Читать книгу Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти - Shoshana Zuboff - Страница 21
Часть I
Основы надзорного капитализма
Глава 3
Открытие поведенческого излишка
IV. Открытие поведенческого излишка
ОглавлениеОбъявление чрезвычайного положения в политике служит прикрытием для приостановления верховенства закона и введения новых полномочий исполнительной власти, оправданных кризисом[155]. В Google в конце 2000 года оно стало предлогом для аннулирования отношений взаимности, существовавших между Google и его пользователями, вынудив основателей компании отказаться от своего страстного и публичного неприятия рекламы. В качестве конкретного ответа на беспокойство инвесторов основатели поставили перед крошечной командой AdWords задачу найти способы зарабатывать больше денег[156]. Пейдж потребовал упростить для рекламодателей весь процесс. В этом новом подходе он настаивал на том, чтобы рекламодатели «даже не связывались с выбором ключевых слов – пусть Google сам их выбирает»[157].
С практической точки зрения это означало, что Google перенаправит свой собственный растущий кэш поведенческих данных, а также свои вычислительные возможности и опыт на выполнение одной-единственной задачи: сопоставления рекламных объявлений с поисковыми запросами. Чтобы легитимировать этот необычный ход, в дело пошла новая риторика. Если уж реклама неизбежна, то она должна быть «релевантной» для пользователей. Объявления больше не будут привязываться к ключевым словам в поисковом запросе, вместо этого каждое конкретное объявление будет «таргетировано» на конкретного человека. Добыть этот Священный Грааль рекламы – значит обеспечить актуальность для пользователей и прибыль для рекламодателей.
Новая риторика умалчивала о том, что для достижения этой новой цели Google надо будет вступить на нехоженую территорию, начав использовать конфиденциальную информацию, которую можно узнать только из его эксклюзивных и детальных побочных поведенческих данных миллионов, а позже и миллиардов пользователей. Для достижения новой цели цикл реинвестирования поведенческой стоимости был спешно и тайно подчинен более масштабному и более сложному начинанию. Сырье, которое прежде использовалось исключительно для улучшения качества результатов поиска, теперь будет также поставлено на службу таргетирования рекламы на конкретных пользователей. Часть данных будет по-прежнему применяться для улучшения обслуживания, но растущие запасы «сопутствующей» информации будут перенацелены на повышение рентабельности рекламы как для Google, так и для ее рекламодателей. Эти поведенческие данные, доступные для использования не только для улучшения обслуживания, образовывали излишек, и именно благодаря этому поведенческому излишку молодая компания найдет свой путь к «устойчивой и экспоненциально растущей прибыли», которая будет необходима для выживания. Благодаря восприятию ситуации как чрезвычайной, новая мутация начала обретать форму и потихоньку отходить от неявного, ориентированного на интересы пользователей общественного договора, характерного для первоначальных отношений фирмы с пользователями.
Объявленное в Google чрезвычайное положение стало фоном для всего ставшего переломным 2002 года, в течение которого надзорный капитализм пустил первые корни. Осознание фирмой важности поведенческого излишка перешагнуло еще один рубеж в апреле того года, когда однажды утром команда, ответственная за журналы данных, собравшись в офисе, обнаружила, что в верхнюю часть поисковых запросов попала странная фраза: «девичья фамилия Кэрол Брейди». С чего бы такой внезапный интерес к телевизионному персонажу 1970-х? Специалист по данным и член команды, работающей с историей поисковых запросов, Амит Патель рассказывал об этом событии газете New York Times: «Вы не можете интерпретировать это, если не знаете, что еще происходит в мире»[158].
Команда принялась за работу, чтобы решить эту головоломку. Во-первых, она обнаружила, что волна запросов образовала пять отчетливых всплесков, каждый из которых начинался на сорок восьмой минуте часа. Затем они поняли, что запрос появлялся во время трансляции популярного телешоу «Кто хочет стать миллионером?» Всплески соответствовали разным часовым поясам, в которых последовательно транслировалось шоу, заканчивая Гавайями. В каждом часовом поясе ведущий шоу задавал вопрос о девичьей фамилии Кэрол Брейди, и тут же в каждом поясе на серверы Google обрушивалась волна соответствующих запросов.
