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

Но как нам точнее установить причинно-следственную связь? Золотой стандарт – это рандомизированное контролируемое испытание. Вот как это работает. Людей наугад делят на две случайные группы. Одну, рабочую, просят сделать или взять что-то. Другую, контрольную, не просят. После чего наблюдают за реакцией каждой группы. Разница в результатах и является причинно-следственной связью.

Например, чтобы проверить, приводит ли умеренное употребление алкоголя к хорошему здоровью, можно случайным образом выбрать несколько человек. Некоторые из них будут пить один бокал вина в день в течение года, а другие не будут. А затем сравнить их состояние здоровья. Поскольку люди были разбиты на две группы случайным образом, нет никаких оснований ожидать, что в одной из них участники будут более здоровы или более социализированы. Вы можете поверить, что эффект вина совершенно обычен. Рандомизированные контролируемые испытания являются самым надежным доказательством в любой сфере деятельности. Если таблетка успешно прошла такой тест, ее можно начинать продавать. Если она не может пройти его, ее не будет на аптечных полках.

Подобные эксперименты начинают все чаще использоваться в социальных науках. Эстер Дюфло, французский экономист из Массачусетского технологического института, возглавила кампанию за более широкое распространение таких исследований в экономике развития – области знаний, пытающейся найти наилучшие способы помочь беднейшим людям в мире. Рассмотрим эксперимент Дюфло и ее коллег, посвященный улучшению образования в сельских районах Индии, где более половины учащихся средних школ не могут прочитать простое предложение. Одной из потенциальных причин проблем является нехватка учителей. На данный момент в некоторых школах в сельских районах Индии не хватает более 40 % преподавателей.

В чем суть теста Дюфло? Они с коллегами случайным образом разделили школы на две группы. В одной (рабочая группа) в дополнение к базовой заработной плате учителям каждый день платили небольшую сумму – 50 рупий, или около 1,15 долларов. В других преподаватели работали без дополнительной оплаты. Результаты были показательны. Когда учителям доплачивали, они в полтора раза реже пропускали работу [169] Esther Duflo, Rema Hanna, and Stephen P. Ryan, «Incentives Work: Getting Teachers to Come to School» («Стимулы работы: что заставляет педагогов приходить в школу»), American Economic Review 102, no. 4 (2012). . Успеваемость школьников тоже существенно улучшилась – особенно это касалось молодых девушек. К концу эксперимента в школах, где учителям платили за приход на занятия, стало на 7 % больше девочек, умеющих читать и писать.

Согласно статье в « New Yorker» , когда Билл Гейтс узнал [170] Ian Parker, «The Poverty Lab» («Лаборатории бедности»), New Yorker , «Нью-Йоркер», 17 мая 2010 года. о работе Дюфло, он был настолько впечатлен, что сказал ей: «Мы должны финансировать вас».

Азбука А/B-тестирования

Итак, рандомизированные испытания являются золотым стандартом для доказательства причинно-следственных связей, и их использование распространилось на социальные науки. Теперь вернемся в офис Google в день 27 февраля 2000 года. Благодаря чему тогда произошла революция в интернете?

В тот день несколько инженеров решили провести эксперимент на сайте Google. Они случайным образом разделили пользователей на две группы. В рабочей была показана новая страница результатов поиска с 20 ссылками, а в контрольной – старая, с 10. Затем специалисты сравнили удовлетворенность представителей обеих групп, основываясь на том, как часто они возвращались в Google.

Революция? Поначалу это не казалось столь уж революционным. Я уже отметил, что подобные эксперименты использовались фармацевтическими компаниями и социологами. Так можно ли считать простой их перенос в другую область таким уж большим делом?

Ключевой момент – и это быстро поняли инженеры Google – заключался в том, что эксперименты в виртуальном мире имеют огромное преимущество перед исследованиями в реальном мире. Они так же убедительны, но менее ресурсоемки. По ходу дела Дюфло нужно было общаться со школами, организовать финансирование, платить части учителей и проверять уровень всех учащихся. Реальные эксперименты могут стоить тысячи или сотни тысяч долларов, и на их проведение могут уйти месяцы или годы.

В цифровом мире подобные исследования можно проводить дешево и быстро. Вам не нужно нанимать участников и платить им. Вместо этого можно просто написать строку кода и случайным образом составить группы. Для исследования вам не нужны пользователи – можно измерять перемещения мыши и клики. Нет необходимости вручную писать код и анализировать ответы – можно написать программу, которая будет автоматически делать это за вас. Вам не придется ни с кем связываться. Вам даже не придется объяснять людям, что они являются частью эксперимента.

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