V prvi polovici 19. stoletja se je francoski filozof Auguste Comte ukvarjal z idejo, da bi družbo preučeval na enak način, kot naravoslovni znanstveniki raziskujejo delovanje narave. Nadejal se je, da bo podobno, kot je Newton razkril univerzalne zakone gibanja masnih teles, sam našel univerzalna pravila, po katerih se odvija dogajanje v družbi. S pomočjo poznavanja zakonitosti »družbene mehanike« je želel izboljšati upravljanje države.
Comtove ideje so močno vplivale na odvetnika in ljubiteljskega statistika André-Michela Guerryja, ki se je že kmalu po končanem študiju in opravljenem pravosodnem izpitu zaposlil na francoskem pravosodnem ministrstvu, kjer je dobil nalogo, da vzpostavi oddelek za »moralno statistiko«. Od leta 1825 so namreč po vsej Franciji redno zbrali podatke o kriminalu in s tem povezanimi sodnimi postopki. Vsak okraj je moral vsake tri mesece v Pariz poročati, kakšne prestopke so obravnavali in kdo je bil v njih udeležen. Poleg kriminalitete so morali spremljati tudi premoženjsko stanje posameznikov, stopnjo podjetništva v posameznih okrajih, kar so ocenjevali prek vloženih patentov, pismenost prebivalstva in še nekaj drugih podobnih parametrov.
Julija 1832 je takrat devetindvajsetletni Guerry Francoski akademiji znanosti predložil študijo z naslovom Essai sur la Statistique Morale de la France, ki jo napisal na osnovi statistične analize informacij, ki so jih do tedaj zbrali na ministrstvu. Knjiga predstavlja eno od temeljnih del modernega družboslovja, saj je v njej ovrgel mnoga do tedaj globoko usidrana prepričanja o dogajanju v družbi.
Pomembno spoznanje, ki ga je Guerry opisal v študiji, je bilo nespremenljivo število posameznih kriminalnih dejanj v posameznem okraju iz leta v leto. Ker so takrat kriminal obravnavali in poskušali razumeti predvsem na ravni posameznikov, učenjakom ni bilo povsem jasno, kako naj bi se ljudje na nekem območju uskladili, da so vsako leto izvršili približno enako število umorov ali podobnih kriminalnih dejanj. Zdelo se je, da so v ozadju nekakšne univerzalne zakonitosti »družbene mehanike«, o katerih je slutil Comte.
Pomen svobodne volje zbledi, če opazujemo veliko število ljudi
Podobno navdušen nad uporabo matematičnih orodij za preučevanje družbe je bil tudi belgijski astronom Adolphe Quetelet, ki je s pomočjo statistične analize podatkov prav tako prišel do zaključka, da pomen svobodne volje nekako zbledi, če opazujemo dejanja velikega števila ljudi. Pred tovrstnimi pionirskimi raziskavami »moralne statistike« je namreč veljalo prepričanje, da je revščina pomemben dejavnik kriminala. Za bogatejše regije države so zato pričakovali, da bodo izmerili bistveno manj kriminala, a podatki tega niso potrdili. Čeprav je bilo v bogatih predelih res manj krvnih deliktov, so od tam poročali o več tatvinah.
Quetelet je zato predlagal novo hipotezo, po kateri je stopnja kriminala odvisna od relativnega bogastva oziroma razslojenosti družbe, ne od povprečnega bogastva prebivalcev regije. Ob tem se je presenetljivo celo izkazalo, da je v revnih okoljih celo manj kriminala kot v bogatih, če je le izpolnjen pogoj, da so ljudje ustrezno preskrbljeni, da lahko normalno živijo. Rezultati študij obeh raziskovalcev so v naslednjih desetletjih dejansko pomagali pri izboljšanju razmer v družbi in omogočili boljše upravljanje države.
Sredi 19. stoletja, ko sta pionirske analize empiričnih podatkov o stanju v družbi objavljala Quetelet in Guerry, je bilo zelo težko priti do kakršnihkoli zanesljivih podatkov o obnašanju množice ljudi. Le najbolj urejene države so izvajale natančne popise prebivalstva in metodološko ustrezno zbirale podatke o dogajanju v družbi, da je bilo na njihovi osnovi mogoče delati resne študije.
Danes, v 21. stoletju, je situacija povsem drugačna. Najrazličnejših podatkov o dejavnosti ljudi je ogromno in v bodoče jih bo na voljo še bistveno več. Zdi se, da živimo v času, ko se podatki o našem delovanju kar sami po sebi shranjujejo oziroma se je treba vsaj posebej truditi, da se izognemo avtomatskemu beleženju vsega, kar počnemo. Pametni telefoni, računalniki, razni senzorji in kamere vseskozi beležijo naše aktivnosti.
Podobno, kot so se sredi 19. stoletja čudili novim statističnim analizam dogajanja v družbi, saj se je zdelo, da svobodna volja posameznikov le ni tako razširjena, kot so do tedaj menili, vlada med ljudmi tudi danes določeno nelagodje, ko se soočajo z analizami podatkov denimo o svojih vsakdanjih dejavnostih. Če so se nekoč čudili, kako predvidljiv je povprečen človek, ki v resnici sploh ne obstaja, ampak je le produkt statističnih analiz, danes marsikoga preseneti spoznanje, kaj vse zbrani podatki »vedo« o nas.
