It is a very sad thing that nowadays there is so little useless information – Oscar Wilde, 1894.

På mange måter er video on demand-aktuelle «Moneyball» en klassisk, enkel underdoghistorie fra sportsverdenen. Historien om det lille laget som kunne.

Men det finnes en annen måte å se historien på: at i stedet for underdogen som får sin dag, er det fremveksten av storeulv vi er vitne til. «Moneyball» er, uansett om du liker filmen eller ikke, en enkel fortelling om hvordan verden endrer seg akkurat nå, på fundamentalt vis.

Ok, jeg er klar over at det er en i overkant hårete ting å påstå om en sportsfilm med Brad Pitt i hovedrollen, men heng med.

Hør på måten filmens hovedkarakter, den genierklærte baseballtreneren Billy Beane, forklarte suksesshistorien bak «Moneyball» til The Guardian i 2008:  «The idea is that we were seeking undervalued assets in an inefficient market. What we tried to do was find value in areas where most people weren’t necessarily applying the right values. And we did that cost-effectively.»

Medrivende saker, ikke sant? Det er ikke «Rocky» vi snakker om her.

«Moneyball» innfrir riktignok forventningene vi har til en sportsfilm. Beane er på starten av filmen et forhenværende baseballtalent med en mislykket karriere. Som trener for Oakland Athletics kjemper han i en Major League hvor de største gigantene, som New York Yankees, soper opp det som er av stjerner med enorme finansielle muskler. Et møte med økonomen Peter Brand blir vendepunktet. Den unge, dresskledte og nervøse nerden forteller Beane det ingen andre vet: There is an epidemic failure in the game to understand what is really happening. And this leads people who run major league baseball teams to misjudge their players and mismanage their baseball teams. (lang, ladet pause) I apologize.

Resten er feelgoodhistorie som jeg ikke trenger å røpe her. Vi er uansett allerede ved kjernen av det viktigste med «Moneyball»: Mer enn å hylle idrettens kjerneverdier som standhaftighet og moral, handler filmen om strength in numbers.

Søkte du på «Big Data» i Google februar 2011 ville du fått noe sånt som 2,9 millioner treff. I dag er antallet 7,4 millioner. Big Data er et buzzord du like gjerne kan lære deg å mislike med en gang (jeg kommer til å bruke begrepet resten av artikkelen, om ikke annet fordi det sparer plass.)

Det viser i utgangspunktet til datasett som er så monstrøst store at de ikke kan håndteres av konvensjonell programvare. Men «Big Oil» er også en nærliggende assosiasjon. Det er en forventning om at Big Data innebærer en stor omveltning som endrer alt fra hvordan enkeltmennesker kommuniserer til hvordan samfunnet styres.

Revolusjonen går i tre retninger: Volumet øker, hastigheten øker og typen data som er tilgjengelig øker. Voldsomt. I 2005 var den globale datamengden 130 exabytes. I 2012 vil den vokse til rundt 2,720, i 2015 er tallet 7,910.  Det er størrelser som er umulige å begripe, og det er en utvikling det er vanskelig å imøtegå. I 2018 vil det anslagsvis mangle mellom 140.000 og 190.000 kompetente analytikere som kan behandle datarevolusjonen.

Det er ikke vanskelig å se for seg at Big Data kommer til å føre med seg en lang rekke spektakulære fiaskoer i det folk begynner å bruke den nye tilgangen til å trekke forfeilede konklusjoner. Som Danah Boyd sier når hun kritiserer hvordan businessverden sikler på informasjonen som plutselig er tilgjengelig for dem: Not all data are created equal. Big Data betyr ikke nødvendigvis bra data.

Men bruken eksploderer uansett: Som statistikksuperstjernen Hans Rosling sier når han begrunner bruken av statistikk hentet inn fra 200 forskjellige regimer i samme presentasjon: datamengden er større enn usikkerheten, og derfor kan vi hente kunnskap fra den. Det samme sier ledere over hele verden til seg selv i 2012: Informasjonseksplosjonen er et faktum, og derfor må vi bruke den, og så får vi heller fikse småfeilene siden. De som ikke gjør det, taper racet.