Как сообщила газета New York Times: «Временная точность данных по Кэрол Брейди некоторым просто открыла глаза». Даже Брин был ошеломлен очевидной прогнозной силой поисковика, выявляющего события и тенденции до того, как они «попали на радар» традиционных СМИ. Как он сказал New York Times: «Это все равно что впервые взглянуть в электронный микроскоп. Все равно что иметь мгновенный барометр»[159]. Газета утверждала, что руководство Google не хотело делиться своими мыслями о том, как эти огромные запасы данных по запросам могут быть коммерциализированы. «С этими данными появляются огромные возможности», – признался один из руководителей[160].
За месяц до истории с Кэрол Брейди, когда команда AdWords уже работала над новыми подходами, Брин и Пейдж наняли в качестве председателя совета директоров Эрика Шмидта, опытного управленца, инженера и доктора компьютерных наук. К августу они назначили его на должность генерального директора. Доерр и Мориц уже подталкивали учредителей нанять профессионального менеджера, который знал бы, как направить компанию на получение прибыли[161]. Шмидт немедленно внедрил программу «затягивания поясов», пересмотрев бюджет и усилив общее чувство финансовой тревоги, поскольку перспективы получения новых фондов оказались под угрозой. В результате уплотнения офисных пространств неожиданно оказалось, что ему предстоит делить свой кабинет не с кем иным, как с Амитом Пателем.
Позже Шмидт хвастался, что в результате их тесных контактов в течение нескольких месяцев он имел мгновенный доступ к более точным цифрам доходов, чем его собственные финансовые плановики[162]. Мы не знаем (и, возможно, никогда не узнаем), какие другие идеи Пателя о прогнозной силе запасов поведенческих данных Google мог подхватить Шмидт, но нет никаких сомнений в том, что более глубокое понимание прогнозной силы данных быстро сформировало специфический ответ Google на финансовую ситуацию, вызвав к жизни ключевую мутацию, которая в конечном итоге повернула AdWords, Google, интернет и саму природу информационного капитализма к поразительно прибыльному проекту надзора.
Самые ранние рекламные объявления Google считались более эффективными, чем большинство тогдашней интернет-рекламы, поскольку они были привязаны к поисковым запросам, и кроме того Google мог отслеживать, когда пользователи действительно кликали по рекламной ссылке (количество таких кликов стало известно как «показатель кликабельности», click-through rate, CTR). Несмотря на это, рекламодателям выставляли счета по традиционной схеме, в зависимости от того, сколько человек видело рекламу. По мере расширения поиска Google создал систему самообслуживания под названием AdWords, в рамках которой в результаты поиска, использующего ключевое слово рекламодателя, включалось текстовое поле этого рекламодателя и ссылка на нужную ему страницу. Цена объявления зависела от позиции объявления на странице результатов поиска.
Конкурирующий поисковый стартап Overture разработал систему онлайн-аукционов для размещения объявлений на веб-странице, которая позволила ему масштабировать онлайн-рекламу, ориентированную на ключевые слова. Google создаст революционное усовершенствование этой модели, которому суждено изменить курс информационного капитализма. Как объяснял в 2006 году один из журналистов агентства Bloomberg,
Google максимизирует доход, который он получает от этой драгоценной площади, предоставляя самые лучшие места на странице тому рекламодателю, который, скорее всего, в итоге заплатит Google больше всех, на основе цены за клик, умноженной на оценку Google вероятности того, что кто-то действительно кликнет по объявлению[163].
Этот ключевой множитель стал результатом передовых вычислительных возможностей Google, обученных на его наиболее значимом и секретном открытии – поведенческом излишке. С этого момента сочетание постоянно растущего машинного интеллекта и все более обширных запасов поведенческого излишка станет основой беспрецедентной логики накопления. Приоритеты Google в области реинвестирования сместятся с простого улучшения того, что получал пользователь, на создание и институционализацию наиболее далеко идущих и технологически продвинутых операций по поставкам сырья, которые когда-либо видел мир. Отныне доходы и рост будут зависеть от роста поведенческого излишка.
