Сет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Здесь есть возможность читать онлайн «Сет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2018, ISBN: 2018, Издательство: Литагент 5 редакция «БОМБОРА», Жанр: Прочая научная литература, Интернет, Базы данных, , на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Люди склонны преувеличивать и не договаривать, опросы не показывают всей картины, исследования недостаточно репрезентативны ‒ в общем, лгут все… Кроме Big Data! Перед вами сенсационная книга о том, как при помощи больших данных и современных технологий можно узнать всю подноготную современного общества. Автор этой книги, специалист Google по Data Science, выяснил, что скрывают люди, какие они на самом деле, а не какими хотят казаться. Что же он узнал?

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Какую информацию ученые могут извлечь из проекта Седера?

Первое и, пожалуй, самое главное. Если вы собираетесь попробовать использовать новые данные для революционного улучшения ситуации, лучше сперва задаться вопросом: где не срабатывают старые методы? Одержимость агентов-лошадников родословными оставила Седеру достаточно места для маневра. То же самое можно сказать и о победе Google над поисковыми системами, одержимыми подсчетом слов.

Одним из недостатков в попытке Google предсказать приближение эпидемии гриппа [68] Sharad Goel, Jake M. Hofman, Sebastien Lahaie, David M. Pennock, and Duncan J. Watts, «Predicting Consumer Behavior with Web Search» («Прогнозирование поведения потребителя на базе веб-поиска»), Proceedings of the National Academy of Sciences 107, no. 41 (2010). , используя данные поисковых запросов, было то, что вы можете сделать это очень хорошо и сами – просто используя данные прошлой недели и добавив сезонные корректировки. До сих пор ведутся споры о том, насколько сведения, полученные на основании поисковых запросов, лучше простой, но мощной модели. На мой взгляд, поиск в Google практичнее для измерения состояний, для которых существующие данные не столь показательны. Поэтому Google STD в долгосрочной перспективе может оказаться более полезным, чем Google Flu.

Второй урок заключается в том, что при попытке сделать прогноз не нужно всерьез задаваться вопросом, почему ваша модель работает. Седер не может полностью объяснить, почему левый желудочек имеет столь важное значение при прогнозировании успеха лошади. Он также не в состоянии точно сказать, почему на успех влияет именно величина селезенки. Возможно, когда-нибудь лошадиные кардиологи и гематологи и дадут ответ на эти вопросы. Но сейчас это не важно. Седер занимается прогнозированием успеха, а не его объяснением. То есть вы просто должны знать, что это работает, и не пытаться понять почему.

Например, Walmart использует данные о продажах во всех своих магазинах, чтобы знать, какие продукты следует пока отложить. До урагана Фрэнсис – разрушительного шторма, обрушившегося на юго-восток США в 2004 году, – компания Walmart подозревала (и совершенно справедливо), что, когда город переживет удар стихии, покупательские привычки людей могут измениться. Эксперты компании изучили данные по продажам после предыдущих ураганов, стараясь понять, что именно люди, возможно, захотят купить. Какой товар оказался самым популярным? Клубничное печенье. За несколько дней до урагана этот продукт продается в семь раз быстрее, чем обычно.

На основе проведенного анализа в супермаркеты вдоль 95-го шоссе (по пути урагана) поехали грузовики с клубничным печеньем «Поп-Тартс» [69] Constance L. Hays, «What Wal-Mart Knows About Customers’ Habits» («Что знает Wal-Mart о привычках клиентов»), New York Times , 14 ноября 2004 года. . И действительно: в эти дни оно продавалось особенно хорошо.

Почему печенье «Поп-Тартс»? Наверное, потому, что оно не требует охлаждения или приготовления.

Почему клубничное? Понятия не имею. Но когда проносятся ураганы, люди сметают клубничное печенье.

Поэтому теперь за несколько дней до очередного урагана Walmart обязательно увеличивает количество этого продукта на полках. Причина взаимосвязи урагана с клубничным вкусом не имеет значения. Важно само ее наличие. Возможно, однажды ученые-диетологи выяснят связь между ураганами и выпечкой с начинкой из клубничного джема. Однако пока мы ждем объяснений, при приближении ураганов Walmart будет по-прежнему заполнять свои полки клубничным «Поп-Тартс» и приберегать рисовые хлебцы для солнечных дней.

Такой же вывод можно сделать и из истории экономиста из Принстона Орли Эшенфелтера. То, чем для Седера были лошади, для Эшенфелтера было вино.

Немногим более 10 лет назад Эшенфелтер испытывал сильное раздражение. Он покупал много красного вина из региона Бордо во Франции. Иногда оно было вкусным и достойным своей высокой цены, но неоднократно случалось так, что оно вызывало сильное разочарование.

Почему, спрашивал Эшенфелтер, он должен платить одну и ту же цену за вино, вкус которого так сильно разнится?

Однажды Орли получил совет от знакомого журналиста и знатока вин. Существует способ выяснить, будет ли вино хорошим. Ключевым моментом, сказал друг Эшенфелтера, является погода во время вегетации винограда.

Орли заинтересовался. И начал выяснять, правда это или нет и не может ли он всегда покупать самое лучшее вино. Он скачал данные о погоде в Бордо за 30 лет. Собрал аукционные цены на вина: аукционы, проходящие через много лет после первой продажи вина, показывают, каким оно на самом деле было.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»

Обсуждение, отзывы о книге «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x