8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00

Анализ данных и правды Google

Цена: 1 923руб.    (¥91)
Артикул: 601876792467

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:迪赛纳图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥691 458руб.
¥2004 226руб.
¥1904 015руб.
¥114.82 426руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

     

                                       

 


Данные, ложь и правда: аналитики данных Google используют большие данные, чтобы раскрыть настоящие лица людей

 

Все лгут: большие данные, новые данные и что Интернет может рассказать нам о том, кто мы на самом деле


Автор: Сет Стивенс—Дэвид Девизес  

Оригинальный автор: Seth Stephens-Davidowitz

Переводчик: Чэнь Сюлин

Язык: традиционный китайский

Спецификация :Мягкая обложка / 368 страниц / 21 x 14,8 x 1,7 см / Общий класс / Монохромная печать

Время публикации: 07.12.2017.

ISBN :9789864773558

Издатель: Издательство Шанчжоу

Место публикации: Тайвань
Серия книг: Бизнес-финансы>Экономическая / тенденция>Volkswagen / Life Economics

краткое введение

▍Книга месяца в книжном магазине Eslite
▍Книга месяца «Chengbang Reading Garden»
▍Нелитературные книги месяца на Amazon.
▍Лучшая книга года по управлению бизнесом 2017 года по версии Amazon.
▍Лучшая бизнес-книга месяца по версии журнала Fortune.
▍Бестселлер New York Times
▍Рекомендовано журналами The Economist, New York Post, Library Journal и многими другими СМИ.

★Настоящая человечность в условиях больших данных!
★ Сочетает в себе массивный информационный анализ «Точного прогноза», повествовательный стиль «Нечетных чисел», а также остроумие и юмор «Яблочно-оранжевой экономики».
★ Самая убедительная, провокационная и даже веселая книга о больших данных, написанная бывшим аналитиком данных Google!

Люди лгут о том, сколько они выпили по дороге домой,
Врите о том, как часто вы ходите в спортзал и сколько тратите на новую обувь.
Даже книги, которые я не читал, говорят, что я их читал.
Я позвонил, чтобы попросить отпуск по болезни, когда я не болел, и сказал, что свяжусь с ним снова, но больше никогда с ним не связывался.
Люди говорят, что это не имеет к вам никакого отношения, но это так.
Я, очевидно, не люблю тебя, но я лгу тебе, что люблю тебя.
Когда у тебя плохое настроение, ты говоришь, что счастлив,
Ей явно нравятся мужчины, но она говорит, что ей нравятся женщины.
Люди лгут своим друзьям, они лгут своим боссам, они лгут своим детям, они лгут своим родителям.
Лгите врачу, лгите мужу, лгите жене и лгите себе.
Авторы демонстрируют, что большие данные предлагают беспрецедентный способ
Заглянем во внутренний мир людей,
Потому что люди непреднамеренно и конфиденциально признаются во многих странных вещах через свою клавиатуру.

Означает ли избрание Обамы, что расовая дискриминация в Соединенных Штатах ослабла?ошибаюсь!
Является ли появление чернокожих игроков в залах профессионального спорта вдохновляющей историей для бедных детей, стремящихся к успеху?Большинство нет!
Самый важный критерий при выборе лошади – родословная?Нет!
Родители по-разному относятся к сыновьям и дочерям?Другой!
Фрейд говорил, что все во сне имеет сексуальный подтекст.Это правильно?Наверное, неправильно!

Отвечайте на анкеты, опросы, интервью, посты в Facebook
──Мы все склонны лгать;
Но ваше поведение при поиске не врет!
Большие данные каждую секунду представляют бессознательные размышления каждого из нас!

Будь то серьезные или повседневные проблемы, теперь у нас есть способы ответить на вопросы, на которые еще недавно нельзя было ответить по разным причинам, например, из-за отсутствия данных или просто из-за боязни спросить.