Многочисленные патенты Google, полученные им в те ранние годы, иллюстрируют этот взрыв новаторства, изобретательности и сложности, вызванный чрезвычайным положением и решимостью фирмы развивать эксплуатацию поведенческого излишка[164]. Я сосредоточусь здесь только на одном патенте, заявка на который была подана в 2003 году тремя ведущими компьютерными специалистами фирмы, озаглавленном «Генерирование информации о пользователях для использования в таргетированной рекламе»[165]. Патент очень символичен для новой мутации и рождающейся логики накопления, которая будет определять успех Google. Что еще интереснее, он также позволяет лучше увидеть «экономическую ориентацию», глубоко укутанную в технологические одежки, отражая образ мышления лучших специалистов Google, поставивших свои знания на службу новых целей фирмы[166]. В этом смысле патент представляет собой трактат по новой политической экономике кликов и ее моральной вселенной, созданный еще до того как компания научилась маскировать этот проект туманом эвфемизмов.
Патент позволяет увидеть разворот закулисных операций Google лицом к новой аудитории его настоящих клиентов. «Данное изобретение касается рекламы», – заявляют изобретатели. Несмотря на огромное количество демографических данных, доступных рекламодателям, ученые отмечают, что значительная часть рекламного бюджета «просто теряется <…> выявлять и устранять такие потери очень трудно»[167].
Реклама всегда была игрой в догадки: искусством, отношениями с людьми, набором трюизмов, сложившейся практикой, но никак не «наукой». Идея о возможности донесения конкретного послания до конкретного человека в тот самый момент, когда оно может с высокой вероятностью повлиять на его или ее поведение, всегда была Священным Граалем рекламы. Авторы изобретения отмечают, что системы онлайн-рекламы также не смогли достичь этой неуловимой цели. Преобладавшие подходы, используемые конкурентами Google, когда рекламные объявления привязывались к ключевым словам или контенту, не могли определить рекламу, которая будет релевантна «для конкретного пользователя». Теперь изобретатели предложили научное решение, которое превзошло самые смелые мечты любого рекламщика:
Необходимо повысить релевантность объявлений, показываемых по какому-либо запросу пользователя, такому как поисковый запрос или запрос документа <…> для пользователя, который отправил запрос <…> Настоящее изобретение может включать в себя новые способы, механизмы, форматы сообщений и/или структур данных для создания профиля пользователя и использования созданного таким способом профиля пользователя для показа рекламы[168].
Другими словами, Google больше не будет анализировать поведенческие данные исключительно для улучшения обслуживания пользователей, а вместо этого будет читать мысли пользователей в целях сопоставления рекламы их интересам, как эти интересы выводятся из побочных следов поведения в интернете. Благодаря уникальному доступу Google к поведенческим данным теперь стало возможным узнать, о чем думал, что чувствовал и делал конкретный человек в конкретное время и в конкретном месте. То, что это нас больше не ошарашивает и даже не кажется заслуживающим внимания, свидетельствует о глубоком психическом онемении, которое позволило нам привыкнуть к смелому и беспрецедентному изменению капиталистических методов.
Методы, описанные в патенте, означали, что каждый раз, когда пользователь запрашивает поисковую систему Google, система одновременно представляет ему конкретную конфигурацию конкретного объявления, причем всего за те доли секунды, которые необходимы для выполнения самого поискового запроса. Данные, используемые для выполнения этого мгновенного перевода из запроса в объявление, и прогнозирующий анализ, который окрестили «поиском соответствий», или «мэтчингом», выходили далеко за рамки значения поисковых терминов. Компилировались новые наборы данных, которые значительно повышали точность этих прогнозов. Эти наборы данных были названы «сведениями о профиле пользователя» (user profile information, UPI). Эти новые данные означали, что догадки больше не нужны и что гораздо меньшая часть рекламного бюджета будет тратиться впустую. На смену догадкам придет математическая точность.
Откуда будет браться UPI? Ученые заявляют о прорыве. Сначала они объясняют, что часть данных может быть взята из существующих систем фирмы с ее постоянно накапливающимися кэшами поведенческих данных из поиска. Затем они подчеркивают, что еще больше данных о поведении можно выследить и собрать в любой точке онлайн мира. UPI, пишут они, «могут быть получены в результате вероятностных умозаключений», «допущений» и «логических выводов». Их новые методы и вычислительные инструменты могут создавать UPI на основе интеграции и анализа пользовательских моделей поиска, запросов документов и множества других следов поведения в интернете, даже когда пользователи не предоставляют эту личную информацию напрямую:
Сведения о профиле пользователя могут включать в себя любую информацию об отдельном пользователе или группе пользователей. Такая информация может быть предоставлена пользователем, предоставлена третьей стороной, уполномоченной раскрывать пользовательскую информацию, и/или выведена из действий пользователя. Определенные сведения о пользователе можно вывести логически или предположить на основе других сведений об этом же пользователе и/или сведений из профилей других пользователей. UPI может быть связана с различными объектами[169].
