Бигдата подкрался незаметно

Всяческий Бред - Идти на Главную Страницу >>>

Категории:

Полезные Сведенья
Кухонная Философия
Общество и его пороки
Новости
Еда и Питье
Техника
Разное
Личное
Природа
Фото/Видео
"Веселые" Картинки
Юмор


Пишите Письма



Реклама:

Реклама

December 8, 2016

В оригинале слишком много воды и конспирологии. Я слегка почистил, оставив то, что мне показалось существенным.

Психометрия, которую иногда зовут психографией, представляет собой попытку измерить человеческую личность. В современной психологии стандартом является так называемый «метод океана» (по буквам OCEAN, анаграмму пяти измерений на английском языке). В 1980-е годы два психолога доказали, что каждая черта характера может быть измерена при помощи пяти измерений. Это так называемая «большая пятерка»: открытость (насколько вы готовы к новому?), добросовестность (насколько вы перфекционист?), экстраверсия (как вы относитесь к социуму?), доброжелательность (насколько вы дружелюбны и готовы к сотрудничеству?) и нейротизм (насколько легко вас вывести из себя?) На основе этих измерений можно точно понимать, с каким человеком имеешь дело, в чем его желания и страхи, наконец, как он себя может вести. Проблема была в сборе данных: чтобы что-то понять о человеке, от него требовалось заполнить огромный опросник. Но потом появился интернет, затем Facebook, затем Козинский.

...

Процесс, который Козинский сотоварищи разработал за последующие несколько лет, достаточно прост. Во-первых, тестируемый получает список вопросов, онлайн-тест. Из ответов на него ученые вычисляют личные ценности испытуемого. Далее, Козинский с командой изучают действия испытуемого: лайки и репосты в Facebook, а также его пол, возраст и место жительства. Так исследователи получают связи. Из простого анализа данных в сети могут получится необычные выводы. Например, если мужчина подписан на страничку бренда косметики MAC, он с высокой вероятностью является геем. Наоборот, сильный показатель гетеросексуальности — если человек поставил лайк хип-хоп группе Wu-Tang Clan из Нью-Йорка. Поклонник Леди Гаги с высокой долей вероятности экстраверт, а человек, ставящий «нравится» философским постам — интроверт.

Козинский и его коллеги беспрестанно совершенствовали свою модель. В 2012 году Козинский доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с 95% вероятностью), его гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности). Но процесс идет дальше: интеллектуальное развитие, религиозные предпочтения, пристрастие к алкоголю, курению или наркотикам. Данные даже позволяли узнать, развелись ли родители испытуемого до его совершеннолетия или нет. Модель оказалась настолько хороша, что стало возможным предугадывать ответы испытуемого на определенные вопросы. Опьяненный успехом, Козинский продолжал: скоро модель смогла лучше узнавать личность после десяти изученных лайков, нежели его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друг. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем партнер. С еще большим количеством изученных действий можно было бы узнать о человеке лучше, чем он сам.

...

«Это честь для меня, уважаемые дамы и господа, рассказывать вам сейчас о силе Big Data и психометрии в избирательной кампании», — говорил на саммите Никс. За его спиной в тот момент появился слайд с логотипом его фирмы: изображение мозга, составленное из сетей, подобно карте. «Еще пару месяцев назад Тед Круз был одним из наименее одобряемых кандидатов, — говорил блондин с английским акцентом, да таким, что присутствовавшие американцы ощущали себя подобно швейцарцам, которые слышат литературный немецкий. — Всего 40% электората знали его имя». Все присутствовавшие помнили историю стремительного взлета сенатора-консерватора Круза, едва ли не самое необъяснимое событие предвыборной гонки. Последний из серьезных оппонентов Трампа внутри Республиканской партии буквально выскочил из ниоткуда. «Ну и как же так произошло?» — вопрошал Никс. В конце 2014 года Ccambridge Analytica вошла в предвыборную кампанию в США именно как советник Теда Круза, которого финансировал миллиардер Роберт Мерсер. До тех пор, утверждал Никс, предвыборные кампании велись по демографическим критериям: «Глупейшая идея, если всерьез об этом подумать: все женщины получают одинаковый месседж, потому что они одного пола, все афроамериканцы получают другой посыл, исходя из их расы». Таким дилетантским способом (и тут даже Никсу можно ничего не добавлять) вела кампанию команда Клинтон: разделить общество на формально гомогенные группы, подсказанные социологами. Теми самыми, что до самого конца отдавали ей победу.

И тут Никс щелкает на другой слайд: пять лиц, каждое соответствует определенному профилю личности, Большая пятерка измерений. «Мы в Cambridge Analytica разработали модель, которая позволит высчитать личность каждого совершеннолетнего гражданина США», — продолжает Никс. В зале полная тишина. Маркетинговый успех Cambridge Analytica основан на трех китах. Это психологический поведенческий анализ, основанный на «модели океана», изучение Big Data и таргетированная реклама. Последнее означает персонализированную рекламу, а также такую рекламу, которая максимально близко подстраивается под характер отдельного потребителя.

...

В другой презентации Никс рассказал, как на примере закона о свободном распространении оружия: «Для боязливых людей с высоким уровнем нейротизма мы представляем оружие как источник безопасности. Вот, на левой картинке изображена рука взломщика, который разбивает окно. А на правой картинке мы видим мужчину с сыном, которые идут по полю с винтовками навстречу закату. Очевидно, утиная охота. Эта картинка для богатых консерваторов-экстравертов».

...

