В цифровую эпоху данные стали одной из самых ценных составляющих для бизнеса, правоохранительных органов и исследователей. Обработка и интерпретация цифровой информации позволяют делать выводы, строить прогнозы и находить преступников. Однако незнание особенностей обработки этих данных или неправильное понимание их источников может привести к ошибочным заключениям и даже серьёзным жизненным проблемам. Яркие примеры таких ошибок — история с полицейскими рейдами на ферму в центре США и появление «акульих нападений» в штатах, находящихся далеко от океана. Эти случаи демонстрируют насколько важно не только собирать данные, но и понимать, как именно они были обработаны и какого качества результаты анализа.
Одним из ключевых аспектов, приводящих к ошибкам, является геолокация IP-адресов. Компании, занимающиеся сбором данных о географическом положении устройств в интернете, применяют различные методы для определения местоположения пользователей. В идеале, данные помогли бы точно отследить источник активности, например, IP-адрес, связанный с киберпреступлением, и определить координаты конкретного города или улицы. Однако часто бывает невозможно определить местоположение с высокой точностью, и тогда данные выдают координаты центра страны либо какого-либо региона. Яркий пример ошибочной интерпретации таких координат — случай с IP-адресами, которые можно определить только на уровне страны, а не отдельного города или района.
В США для таких IP-адресов часто присваивается географический центр страны — штат Южная Дакота. В итоге многие IP-адреса с низкой точностью геолокации казались «скопленными» именно там. Правоохранительные органы, используя именно такие данные, ошибочно считали, что активность, связанная с преступной деятельностью, идёт с конкретного участка. Это привело к многочисленным рейдам на ферму случайных людей, которые никак не были связаны с расследуемыми преступлениями. Эта трагическая ситуация демонстрирует, насколько важно иметь понятие об уровне точности данных, которые используются для принятия решений.
Координаты с географического центра страны — это всего лишь приближённые данные с низкой достоверностью, а не точное местоположение. Без знания таких нюансов любые аналитические выводы могут стать фатальными. После судебных разбирательств и сильного общественного резонанса компания, поставлявшая данные, изменила методику, переместив точку геолокации с суши в середину озера, что помогло уменьшить вероятность ошибочных назначений и рейдов. Аналогичная проблема с ошибками в данных возникает и в других сферах. Например, на LinkedIn появилась карта предполагаемых нападений акул в США.
На первый взгляд, точки с красными отметками вдоль побережья выглядели правдоподобно, а одна яркая метка на карте располагалась на территории Южной Дакоты в глубине материка. В этом штате нет условий для обитания акул. Но именно такая точка появилась потому, что исходные данные о нападениях в отдельных случаях были неполными. Если точное место нападения не было указано, система подставляла центральные координаты страны по умолчанию. Это стало прекрасным примером того, как неправильная и неполная информация может создавать неверное впечатление.
Множество людей, комментируя карту, пытались объяснить загадочную точку странными теориями, не задумываясь о том, что проблема кроется в качестве данных, а не в реальных событиях. Недостаточная прозрачность при публикации данных и отсутствие ссылок на источники лишь усугубили ситуацию. Этот случай служит предостережением для всех, кто работает с данными: необходимо тщательно проверять их происхождение, степень точности и методики обработки, прежде чем делать выводы на их основе. Проблемы с неполными или ошибочными данными не ограничиваются только геолокацией. Во время пандемии COVID-19 неоднократно возникали ситуации, когда отчет о суточной смертности резко менялся.
Это нередко объяснялось задержками в регистрации случаев, закрытием учреждений в выходные и праздничные дни, а также пересчётом статистики с устранением ошибок. Для непосвящённого пользователя данные выглядели непоследовательно и вызывали подозрения, провоцируя распространение теорий заговора. Те же самые данные собирались и обрабатывались разными организациями с разной степенью точности и разными методами учета, что снижало их сопоставимость. Это ещё одна иллюстрация того, что понимание происхождения и способа обработки важнейших данных имеет решающее значение. Уильям Плейфер, один из основателей современного научного подхода к визуализации данных, ещё в XVIII веке подчеркивал важность аккуратности в работе с информацией.
Современные цифровые технологии значительно расширили возможности анализа данных, но также увеличили риск ошибки при неверной интерпретации. Понимание того, что данные — это результат сложных цепочек трансформаций и иногда искажений, помогает избегать заблуждений. Также важно учитывать, как технические особенности систем влияют на данные. В одном из случаев при анализе данных о вредоносном ПО было обнаружено, что временные метки атак не соответствуют реальному времени инцидентов, а отражают моменты обработки данных. Без знания этого факта невозможно было точно сопоставить события с другими источниками, и общая картина инцидентов получалась искаженна.
Отдельного внимания заслуживает проблема «ложной точности». Иногда в наборе данных содержатся поля с очень точными значениями, например, координаты с множеством знаков после запятой или временные метки с долями секунды. Однако эти значения не всегда отражают реальную точность измерений или наблюдений. Бывает, что высокая точность указывается из-за технических ограничений формата хранения данных, которая не соответствует реальной достоверности информации. Без осознания этого аналитики рискуют делать неверные выводы на основе иллюзорной точности.
Чтобы избежать подобных проблем и повысить качество анализа, необходимо соблюдать несколько принципов. Во-первых, важно тщательно изучать источник данных, понимать, кто их собирает и для каких целей. Доверие к поставщику — одна из основ корректного анализа. Во-вторых, нужно досконально разбираться в методах сбора и обработки информации. Цепочка от момента сбора данных до конечного результата зачастую настолько длинна и сложна, что без её понимания невозможно оценить качество и соответствие данных реальности.
В-третьих, обязательной частью работы с данными является проверка смысла каждого поля и показателя, а также сопоставление значений внутри данных. Некоторые данные могут содержать пропуски, усреднённые значения или данные, преобразованные для удобства хранения, что важно учитывать. В-четвёртых, стоит иметь критический подход и готовность подвергать сомнению результаты. Иногда приходится самостоятельно выявлять аномалии и ошибки, а не надеяться на готовые отчёты и визуализации. В заключение, можно сказать, что современные данные — это не просто цифры, а сложный продукт множества технологических и человеческих процессов.
Понимание того, как данные собираются, обрабатываются и представляются, является ключом к правильным выводам и предупреждению ошибок. Истории с «нападениями акул» на территории Южной Дакоты и незаслуженными полицейскими рейдами — это наглядные примеры того, как без должного понимания данные могут стать источником заблуждений и даже серьёзных жизненных проблем. Продвинутый аналитик всегда задаёт вопросы о происхождении данных и уровне их точности, и только с таким подходом можно рассчитывать на честный и полезный результат анализа.