Billy Beane innser at han ikke kan konkurrere om han følger spillereglene til gigantene New York Yankees og Boston Red Sox. Oakland Athletics trenger en ny innfallsvinkel, og selv om han ikke har noen garanti for at analysene til Brand fører noensteds hen, kan han like gjerne prøve.

Når Beane setter i gang med å implementere moneyballstrategien, steiler rommet av trenere og rådgivere, som er vant med å vurdere spillere utifra mer subjektive kriterier (he looks like an athlete, etc.) Én av dem formaner Beane om å lytte til «ekspertisen» han har tilgang til snarere enn collegejyplingen han har lagt sin elsk på: «Baseball isn’t just numbers. Baseball is not science. If it was, then anybody could do what we do, but they can’t. Cause they don’t know what we know. They don’t have our experience and they don’t have our intuition», sier den gamle talentspeideren og får sparken like etterpå.

Vitenskapelige revolusjoner har så godt som alltid blitt foranlediget av en revolusjon i måleinstrumentene forskerne har til rådighet. Mikroskopet er et åpenbart eksempel. Det finnes en forventning om at Big Data vil forårsake noe lignende. David Weinberger er snart ute med en ny bok om temaet, «Too Big to Know».  Der spør han hvordan vi i fremtiden skal behandle vitenskapelige problemer som er for store og komplekse til å fatte for enkeltmennesker. Et av svarene han kommer opp med er at vi må endre betydningen av hva det vil si å vite noe. Datamaskinen må bli en likeverdig partner i forskningsarbeidet, i mye større grad enn tidligere.

Og noen ganger må vi innse at maskinen faktisk er den smarteste personen i rommet.

Ved Cornell University har to forskere designet et program som heter Eureqa. Programmet finner formler som beskriver forholdet mellom forskjellige variabler det blir bedt om å observere. Det som er spesielt er at forskerne ofte ikke er i stand til å forstå det datamaskinen kommer frem til.  Som Weinberger skriver: It’s a bit as if Einstein dreamed e = mc2, and we confirmed that it worked, but no one could figure out what the c stands for. Eureqa brukes nå for å analysere alt fra oppførselen i store kuflokker til det globale finansmarkedet (lykke til).

Det klassiske, menneskelige eurekaøyeblikket synes plutselig som en litt for enkel innsikt. Med Big Data-basert vitenskap finnes det ikke lenger nødvendigvis ett definerende øyeblikk hvor det kaotiske datamaterialet blir en forståelig modell. Vitenskapsmenn kan plutselig sitte igjen med en formel som helt perfekt beskriver hvordan kokain virker inn på på hvite blodceller, men de vet ikke hvorfor – de har kunnskapen, men må fremdeles finne fram til innsikten før de kan vinne nobelprisen sin.

Big Data snur i slike tilfeller ting på hodet og representerer en solid utfordring for gamle autoriteter: Hvis Big Data er i ferd med å stake ut kursen videre for klodenes skarpeste hoder, hva skjer med et felt som politikken? Trenger vi lenger store visjoner og klare strategier fra lederne våre, slik trenerne på bakrommet i Moneyball insisterer på?

En av fjorårets største sakprosahits, «Poor Economics», er skeptisk til de store planene. Boka tar for seg global fattigdomsbekjempelse, og tar til orde for at de store visjonenes tid er over. Gjennom en mer eksperimentell tilnærming, hvor tiltak først prøves ut på små, randomiserte utvalg og først iverksettes i stor skala om de viser seg å fungere, kan vi få gjort mer. Tror du at mangelen på gode lærebøker er årsaken til at skolesystemet i et fattig land ikke fungerer? Velg først ut 25 tilfeldige skoler, del ut bøker der, og se hva som skjer. Kanskje får du øye på andre og viktigere årsaker til at ting er som de er.