Изобретатели объясняют, что UPI могут быть выведены непосредственно из действий пользователя или группы, из любого вида документа, который просматривает пользователь, или из рекламной страницы, на которую он перешел: «Например, реклама скрининга на рак простаты может быть ограничена профилями пользователей, имеющими атрибуты „мужчина“ и „возраст 45 лет и старше“»[170]. Они описывают различные способы получения UPI. Один способ строится на «машиннообучаемых классификаторах», которые могут предсказывать значения ряда атрибутов. Для выявления взаимосвязей между пользователями, документами, поисковыми запросами и веб-страницами создаются «диаграммы ассоциаций»; «могут генерироваться и ассоциации между различными пользователями»[171]. Авторы изобретения также отмечают, что их методы будут понятны только избранной касте специалистов по компьютерным наукам, которые занимаются аналитическими проблемами этой новой онлайн-вселенной:
Нижеследующее описание представлено с тем, чтобы дать возможность специалистам в данной области воплотить в жизнь данное изобретение и воспользоваться им <…> Специалистам в данной области будут очевидны различные модификации раскрытых нами способов реализации[172].
Крайне важно для нашей истории замечание авторов заявки о том, что наиболее серьезные трения будут связаны не с техническими, а с социальными аспектами этих технологий. Трения возникнут, если пользователи намеренно откажутся предоставлять информацию, просто потому, что не хотят этого делать. «К сожалению, информация профиля пользователя не всегда доступна», предупреждают ученые. Пользователи не всегда станут «добровольно» предоставлять информацию, и «профиль пользователя может быть неполным <…> и, следовательно, не достаточно всесторонним из соображений конфиденциальности и т. п.»[173]
Одна из явных целей патента состоит в том, чтобы заверить аудиторию, что осуществление пользователями прав на принятие решений в отношении их персональной информации не остановит ученых Google, несмотря на то что подобные права были неотъемлемой частью первоначального общественного договора между компанией и ее пользователями[174]. Даже когда пользователи предоставляют сведения о профиле пользователя, предупреждают изобретатели, «они могут быть преднамеренно или непреднамеренно неточными, они могут устаревать <…> UPI пользователя <…> могут быть определены (или обновлены или дополнены), даже когда сведения не передаются в систему в явном виде <…> Первоначальные UPI могут включать намеренно введенные пользователем сведения о профиле, хотя это и не обязательно»[175].
Таким образом, ученые ясно дают понять, что они готовы – и что их изобретения способны – преодолеть трения, связанные с правами пользователей на принятие решений. Запатентованные Google методы позволяют ему отслеживать, собирать, расширять, конструировать и присваивать поведенческие излишки, включая данные, которые пользователи сознательно отказываются передавать. Непокорность пользователей не станет препятствием для экспроприации данных. Никакие моральные, правовые или социальные ограничения не помешают обнаружению, присвоению и анализу поведения других в коммерческих целях.
Авторы изобретения приводят примеры видов атрибутов, которые Google мог бы заполнять при составлении своих наборов данных UPI без ведома и согласия пользователей и в обход их явных намерений. К ним относятся список посещенных веб-сайтов, психографические данные, активность в интернете и информация о предыдущих рекламных объявлениях, которые пользователь просмотрел, выбрал и/или совершил покупки после их просмотра[176]. Это длинный список, который сегодня, безусловно, стал еще длиннее.
