In ancient Greece, when anyone from slaves to soldiers, poets and politicians, needed to make a big decision on life's most important questions, like, "Should I get married?" or "Should we embark on this voyage?" or "Should our army advance into this territory?" they all consulted the oracle.
ביוון העתיקה, כשאדם כלשהו, בין אם עבד, חייל, משורר או פוליטיקאי, היה זקוק לקבל החלטה גורלית בשאלות הכי חשובות בחיים, כמו "האם עלי להתחתן?" או "האם עלינו לצאת למסע הזה?" או "האם הצבא שלנו צריך להתקדם לתוך הטריטוריה הזאת?" כולם התייעצו עם האורקל.
So this is how it worked: you would bring her a question and you would get on your knees, and then she would go into this trance. It would take a couple of days, and then eventually she would come out of it, giving you her predictions as your answer.
אז ככה זה עבד: הייתם שואלים אותה שאלה כשאתם כורעים על הברכיים, ואז היא היתה נכנסת לטראנס. זה היה לוקח כמה ימים, ואז לבסוף היא היתה יוצאת מזה, ומשיבה לשאלות בעזרת התחזיות שלה.
From the oracle bones of ancient China to ancient Greece to Mayan calendars, people have craved for prophecy in order to find out what's going to happen next. And that's because we all want to make the right decision. We don't want to miss something. The future is scary, so it's much nicer knowing that we can make a decision with some assurance of the outcome.
מעצמות האורקל של סין העתיקה ליוון העתיקה וללוחות הזמן של תרבות המאיה, אנשים השתוקקו לנבואה כדי לגלות מה עומד לקרות. וזה משום שכולנו רוצים לקבל את ההחלטה הנכונה. אנחנו לא רוצים להחמיץ משהו. העתיד מפחיד, והרבה יותר נעים לדעת שאנחנו יכולים לקבל החלטה עם הבטחה כלשהי לגבי התוצאה.
Well, we have a new oracle, and it's name is big data, or we call it "Watson" or "deep learning" or "neural net." And these are the kinds of questions we ask of our oracle now, like, "What's the most efficient way to ship these phones from China to Sweden?" Or, "What are the odds of my child being born with a genetic disorder?" Or, "What are the sales volume we can predict for this product?"
ובכן, יש לנו אורקל חדש, ושמו ביג דאטה, או שנקרא לו "ווטסון" או "למידה לעומק" או "רשת עצבית". ואלו הן סוג השאלות שאנחנו שואלים את האורקל שלנו כעת, כמו "מהי הדרך היעילה ביותר לשלוח את הטלפונים האלה מסין לשבדיה?" או "מהם הסיכויים שהילד שלי יוולד עם בעיה גנטית?" או "מה היקף המכירות שניתן לחזות עבור המוצר הזה?"
I have a dog. Her name is Elle, and she hates the rain. And I have tried everything to untrain her. But because I have failed at this, I also have to consult an oracle, called Dark Sky, every time before we go on a walk, for very accurate weather predictions in the next 10 minutes. She's so sweet. So because of all of this, our oracle is a $122 billion industry.
יש לי כלבה, ששמה אל, והיא שונאת את הגשם. וניסיתי הכל כדי לשנות זאת אצלה. אבל בגלל שנכשלתי בזה, עלי גם להתייעץ עם אורקל, שנקרא "שמיים אפלים", בכל פעם לפני שאנחנו יוצאות לטיול, כדי לקבל תחזיות מזג אויר מדויקות ב 10 דקות הקרובות. היא כל כך חמודה. אז לפיכך, האורקל שלנו הוא תעשייה של 122 מיליארד דולר.
Now, despite the size of this industry, the returns are surprisingly low. Investing in big data is easy, but using it is hard. Over 73 percent of big data projects aren't even profitable, and I have executives coming up to me saying, "We're experiencing the same thing. We invested in some big data system, and our employees aren't making better decisions. And they're certainly not coming up with more breakthrough ideas."
ולמרות גודלה של התעשייה הזאת, הרווחים נמוכים להפליא. השקעה בביג דאטה היא קלה, אבל השימוש בה הוא קשה. מעל 73 אחוזים של פרוייקטים של ביג דאטה אינם רווחיים אפילו, ויש לי מנהלים שבאים אלי ואומרים, "אנחנו חווים את אותו הדבר. אנו משקיעים במערכת ביג דאטה כלשהי, והעובדים שלנו לא מקבלים החלטות טובות יותר. והם לבטח לא מעלים יותר רעיונות פורצי דרך".