«Poor Economics» er et opprop for en «stille revolusjon». Verdens i-land vil ikke klare å medvirke til endringen de ønsker før de er villige til å etterprøve hver eneste oppfatning de har om hvordan verden egentlig fungerer. I en narkotikadebatt på 90-tallet sa tidligere KrF-statsråd Einar Steensnes at «Jeg tillater meg å sette forskernes kjølige og nøkterne vurderinger til side, og stille en politikers oppriktige tro på at dette skal vi lykkes med, i sentrum.»

Vi kan være på vei inn i en tid hvor den typen utsagn blir vanskeligere å komme med.

Premier League i England er en arena hvor inntoget til Big Data møter stor motstand. Det er en utbredt tro på at The Beautiful Game nettopp er vakkert og at sporten ikke lar seg kvantifisere på noe meningsfylt vis. For all del, Moneyballsuksessen sendte et klart signal også til balløya. Statistikerne har gradvis inntatt toppklubbene de siste ti årene. En av Billy Beanes beste venner, Damien Comolli, er for eksempel sportsdirektør for Liverpool. Men for mange fotballfans innebærer den statistiske dreiningen en slags avromantisering av noe de elsker.

Hovedpersonen her må bli Arsenals Arsene Wenger, økonomen som allerede sent på 80-tallet benyttet seg av dataprogrammet Top Score i managergjerningen for Monaco. I sesongen 2003/2004 styrte han Arsenal til seriemesterskap uten et eneste tap og speilet sånn sett på en måte Oakland A’s rekordrekke i baseball (selv om, la oss i det minste være enige om det, Arsenals rekke er på alle måter mer imponerende. Det finnes simpelthen ingen rettferdig måte å sidestille verdens største og feteste idrett med knehønesporten baseball på.)

Wenger var tro mot tallene. Han løftet Thierry Henry ut av den øvre middelmådigheten ved å være blant de få som så at franskmannen nådde en toppfart på 7 sekunder kjappere og oftere enn de aller fleste fotballspillere i verden. Han hentet Mathieu Flamini fra Olympique Marseille etter at den dype midtbanespillerens gjennomsnittlige avlagte løpsdistanse på 14 kilometer per kamp lyste opp fra tabellene.

Metoden har ført til noen uforglemmelige sesonger og et kredibelt rykte som en av fotballens fremste mønsterbedrifter. Men snakk med en Arsenal-fan eller fem, og du vil få øye på murringen, på romantikken. Litt for ofte sitter litt for mange av klubbens etter hvert pokalutsultede supportere og grubler på om bare litt mer økonomisk uforstand, en grisedyr spiller eller to, kunne gitt dem noe håndfast å glede seg over en vår i nær fremtid.

De tar seg kanskje til og med i å huske at den ufattelige seiersrekka i 2004 tross alt var basert på en av tidenes forsvarsrekker, anført av den høytfungerende alkoholikeren Tony Adams. Og da vil de samtidig antageligvis mimre seg selv på at det ikke var økonomen Arsene Wenger som la fundamentet for den ugjennomtrengelige erkebritiske magien der bak, forsvarsrekka var den skotske fotballegenden George Grahams verk, og du kan ta deg faen på at han ikke satt foran noen pokkers datamaskin halve dagen.

Men tårene fotballfans feller for forgangne tider er savnet deres peanuts sammenlignet med hvor mye moneyballtankegangen er i ferd med å endre en av verdens største og allerede mest deprimerende gladiatorringer, moderne amerikansk politikk. Ta Rick Perry, Texasguvernør og etter hvert sjanseløs kandidat til det republikanske presidentkandidaturet i 2012.

I den ferske kindleboka «Rick Perry and His Eggheads: Inside the Brainiest Political Operation in America», skildres det som skjedde på bakrommet under guvernør Perrys kamp for gjenvalg i Texas i 2006. Sjefsstrateg Dave Carney hadde valgt å invitere fire samfunnsvitere til å bli med på valgkampen: Siden Perrys motstand var nokså svak og gjenvalget nærmest garantert, så han sitt snitt til å gjøre delstaten om til et slags politisk laboratorium. Endelig skulle de få vite hva slags metoder som faktisk ga utslag på valgdagen.