В квартале Маленький Гаити в Майами была запущена информация об отказе Фонда Клинтон участвовать в ликвидации последствий землетрясения в Гаити — чтобы разубедить жителей отдавать свои голоса Клинтон. Это было еще одной целью: удержать электорат Клинтон (например, сомневающихся леваков, афроамериканцев и молодых девушек) от урны для голосования, «подавлять» их выбор, по выражению одного из сотрудников Трампа. Использовались и так называемые «темные посты» Facebook: платные объявления посреди ленты новостей, которые могли попадаться только определенным группам лиц. Например, афроамериканцам показывали посты с видео, на котором Клинтон сравнивала чернокожих мужчин с хищниками.

...

На развитие событий Козинский отвечаем самым острым оружием из доступных исследователю: научным анализом. Вместе со своей коллегой Сандрой Матц он провел серию тестов, результаты которых скоро будут опубликованы. Некоторые из этих выводов, которыми учены поделился с Das Magazin, шокируют. Например, психологическое таргетирование, подобно тому, что использовали в Cambridge Analytica, повышают число кликов на рекламе в Facebook на 60%. Вероятность же того, что после просмотра персонализированной рекламы люди перейдут к действиям (купят ту или иную вещь или проголосуют за нужного кандидата) возрастает на 1400%.

http://theins.ru/politika/38490



Тэги: Общество Полезные сведенья

Темы, имеющие некоторое отношение к этой (русскоязычный поиск в mysql все же очень не совершенен):
Пиздец подкрался незаметно? February 21, 2015
Эквифакс этот - те еще клоуны September 9, 2017
Я - не тормоз. September 20, 2007
Если подумать, изумительный лохотрон же... September 6, 2016
До чего дошел прогресс... June 23, 2006


posted by Rosewell at December 8, 2016 Свернуть
Статистическое слежение за юзером?
posted by мини_я at December 8, 2016 Свернуть
Основной акцент данной статьи - весьма точное профилирование людишек по их лайкам. Это прекрасно совмещается со слежкой и большим братом, но все же это отдельная тема.
posted by Rosewell at December 8, 2016 Свернуть
Особо сообразительные могут спецом лайкать не своё.
posted by анонимус at December 8, 2016 Свернуть
особо сообразительные не ставят лайков
posted by Rosewell at December 8, 2016 Свернуть
Альтернативыне прошивки для андроидов не мешают читать записную книжку и не валят запрос с ошибкой, а подсовывают фейк.





пользователь: пароль:
регистрироваться  Залогинится под OpenID


Архив:

Jun2023   May2023   Apr2023   Mar2023   Feb2023   Jan2023   Dec2022   Nov2022   Oct2022   Sep2022   Aug2022   Jul2022   Jun2022   May2022   Apr2022   Mar2022   Feb2022   Jan2022   Dec2021   Nov2021   Oct2021   Sep2021   Aug2021   Jul2021   Jun2021   May2021   Apr2021   Mar2021   Feb2021   Jan2021   Dec2020   Nov2020   Oct2020   Sep2020   Aug2020   Jul2020   Jun2020   May2020   Apr2020   Mar2020   Feb2020   Jan2020   Dec2019   Nov2019   Oct2019   Sep2019   Aug2019   Jul2019   Jun2019   May2019   Apr2019   Mar2019   Feb2019   Jan2019   Dec2018   Nov2018   Oct2018   Sep2018   Aug2018   Jul2018   Jun2018   May2018   Apr2018   Mar2018   Feb2018   Jan2018   Dec2017   Nov2017   Oct2017   Sep2017   Aug2017   Jul2017   Jun2017   May2017   Apr2017   Mar2017   Feb2017   Jan2017   Dec2016   Nov2016   Oct2016   Sep2016   Aug2016   Jul2016   Jun2016   May2016   Apr2016   Mar2016   Feb2016   Jan2016   Dec2015   Nov2015   Oct2015   Sep2015   Aug2015   Jul2015   Jun2015   May2015   Apr2015   Mar2015   Feb2015   Jan2015   Dec2014   Nov2014   Oct2014   Sep2014   Aug2014   Jul2014   Jun2014   May2014   Apr2014   Mar2014   Feb2014   Jan2014   Dec2013   Nov2013   Oct2013   Sep2013   Aug2013   Jul2013   Jun2013   May2013   Apr2013   Mar2013   Feb2013   Jan2013   Dec2012   Nov2012   Oct2012   Sep2012   Aug2012   Jul2012   Jun2012   May2012   Apr2012   Mar2012   Feb2012   Jan2012   Dec2011   Nov2011   Oct2011   Sep2011   Aug2011   Jul2011   Jun2011   May2011   Apr2011   Mar2011   Feb2011   Jan2011   Dec2010   Nov2010   Oct2010   Sep2010   Aug2010   Jul2010   Jun2010   May2010   Apr2010   Mar2010   Feb2010   Jan2010   Dec2009   Nov2009   Oct2009   Sep2009   Aug2009   Jul2009   Jun2009   May2009   Apr2009   Mar2009   Feb2009   Jan2009   Dec2008   Nov2008   Oct2008   Sep2008   Aug2008   Jul2008   Jun2008   May2008   Apr2008   Mar2008   Feb2008   Jan2008   Dec2007   Nov2007   Oct2007   Sep2007   Aug2007   Jul2007   Jun2007   May2007   Apr2007   Mar2007   Feb2007   Jan2007   Dec2006   Nov2006   Oct2006   Sep2006   Aug2006   Jul2006   Jun2006   May2006