So this is all really interesting to me, because I'm a technology ethnographer. I study and I advise companies on the patterns of how people use technology, and one of my interest areas is data. So why is having more data not helping us make better decisions, especially for companies who have all these resources to invest in these big data systems? Why isn't it getting any easier for them?
אז כל זה ממש מעניין אותי, משום שאני אתנוגרפית טכנולוגיה. אני חוקרת ומייעצת לחברות בנושאי הדפוסים שאנשים משתמשים בהם בטכנולוגיה, ואחד מתחומי העניין שלי הוא נתונים. אז למה יותר נתונים לא עוזרים לנו לקבל החלטות טובות יותר, בייחוד בחברות שיש להן את כל המשאבים להשקיע במערכות ביג דאטה אלה? למה זה לא מקל עליהן?
So, I've witnessed the struggle firsthand. In 2009, I started a research position with Nokia. And at the time, Nokia was one of the largest cell phone companies in the world, dominating emerging markets like China, Mexico and India -- all places where I had done a lot of research on how low-income people use technology. And I spent a lot of extra time in China getting to know the informal economy. So I did things like working as a street vendor selling dumplings to construction workers. Or I did fieldwork, spending nights and days in internet cafés, hanging out with Chinese youth, so I could understand how they were using games and mobile phones and using it between moving from the rural areas to the cities.
אז, הייתי עדה למאבק ממקור ראשון. ב2009, התחלתי לעבוד במחקר בנוקיה. ובזמנו, נוקיה היתה אחת מחברות הסלולר הגדולות ביותר בעולם, היא שלטה בשווקים מתעוררים כמו סין, מקסיקו והודו -- בכל המקומות חקרתי הרבה כיצד אנשים בעלי הכנסה נמוכה משתמשים בטכנולוגיה. וביליתי הרבה זמן בסין ולמדתי להכיר את הכלכלה הלא רשמית. אז עשיתי דברים כמו לעבוד כמוכרת בדוכן רחוב, מכרתי כופתאות לפועלי בניין. או שעשיתי עבודת שטח, ביליתי לילות וימים בבתי קפה-אינטרנט, ביליתי עם הנוער הסיני כדי להבין איך הם משתמשים במשחקים ובטלפונים ניידים ומשתמשים בהם במעבר מהכפרים לערים.
Through all of this qualitative evidence that I was gathering, I was starting to see so clearly that a big change was about to happen among low-income Chinese people. Even though they were surrounded by advertisements for luxury products like fancy toilets -- who wouldn't want one? -- and apartments and cars, through my conversations with them, I found out that the ads the actually enticed them the most were the ones for iPhones, promising them this entry into this high-tech life. And even when I was living with them in urban slums like this one, I saw people investing over half of their monthly income into buying a phone, and increasingly, they were "shanzhai," which are affordable knock-offs of iPhones and other brands. They're very usable. Does the job.
בעזרת כל הראיות האיכותיות שאספתי התחלתי לראות בבירור שעומד להתרחש שינוי גדול בקרב הסינים בעלי ההכנסה הנמוכה. למרות שהם היו מוקפים בפרסומות למוצרי יוקרה כמו אסלות מפוארות -- מי לא היה רוצה אחת כזאת? ודירות, ומכוניות, באמצעות שיחות שניהלתי איתם, גיליתי שהפרסומות שבעצם הכי פיתו אותם היו אלה של האייפונים, שהבטיחו להם כניסה לעולם ההייטק. ואפילו כשחייתי ביניהם בשכונות העוני העירוניות כמו זו, ראיתי אנשים משקיעים יותר ממחצית משכורתם החודשית בקניית טלפון, ויותר ויותר מהם היו מכשירי "שאנזהאי", שהם חיקויים זולים של אייפונים ומותגים אחרים. הם מאוד שמישים. עושים את העבודה.
