Az NSA primitíven használta a begyűjtött adatokat

Öt éve jelent meg a Villanások, azóta kirobbant az NSA-botrány. Változott emiatt a véleménye a saját munkájáról?

Az egyik következménye az volt, hogy teljesen abbahagytuk az emberi mozgással kapcsolatos kutatásokat. Most utólag visszatekintve úgy érzem – és erre egyre több jelzés van –, hogy a mi részünkről, a tudósok részéről túlreagáltuk a dolgot. A titkosszolgálatok ugyanis nem értenek ahhoz, amihez mi. Minden jel arra mutat, hogy valóban óriási adatmennyiséget gyűjtenek be, de nagyon primitíven használják. Nincsenek meg azok az eszközeik, módszereik, amiket a tudományos közösségünk kidolgozott. Azért is mondom ezt meggyőződéssel, mert nem látok semmilyen mozgást a közösségünkből abba az irányba. Tőlünk nagyon sok ember – diákok, kollégák – elment a Facebookhoz, a Google-höz, a Twitterhez, de az NSA-hez tudomásom szerint senki. És minden hír, ami Snowden révén kiderült, azt erősítette, hogy nagyon primitív adatfelhasználás zajlott, inkább maga a gyűjtés volt probléma.

Tehát nem került olyan helyzetbe, hogy rádöbbent, az ön kutatási eredményeit megfigyelésre használták?

Nem, de sok dolog még mindig nem nyilvános, és régebben az érdeklődés szintjén sokszor kaptunk azért látogatást két-hárombetűs intézményektől – ezek többnyire úgy voltak prezentálva, hogy valamilyen kutatáshoz kértek tőlünk segítséget. Így az NSA-ügy mégis komoly erkölcsi dilemma volt nekünk, és elég volt ahhoz, hogy azt mondjam, ideje mással foglalkozni. A következő nyáron az utolsó diák is, aki emberi mozgással foglalkozott, befejezte a szakdolgozatát, és ebben a témában nem indítottunk új kutatást. Egyébként a kutatók felelősségéről írtam egy állásfoglalást is, amikor az ügy kirobbant.

Amikor a könyv megjelenésekor beszélgettünk, ezt mondta: „A törvénykezés próbálja biztosítani a személyiség jogokat, viszont az egyének egyre nyitottabbá válnak, és egyre kevésbé érzékenyek a személyiségi jogokra. Hogy ennek az ellentmondásnak hol fogjuk megtalálni az egyensúlyát, azt nagyon nehéz most megmondani (...). Akármilyen válaszra jutunk is ma, lehet, hogy öt-tíz év múlva teljesen újra kell gondolnunk.ˮ Itt vagyunk, öt évvel később – most hogy látja ezt a kérdést?

A Snowden-ügy miatt nagyon élesen felmerült megint ez a kérdés, és több állam is újragondolta a törvénykezését, ugyanakkor több oldalról is jöttek pofonok. Az NSA-botrány abba az irányba nyomta a világot, hogy ne osszunk meg semmit és hogy kevesebb adatot gyűjtsünk, gyűjthessünk. A franciaországi és dániai terrortámadások az ellenkező irányba pofozzák az egész témát, hogy igenis kell gyűjteni adatokat, hogy meg tudjuk állítani a terroristákat. Állandó, folyamatos pofozkodás megy mindkét oldalról, hogy hol van a megfelelő arány. És ez a megfelelő arány a tömegek hangulatától függ, és picit mindig változik, amikor valami történik a világban. Nem hiszem, hogy lesz egy gordiuszi megoldása, és nagyon kontinens- és országfüggő, hogy ki milyen kompromisszumot lát jónak. Azt mindenesetre látjuk, hogy továbbra is zajlik egy komoly generációváltás. Van egy fiatal generáció, aminek képviselői egyre jobban kitárulkoznak, és egy idős generáció, aminek tagjai egyre jobban aggódnak emiatt.

Az utóbbi években az egyik fő kutatási területe a network medicine volt, a betegségek hálózati modellben értelmezése, ott összefüggések keresése. Milyen eredményeknél tart ez a terület?