Четыре года назад автор был докторантом факультета экономики Гарварда и пытался найти тему для своей диссертации.Однажды утром он обнаружил, что у Google есть практически все данные, которые могут когда-либо понадобиться любому исследователю. Другими словами, Google был глобальным хранилищем человеческих интересов. Эти данные были именно тем, о чем мог мечтать любой, кто интересуется человеческим поведением: поиск поведенческих моделей в веб-поиске, который каждый из нас делает каждый день.Однако эти материалы существуют уже давно, но ни одна газета или журнал не проводила по ним углубленных репортажей и исследований.

Покопавшись в Google, Twitter, Facebook, полицейских отчетах, квитанциях за билеты в кино, Википедии, порносайтах, стенограммах бейсболистов и в большем количестве цифровых и традиционных источников данных, чем вы можете себе представить, авторы обнаружили, что у этих источников данных есть общая характеристика: они предоставляют большие данные, то есть бессознательные размышления каждого из нас каждую секунду, а не небольшую выборку мнений небольшой группы людей, основанную на опросах общественного мнения.

Новые данные в Интернете — цифровые следы, оставленные миллиардами людей в Google, социальных сетях, сайтах знакомств и даже порносайтах — наконец откроют правду.Это не только новые типы данных, но и «честные» данные. Благодаря механизму анонимности люди раскрывают свои самые искренние мысли и смущающие вопросы, которые они действительно хотят задать, когда вокруг никого нет.Этот тип данных похож на цифровую версию «пасты честности», позволяющей людям выражать свои собственные бесполые браки, личные проблемы с психическим здоровьем, неуверенность в себе, насилие и ненависть к чернокожим людям или мусульманам.Анализируя эту цифровую золотую жилу, мы теперь можем понять, что на самом деле думают люди, чего они действительно хотят и что они действительно делают.

В этой книге автор показывает, что наиболее важным моментом в получении ценной информации из данных является то, что вы должны задавать правильные вопросы.Большие данные имеют четыре ключевые силы, которые могут помочь:

⒈Большие данные позволяют разрезать и разлагать данные, что позволяет увидеть детали и получить конкретную информацию.
2. Новые источники данных часто включают новые типы переменных, которые могут помочь нам понять и в полной мере использовать сложные взаимосвязи лучше, чем существующие переменные.
⒊Новая цифровая информация может дать истинную картину нашей жизни, а не тот образ, который мы хотим представить посторонним.
⒋Большие данные легко сочетать с экспериментами, что позволяет нам проверять причинно-следственные связи, а не только корреляции.

За десятилетия, прошедшие с тех пор, как мы вступили в новую эпоху Интернета, мы добились больших успехов в понимании таких вопросов, как здоровье, этика, рынок труда, бизнес, терроризм, пол и раса. Наши цифровые следы превратили весь мир в лабораторию.Эта книга покажет, как цифровая революция открывает каждому из нас возможность найти скрытые истины, заглянуть во внутренний мир людей и дать реальную информацию в эпоху больших данных.

Эта книга интерпретирует большие данные с очень вдохновляющей точки зрения и достоверно представляет текущую ситуацию в мире Интернета и современного общества с множеством интересных случаев, позволяя нам заново понять себя и мир.

Рекомендовано профессионалами

▍Рекомендуемые статьи Мяо Боя (ведущего «Мяо ведет ветер»)
▍Честные рекомендации от Чжан Течжи (наблюдателя культурных и социальных тенденций) и Фэн Бохана (доцент кафедры экономики Национального Тайваньского университета)

Рекомендации от профессионалов

▍Мяо Бойя, ведущая программы «Мяо ведёт ветер»:
«Благодаря остроумному стилю письма автора мы знаем, что большие данные в сочетании с компьютерными расчетами обладают новой силой.……Хотя автор одержим анализом огромных объемов данных новыми способами, он все же честно напоминает читателям о различных «можно» и «нельзя» больших данных в книге.……Плюсы этой книги: лаконично, с юмором и доступно для понимания. Пока читатели смогут дойти до последней страницы, они обязательно что-то получат. "

▍Лоуренс Саммерс, почетный президент Гарвардского университета и профессор кафедры Нортона:
«Фрикономика и Moneyball должны уйти на второй план. Этот блестящий шедевр является прекрасным примером того, как большие данные в сочетании с изобретательностью могут потрясти мир. Чтение этой великой книги заставит вас взглянуть на жизнь совершенно по-новому».