And after years of living with migrants and working with them and just really doing everything that they were doing, I started piecing all these data points together -- from the things that seem random, like me selling dumplings, to the things that were more obvious, like tracking how much they were spending on their cell phone bills. And I was able to create this much more holistic picture of what was happening. And that's when I started to realize that even the poorest in China would want a smartphone, and that they would do almost anything to get their hands on one.
ואחרי שנים שחייתי עם מהגרים ועבדתי אתם וממש עשיתי את כל מה שהם עושים, התחלתי להרכיב את כל נקודות הנתונים האלה יחד -- מהדברים שנראים רנדומליים, כמו מכירת כופתאות על ידי, לדברים שהיו ברורים יותר, כמו מעקב אחרי הוצאות חשבונות הטלפון שלהם. והצלחתי ליצור תמונה הרבה יותר הוליסטית של המתרחש. ורק אז התחלתי להבין שאפילו העניים ביותר בסין רצו סמארטפון, והיו מוכנים לעשות כמעט הכל כדי להשיג אחד.
You have to keep in mind, iPhones had just come out, it was 2009, so this was, like, eight years ago, and Androids had just started looking like iPhones. And a lot of very smart and realistic people said, "Those smartphones -- that's just a fad. Who wants to carry around these heavy things where batteries drain quickly and they break every time you drop them?" But I had a lot of data, and I was very confident about my insights, so I was very excited to share them with Nokia.
עליכם לזכור, שאייפונים רק יצאו לשוק אז, ב2009, אז זה היה לפני שמונה שנים בערך, ומכשירי אנדרואיד רק התחילו להיראות כמו אייפונים. והרבה אנשים מאוד חכמים ומציאותיים אמרו, "הסמארטפונים האלה -- הם רק תופעה חולפת. מי רוצה להסתובב עם המכשירים הכבדים האלה שמרוקנים מהר את הסוללות ונשברים בכל פעם שמפילים אותם?" אבל היו לי הרבה נתונים, והייתי בטוחה מאוד לגבי התובנות שלי. אז מאוד התרגשתי לשתף אותן עם נוקיה.
But Nokia was not convinced, because it wasn't big data. They said, "We have millions of data points, and we don't see any indicators of anyone wanting to buy a smartphone, and your data set of 100, as diverse as it is, is too weak for us to even take seriously." And I said, "Nokia, you're right. Of course you wouldn't see this, because you're sending out surveys assuming that people don't know what a smartphone is, so of course you're not going to get any data back about people wanting to buy a smartphone in two years. Your surveys, your methods have been designed to optimize an existing business model, and I'm looking at these emergent human dynamics that haven't happened yet. We're looking outside of market dynamics so that we can get ahead of it." Well, you know what happened to Nokia? Their business fell off a cliff. This -- this is the cost of missing something. It was unfathomable.
אבל נוקיה לא השתכנעו, בגלל שאלה לא היו "ביג דאטה". הם אמרו "יש לנו מיליוני נקודות מידע, ואנחנו לא רואים שום אינדיקציות שמישהו ירצה לקנות סמארטפון, ומערך המידע שלך שעומד על 100 על אף שהוא מגוון הוא חלש מדי, מכדי שנוכל לקחת אותו ברצינות". אז אמרתי, "נוקיה, אתם צודקים. ברור שלא יכולתם לראות את זה, כי אתם שולחים סקרים בהנחה שאנשים לא יודעים מה זה סמארטפון, אז ברור שאתם לא הולכים לקבל שום נתונים חזרה על אנשים שרוצים לקנות סמארטפון בשנתיים הקרובות. הסקרים שלכם, השיטות שלכם, תוכננו כדי למטב דגם עסק קיים, ואני מסתכלת על דינמיקות אנושיות צומחות אלו שעדיין לא קרו. אנחנו מסתכלים מחוץ לדינמיקה של השוק כדי שנוכל להקדים אותה". ובכן, אתם יודעים מה קרה לנוקיה? העסק שלהם נפל חזק. זה -- זה המחיר של ההחטאה. זה היה בלתי ניתן להבנה.
But Nokia's not alone. I see organizations throwing out data all the time because it didn't come from a quant model or it doesn't fit in one. But it's not big data's fault. It's the way we use big data; it's our responsibility. Big data's reputation for success comes from quantifying very specific environments, like electricity power grids or delivery logistics or genetic code, when we're quantifying in systems that are more or less contained.