В конце авторы патента упоминают еще одно препятствие для эффективного таргетирования. Даже когда сведения о пользователе существуют, говорят они, «рекламодатели могут оказаться не в состоянии использовать эту информацию для эффективного таргетирования рекламы»[177]. Представленное в этом патенте изобретение, вместе с другими, с ним связанными, – способ публично заявить об уникальных преимуществах Google в области поиска, захвата и преобразования излишков в прогнозы, пригодные для точного таргетирования. Ни одна другая фирма не может сравниться с ним по широте доступа к поведенческому излишку, уровню научного и технического персонала, вычислительным мощностям или инфраструктуре хранения данных. В 2003 году только Google мог извлекать поведенческий излишек сразу из многих точек приложения человеческой деятельности и интегрировать каждую новую порцию этих данных в комплексные «структуры данных». С его передовыми достижениями в области компьютерных исследований Google находился в уникальном положении, чтобы преобразовать эти данные в прогнозы о том, кто и по какому объявлению щелкнет мышкой, и на этой основе предложить итоговый «поиск соответствий», и все это в мельчайшие доли секунды.
Говоря простым языком, изобретение Google открыло новые возможности для выводов о мыслях, чувствах, намерениях и интересах отдельных лиц и групп с помощью автоматизированной архитектуры, которая действует как прозрачное с обратной стороны зеркало, независимо от осведомленности и согласия человека, тем самым создавая тайный привилегированный доступ к поведенческим данным.
Одностороннее зеркало воплощает специфические социальные отношения надзора, основанные на асимметрии знания и власти. Новый способ накопления, изобретенный в Google, имел своим источником, прежде всего, волю и способность фирмы навязывать своим пользователям эти социальные отношения. Воля была мобилизована тем, что учредители компании рассматривали как чрезвычайное положение; способность появилась благодаря ее фактическому успеху в использовании привилегированного доступа к поведенческому излишку с целью предсказания поведения отдельного человека прямо сейчас, чуть позже или в более отдаленном будущем. Полученная таким образом возможность заглянуть в будущее стала бы конкурентным преимуществом всемирно-исторического масштаба на новом рынке, где оцениваются, покупаются и продаются беспроигрышные ставки на поведение конкретных лиц.
Google больше не будет пассивным получателем случайных данных, которые он может перерабатывать в интересах своих пользователей. Рассмотренный нами патент на таргетированную рекламу проливает свет на путь, который прошел Google от своих истоков, когда он отстаивал интересы пользователей, до установления надзора за пользователями как полноценной логики накопления. Само это изобретение раскрывает нам цепочку рассуждений, которая привела к тому, что цикл реинвестирования поведенческой стоимости был поставлен на службу нового коммерческого расчета. Поведенческие данные, стоимость которых ранее «уходила» на повышение качества поиска для пользователей, теперь стали основным – и при этом доступным исключительно Google – сырьем для создания динамичного рынка онлайн-рекламы. Теперь Google будет добывать больше поведенческих данных, чем нужно для обслуживания пользователей. Этот излишек, поведенческий излишек, был тем качественно новым и бесплатным ресурсом, который был перенаправлен с улучшения обслуживания на подлинный и очень прибыльный рыночный обмен.
Эти возможности были и остаются непостижимыми ни для кого, кроме узкой элиты специалистов по данным, среди которых представители Google – раса сверхлюдей. Они действуют скрытно и безразличны к социальным нормам или чьим бы то ни было притязаниям на самостоятельное принятие решений. Эти шаги создали основополагающие механизмы надзорного капитализма.
Чрезвычайное положение, объявленное основателями Google, превратило юного доктора Джекила в могучего и безжалостного мистера Хайда, полного решимости настичь добычу где угодно и когда угодно, не считаясь со свободно выбранными целями других людей. Новый Google игнорировал притязания на самоопределение и не признавал априорных ограничений на то, что он может найти и взять. Он отвергал моральное и юридическое содержание индивидуальных прав на принятие решений и переопределил эту ситуацию как технологический оппортунизм и одностороннюю власть. Этот новый Google заверяет своих подлинных клиентов, что сделает все возможное, чтобы превратить естественную неопределенность человеческого желания в научный факт. Этот Google – сверхдержава, которая устанавливает свои собственные ценности и преследует свои собственные цели, стоящие над и вне общественных договоров, которыми связаны остальные.
155
S. Humphreys, “Legalizing Lawlessness: On Giorgio Agamben’s State of Exception,” European Journal of International Law 17, no. 3 (2006): 677–687, https://doi.org/10.1093/ejil/chl020.
156
Levy, In the Plex, 83–85.
157
Ibid., 86–87 (выделено мной. – Ш. З.).
158
Lee, “Postcards”.
159
Ibid.