▍Стивен Пинкер, автор книги «Лучшие ангелы нашей природы»:
«Новый способ изучения мышления, Стивенс—Снова и снова открытия Дэвида Дьюица опрокидывали мои предубеждения о моей стране и моих согражданах.……Эта книга такая увлекательная. "

▍Стивен Левитт, соавтор книги «Яблочно-оранжевая экономика»:
«Блестящее и проницательное исследование того, что большие данные могут рассказать о повседневной жизни людей». Стивенс—Дэвид ДеВитц — один из лучших рассказчиков, которых я когда-либо видел, использующих данные для рассказывания историй."

▍《Кто мы? Кристиан Раддер, автор книги «Наблюдение за поведением человека в условиях больших данных»:
«Увлекательный и увлекательный взгляд на данные в нашей жизни.……Большие данные полностью перевернут ваши устоявшиеся представления о людях, а правда заставит вас съежиться, посмеяться про себя и покачать головой. "

▍Тим Ву, автор книги «Торговцы вниманием»:
«Данные, ложь и правда» опираются на большие данные, чтобы быстро развенчать иллюзии нашей цивилизации. Шедевр, который завораживает, шокирует, а иногда и ужасает. Но самое главное — он раскрывает правду».

▍Радж Четти, профессор экономики Стэнфордского университета:
«Эта книга, расширенная версия «Экономики яблок и апельсинов», показывает, как большие данные могут дать нам новые поразительные ответы на важные и интересные вопросы». Стивенс—Дэвид Девизес остроумно и доходчиво проводит анализ данных, предоставляя четкое и выдающееся введение в большие данные, составляющие социальные науки. "

▍Питер Орзаг, управляющий директор Lazard Investment Bank (Lazard) и бывший директор Бюджетного управления Конгресса:
«Шедевр!!! Блестяще написанное и увлекательное путешествие автора по большим данным открывает важный новый взгляд на само человеческое поведение. Если вы хотите понять, что происходит в мире, в котором мы живем, или даже что происходит с вашими друзьями, вам следует прочитать эту книгу от начала до конца».


 


об авторе

Сет Стивенс—Сет Стивенс-Давидовиц
Автор газеты «Нью-Йорк Таймс» и приглашенный лектор Уортонской школы бизнеса, бывший специалист по данным Google. Окончил факультет философии Стэнфордского университета, член организации «Фи Бета Каппа» Гарвардского университета и степень доктора философии. в области экономики. В настоящее время он живет в Нью-Йорке. Стивенс—Исследование Давидовица использует новые большие источники данных для раскрытия глубинного поведения и отношения людей и было опубликовано в престижных изданиях, таких как Journal of Public Economics.

Введение в переводчик

Джойс Чен
Магистр делового администрирования Университета Миссури, США.Он работал преподавателем в университете, программным переводчиком китайской культуры и видео, а также главным аудитором Alcatel Telecom.Он опубликовал более 100 томов переведенных произведений и получил несколько премий «Золотая книга». Сейчас он любит переводить и изучать живопись ради собственного развлечения.Среди важных переведенных работ: «В поисках будущего», «Инвестиционная атака 2017–2019 годов», «Революция Интернета вещей», «Взрыв экономики участников», «Эра точных прогнозов», «Будущее искусственного интеллекта» и др.