Bokas forfatter, Sasha Issenberg, forteller hvordan Perrys såkalte eggheads for eksempel testet ut hva som fungerte best av radioopptredener og besøk til ulike småbyer. Gjennom telefonintervjuer kunne de måle effekten av de ulike fremgangsmåtene, og de kom til slutt frem til den en overraskende konklusjon: Et besøk innom en kafé eller en restaurant hadde større målbar effekt enn for eksempel et radiointervju hvor han nådde lyttere i hele delstaten. Da Perry stilte til nok et gjenvalg i 2010, var det denne gjennomtestede strategien Carney og teamet hans satte til livs.

Er det konservativt å synes at det er noe grunnleggende urovekkende med at en hel stat ble transformert til en slags petriskål under en hel valgkamp? Er det naivt? Perrykampanjen er ikke den eneste som har sett verdien av denne formen for databruk, Obamas presidentkampanje ble av mange kalt Moneyball-kampanjen. Men verden har aldri sett en så metodisk, eksperimentstyrt valgkamp som den Perry-teamet iverksatte i 2006, og mer skal det bli. Det hele er nesten litt fornærmende: Er vi så enkle? Derfor har også Perrys spektakulære kollaps en søt, sentimental bismak. Det hjelper ikke med store datamengder i ryggen når du ikke klarer å huske tre ting på én gang.

Men Big Datas voksende rolle i politikken kan også gi grobunn for optimisme. I desember kunngjorde visepresidenten i EU-kommisjonen, Nellie Kroes, at de over de neste årene ønsker å frigi alle offentlige data innenfor unionen. Der de tidligere har ligget bortgjemt i arkiver, skal den formidable datamengden nå være med på å stake en kurs videre for medlemslandene. Forslaget er omfattende, og innebærer blant annet å sette til side 100 millioner euro for å finansiere utviklingen av ny programvare for å behandle datamengdene. Kroes gikk så langt som å si at dataene er det nye gullet.

Se på Europas situasjon for øyeblikket. Verdensdelen er preget av politisk og økonomisk krise. Den industrielle produksjonen er på vei ned og arbeidsledigheten stiger. I 2009 bestemte verdens ledere seg for at G20, snarere enn Europadominerte G7 skulle være forumet der de tyngste økonomiske avgjørelsene skulle bli tatt, og stormaktene Tyskland og Frankrike opplever begge til sin store forferdelse at fond fra ikke-europeiske land prøver å kjøpe seg hjørnesteinsbedrifter.

Situasjonen er ikke så ulik den Oakland Athletics er i på starten av filmen, hvor de simpelthen ikke er i stand til å konkurrere med storlagenes økonomiske muskler. De må tilpasse seg, og ser på Big Data som en av mulige utveier. Flere deler optimismen deres – ifølge en rapport fra McKinsey er bruken av Big Data verdt 250 milliarder euro i EU. Det er mer enn bruttonasjonalproduktet i Hellas, ingen dum gevinst for en gruppe land som ser seg om etter stø grunn.

I lys av alle de enorme utfordringene som folk ser til Big Data for å løse, er det lett å smile av den standhaftige motstanden som de gamle gubbene i «Moneyball» viser til tallenes tale. I filmen dreier det seg tross alt om et spill med et begrenset antall regler i et nokså kontrollerbart miljø.

Men det er også lett å sympatisere med dem, og ikke bare fordi Brad Pitt kan være en klyse når han prøver: Det finnes en helt forståelig, menneskelig skepsis til tanken om at store datamengder på en eller annen måte i seg selv skal kunne være smartere enn enkeltindividet.

På sitt beste innebærer imidlertid hypen rundt Big Data kun en vilje til å se på verden med nye briller: Billy Beanes revolusjon erstattet ikke spillerne med roboter. Den innebar tvert imot at andre spillertyper ble verdsatt. Til syvende og sist vil de eventuelle grove feilene som Big Data muliggjør bli begått av mennesker.

Ikke pes datamaskinen. Vi kan ikke se bakterier heller, men det er ingen som beskylder mikroskopet for å planlegge verdensherredømme av den grunn.