160
Ibid.
161
Auletta, Googled.
162
John Markoff and G. Pascal Zachary, “In Searching the Web, Google Finds Riches,” New York Times, April 13, 2003, http://www.nytimes.com/2003/04/13/business/in-searching-the-web-google-finds-riches.html.
163
Peter Coy, “The Secret to Google’s Success,” Bloomberg.com, March 6, 2006, http://www.bloomberg.com/news/articles/2006-03-05/the-secret-to-googles-success (выделено мной. – Ш. З.).
164
См., например, следующую подборку типичных заявок на патенты, поданных Google примерно в этот период: Krishna Bharat, Stephen Lawrence, and Mehran Sahami, Generating user information for use in targeted advertising, US9235849 B2, filed December 31, 2003, and issued January 12, 2016, http://www.google.com/patents/US9235849; Jacob Samuels Burnim, System and method for targeting advertisements or other information using user geographical information, US7949714 B1, filed December 5, 2005, and issued May 24, 2011, http://www.google.com/patents/US7949714; Alexander P. Carobus et al., Content-targeted advertising using collected user behavior data, US20140337128 A1, filed July 25, 2014, and issued November 13, 2014, http://www.google.com/patents/US20140337128; Jeffrey Dean, Georges Harik, and Paul Buchheit, Methods and apparatus for serving relevant advertisements, US20040059708 A1, filed December 6, 2002, and issued March 25, 2004, http://www.google.com/patents/US20040059708; Jeffrey Dean, Georges Harik, and Paul Buchheit, Serving advertisements using information associated with e-mail, US20040059712 A1, filed June 2, 2003, and issued March 25, 2004, http://www.google.com/patents/US20040059712; Andrew Fikes, Ross Koningstein, and John Bauer, System and method for automatically targeting web-based advertisements, US8041601 B2, issued October 18, 2011, http://www.google.com/patents/US8041601; Georges R. Harik, Generating information for online advertisements from internet data and traditional media data, US8438154 B2, filed September 29, 2003, and issued May 7, 2013, http://www.google.com/patents/US8438154; Georges R. Harik, Serving advertisements using a search of advertiser web information, US7647299 B2, filed June 30, 2003, and issued January 12, 2010, http://www.google.com/patents/US7647299; Rob Kniaz, Abhinay Sharma, and Kai Chen, Syndicated trackable ad content, US7996777 B2, issued August 9, 2011, http://www.google.com/patents/US7996777; Method of delivery, targeting, and measuring advertising over networks, USRE44724 E1, filed May 24, 2000, and issued January 21, 2014, http://www.google.com/patents/USRE44724.
165
Методы и технологии, описанные в этом патенте (Generating user information for use in targeted advertising), изобрели трое выдающихся компьютерных ученых – Кришна Бхагат, Стивен Лоуренс и Мехам Сахами.
166
Bharat, Lawrence, and Sahami, Generating user information.
167
Ibid., 11.
168
Ibid., 11–12.
169
Ibid., 15 (выделено мной. – Ш. З.).
170
Ibid.
171
Ibid., 18.
172
Ibid., 12.
173
Ibid. (выделено мной. – Ш. З.).
174
Эмпирические исследования говорят о том, что, когда пользователи оценивают степень конфиденциальности, первостепенное значение они придают праву на принятие решений. См.: Laura Brandimarte, Alessandro Acquisti, and George Loewenstein, “Misplaced Confidences: Privacy and the Control Paradox,” Social Psychological and Personality Science 4, no. 3 (2010): 340–347.
175
Bharat, Lawrence, and Sahami, Generating user information, 17 (выделено мной. – Ш. З.).
176
Ibid., 16–17. Список атрибутов включал в себя контент (например, словарный состав, ключевые слова и т. д.) посещенных пользователем веб-сайтов (или посещенных в течение определенного времени); демографическую информацию, географическую информацию, психографическую информацию, предыдущие пользовательские запросы (и/или связанную с ними информацию); информацию о рекламных объявлениях, которые пользователь в прошлом просмотрел, выбрал и/или после просмотра которых сделал покупки; информацию о документах (например текстовых файлах), просмотренных/запрошенных и/или измененных пользователем; интересы пользователя; действия в браузере; а также прошлое потребительское поведение.
177
Ibid., 13.