Сопутствующие работы: «Инвестиционная атака 2017–2019 годов: эксперты по мировым тенденциям впервые раскрывают уникальные инвестиционные возможности» «OQ: самый эффективный бизнес-класс Гарвардской школы бизнеса» «Вам не нужно тратить больше, чтобы быть суперконкурентоспособным!»》《Перестаньте так стараться угодить клиентам——Если вы сосредоточитесь на том, чтобы избавить клиентов от проблем, вы можете легко увеличить процент повторных покупок на 94%!«Трамп и Кийосаки превращают камни в золото» «Используйте десять карт, чтобы понять глобальную политическую и экономическую ситуацию»


 


Рекомендуемое предисловие》Явления, истина и решения ──Что вы думаете, когда упоминаете «большие данные»?
Мяо Бойя / ведущая «Мяо ведет ветер»

Представьте себе десятки тысяч мониторов в городе?Думаете о фильме «Отчет меньшинства»? Или у вас есть интересная область исследований?Много информации, которую я не знаю, с чего начать анализировать?Думаете ли вы, что Facebook и Google всегда будут предлагать вам релевантную рекламу после того, как вы просматриваете Интернет?Или это статистика уровня безработицы, зарплат и сверхурочных часов, регулярно публикуемая правительством?Горячие точки преступности, уровень преступности?

Вы когда-нибудь слышали историю о «Moneyball» команды MLB Oakland Athletics?Билли Бин, глава команды по легкой атлетике, использовал «бейсбольную статистику», чтобы успешно создать множество историй «жемчужин на гравии», что позволило легкой атлетике с небольшим капиталом также достичь впечатляющих рекордов.Поиск хороших игроков – не редкость, традиционные скаутинги тоже могут это сделать.Сила «Money Ball» заключается в его способности успешно выявлять высококлассных игроков, которых недооценивают традиционные скауты, подписывать их по низкой цене, когда их ценность низка, а затем продавать их по высокой цене, когда они показывают хорошие результаты.Как? Речь идет о большем количестве данных, большем количестве статистики.

Секрет «Манибола» заключается в том, чтобы разработать новую бейсбольную статистику, найти традиционную статистику, которая не особенно впечатляет, но расширенная статистика может выявить новичков, сравнимых с выдающимися игроками.Использование расширенных данных, которые могут более точно оценить способности игрока, чем традиционные данные, может повысить точность прогнозирования будущих результатов игрока. Разработка новых расширенных данных раньше, чем другие, эквивалентна обладанию хрустальным шаром, которого нет у других, и позволяет выйти на поле раньше.

Те, кто владеет и умеет использовать больше данных, имеют больше шансов стать победителями, что дает всем конкурентам хороший повод заняться бейсболом с данными.После успеха Билли Бина фронт-офисы всех 30 команд Высшей бейсбольной лиги начали использовать расширенные данные.Игроки, которых изначально недооценивали, больше не недооцениваются. Если вы хотите получить сверхприбыль, вам необходимо найти полезные данные, о которых никто не знает.Больше деталей, более сложные методы расчета, больше переменных и больше измерений — все это позволяет увидеть будущее раньше других.

Это справедливо не только для бейсбола: финансовые рынки являются убийственным полигоном для данных.Как оценить, является ли финансовый продукт золотой курицей или убыточным продуктом?Вначале вы могли просто послушать, что было сказано, спросить друзей или пойти на фабрику, чтобы просмотреть инвентарь.В наше время вы можете читать финансовые отчеты и анализировать различные данные.Как оценить тенденции бизнеса?Древние научились смотреть на загруженность портов и рынков, а современные люди добавили к ним различные показатели, такие как уровень безработицы и ВВП.Различные статистические данные, разработанные до сих пор в экономике, превзошли воображение ученых сто лет назад.

Все истории успеха в той или иной степени связаны с тем, что «больше информации, чем люди, и действия быстрее, чем люди».Люди уже давно открыли для себя истину, что «обобщение прошлого может предсказать будущее».От созерцания звезд древними цивилизациями до «Moneyball» Высшей лиги бейсбола, люди имеют долгую историю разработки и использования «данных».«Статистика» не является чем-то новым.Что такого особенного в «больших данных»?

Что такое «большие данные»?