אבל נוקיה לא לבד. אני רואה ארגונים שזורקים נתונים כל הזמן בגלל שהם לא הגיעו ממודל כמותי או שהם לא מתאימים למודל כזה. אבל זו לא אשמתו של ביג דאטה. זה האופן שבו אנחנו משתמשים בביג דאטה; זאת האחריות שלנו. המוניטין של ביג דאטה להצלחה נובע מכימות של סביבות ספציפיות מאוד, כמו רשתות חשמל או מערכות שינוע או קוד גנטי, כשאנחנו מכמתים מערכות שהן פחות או יותר מוכלות.
But not all systems are as neatly contained. When you're quantifying and systems are more dynamic, especially systems that involve human beings, forces are complex and unpredictable, and these are things that we don't know how to model so well. Once you predict something about human behavior, new factors emerge, because conditions are constantly changing. That's why it's a never-ending cycle. You think you know something, and then something unknown enters the picture. And that's why just relying on big data alone increases the chance that we'll miss something, while giving us this illusion that we already know everything.
אבל לא כל המערכות מוכלות בצורה כל כך מסודרת. כשמכמתים והמערכות יותר דינמיות, במיוחד מערכות שמערבות בני אדם, הכוחות הפועלים הם מורכבים ובלתי צפויים, ואלו הם דברים שמהם איננו יודעים היטב כיצד ליצור דגם. ברגע שחוזים משהו על התנהגות אנושית, גורמים חדשים צצים, כי התנאים משתנים כל הזמן. לכן זהו מחזור אינסופי. אתם חושבים שאתם יודעים משהו, ואז משהו לא ידוע נכנס לתמונה. ולכן הסתמכות על ביג דאטה בלבד מעלה את הסיכוי שנחסיר משהו. בעוד שהיא מעוררת בנו את האשלייה שאנחנו כבר יודעים הכל.
And what makes it really hard to see this paradox and even wrap our brains around it is that we have this thing that I call the quantification bias, which is the unconscious belief of valuing the measurable over the immeasurable. And we often experience this at our work. Maybe we work alongside colleagues who are like this, or even our whole entire company may be like this, where people become so fixated on that number, that they can't see anything outside of it, even when you present them evidence right in front of their face. And this is a very appealing message, because there's nothing wrong with quantifying; it's actually very satisfying. I get a great sense of comfort from looking at an Excel spreadsheet, even very simple ones.
ומה שמקשה עלינו לראות את הפרדוקס הזה ואפילו להבין אותו הוא שיש לנו את הכלי הזה שאני מכנה אותו ההטיה לכימות, שהיא האמונה הלא מודעת להעדפת מידע מדיד על פני בלתי מדיד. ופעמים רבות אנחנו חווים את זה בעבודה שלנו. אולי אנחנו עובדים לצד עמיתים שהם כאלה, או שאפילו החברה שלנו כולה עשויה להיות כזאת, שבה אנשים הופכים כה מקובעים על המספר הזה, שאינם יכולים לראות שום דבר מעבר לו, אפילו כשמציגים להם הוכחות ממש מול הפרצוף. וזהו מסר מאוד מושך, כיוון שאין שום פגם בכמותיות; זה למעשה מאוד מספק. אני מקבלת תחושה נפלאה של נוחות מהתבוננות בגיליון אלקטרוני של אקסל, אפילו בפשוטים מאוד.
(Laughter)
(צחוק)
It's just kind of like, "Yes! The formula worked. It's all OK. Everything is under control."
זה כאילו, "כן! הנוסחה הצליחה. הכל בסדר. הכל תחת שליטה".
But the problem is that quantifying is addictive. And when we forget that and when we don't have something to kind of keep that in check, it's very easy to just throw out data because it can't be expressed as a numerical value. It's very easy just to slip into silver-bullet thinking, as if some simple solution existed. Because this is a great moment of danger for any organization, because oftentimes, the future we need to predict -- it isn't in that haystack, but it's that tornado that's bearing down on us outside of the barn. There is no greater risk than being blind to the unknown. It can cause you to make the wrong decisions. It can cause you to miss something big.
