Рецензии на книги — Cет Cтивенс-Давидовиц

Есть несколько наук, к которым я питаю симпатию. Если отбросить физику и математику, то остаются логика и статистика. Зачастую статистикой прикрываются тогда, когда не могут увидеть логику. И наоборот, логикой прикрываются тогда, когда не сходятся данные. Давайте разбираться.

Автор мне был знаком, собственно поэтому я купил и эту книгу сразу в бумажном варианте. Cет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут.  во всех отношениях прекрасная книга и она слегка отличается от той, которую мы разбираем сейчас. «Все лгут» – это многомерное исследование. Вторая книга автора же является естественным продолжением первой!

«Не лги себе» –это селф-хелп от аналитика больших данных.

«Не лги себе» – это цифровая сыворотка правды.

Но всё ли так очевидно? Дьявол кроется в деталях.

Давайте начну с того, что мне не…

Cет Cтивенс-Давидовиц напоминает ребенка, которому дали интересную игрушку и он никак не может наиграться. Это забавно и одновременно здорово, когда человек от своей работы получает так много удовольствия. Сейчас, когда каждый человек каждый день чувствует на себе давление интернет-маркетинга, и всё актуальнее становятся ужастики про захват нашей жизни социальными сетями, поговорка "предупрежден-значит вооружен" становится как никогда актуальной. Наша жизнь становится все более бесконтрольной, человек в поисках комфорта лишает себя способности контролировать свою жизнь, напрочь пропадает такое понятие как осознанность. Жизнь превращается в очень комфортное бессознательное и бездумное существование. Алгоритмы за нас выбирают, что нам смотреть, реклама за нас решает что нам есть, бизнес…

Я далека от социологии, исследования интернета и больших данных. Но эта книга, даже такому чайнику как я, дает пищу для размышлений. Почему мы говорим одно, а ищем в поисковике Google совершенно иное? Как поисковые запросы могу предвидеть будущее: от того, кто станет следующим президентом, до возможных этнических погромов. На эти и другие вопросы автор книги и отвечает. По образованию он социолог, но уже много лет разочаровался в традиционных методов сбора информации. И ещё он работал в Google и имел возможность собирать поисковые запросы по всем Штатам. Наверное, и по миру смог бы, но его это не интересовало. И, как оказалось, все лгут. Причем буквально обо всём. Свои тайные страхи мы доверяем своему психоаналитику (у кого он есть) и поисковой строке. И второму гораздо чаще. Автор…

Все лгут. В соцсетях, в соцопросах и даже у психотерапевта. Только наедине со своим компьютером мы становимся достаточно откровенны сами с собой. Интернет-гиганты прекрасно знают об этом и накапливают данные о поведении и запросах пользователей, чтобы потом аналитики вроде автора этой книги обнаруживали неочевидные корреляции. Объемы таких данных уже сегодня зашкаливают, поэтому их называют большими.

Уважаемые гуманитарии, не волнуйтесь, что книга окажется сложной. Никаких математических алгоритмов и формул не будет, только занимательные истории на любой вкус. Выбирайте, что вам ближе: президентские выборы в Америке, конный бизнес, сексуальные предпочтения в странах мира, бейсбольная лига, структура литературных бестселлеров, онлайн-реклама, вопросы толерантности, заговоры правительств и…

Наша культура постоянно заваливает нас изображениями прекрасных, счастливых семей. Большинство людей никогда даже не предполагали, что могут пожалеть о наличии детей. Но некоторые жалеют. И они не могут признаться в этом никому - кроме Google.

Я раньше и правда не задумывалась, какой компромат есть у google на меня. Что я там только не гуглила,страшно подумать. Понимаю, что мы живем в век информационных технологий и вся приватность сошла на нет, но после прочтения этой книги стало как-то неуютно. Как будто за мной кто-то постоянно шпионит, анализирует, сует свой нос в мое личное пространство, неприятно, правда? Но ближе к содержанию книги, если объективно и честно - было скучно. Тонны никому ненужных данных, чисел и бесполезной информации. Много воды, автор умудрялся по три раза писать…

Чем отличается психиатр (медицинское образование) от психолога (гуманитарное образование)? Чем отличаются их методы диагностики душевных расстройств? Тем же чем отличаются методы охотника от методов метеоролога. Когда им нужно узнать погоду, охотник смотрит на небо, а метеоролог – на барометр. Психиатр, соответственно, разговаривает с пациентом, а психолог, предлагает пациенту заполнить сто различных анкет. Эта медицинская байка вспомнилась мне где-то к середине книги.