Most éppen áttörést értünk el, tegnap, csütörtökön jelent meg a Science-ben egy fontos publikációnk. Régóta kutatjuk ezt, én részben ezért vagyok a Harvardon, ahol két éve létrejött egy új részleg, a Network Medicine Division, ma már több mint 200 kutatóval. Az alapprobléma az, hogy megvannak a gének, de ez az információ nem elég ahhoz, hogy tudjuk, miként romlik el a sejt – mint ahogy egy autó alkatrészeiből sem tudjuk, hogyan működik az autó, ha nincs meg, hogy melyik alkatrész mivel van összekapcsolva. Tehát hálózatra van szükség, és csak a hálózat kontextusában lehet a betegséget igazán értelmezni - mint ahogy csak az elektromos hálózat kontextusában értelmezhető, ha az autóban nem gyullad ki valamelyik lámpa. Mert nem feltétlenül az égővel van a baj, nagyon sok oka lehet annak, hogy az a lámpa nem ég – és a betegségekkel is hasonló a helyzet. Nem feltétlenül ott van gond, ahol a tünet jelentkezik.

Hogy ezt tényleg racionális módszerré építsük, szükség van egy nagyon szisztematikus hálózati megközelítésre, de elsősorban a fel kell térképezni a szükséges adatokat. Ez folyamatosan fejlődő terület, a harvardi kollégáim ezen dolgoznak, a mi részünk az, hogy a feltérképezett adatokat értelmezzük és megértsük, hogyan lehet hálózatban gondolkodni egy betegség esetében. 2007-ben volt egy nagyon fontos cikkünk a betegségről mint hálózatról, az volt az első komoly lépés ebbe az irányba, a második nagy lépés az említett Science-cikk, ami már a hálózat szempontjából értelmezi a betegséget és a betegségek közti kapcsolatokat. Ennek egyik következménye, hogy nemrég létrehoztunk egy Dzzom nevű céget, amelyik ezt a módszertant próbálja alkalmazni gyógyszergyárak számára, tehát ennek egész komoly praktikus oldala van.

Konkrét betegségeknél elértek már eredményeket ezzel a megközelítéssel?

Igen, évek óta dolgozunk a Johnson & Johnsonnal egy asztmakutatásban. A cég szeretne új asztmagyógyszert kifejleszteni, és a cél az, hogy megtaláljuk azokat a molekulákat, amikhez a gyógyszer hozzátapadhat. Három éve zajlik a feltérképezés, most vagyunk abban a fázisban, hogy már a kiválogatás történik, a következő fázis a molekulák legyártása lesz.

Milyen más hálózatkutatási területen dolgozik?

A laboromban mostanában a kontroll kérdése foglalkoztat bennünket – az, hogy miként lehet egy hálózatot kontrollálni. Az autós példánál maradva: egy kocsi úgy épül fel, hogy bár több ezer alkatrésze van, néhánnyal irányítani lehet az egészet, a többi alá van rendelve ezeknek. A matematikai kérdés számunkra az, hogy ha a kezedbe adok egy hálót, meg tudod-e találni ezeket a kontrollpontokat, illetve hogyan néznek ki a kontrollmechanizmusok a rendszeren belül. Ennek megint komoly alkalmazási területei vannak, alapvetően a betegség és a gyógyítás is egy kontrollprobléma. 2012-ben a Nobel-díjat azért kapta egy japán kutató, mert megtalálta azt a pár gént, amelyek állapotának a megváltoztatásával őssejtet lehet csinálni egy normál sejtből – tehát megtalálta a kontrollpontokat.

A hálózatkontroll-kutatás egyelőre főleg matematikailag nagyon intenzív terület, de hosszú távon biztató. A biológia mellett a technológián belül is sok alkalmazása elképzelhető, és persze el lehet kezdeni társadalmi rendszerekben is gondolkodni, de ott nem kontrollképességről, hanem vezetőképességről beszélünk. Például egy olyan esetben, hogy mennyire vezethető jól egy intézmény – mert ha egy intézmény rosszul van huzalozva, akkor lehetnek jó ötletei egy vezetőnek, nem tudja azokat megvalósítani, ha nem a megfelelő emberekkel dolgozik együtt. Még nincs adatunk arra, hogy ilyen helyzetben tényleg lehetne-e alkalmazni az autós példához hasonló mechanizmusokat, de a gondolatvilág és a módszertan szerintem működhet. De hangsúlyozom, hogy itt nem kontrollról, hanem vezetőképességről beszélünk, mert ilyen kontextusban a kontroll megint etikai aggályokat vetne fel.

Idén belekezd új könyvébe, Kánon munkacímmel. Ez hogyan kapcsolódik a hálózatkutatáshoz?