В книге автор не дает четкого определения понятия «большие данные».Во-первых, в эпоху информационного взрыва люди могут производить 2,5 миллиона терабайт информации в день. Насколько большим он должен быть?Во-вторых, наличие больших объемов данных не приводит автоматически к глубоким выводам.«Мусор на входе — мусор на выходе» — ошибка, которой стремится избежать каждый, кто когда-либо изучал статистику.Не следует переоценивать важность «объема» данных (в конце концов, сколько бы данных ни сравнивали с объемом данных, которые люди производят за день, это относительно небольшой объем).Даже относительно небольшие объемы данных, обработанные новыми способами, могут позволить нам увидеть истины, которых мы раньше не знали.

Короче говоря, автор пропустил этап «определения больших данных».Выберите другой способ обсуждения: позвольте силе больших данных объяснить свои собственные характеристики.

В книге автор пытается продемонстрировать четыре «силы больших данных», в том числе:

⒈Предоставление новых типов данных. Это в основном зависит от мощи «компьютерных вычислений».Включая слова в книгах и фотографии в выпускных альбомах, тысячи или десятки миллионов фрагментов информации могут быть обработаны посредством компьютерных вычислений и получены значимые статистические результаты.Если используется человеческая сила, с этим может быть трудно справиться.
⒉Предоставляйте честные данные: это основано на силе «думания о том, что никто не знает».Авторы использовали статистику поиска Google, чтобы раскрыть секреты, которые люди не хотят раскрывать.Например, глубокая расовая дискриминация и ненавистные мысли, а также предположения о закрытом гей-сообществе, незарегистрированных случаях жестокого обращения с детьми, операциях по прерыванию беременности и других аспектах, которые не рассматриваются государственной статистикой.Кроме того, порносайт PronHub дал автору возможность взглянуть на сексуальные темы, о которых люди не говорят открыто.Все это происходит из-за больших данных, раскрывающих углы, на которые люди думали, что никто не смотрит.
⒊Анализ можно проводить на более конкретной совокупности: большие данные значительно снизили стоимость единицы получения каждой выборки, сделав реальностью «массивные выборки со сверхнизкой стоимостью».С помощью всего лишь нескольких строк кода и доступа к информации от сотен тысяч пользователей мы можем не только увидеть общие тенденции, но и провести содержательный анализ конкретных демографических данных (например, нравится ли мужчинам, родившимся в определенный год, определенная спортивная команда).
⒋Легче проводить эксперименты с «причинно-следственными связями»: статистика в прошлом обнаружила много «корреляции», но найти «причинно-следственную связь» не так-то просто.Благодаря Интернету несколько строк кода могут позволить тысячам ничего не подозревающих пользователей помочь компаниям провести A/B-тестирование.Большие данные не только позволяют заглянуть в тайны людей, но и позволяют людям, сами того не зная, помочь компаниям обнаружить предпочтения, о которых они, возможно, даже не подозревают.

Благодаря остроумному стилю письма автора мы знаем, что большие данные в сочетании с компьютерными вычислениями приобретают новую силу.Большие данные могут завершить эксперименты, которые невозможно было провести сто лет назад, и они могут дать пощечину психоанализу Фрейда.Выводы, к которым гении пришли сто лет назад, используя небольшое количество образцов для помощи интуиции, теперь можно найти с помощью больших данных, чтобы найти доказательства или контрдоказательства.Первоначальный аргумент «вывод против умозаключения» теперь может стать «доказательством против доказательства».Точно так же, как резкое увеличение скорости компьютерных вычислений привело к академическим прорывам, сегодняшние приложения больших данных являются более мощным исследовательским инструментом.

Ну и что?Должны ли большие данные быть отличными?

Насколько я понимаю, большие данные, описанные в этой книге, означают «получение более крупных и честных выборок по более низкой цене».Если мы сможем получить более точную статистику с меньшими затратами, это означает, что мы сможем более успешно предсказывать будущее, а также сможем найти информацию, которая изначально была неизвестна.Неудивительно, что правительства и компании с огромными ресурсами спешат инвестировать в исследования больших данных.

