«Атлас невидимого»: что могут рассказать о мире смартфоны и спутники

Наша способность принимать правильные решения зависит от того, насколько точно мы представляем окружающий мир. Собирая и визуализируя данные в виде инфографик, карт и диаграмм, можно посмотреть на многие процессы с неожиданной точки зрения. Джеймс Чешир и Оливер Уберти поставили цель показать с помощью новых карт и визуализаций не конкретные места, а закономерности и взаимосвязи. На десятках диаграмм и цветовых схем авторы демонстрируют, как смартфоны можно использовать для оценки численности населения, а данные спутников — для доставки продовольствия в районы бедствий, и показывают, как изменение климата влияет на все вокруг, от ураганов до маршрутов паломников.

Кто авторы?

Чешир и Уберти объединили свои профессиональные знания в области картографии и журналистики данных. Первый — профессор географической информации и картографии в Университетском колледже Лондона, обладатель награды Королевского географического общества «за выдающиеся достижения в области географии через использование нанесенных на карту больших данных». Второй — бывший дизайн-редактор National Geographic. Помогает визуализировать результаты исследований, разрабатывает иллюстрации и все оформление книг для ряда знаменитых ученых, например для генетика Дэвида Рейха и его бестселлера «Кто мы такие и как сюда попали».

О чем книга?

На примере самых разных процессов, от загрязнения воздуха до измерения численности населения, авторы показывают, как сбор и визуализация данных могут облегчить понимание сложных процессов, скрытых за колонками цифр, и зачастую показать более достоверную картину мира, чем традиционные методы, например такие, как перепись населения.

Цифровой след

Любое государство заинтересовано в актуальных данных о своих гражданах. С этой целью регулярно проводятся переписи, однако они отражают лишь приблизительное положение дел. Кое-кто отказывается отвечать на вопросы переписчиков, а политики порой используют этот фактор для манипуляции результатами будущих выборов. К примеру, накануне переписи 2020 года в США горячие споры вызвало предложение внести в список вопросов пункт о гражданстве. По мнению левых, такой вопрос мог испугать латиноамериканцев и в результате демократы не досчитались бы значимого количества голосов. Альтернатива переписчикам — использование данных мобильных телефонов, они позволяют беспристрастно оценивать в любой момент и в любом месте численность населения. Еще одно преимущество такого подхода — возможность посчитать людей не только статично, но и в динамике, например во время ежегодной летней миграции к морю или в более критичных ситуациях.

Массовое переселение

В 2017 году Пуэрто-Рико серьезно пострадал от урагана «Мария», и гуманитарные организации использовали цифровые данные, чтобы определить районы, наиболее остро нуждающиеся в помощи. Спутники помогли выяснить, где на острове отсутствует электричество, а данные мобильных сетей — определить маршруты массового перемещения людей. В ситуации, когда поваленные деревья и размытые железные дороги мешали оперативно проехать в любом направлении, критически важно было направить помощь адресно и быстро.

Спутниковые данные

Важнейшим источником информации для нас сегодня стали спутники. Ежемесячно около 40 тыс. добровольцев участвуют в проекте OpenStreetMap, расшифровывая фотографии дорог и зданий, сделанные из космоса. В 2016 году они нанесли на карту, по некоторым оценкам, более 80% мировой сети улиц, однако даже такого объема может быть недостаточно. Например, для прокладки интернет-кабелей нужно знать состояние дорог. С целью ускорить процесс картографирования был разработан ИИ, способный читать спутниковые снимки быстрее, чем человек. Такой подход позволяет сделать миллионы обновлений, но не все из них полезны. Например, расшифровывая спутниковые снимки Индонезии, ИИ принимал за полноценные дороги русло реки с многочисленными притоками или тропинки вокруг распаханных полей, в результате чего карта становилась похожа на лоскутное одеяло. В этом случае без человеческих глаз сложно обойтись, однако зачастую именно машинное сопоставление данных обеспечивает лучшее решение.