A könyv központi kérdése az lesz, hogy egy egyén – vagy akár intézmény – sikerében milyen szerepe van annak, hogy milyen hálózatokban szerepel, és ki nyilatkozik róla pozitívan, negatívan vagy ki nem nyilatkozik róla egyáltalán. Manapság divatos szó a networking, az ugye erről szól: megfelelő embereket ismerjek, megfelelő környezetbe tegyem magam. A mérhető teljesítményt próbáljuk kombinálni azzal a szintén mérhető hálózati problémával, hogy amit a hálózatban csinálok, azt mások értékeljék. Ennek a módszertana az elmúlt három évben nagyot lendült előre, mert sok adat vált elérhetővé. Érdekes megnézni például egy kutató, egy szakcikk vagy akár egy egész tudományterület esetében, hogyan válik elfogadottá vagy nem elfogadottá annak függvényében, hogy milyen környezetben született, milyen hálózatokban van benne. De a marketing világában is hasonló kérdések merülnek fel. Kollaborációs hálókról beszélünk, gondolathálókról beszélünk, intézményi hálóról beszélünk – és persze rengeteg adatról. Ez a terület most nagyon forr, sok cikkünk van közlés alatt, adatokat gyűjtünk, rendszerezünk.

Itt is megjelennek általánosabb hálózati fogalmak, mint például az erősen kapcsolt csomópontok – amik ebben az esetben az erős véleményformálók?

Igen, ez a sejtésünk. De sok egyéb, nem tipikus hálózati kérdés is felmerül. Például hogyan raksz össze egy sikeres csapatot, milyen kombinációjú emberek válnak be egy bizonyos célra? Melyik Broadway-show lesz sikeres, és mennyiben függ attól, hogy kik hozták létre? Ez team science néven fut Amerikában, és elég felkapott mostanság. A kérdés, hogyan tudnak a csomópontok együtt dolgozni, hogy magasabb szintű teljesítmény jöjjön létre, és azt pozitívan is fogadják.

Decemberben a Maven7 Zrt., aminek ön is alapítója, feltérképezte, ki a „magyar Kevin Baconˮ, vagyis ki az az ismert magyar színész, aki filmekben a legtöbb színészkollégával dolgozott együtt. Ez és az ehhez kapcsolódó Bacon-szám, illetve a hat lépés távolság elmélete a hálózatkutatás legközérthetőbb részei, ugyanakkor eléggé elcsépeltek már. Hogyhogy még mindig ezekkel próbálják közelíteni az átlagemberhez a tudományág eredményeit?

Mert ez a legjobb ugródeszka. A hálózatkutatás egyik legtúlértékeltebb és leghaszontalanabb része a hat kézfogás elmélete. Matematikailag és szakmailag szörnyen triviális, egy 1929-es Karinthy-novella óta ismerjük az alapgondolatot, tehát nem is új, és teljesen véletlen hálózatokban is megvan ez a jelenség. De mémmé vált, az emberek értik, ergo erre a platformra lehet építeni, hogy utána más tudást is be tudjunk hozni.

Tavaly ön kapta a Prima Primissima díjat tudomány kategóriában – számított rá?

Három jelölt volt, így reménykedtem, de nem érintett volna kényelmetlenül, ha más kapja. Ez egy magyar díj, el tudtam képzelni, hogy az odaítélésnél olyan jelöltet részesítenek előnyben, aki Magyarországon végezte a munkásságát. Nem így történt, aminek van üzenete számomra is, a világ felé is, sőt Erdély felé is, és ez a része nekem különösen fontos. Ezt nagyon pozitívan éltem és élem meg, ugyanakkor úgy is értelmezem, hogy az emberek rájöttek, én itt élek három éve, nem csak átutazom. A családom folyamatosan itt él, én pedig ingázom Amerika és Magyarország között.

Nagyon elfoglalt ember, mennyi ideje jut pihenésre?

Megvannak a rutinjaim, délután 4-5 után már nem nagyon dolgozom, legfeljebb egy-két emailre válaszolok vagy vacsorán veszek részt. Reggel 6 és délután 3 között él az agyam, a többi idő szórakozással vagy más típusú munkával telik. És jó vagyok feladatok delegálásában, három titkárom van, egy Magyarországon, kettő Amerikában. Sikerült elérnem azt a pontot az elmúlt tíz évben, hogy azzal foglalkozom, amivel szeretnék, nem azzal, amivel kell.