Но какими бы мощными ни были большие данные, они не могут изменить основные принципы статистики и логики.Статистика и логика говорят нам, что наблюдение «феномена» не обязательно означает постижение «истины», не говоря уже о понимании «причины».Для изучения человеческого поведения и социальных явлений по-прежнему необходимы качественные наблюдения, индукция и дедукция.

Мы можем использовать большие данные, чтобы выяснить, что «размер левого желудочка лошади может быть эффективным индикатором для прогнозирования звезд скачек», но как левый желудочек влияет на производительность лошадей?Ответ должна дать ветеринарная медицина. Большие данные говорят нам, что пользователи американского ультраправого сайта Stormfront в два раза чаще посещают сайт New York Times, чем Yahoo News. Это "зондирование положения противника" или по другим причинам?Большие данные показывают, что количество поисковых запросов в Google, связанных с жестоким обращением с детьми, увеличилось во время рецессии, но количество официальных уведомлений значительно не увеличилось. Что означает разрыв?Facebook может собирать большие объемы данных, но действительно ли сообщения в Facebook отражают реальную жизнь людей?Для ответа на эти вопросы требуется дальнейший контроль переменных, а также качественные исследования и анализ.

Знание большего о «феномене» не приводит автоматически к «решению» проблемы.Если вы занимаетесь только корреляцией данных и игнорируете строгие суждения и качественные исследования причинно-следственных связей, вы можете пошутить вроде: «Популярность коротких юбок приведет к продажам мороженого». В худшем случае вы можете допустить мелкие и грубые ошибки, такие как «женщины-пользователи сайта PornHub чаще, чем мужчины, ищут «изнасилование» или «принудительный» половой акт, а это означает, что женщинам действительно нравится такое поведение».Это важный момент, который игнорируют многие люди, которые стремятся восхвалять силу больших данных.

Одной из сильных сторон этой книги является то, что, хотя автор одержим анализом огромных объемов данных новыми способами, он все же честно напоминает читателям о том, «можно и нельзя» использовать большие данные в книге.

По мнению автора, большие данные не смогут убить всех.Его наиболее мощные области находятся в областях, где «традиционные методы крайне неэффективны», где большие данные с большей вероятностью принесут революционные инновации.Однако в областях, где разработаны зрелые методы статистического анализа, например в финансовой отрасли, большие данные могут не иметь особенно выдающихся результатов.Автор также признал, что большие данные по-прежнему нуждаются в помощи «человеческого суждения и небольших опросов» для достижения наилучших результатов.В то же время в последующих главах этой книги читателям напоминают, что они должны «быть осторожными при работе с большими данными» и осознавать опасность чрезмерного разрешения правительств и предприятий.

Удивительная сила больших данных должна иметь обратную реакцию.Например, люди с большими данными могут легко узнать больше информации, но как насчет людей, у которых нет доступа к этим данным?Большие данные — мощный инструмент для изучения человеческого поведения, но они также создают огромный информационный пробел.Имеем ли мы возможность контролировать прибыльное поведение, возникающее в результате использования этого информационного пробела?Когда данные о повседневном поведении людей почти бесплатно концентрируются в руках нескольких компаний или правительств, что создает избыточную прибыль компаниям или правительствам, могут ли простые люди, находящиеся в неблагоприятном положении, разделить эти выгоды?Одна из сильных сторон больших данных заключается в «честности», но люди не честны добровольно, а «думают, что никто не знает».Большие данные позволяют заглянуть в моменты, когда люди думают, что они одиноки, так как же мы можем более разумно сохранять конфиденциальность, которую люди хотят иметь?

