукових запитів вагітних жінок у різних країнах світу. Виявилося, що побоювання вагітних зовсім не однакові навіть у історично та культурно близьких США та Австралії.

Топ-5 пошукових запитів, що починаються з «Чи може вагітна жінка…»

Також Big Data можна використовуватиме вивчення впливу кліматичних відмінностей на психологічний стан людей. Наприклад, в результаті аналізу пошукових запитів у зимовий період дослідники знайшли підтвердження інтуїтивної здогадки про те, що проживання в теплому кліматі є набагато ефективнішим засобом для боротьби з депресією, ніж ліки-антидепресанти.

Економічні умови, рівень освіти і навіть релігійність надають незначний вплив на можливість захворіти на депресію. Найважливішим чинником виявився клімат. Взимку в Гонолулу на Гаваях, за даними Google, люди на 40% менше цікавляться темою депресії, ніж у Чикаго (штат Іллінойс). Водночас, за даними статистики, антидепресанти реально «працюють» лише у 20% випадків.

Гендерні відмінності 

Технологія Big Data часто включає контент-аналіз. І результати цього аналізу показують, що жінки та чоловіки використовують різну лексику для спілкування. І справа не тільки в тому, що чоловіки частіше говорять і пишуть про футбол чи політику, а жінки про дітей і шопінг. Проаналізувавши дані тисяч постів у Facebook, дослідники з Університету Пенсільванії виявили, що жінки частіше «грають» зі словами, наприклад, пишуть «такоооою», а чоловіки більш схильні до використання нецензурних виразів для передачі негативних емоцій.

Інший приклад використання Big Data – візуальний аналіз 949 відсканованих випускних альбомів із фотографіями (понад 10 тис. портретів!). Використовуючи метод накладання, дослідники вивчали, як змінювалися особи людей протягом 1905-2013 років. Виявилося, що головна зміна у тому, що люди почали посміхатися на фотографіях. Проте жінки почали це робити кілька десятиліть раніше!

Ще одна важлива функція Big Data — позбавляти нас гендерно зумовлених помилок. Ми звикли вважати, що жінки набагато більше переживають через недоліки своєї зовнішності, ніж чоловіки. Однак, згідно з даними Google AdWords про статистику відвідування сайтів, чоловіки майже так само активно цікавляться зниженням ваги та пластичною хірургією, як і жінки.

42% відвідувачів сайтів про красу та фітнес — це чоловіки, а серед відвідувачів сайтів про пластичну хірургію їх 39%.

3.2. Як Big Data допомагає приймати рішення?

2006 року Facebook впровадив нову функцію: тепер користувач бачив новини своїх друзів на домашній сторінці. Сьогодні нам складно уявити Facebook без цієї функції, проте на той час це нововведення викликало активний протест. Противники нововведення вважали, що Facebook провокує людей підглядати один за одним. 

Цифри свідчили на користь оновлення: у серпні 2006 року, до впровадження нової функції, користувачі переглядали близько 12 млрд. сторінок, а в жовтні — після оновлення Facebook — вони переглянули 22 млрд. сторінок. Крім того, вірусна популярність протестуючих груп також сприяла зростанню відвідуваності Facebook.

Компанія Netflix також одного разу зробила свій вибір на користь Big Data, проігнорувавши думку користувачів сервісу, і не прогадала. 

Довгий час користувачі Netflix самі складали список фільмів, які хочуть подивитися в майбутньому. Однак було очевидно, що пізніше ці фільми не проглядалися. Не допомогла навіть система нагадувань. Виявилося, що користувачі сервісу, як правило, вибирали для списку “подивитися пізніше” серйозні іноземні та документальні фільми. У Netflix здогадалися, що зіткнулися з прикладом того, як люди хочуть виглядати краще у власних очах, обираючи фільми. Коли справа доходить до реального перегляду, вони найчастіше віддають перевагу легким романтичним фільмам і комедіям. Тоді компанія впровадила алгоритм, що підказує користувачам нові фільми на підставі переглянутих. 

Стратегія підбору нового контенту на підставі реальних інтересів користувача вже неодноразово довела свою успішність. Сьогодні її використовують багато сервісів, наприклад YouTube. Алгоритми знають справжні бажання людей набагато краще, ніж вони самі.

3.3. А/Б тестування

Big Data вчить нас не довіряти своїм відчуттям та припущенням, а перевіряти їх на практиці. Один із найкращих методів оцінки ефективності нового дизайну, тексту або кольору кнопки — це А/Б тестування. 

У лютому 2000 року в Google розпочали експеримент, який змінив підхід до маркетингових досліджень в інтернеті. Фахівці Google випадково розділили користувачів на дві групи. Першій групі показали двадцять посилань на сторінці результатів пошуку, а другій – звичайні десять. Метою експерименту було перевірити, чи впливає кількість результатів пошуку на задоволеність користувачів та на їхнє бажання повторно скористатися сервісом. 

А/Б тестування – це дешевий та швидкий спосіб дізнатися, що насправді подобається вашим клієнтам. За допомогою цього способу ви можете тестувати кількість кліків на посилання статей, вибирати найвдаліші заголовки та знайти найкраще з точки зору продажу розташування кнопки «підписатися» або «купити». Вам не потрібно наймати інтерв’юерів, витрачати гроші на фокус-групи. Потрібна лише гіпотеза, яку ви хочете підтвердити.

2011 року інженери Google запустили сім тисяч А/Б тестів. Досліджували навіть відтінки синього (їх було більше 40!) для підтвердження гіпотези про те, що відтінок може стимулювати людей частіше накликати на оголошення контекстної реклами. 

Метод А/Б тестування довів свою ефективність у 2008 році під час передвиборчої кампанії Барака Обами. Тестувалися не лише різні фотографії, а й різні кнопки call to action.

На перший погляд, різниця між 8,26% та 11,6% здається невеликою. Однак другий результат на 40,6% кращий. У масштабах національної кампанії фінальний варіант сайту приніс додаткові 2 млн. 880 тис. передплатників, додаткові 288 тис. волонтерів та додаткові $60 млн. пожертвувань!

Висновок

• Не робіть серйозних висновків про ваших друзів, клієнтів або майбутніх співробітників з їхнього профілю у Facebook. Їхні віртуальні двійники можуть бути щасливі у шлюбі, вирощувати ідеальних дітей, читати класичну літературу і є лише корисною їжею. Однак реальні люди замовляють піцу додому, їдять пончики та картоплю фрі, зловживають алкоголем, шукають способи скрасити своє сімейне життя та покращити складні взаємини з дітьми.

• Не варто сліпо довіряти думці клієнтів про ваш сервіс чи послугу, а також свої відчуття та здогади. Перевіряйте свої гіпотези практично за допомогою А/Б тестування та інших методів Big Data.

• Пам’ятайте, що дані, корисні для вашої роботи, оточують вас усюди. Відмовтеся від традиційних уявлень про дані. Візок у супермаркеті – це дані. Сміття — це також дані. 

• Те, що шукають люди – це цінна інформація сама по собі. Їхній інтерес до жартів, знаменитостей та ігор можна аналізувати. Те, як і коли вони це шукають, — теж важлива інформація. В результаті ви дізнаєтеся про людей набагато більше, ніж дізналися б у результаті глибинних інтерв’ю чи опитувань. 

• З появою Big Data життя та робота маркетолога змінилася раз і назавжди. Тепер важливо не тільки шостим почуттям бути пов’язаним з вашим клієнтом і знати його в обличчя, але й бути першокласним аналітиком, здатним розібратися у величезних масивах даних, що приховують усю правду про ваших покупців та користувачів.