Kaj zbrani podatki »vedo« o nas?
Poleg naše dejavnosti na internetu lahko s pomočjo pametnih telefonov, raznih pametnih zapestnic in drugih senzorjev neprestano spremljamo svojo telesno aktivnost, navade, spanje in splošne parametre telesa, na osnovi katerih nam algoritmi sproti svetujejo, če morda ne živimo dovolj zdravo, in nas opozorijo, če se nas morda loteva kaka bolezen. S pocenitvijo dodatkov za telefone, ki bodo denimo v realnem času merili naš krvni sladkor in po potrebi posneli tudi kardiogram, ki ga bodo nato po e-pošti poslali zdravniku, se bo odnos med zdravnikom in pacientom bistveno spremenil. O tem podrobno in z navdušenjem poroča ugledni ameriški zdravnik Eric Topol v knjigi The Patient Will See You Now; The Future of Medicine is in Your Hands (Basic Books, 2015). Transformacijo medicine, ki ji bomo priča v bližnji prihodnosti, slikovito primerja z Gutenbergovo revolucijo, ko so tiskane knjige odvzele posvečenemu sloju duhovščine in učenjakov privilegiran dostop do znanja.
S pojavom tiskanih knjig je vednost naenkrat postala širše dostopna, kar je v kratkem obdobju močno spremenilo odnose v družbi. Topol predvideva, da bo podobna »Gutenbergova revolucija« v naslednjih letih pretresla tudi medicino. Ljudje bodo dobili s pomočjo najrazličnejših aplikacij veliko podatkov o sebi, ki jih bodo lahko primerjali s svojimi preteklimi meritvami, spremljali trende in podatke delili z drugimi uporabniki istih programov. Tako bodo dobili povsem nov način vpogleda v svoje telo in s tem tudi možnost kontrole nad svojim zdravjem. Marsikatero diagnozo jim bo lahko postavil že algoritem na telefonu, kar bo razbremenilo zdravnike in jim hkrati omogočilo, da se bolj posvetijo bolj zapletenim primerom.
Doba velikih podatkov in sodišča
Vplivni ameriški pravni teoretik Richard Posner je nekoč, ko je bil še mlajši sodnik, obravnaval spor glede patenta za avtomatsko izbiranje televizijskih kanalov na osnovi gledalčevih preferenc. Izbor kanalov naj bi potekal na podoben način, kot nam denimo Amazon priporoča nove knjige ali Netflix zanimive filme. Algoritmi na osnovi naših preteklih ogledov, iskanj in nakupov presodijo, za katera dela obstaja velika verjetnost, da nam bodo všeč, in nam jih priporočijo. Posner je ob spremljanju argumentov med sojenjem pomislil, da bi lahko na podoben način, z avtomatsko analizo vsega, kar je posamezni sodnik kdajkoli napisal in izrekel, z veliko verjetnostjo napovedovali tudi, kako bo sodnik odločil v primeru, ki ga trenutno obravnava.
Nekaj podobnega so dejansko preizkusili v študiji The Supreme Court Forecasting Project leta 2004, ko je algoritmu uspelo pravilno napovedati kar 75 odstotkov razsodb ameriškega vrhovnega sodišča, medtem ko je ekspertni skupini pravnikov, ki je prav tako poskušala napovedati odločitve v istem časovnem obdobju, to uspelo le v 59 odstotkih primerov. Grenko spoznanje ob tej študiji je bilo, da so tudi najbolj ugledni in učeni sodniki pri odločanju močno podvrženi svojim ideološkim preferencam ali predsodkom. Čeprav naj v idealnem svetu podatek, ali je sodnik v preteklosti volil republikance ali demokrate, ne bi smel predvideti njegovega sojenja, je bila prav ločnica med konservativnim in liberalnim svetovnim nazorom pomemben parameter, ki ga je uporabljal algoritem.
Morda se ob tem zdi, da takšne analize zmanjšujejo vtis nepristanskosti sodišča, a Posner nasprotno trdi, da so tovrstne študije lahko sodnikom v pomoč pri doseganju bolj konsistentnih in pravičnih sodb. Sodniki se namreč pogosto niti ne zavedajo svojih ideoloških preferenc, saj so prepričani, da sodijo povsem razumsko zgolj na osnovi argumentov. Prav sprotni analitični vpogled v pretekle odločitve, stališča in zapise pa bi jim omogočil, da bi se svojega ideološkega vrednostnega ozadja bolj zavedali in to morda upoštevali pri sojenju.
Ljudje smo namreč svobodna bitja šele, v kolikor lahko predvidimo razvoj dogodkov v prihodnje in to predvidevanje uporabimo pri sprejemanju odločitev v sedanjosti. Bolj ko znamo napovedati prihodnost, pri čemer so nam algoritmi dobe velikih podatkov lahko samo v pomoč, več možnosti imamo, da v sedanjosti vplivamo na razvoj dogodkov in tako izražamo svojo svobodno voljo.