На поставленные выше вопросы нет простых ответов.Но я думаю, что эти вопросы стоит иметь в виду каждому читателю.Из исследовательских проектов, проведенных автором, включая скрытый расизм в Соединенных Штатах, язык вражды, происхождение и классовую мобильность, закрытое гей-сообщество, случаи жестокого обращения с детьми, влияние отношения правительства к абортам и т. д., также можно увидеть, что он по-прежнему сохраняет заботу об обществе, сохраняя при этом большие данные.Однако эта книга не является академической книгой. В нем упоминается множество случаев статистики больших данных, но в большинстве из них не указываются статистические детали (например, временной интервал, количество выборок, матрица выборки и т. д.).Говоря о главах, посвященных порнографии и сексуальным фетишам, хотя автор в сноске четко заявляет, что на самом деле он не знает пола поисковиков Google, для удобства написания он прямо предполагает, что все гетеросексуальны.Поэтому эта книга больше похожа на сборник газетных колонок, чем на эссе.Но в этом и преимущество этой книги: лаконично, с юмором и доступно для понимания.Пока читатели смогут дойти до последней страницы, они обязательно что-то получат.

Рекомендуемое предисловие》Большие данные стали новым окном, позволяющим заглянуть в ваше сердце
Стивен.Стивен Пинкер/американский психолог-экспериментатор, когнитивист и научно-популярный писатель.

С тех пор, как философы начали размышлять о мифических устройствах, называемых «мозговыми телескопами», которые отображали мысли человека на экране, социологи искали инструменты, позволяющие раскрыть механизмы человеческой природы.За свою карьеру психолога-экспериментатора я видел взлеты и падения различных инструментов и испробовал их все: шкалы оценки, время реакции, расширение зрачков, функциональную нейровизуализацию и даже языковые эксперименты, включающие имплантацию электродов в мозг пациентов с эпилепсией для использования мозговых волн для перевода человеческой речи.

Однако ни один из этих методов не может обеспечить беспрепятственное представление о внутреннем мире человека.Проблема заключается в жестоком компромиссе.Человеческая мысль – сложный предмет, в отличие от знаменитого режиссера Вуди. После того как Вуди Аллен прочитал «Войну и мир» посредством скорочтения, он знал только, что «это роман о России».Мы знаем, что внутренний мир человека не так уж прост, но эти темы настолько запутаны и запутаны, что учёным трудно их анализировать.Конечно, мы понимаем богатство потоков сознания людей, когда они высказывают свои мысли, но монологи не являются идеальными данными для проверки гипотез.С другой стороны, если мы сосредоточимся на легко поддающихся количественной оценке методах, таких как время реакции на слова или кожные реакции на изображения, мы сможем получить статистику, но упростим сложные когнитивные структуры до простых чисел.Даже самые сложные методы нейровизуализации могут рассказать нам, как идея появляется в трехмерном пространстве, но они не могут сказать нам, из чего она состоит.

Компромисс между прослеживаемостью и богатством достаточно сложен, но учёных, изучающих человеческую природу, также беспокоит Закон малых чисел.Этот закон – Амос.Амос Тверски и Дэниел.Дэниел Канеман дал название этому заблуждению, согласно которому ученые ошибочно полагают, что характеристики населения будут отражены в любой выборке, какой бы маленькой она ни была.Но реальность такова, что даже самые подкованные в вычислениях учёные не могут интуитивно понять, сколько людей на самом деле необходимо опросить в исследовании, чтобы сделать общее утверждение обо всех американцах, независимо от случайных выбросов в выборке.Что касается Homo sapiens, которого мы не понимаем, не говоря уже об этом.Все становится еще более неопределенным, когда образец собирается с помощью удобных способов, например, когда студенту-второкурснику дают небольшую сумму денег, чтобы он купил пиво в классе и получил образец.