אבל הבעיה היא שלכמת זה ממכר. וכאשר אנחנו שוכחים את זה וכשאין לנו משהו שעוזר לנו לפקח על זה, קל מאוד פשוט לזרוק מידע כיוון שלא ניתן לבטא אותו כערך מספרי. קל מאוד להחליק לתוך חשיבה מאגית, כאילו קיים פתרון פשוט כלשהו. כי זה רגע מסוכן מאוד עבור כל ארגון, כי לעתים קרובות העתיד שעלינו לחזות -- לא נמצא בערימת השחת הזאת, אלא הוא סופת הטורנדו הזו שמאיימת עלינו מחוץ לאסם. אין דבר יותר מסוכן מלהיות עיוור ללא נודע. זה יכול לגרום לכם לקבל החלטות שגויות. זה יכול לגרום לכם לפספס משהו גדול.
But we don't have to go down this path. It turns out that the oracle of ancient Greece holds the secret key that shows us the path forward. Now, recent geological research has shown that the Temple of Apollo, where the most famous oracle sat, was actually built over two earthquake faults. And these faults would release these petrochemical fumes from underneath the Earth's crust, and the oracle literally sat right above these faults, inhaling enormous amounts of ethylene gas, these fissures.
אבל אנחנו לא חייבים ללכת בנתיב הזה. מסתבר שהאורקל של יוון העתיקה מחזיקה את המפתח הסודי שמראה לנו את הדרך קדימה. מחקר גאולוגי שנעשה לאחרונה הראה שמקדש אפולו, שבו ישבו רוב האורקלים המפורסמים, נבנה למעשה מעל שני קווי שבר טקטוניים. וקווי השבר האלה משחררים אדים פטרו-כימיים ממעמקי קרום כדור הארץ, והאורקל ישבה ממש מעל קווים אלה, ושאפה כמויות עצומות של גז אתילן מסדקים אלה.
(Laughter)
(צחוק)
It's true.
זה אמיתי.
(Laughter) It's all true, and that's what made her babble and hallucinate and go into this trance-like state. She was high as a kite!
(צחוק) הכל אמיתי, וזה מה שגרם לה לפטפט ולהזות ולהכנס למצבי טראנס. היא היתה מסטולה לגמרי!
(Laughter)
(צחוק)
So how did anyone -- How did anyone get any useful advice out of her in this state? Well, you see those people surrounding the oracle? You see those people holding her up, because she's, like, a little woozy? And you see that guy on your left-hand side holding the orange notebook? Well, those were the temple guides, and they worked hand in hand with the oracle. When inquisitors would come and get on their knees, that's when the temple guides would get to work, because after they asked her questions, they would observe their emotional state, and then they would ask them follow-up questions, like, "Why do you want to know this prophecy? Who are you? What are you going to do with this information?" And then the temple guides would take this more ethnographic, this more qualitative information, and interpret the oracle's babblings. So the oracle didn't stand alone, and neither should our big data systems.
אז איך מישהו -- איך מישהו יכול היה לקבל עצה שימושית כלשהי ממנה במצב הזה? ובכן, אתם רואים את האנשים שמקיפים את האורקל? אתם רואים את האנשים שנושאים אותה, כי היא כאילו קצת מבולבלת? ואתם רואים את הבחור הזה בצדכם השמאלי מחזיק את המחברת הכתומה? ובכן אלה היו כוהני הדת של המקדש, והם עבדו יד ביד עם האורקל. כאשר מבקרים היו באים וכורעים על ברכיהם, כוהני המקדש היו נכנסים לפעולה, כי אחרי ששאלו אותה שאלות, הם היו בוחנים את מצבם הרגשי, ואז הם היו שואלים אותם שאלות נוספות, כמו "למה אתה רוצה לשמוע את הנבואה הזאת? מי אתה? מה אתה הולך לעשות עם המידע הזה?" ואז כוהני המקדש היו בוחרים במידע היותר אתנוגרפי, והיותר איכותני, ומפרשים את הפטפוטים של האורקל. כך שהאורקל לא עמדה לבד, וכך גם מערכות הביג דאטה שלנו.
Now to be clear, I'm not saying that big data systems are huffing ethylene gas, or that they're even giving invalid predictions. The total opposite. But what I am saying is that in the same way that the oracle needed her temple guides, our big data systems need them, too. They need people like ethnographers and user researchers who can gather what I call thick data. This is precious data from humans, like stories, emotions and interactions that cannot be quantified. It's the kind of data that I collected for Nokia that comes in in the form of a very small sample size, but delivers incredible depth of meaning.
