Чем большие данные могут помочь в борьбе с пандемией

Как спасать жизни и экономику – сегодня это один из самых актуальных вопросов. Что для этого нужно делать (об этом ниже), уже достаточно неплохо понятно. И современные технологии, предоставляя нам множество данных, значительно расширяют наши возможности. Тем не менее на практике пока даже самые развитые страны в борьбе с пандемией используют более примитивные методы. Чтобы понять, что может мешать принятию умных решений, можно оглянуться на 90 лет назад, когда экономика выбиралась из Великой депрессии и был сделан предыдущий скачок в использовании данных.

Великая депрессия 1930-х гг. была самым большим глобальным экономическим кризисом современности. Мировой ВВП упал на 15%, а безработица в США выросла до 23%. Но все эти цифры стали известны значительно позже. А в те годы, когда эта информация была гораздо нужнее, принимать решения приходилось в условиях общей путаницы и серьезных споров о состоянии экономики.

Основная проблема заключалась не в том, что в доцифровой век было мало данных. Наоборот, политики и экономисты тех времен буквально тонули в тысячах таблиц, включавших, например, такие показатели как индекс загрузки вагонов. Проблема была скорее в другом – как разобраться, что означает вся эта информация. Даже данные по безработице в те времена считались на уровне отдельных городов и штатов, так что участникам президентской конференции по безработице в 1921 г. пришлось определять национальный уровень безработицы путем голосования .

Тяжелое положение экономики и высокая неопределенность побудили Конгресс США в 1932 г. поручить министерству торговли оценить национальный доход за 1929-1931 гг. Эту работу и возглавил Саймон Кузнец, а ее результатом стало то, что впоследствии переросло в систему национальных счетов и подсчет ВВП – валового внутреннего продукта.

Сегодня понятие ВВП настолько повсеместно вошло в нашу жизнь, что мы уже и не задумываемся о его значении. Но в то время оно стало настоящим прорывом. Уильям Нордхаус, Нобелевский лауреат по экономике (как и Кузнец), даже назвал его «одним из величайших изобретений ХХ века». Именно потому что оно позволяет перейти от обилия непонятных данных к одному простому числу, которое сразу проясняет, в каком состоянии находится экономика.

Это изобретение тут же принесло немало результатов. Администрация президента Рузвельта стала постоянно опираться на эти цифры, а уже во время Второй мировой войны более качественная информация об экономике помогла успешно спланировать многократное увеличение военного выпуска в короткие сроки. Отсутствие же подобной системы в Германии, по мнению экономиста Джона Гэлбрейта, существенно ограничивало ее возможности по военному производству в течение всей войны.

Сейчас ситуация несколько похожа на неразбериху 1930-х гг. У нас очень много самых разных данных: от сложных индексов соблюдения карантина в разных городах, до видеокамер, которые, как говорят власти, установлены по всей Москве и распознают лица прохожих. На основе этих данных можно, например, отслеживать все контакты зараженных людей и их перемещения по городу.

Конечно, таргетированный карантин только для зараженных гораздо эффективнее всеобщего. Экономисты уже подсчитали, как сильно можно было бы снизить потери жизней и потери для экономики с помощью более умных карантинных мер. По крайней мере, можно было бы ввести более жесткий карантин для самой уязвимой группы населения, людей старшего возраста. Это позволило бы и снизить нагрузку на аппараты искусственной вентиляции легких, и ослабить карантин для более экономически активных людей среднего возраста. Но несмотря и на кажущуюся доступность необходимых данных, и на оценки эффективности разных решений, правительства все еще вводят всеобщий карантин – почти такой же, как при эпидемиях в Средневековье.

Ну а в поддержке экономики правительства оказались застигнуты врасплох. Если предыдущие кризисы развивались довольно медленно и официальная статистика за ними более-менее поспевала, то сейчас экономика может почти полностью остановиться и перезапуститься в считанные дни, а статистика фиксирует в лучшем случае данные за прошлый месяц.

Хорошие новости заключаются в том, что как в свое время Великая депрессия дала толчок к развитию системы подсчета ВВП, так и текущий кризис дал толчок к более масштабному и качественному анализу данных. Группа экономистов во главе с Раджем Четти разработала платформу, которая соединяет данные от частных компаний, включая данные об операциях по банковским картам, и выкладывает дневные экономические данные по всем районам и секторам, а также  группам населения с разным уровнем дохода. Эта инициатива может не только помочь подробно разобраться в том, что происходит в экономике в реальном времени, но и подтолкнуть официальную статистику к этому высокому стандарту.

В частности, эти данные уже показывают, что хотя экономика США в целом еще далека от возвращения к докризисному уровню, экономика каких-то штатов уже выросла по сравнению с началом этого года, а каких-то даже не начала восстанавливаться. Это помогает понять, насколько важно иметь полную картину происходящего, и насколько легко было запутаться в оценке национальной безработицы в 1920-х гг. на основе отдельной местной статистики.

И так же, как первые подсчеты ВВП довольно быстро принесли свои плоды, эта новая платформа данных уже дала свои первые результаты. С ее помощью экономисты увидели, что официальное снятие карантина не сильно помогает восстановлению экономики, и куда более эффективна рассылка чеков с деньгами всем гражданам. Правда, эта мера никак не увеличивает выпуск в упавших секторах таких как ресторанный бизнес, а скорее разгоняет выпуск только там, где он и не падал, например, в продажах бытовой техники.

Почему же современный цифровой мир пока борется с пандемией не сильно лучше средневекового? Как всегда у сложного вопроса нет простых ответов, но кажется, частично это объясняется той легкостью, с которой можно запутаться в большом количестве доступных данных. И это как раз та проблема, которую в свое время помог преодолеть Саймон Кузнец.

Конечно, было проделано огромное количество и другой работы. Например, организованы регулярные опросы фирм для сбора более своевременных данных единого формата. Но качество данных хоть и улучшалось, было все же далеко от желаемого. И совсем непросто достоверно рассчитать нужный показатель из набора не самых достоверных данных.

Поэтому самым большим достижением, возможно, стало как раз осознание того, какой именно показатель нужно рассчитать. В этом, вероятно, и заключается конечная цель науки о данных – найти в них то, что всем хочется узнать, даже когда люди сами не могут четко сформулировать, какой информации им не хватает. В этом смысле изобретение ВВП можно считать эталоном анализа данных, ведь оно прочно и быстро вошло в нашу повседневную жизнь и до сих пор активно используется при принятии огромного числа решений. Поэтому для успешного анализа данных чрезвычайно важны не только технические навыки по  работе с данными, но и глубокое понимание тех вопросов, на которые эти данные помогают отвечать. И хотя коронакризис уже привел к улучшению качества данных, нам, вероятно, все еще предстоит работа по их осмыслению.

Ну а Саймон Кузнец помог совершить революцию не только в нашей повседневной жизни, но и в экономической науке. Во многом благодаря ему она стала более эмпирической дисциплиной. Ему самому новые данные по ВВП помогли внести вклад в изучение роста экономики и неравенства. А его пример трансформации отдельных кусков информации в понятные и полезные данные, проложил путь для целых поколений экономистов, которые собирают новые данные и переосмысливают их.