Tere eetris on portaal tehnoloogia kommentaari esitab Kristjan Port. Juhul kui elu ja teadaolev maailm pole lihtsalt üks suur kosmilise mastaabiga simulatsioon, nagu mõned teadlased peavad võimalikuks peaksime uskuma, et andmed, mida kogume, räägivad midagi meid ümbritsevast tegelikkusest. Näiteks õhutemperatuurist võin selles leiduvast süsihappegaasist võiks peegeldada midagi reaalsest füüsilisest keskkonnast. Maailmast kogutavad andmed. Kõige lihtsam abstraktsiooniaste, mida saame tõhusalt edastada, talletada, kopeerida ja töödelda andmeid ise. Huvitavad aga olulised vähemaid peamiselt siis neid, kes tegelevad nende edastamise talletamise, kopeerimise, töötlemise tehniliste või filosoofiliste tahkudega. Ülejäänud enamust huvitab peamiselt hoopiski see, mida need andmed neile tegelikkuse kohta avaldavad. See tähendab, millist informatsiooni saab andmetest tuletada, millest siis luua praktilisi teadmisi. Moodsaks andmetest info otsimise meetodiks on andmekaevandus. Quinn võrrelda tegelikkuse peegeldust kullatükiga. Kesena siis taoliste väärtuslike terakeste leidmiseks ja tähendust omavasse suurusesse tihendamiseks kaevandatakse ükskõik mida, peaasi, et seda oleks palju. Sedalaadi eelduste täitmisega paistab, et meil probleeme ei ole. Teadlikult või teadvustamatult sünnitame koguma ning edastama inforuumi hiiglaslikus hulgas. Erinäolisi anna straktsioone, millel väärtustatub olematusest. Selle tekitamiseks pole. Näiliselt pidanud kõrvu põrki pingutama. Ja tajumate erilist ohtu edeneb andmemaagi produktsioon. Pidurdamatu võidukäiguna. Sissejuhatust meenutades peaksid andmed kajastama rohkem või vähem tegelikkust, millest need on sündinud. Aga millist tegelikult? Kajastatud on näiteks telefoni kasutamise andmed kõnede kestvusest, arvust, kellaajast ja muust taolisest. Tõenäoliselt saab midagi teada näiteks helistaja kohta. Aga mida ning mis kasu sellest infost võiks olla ja siis kellele noh, öeldakse, et ilu on vaataja silmades näiteks pakkudes näidanud Et vaadata provintsis Road, Hollandil asuva prooni ülikooli majandusteadlasele Taaniel Pürke Greenile näeb ta telefoni kasutamise andmetes midagi inimese krediidiusaldusväärsusest. Koostades krediidihinnanguid koostava ettevõttes töötava Keil miidiga analüüsisid Nad 3000 Haiti elaniku helistamisharjumusi. Sisuliselt oli tegemist andmetega, mis jäävad telefoni kasutamise tulemusel süsteemi alles. Ja analüüsi eesmärk oli võrrelda vaadeldava. Ovulatsiooni käitumist pangast saadud krediidi tagasimaksete käitumise andmetega. Uuringu motivatsiooni aitab mõista hakanud last USAsse tööle siirdunud Krall miidi kogemus kui talle pakuti maksimaalselt 300 dollari suurust krediiti. Põhjus taoliseks usaldamatuseks oli ilmne. Sest tema kohta puudus pankadel informatsioon küljega oli pankadele informatsioon hiljutise finantskriisi sünnitatud laenatud raha, tagasimaksjate raskuste epideemiast. Sam hoida risk madalal, pakkudes võõrale pisikest krediiti. Kall meedi huvitas, kas oleks võimalik mingite muude andmetega peale pikka aeganõudva panga kliendiks olemise intikeerida. Kas inimeses on peidus usaldusväärsust, mida kumbki tehingu osapool saksa siis konstruktiivselt ja kasumlikult rakendada? Sest usaldusväärne klient saksis vajaliku suurema hulga raha, mille ta suudab ka piisava tõenäosusega pangale tuluselt tagasi maksta. Analüüsis vaadeldi näiliselt ebaolulisi andmeid, nagu näiteks millal inimene helistas, kui kaua kõnet kestsid, kas need tehti pangale lähemas või kaugemas kandis. Kas inimestele? Palju vastamata kõnesid ning kas ja kui kiirelt neile reageeris rakendades telefoni kasutamise põhjal nende Omanikest loodud isikuomaduste profiili pangalaenustatistikale selgus aga, et kui pangal oleks olnud võimalus näha samu andmeid ja neid analoogselt Margaanalüüsida vähenenuks tagasi maksmata laenude arv 43 protsendi võrra Noh, ja nüüd on siis huvitav küsimus, kas seda kõike teades oleksid nad huvitatud näiliselt väärtusetutest telefoni. Logiandmetest veelgi huvitavam on aga küsimus, kas sina saad seda protsessi kuidagi ära hoida või suunata. Ja vastus on, et tõenäoliselt mitte, sest oleme juba suure tõenäosusega ammu suure simulatsioonielemendid. Seda siis mitte niivõrd maailma kõiksuse mõttes vaid andmeid kaevandama. Rahandusmaailma.