אני רוצה להבהיר. איני אומרת שמערכות ביג דאטה שואפות גז אתילן, ואפילו לא שהן נותנות תחזיות מוטעות. ההפך הגמור. אבל מה שאני אומרת הוא שבאותו אופן שבו האורקל נזקקה לכוהני המקדש שלה, מערכות הביג דאטה שלנו זקוקות להם גם כן. הן זקוקות לאנשים כמו אתנוגרפים וחוקרי משתמשים שיכולים לאסוף את מה שאני קוראת לו "נתוני עובי." זהו מידע יקר ערך שבא מבני אדם, כמו סיפורים, רגשות, ואינטרקציות שלא ניתנים לכימות. זהו סוג המידע שאני אספתי עבור נוקיה שמגיע בצורה של מדגם קטן מאוד, אבל מספק עומק גדול של משמעות.
And what makes it so thick and meaty is the experience of understanding the human narrative. And that's what helps to see what's missing in our models. Thick data grounds our business questions in human questions, and that's why integrating big and thick data forms a more complete picture. Big data is able to offer insights at scale and leverage the best of machine intelligence, whereas thick data can help us rescue the context loss that comes from making big data usable, and leverage the best of human intelligence. And when you actually integrate the two, that's when things get really fun, because then you're no longer just working with data you've already collected. You get to also work with data that hasn't been collected. You get to ask questions about why: Why is this happening?
ומה שהופך אותו לעבה ובשרני זו חוויית ההבנה של הנרטיב האנושי. וזה מה שעוזר לנו לראות מה חסר במודלים שלנו. נתוני-עובי מקרקעים את השאלות העסקיות שלנו בנושאי שאלות אנושיות, ולכן השילוב של ביג דאטה ונתוני עובי יוצר תמונה יותר מלאה. ביג דאטה יכולים לספק תובנות בקנה מידה ולמנף את האינטליגנציה המכנית הטובה ביותר, בעוד שנתוני-עובי יכולים לעזור לנו להציל את אובדן ההקשר שמגיע מהפיכת ביג דאטה לשמישים, ולמנף את האינטליגנציה האנושית הטובה ביותר. וכאשר למעשה משלבים את שניהם, הכיף ממש מתחיל, כי אז אתם כבר לא רק עובדים עם נתונים שכבר אספתם. אלא עובדים גם עם נתונים שעוד לא נאספו. תוכלו לשאול שאלות כמו למה: למה זה קורה?
Now, when Netflix did this, they unlocked a whole new way to transform their business. Netflix is known for their really great recommendation algorithm, and they had this $1 million prize for anyone who could improve it. And there were winners. But Netflix discovered the improvements were only incremental. So to really find out what was going on, they hired an ethnographer, Grant McCracken, to gather thick data insights. And what he discovered was something that they hadn't seen initially in the quantitative data. He discovered that people loved to binge-watch. In fact, people didn't even feel guilty about it. They enjoyed it.
עכשיו, כשנטפליקס עשו את זה, הם גילו דרך חדשה לחלוטין לשנות את העסק שלהם. נטפליקס ידועים באלגוריתם ההמלצות המצוין שלהם, והם הציעו פרס של מיליון דולר לכל מי שיוכל לשפר אותו. והיו שם זוכים. אבל נטפליקס גילו שהשיפורים היו מזעריים בלבד. אז כדי לגלות מה באמת קרה, הם שכרו אתנוגרף בשם גרנט מק'קראקן, כדי שיאסוף תובנות מנתוני-עובי. והוא גילה משהו שהם לא ראו מלכתחילה בנתונים הכמותיים. הוא גילה שאנשים אוהבים לצפות בכמה פרקים של סדרות ברצף. למעשה, אנשים אפילו לא חשו אשמים בשל כך. הם נהנו מזה.
