Prije više od šezdeset godina, u svojemu serijalu “Zaklada”, pisac znanstveno fantastičnih romana Isaac Asimov izmislio je novu znanost, psihohistoriju, koja kombiniranjem matematike i psihologije predviđa budućnost. Danas sociolozi pokušavaju iskoristiti golema sredstva koja im omogućuje internet (internetske pretrage, poruke na Twitteru, Facebook, blogove, tragove digitalnih lokacija koje stvaraju milijarde mobilnih uređaja) s istim tim ciljem.

Najoptimističniji znanstvenici vjeruju da će golema količina podataka u tim skladištima po prvi puta u povijesti otkriti sociološke zakone ljudskog ponašanja, čime će se omogućiti predviđanje političkih kriza, revolucija i ostalih oblika nestabilnosti.“Ovo je značajan korak naprijed”, rekao je Thomas Malone, ravnatelj Centra za kolektivne podatke pri sveučilištu Massachusetts Institute of Technology. “Dostupne su nam nadaleko detaljnije i bogatije vrste podataka, kao i algoritmi za predviđanje, što nam omogućuje prognoze koje prije nisu bile moguće.”Američka vlada već je pokazala zanimanje za ovaj projekt. Ovog ljeta je malo poznata obavještajna agencija Iarpa (Intelligence Advanced Research Projects Activity), pod nadležnosti ureda ravnatelja državnih obavještajnih službi, počela od akademika, sociologa i korporacija tražiti ideje kako automatski skenirati internet u 21 latinsko američkoj zemlji te najjednostavnije doći do takozvanih “velikih podataka”.Sustav automatskog prikupljanja podataka trebao bi se usredotočiti na obrasce vezane uz komunikaciju, potrošnju i kretanje stanovništva. Koristit će se javnosti dostupni podaci, uključujući upite na internetskim tražilicama, upise na blogovima, tijek internetskih podataka, burzovne pokazatelje, prometne kamere te promjene u unosima na Wikipediji.To bi trebao postati potpuno automatski sustav, “pogled s neba” bez ikakvih ljudskih intervencija, navodi se u prijedlogu programa. Istraživanjem bi se također pokušalo otkriti mogu li se predvidjeti pandemije i ostali oblici raširenih zaraza.Jedan kritičar ovog programa kaže da ga on podsjeća na Pentagonov program osmišljen nakon terorističkih napada na Sjedinjene Američke Države, a koji je predlagao lov na potencijalne napadače putem pronalaska obrazaca u velikim zbirkama javnih i privatnih podataka.

Zapisima telefonskih poziva, elektronskoj pošti, podacima za vize i putovnice te transakcijama na kreditnim karticama. “S jedne je strane shvatljivo da države žele pratiti stvari kao što je izbijanje pandemije, ali moram se upitati u vezi potpune automatizacije tog sustava”, rekao je David Price, antropolog pri sveučilištu St. Martin University u Laceyju u saveznoj državi Washington, koji je i ranije pisao o suradnji između sociologa i obavještajnih agencija. Dužnosnici agencije Iarpa odbili su davati ikakve izjave o spomenutom istraživačkom programu, rekavši da im je zabranjeno bilo što komentirati dok se krajem ove godine ne potpišu ugovori s izvođačima radova.Druga obavještajna agencija, Darpa (Agencija za napredna istraživanja američkog Ministarstva obrane, odnosno Defense Advanced Research Projects Agency) želi moći automatski identificirati pobunjeničke društvene mreže u Afganistanu. Zasad je bilo tek nekoliko nepovezanih primjera potencijalnog dubinskog istraživanja društvenih medija. Prošle su godine znanstvenici HP Labs upotrijebili podatke s Twittera za točno predviđanje zarade hollywoodskih filmova na kino blagajnama. A u kolovozu su Državnoj znanstvenoj zakladi iz Arlingtona u Virginiji odobrena sredstva za istraživanje uporabe društvenih medija poput Twittera i Facebooka za procjenu štete nastale uslijed potresa.Dostupnost i kompjutorizacija golemih baza podataka već je počela požurivati razvoj novih statističkih tehnika te softvera koji će upravljati skupinama podataka koje sadrže trilijune unosa, ili čak još više. “Veliki podaci omogućuju nam da se uzdignemo iznad zaključaka i statističkog značaja te da krenemo putem bitnih i točnih analiza”, rekao je Norman Nie, politolog i jedan od pionira statističkih alata za sociologe, koji je nedavno osnovao tvrtku Revolution Analytics koja se bavi razvojem softvera za analizu iznimno velikih skupova podataka. Neki znanstvenici su skeptični. Kao jedan od razloga svoje sumnjičavosti navode nesretni Pentagonov Projekt Camelot iz 1960ih, koji je također istraživao mogućnost sociologije i ostalih društvenih znanosti da predvide politička i gospodarska zbivanja, no ukinut je nakon kritike akademske zajednice.

Međutim, posljednjih godina akademsko protivljenje vojno financiranim istraživanjima pomalo jenjava. Sociolozi koji surađuju s istraživačkim agencijama tvrde da će, kad se sve uzme u obzir, ova nova tehnologija imati pozitivne učinke. “Rezultat toga bit će mnogo bolje razumijevanje zbivanja u svijetu te načina na koji lokalne vlade upravljaju situacijom”, rekla je Sandy Pantland iz Medijskog laboratorija pri MIT-ju. “Zbog svega toga mislim da ovo nije nimalo strašno, već da ispunja nadom, jer je to vjerojatno prva prilika da cijelom čovječanstvu pružimo transparentnu vlast.”Međutim, zagovornici prava na privatnost strahuju da će se javni podaci i uz njih vezane tehnologije razvijene u sklopu novog projekta agencije Iarpa kasnije prilagoditi za tajne operacije “totalnih informacija”. “Te tehnike imaju dvije strane medalje”, rekao je Marc Rotenberg, predsjednik grupacije za prava pojedinca Electronic Privacy Information Center iz Washingtona. “Vrlo ih se jednostavno može upotrijebiti protiv političkih protivnika u SAD-u, kao i protiv prijetnji drugih zemalja.” Neki računalni stručnjaci izražavaju skepsu glede napora da se politička nestabilnost predvidi putem pokazatelja kao što su internetski upiti na tražilicama.“Ne bih baš rekao da svjedočimo revoluciji”, rekao je Prabhakar Raghavan, ravnatelj Yahoo Labsa i stručnjak za povrat podataka. Dodao je da se predviđanja vezana uz epidemiju gripe pretragom internetskih pretraga pojma “gripa” nisu značajnije poboljšala u vidu već dostupnih podataka povezanih uz gripu. “Možete gledati podatke o upitima i proreći da će doći do izbijanja gripe, ali naše istraživanje naglasilo je da mnoge od ovih novih metoda ne donose znatniji napredak”, objasnio je. Ostali znanstvenici su ipak malo optimističniji. “U ovim podacima leži golemi potencijal glede moći predviđanja”, smatra AlbertLaszlo Barabasi, fizičar koji se bavi znanošću mreža. “Ako svakoga sata dobivam podatke o vašoj lokaciji, sa sigurnošću od 93 posto mogu predvidjeti gdje ćete se nalaziti sat ili dan kasnije.”

John Markoff