Isaac Asimov nevét nem csak a hardcore scifisek ismerik, ahogy az Alapítvány-ciklusa is igencsak népszerű a rajongói körökön kívül is. A regénysorozatot 1966-ban tüntették ki Hugo-díjjal, a szavazatok számában Tolkien Gyűrűk Ura regényeit is maga mögé utasította. Az Alapítvány központi eleme az ún. pszichohistória, melynek segítségével statisztikai alapon megjósolhatóvá válnak a nagyméretű embercsoportok reakciói. Nos, a BBC híradása szerint valami hasonló koncepció már működik élőben is. Kalev Leetaru a University of Illionis kutatója tette közzé eredményeit, amellyel alátámasztja, hogy bizonyos folyamatokat valóban meg lehet jósolni matematikai és számítástechnikai eszközökkel. A Líbiában és Egyiptomban lezajlott forradalmakkal mutatja be az elmélet működőképességét – ehhez két dologra volt szüksége: egy szuperszámítógépre és milliónyi cikkre. Pontosabban: nagyságrendileg 100 millió híradást kellett betáplálni, részben a BBC Monitoring híreit, sok különböző lap online változatait vagy épp a New York Times 1945-ig visszamenő archívumát. Az irtózatos mennyiségű híranyagot kétféle szempontból elemezték: egyrészt, a híradásokból átjövő hangulatának, másrészt a híradások helyszínének szenteltek kiemelt figyelmet. A hangulatot bizonyos szavak előfordulási gyakorisága alapján állapították meg, mint “csodálatos”, “szörnyű”, és a többi, míg a helyszínt a városnevekből, és azok koordinátáiból állapították meg. Mindezekből aztán előállt egy olyan hírháló, amiben 100 trillió kapcsolódás volt megtalálható. Egy ekkora adattömeghez persze már nem elegendő egy hagyományos számítógép, a University of Tennessee-n megtalálható Nautilus szuperszámítógépet kellett igénybe venni az elemzéshez. Ebben a gépezetben 1024 db Intel Nehalem processzor található meg. A Nautilus segítségével grafikon rajzoltak azon közel-keleti országokról, amelyeken végigsöpört a forradalmi hullám. Valamennyi esetben egy elég erőteljes esés figyelhető meg az adatokban, akár az adott országon belüli híradásokat, akár pedig kívülről jövő, az országot érintő hírekről volt szó. Ez látszódik az alábbi grafikonon is, amelyen egyértelműen látható az egyiptomi forradalmat közvetlenül megelőző időszakban a média által közvetített hangulat drasztikus esése: Hasonló mértékű esést csak a megelőző harminc évben mutatott a grafikon: Irak 1991-es amerikai bombázásakor, valamint szintén Irak 2003-as megszállásakor. “A tény, hogy az Egyesült Államok elnöke támogatta Mubarakot, erőteljesen azt mutatja, hogy még a legmagasabb szintű elemzések is azt támasztották alá, hogy Mubarak maradni fog” – nyilatkozta Leetaru, aki fontosnak tartja, hogy az amerikai kormányzat minél pontosabb becsléseket kapjon. Míg az általa tesztelt médiaelemzés alapján ez nem jöhetett volna ki – annyira gyorsan és erőteljesen romló állapotokról tett tanúbizonyságot, amelyek alapján az egyiptomi elnöknek esélye sem volt arra, hogy maradjon. Hasonló grafikonokat tudott felmutatni a líbiai és a 90-es években lezajlott balkáni konfliktusok esetében is. Szaúd-Arábiában hasonló, de jóval enyhébb mértékű eséseket mutatnak a számok, és egyelőre az országban nem is kezdődtek olyan mélyreható változások, mint Líbiában vagy Egyiptomban. A globális média elemzése azonban Leetaru tanulmánya szerint akár Bin Laden elfogásához is segítséget nyújthatott volna: míg sokan úgy hitték, hogy az azóta lelőtt terroristavezér Afganisztánban rejtőzködött, a korábbi híradásokból kibányászott lokációs adatok egyértelműen Pakisztán északi részét jelölték meg. Bár csak egyetlen híradásban jelölték meg lehetséges tartózkodási helyként Abbottabad környékét – ahol az Egyesült Államok lecsapott -, a többi adat is nagyjából kétszáz kilométeres pontossággal behatárolta Bin Laden rejtekhelyét. Mindez persze önmagában csak utólagos okoskodás, érdekesség, amely újfajta módszerrel közelíti meg a már megtörtént események hátterét. Kalev Leetaru most az egész rendszert át akarja állítani valósidejű működésre – hogy tényleg segítsen előre látni a folyamatokat. Emellett azt is szeretné elérni, hogy “nagyobb felbontásban” tudjon dolgozni – ne csak ország, hanem város, sőt, még kisebb csoportokra is érvényes előrejelzéseket tudjon készíteni a rendszer. “Olyan ez, mint az időjárás előrejelzés” – mondja Leetaru. “Sosem tökéletes, de jobban csináljuk, mintha csak találgatnánk.”]]>