(Laughter)
(צחוק)
So Netflix was like, "Oh. This is a new insight." So they went to their data science team, and they were able to scale this big data insight in with their quantitative data. And once they verified it and validated it, Netflix decided to do something very simple but impactful. They said, instead of offering the same show from different genres or more of the different shows from similar users, we'll just offer more of the same show. We'll make it easier for you to binge-watch. And they didn't stop there. They did all these things to redesign their entire viewer experience, to really encourage binge-watching. It's why people and friends disappear for whole weekends at a time, catching up on shows like "Master of None." By integrating big data and thick data, they not only improved their business, but they transformed how we consume media. And now their stocks are projected to double in the next few years.
אז נטפליקס החליטו, "אוקיי זאת תובנה חדשה, והם הלכו לצוות מדעני הנתונים שלהם, והצליחו לדרג את התובנה הזו באמצעות הנתונים הכמותיים שלהם. וברגע שהם אישרו ואימתו את זה, נטפליקס החליטו לעשות משהו פשוט מאוד, אך בעל השפעה. הם אמרו, שבמקום להציע את אותה הסדרה בז'אנרים שונים או יותר מהסדרות השונות ממשתמשים דומים, פשוט נציע יותר מאותה הסדרה. נקל עליכם לצפות בה ברצף. והם לא עצרו שם. הם עשו את כל הדברים כדי לעצב מחדש את חווית הצופה שלהם כולה, כדי באמת לעודד צפייה ברצף. לכן אנשים וחברים נעלמים במשך סופי שבוע שלמים מדי פעם, כדי להשלים צפייה בסדרות כמו "מאסטר של אף אחד". על ידי שילוב של נתוני-עתק ונתוני-עובי הם לא רק שיפרו את העסק שלהם, אלא שינו את האופן בו אנחנו צורכים מדיה. ועכשיו צופים שהמניות שלהם יכפילו את ערכן בשנים הקרובות.
But this isn't just about watching more videos or selling more smartphones. For some, integrating thick data insights into the algorithm could mean life or death, especially for the marginalized. All around the country, police departments are using big data for predictive policing, to set bond amounts and sentencing recommendations in ways that reinforce existing biases. NSA's Skynet machine learning algorithm has possibly aided in the deaths of thousands of civilians in Pakistan from misreading cellular device metadata. As all of our lives become more automated, from automobiles to health insurance or to employment, it is likely that all of us will be impacted by the quantification bias.
אבל לא מדובר כאן רק בצפייה בעוד כמה פרקים או במכירה של יותר סמארטפונים. עבור אחדים, שילוב של תובנות נתוני-עובי לתוך האלגוריתם יכול להיות עניין של חיים או מוות, בייחוד עבור אלה שנמצאים בשוליים. בכל רחבי המדינה במחלקות משטרה משתמשים בביג דאטה לחיזוי שיטור, כדי לקבוע סכומי ערבות והמלצות פסק דין בדרכים שמחזקות דעות קדומות קיימות. אלגוריתם הלמידה של מכונת סקיי-נט של נ.ס.א. ייתכן וסייעה במותם של אלפי אזרחים בפקיסטן בגלל טעויות בקריאת מטא-נתונים במכשירים סלולריים מאחר וכל חיינו הפכו להיות יותר אוטומטיים, החל ממכוניות, לביטוח רפואי, או לתעסוקה, סביר להניח שכולנו נושפע מדעות קדומות כמותיות.
Now, the good news is that we've come a long way from huffing ethylene gas to make predictions. We have better tools, so let's just use them better. Let's integrate the big data with the thick data. Let's bring our temple guides with the oracles, and whether this work happens in companies or nonprofits or government or even in the software, all of it matters, because that means we're collectively committed to making better data, better algorithms, better outputs and better decisions. This is how we'll avoid missing that something.
עכשיו החדשות הטובות הן שעברנו דרך ארוכה מנשיפת גז אתילן לעשיית תחזיות. יש לנו כלים טובים יותר, בואו ונשתמש בהם יותר טוב. בואו ונשלב את ביג דאטה עם נתוני-העובי. נביא גם את כוהני המקדש שלנו יחד עם האורקלים, ובין אם עבודה זו מתרחשת בחברות או במלכ"רים או בממשלה או אפילו בתוכנה, כל זה חשוב, כי זה אומר שאנו מחויבים באופן קולקטיבי להביא נתונים טובים יותר, אלגוריתמים טובים יותר, פלט טוב יותר החלטות טובות יותר. כך נימנע מלהחסיר דבר מה.
(Applause)
(מחיאות כפיים)