Эта книга о новом способе изучения мышления.Большие данные, полученные в результате поиска в Интернете и других онлайн-ответов, — это не сканирование мозга, а автор Сет.Стивенс—Дэвид Девизес демонстрирует, что большие данные предлагают беспрецедентный способ заглянуть в сознание людей.Клавиатуры позволяют людям признаваться во всевозможных странных вещах в частном порядке, например, на сайтах знакомств или при обращении за профессиональным советом, поскольку за такие слова в реальной жизни есть последствия.В других случаях люди могут без последствий раскрыть некоторые свои желания или страхи, не расстраиваясь и не испытывая при этом плохой реакции.В любом случае люди не просто нажимают кнопки или поворачивают ручки; они набирают любую последовательность символов из триллионов, высказывая свое мнение во всевозможных взрывных комбинациях.Более того, люди оставляют эти цифровые следы в формате, который легко агрегировать и анализировать.Эти цифровые следы происходят из всех слоев общества и могут участвовать в ненавязчивых экспериментах, разнообразить стимулы и мгновенно сводить в таблицы ответы.Поскольку люди с радостью предоставляют эти данные, большие данные Интернета приобрели форму.

«Данные, ложь и правда» — это больше, чем просто доказательство концепции.Стивенс—Снова и снова открытия Дэвида Дьюица опрокидывали мои предубеждения о моей стране и моих согражданах.Дональд.Откуда берутся потенциальные сторонники Дональда Трампа?Обозреватель Энн.Когда в 1976 году Энн Ландерс спросила читателей, сожалеют ли они о том, что у них есть дети, она была удивлена ​​полученными ответами, обнаружив, что большинство людей сожалеют о том, что у них есть дети. Был ли Ландерс введен в заблуждение нерепрезентативной выборкой, выбранной самостоятельно?Является ли Интернет причиной «пузыря фильтров»* конца 2010-х годов? Что побуждает людей совершать преступления на почве ненависти?Находят ли люди шутки для развлечения?Хотя я всегда думал, что меня ничто не напугает, я был по-настоящему шокирован откровениями о сексуальных предпочтениях людей в Интернете, в том числе обнаружил, что определенное количество женщин каждый месяц ищут «мастурбацию с мягкой куклой».Даже эксперименты с использованием таких методов, как время реакции, расширение зрачков или функциональная нейровизуализация, вряд ли выявят этот факт.

Я уверен, что книга «Данные, ложь и правда» понравится каждому.Стивенс—С несравненным любопытством и обаятельным остроумием Дэвид Девайзес указывает новый путь социальных наук в двадцать первом веке.Учитывая, что большие данные представляют собой бесконечно увлекательное окно в человеческий разум, кому нужно исследование мозга?

* «Пузырьки фильтров» относятся к алгоритмам, отфильтровывающим информацию, которая может не нравиться людям или с которой они не согласны.


 

 


Рекомендуемое предисловие: Феномен, истина и решение: когда вы упоминаете «большие данные», о чем вы думаете?/Мяо Бойя
Рекомендуемое предисловие: Большие данные стали новым окном, позволяющим заглянуть в ваше сердце / Стивен Пинкер

Предисловие: Победа Трампа вас разочаровала?Это потому, что вы не понимаете данные
──Означает ли победа Обамы, что расовая дискриминация улучшилась?Как насчет того, чтобы посмотреть на количество поисковых запросов по слову «ниггер»?

Статья 1: Неважно, большие это данные или малые данные

Глава 1 Не позволяй интуиции сдерживать тебя. Что делает звезду НБА?

Часть 2. Удивительная сила больших данных

Глава 2 Был ли прав Фрейд?──Желание, спрятанное за орфографической ошибкой
Глава 3 Какие данные считаются большими данными?──"Средний внешний вид" можно рассчитать для каждой эпохи.
Глава 4. Правда, скрывающаяся в Интернете ──Соотношение геев, разжигание ненависти, сексуальная конфиденциальность и головы клиентов, о которых вы никогда не узнаете
Глава 5 Что происходит вокруг нас?──Город с самым большим уклонением от уплаты налогов
Глава 6 Весь мир – моя лаборатория──Какие заголовки привлекают внимание?

Глава 3. Будьте осторожны при работе с большими данными!

Глава 7 Большие данные – большой мусор?──Большие данные кажутся всемогущими, но не используйте их для подсчета!
Глава 8 Больше данных, больше вопросов?──Возможно, я не смогу занять деньги из-за больших данных?

Заключение Большие данные говорят мне, что мало кто читает последнюю страницу.