Наивно-восторженное отношение автора к новым источникам данных вызывает удивление. Хотя, может быть, это осознанно выбранная тональность, чтобы воодушевить читателей и не дать им заснуть, знакомясь с очевидными выводами, известными всем задолго до появления Google и Facebook? Какие из приведенных автором фактов были для…

Для меня, как человека совсем не знакомого с анализом больших данных, книга была довольно интересной. По крайней мере, первая ее половина, где автор знакомит читателя с основами. Было интересно наблюдать, как автор приводит примеры того, как люди врут по мелочам. Но при этом по их поисковым запросам в интернете можно узнать много интересного. Написано все довольно простым, легким языком. Автор почти не использует какой-то специфической терминологии. Что облегчает процесс чтения. Также заметно, что автор увлечен своей работой. Местами это переходит в некоторое самовосхваление, но довольно терпимо. Жирный минус книги в излишней "желтушности" исследований. На мой взгляд тут присутствует зацикленность на сексе, жестокости... Только доказательствам того, что мужчины часто гуглят про размер…

Классная книга! Вопреки ожиданиям автора, я прочитал её до конца, все 75,000 слов, кроме благодарностей, которые в самом конце. Благодарности только просмотрел: в абсолютном большинстве случаев они интересны лишь тем, кого благодарят -- и в нашем случае тоже. Книга посвящена тому, что копание в больших данных может приводить к результатам, которые по-другому не найдёшь и которые порой прямо противоположным данным, которые нам поставляет интуиция. В этом смысле данные, которые собирает Google и в некоторых случаях Facebook и другие источники дают нам понятие о том, как на самом деле работает наш мир. Что может быть ценнее? Ещё совсем недавно слова "большие данные" воспринимались как лженаука. Положение дел стремительно поменялось в последнее время. Большие данные могут наконец сделать…

В названии отдела, где я работаю, есть слова analytics и data science. Один из вопросов, который обязательно задает мой начальник на собеседовании – "Что такое правда?". Поэтому по мере прослушивания мой телефон наполнялся заметками, и мне очень хотелось поспорить с автором по некоторым вопросам, а некоторые просто дополнить.

(Помню, когда я первый раз начала смотреть на использование данных в разных областях, у меня разыгралась паранойя, которая, в общем, должна бы оставаться на месте – я точно знаю, как много можно узнать о людях из данных. Другое дело, что обычно данные де-идентифицируются, и этические споры заставляют большие компании вести себя лучше. Но хорошо бы людям понимать, что они сообщают о себе).

Ну, во-первых, начнем с больших данных. Большие данные – те, которые невозможно…

Сет Стивенс-Давидовиц — американский специалист по большим данным. В 2018 году я прочитал его книгу "Все лгут" и это было лучшее, что я читал в том году. Поэтому новая работа Сета — "Не лги себе" — никак не могла пройти мимо моего внимания.

Со времени выхода "Все лгут" в жизни Стивенса-Давидовица кое-что изменилось. Во-первых, он пережил серьезную депрессию, во-вторых, уволился из Google, в-третьих, защитил докторскую по экономике в Гарварде. Эти изменения довольно серьезно сказались на интересах Сета и, как следствие, на его новой книге. Если "Все лгут" — это такой набор баек про какие-то неочевидные вещи, которые можно выяснить благодаря большим данным (например, как болельщик выбирает любимую команду или как по рейтингу анекдотов можно понять, за кого будет голосовать конкретный штат),…

Довольно интересное исследование. Правда, автор американец, поэтому и примеры, коих тут не счесть, в большинстве своём приведены из опыта этой страны, но от этого книга не стала менее увлекательной.

Сидя в одиночестве у своего компьютера, люди не видят смысла врать и раскрывают самые сокровенные мысли, не довольствуясь поверхностными суждениями.

Большинство людей врёт в анонимных опросах, врёт даже самому себе. Так как же выявить действительную, правдивую картину того или иного явления? Автор считает, что анализ запросов в поисковые системы является самым эффективным способом это сделать. В результате по многим вопросам получились весьма любопытные результаты. Некоторые запросы откровенно насмешили - даже в голову мне не приходили некоторые вещи, которыми люди, оказывается, массово…

Вода, вода, вода, а в итоге полезной, новой инфы всего-то лужица.

Процентов на 70 ориентирована на американского потребителя - бейсбол, выборы президентов, штат проживания и шансы бедного ребенка преуспеть, взаимозависимость колледжа и последующего заработка, где вы должны жить, чтобы ваши дети стали знаменитостями и т.д. Скажем так, не то чтобы вообще не применима вне пределов США, но просто надо эту информацию ещё раз проанализировать самому, чтобы найти что-либо общеприменимое.

Поэтому, я остановлюсь только на том, что лично мне было любопытно и в некой степени познавательно. 1. Почувствуй себя кроликом

Если Google хочет знать, как заставить людей кликать на рекламу на его сайтах, компания может использовать в баннерах два оттенка синего: один для группы А, другой для группы Б, а затем…

Пока философы мечтали о «микроскопе для мозга»…

Пока социологи пытались объяснить действия людей, выдумывая свои модели поведения…

Пока психологи проводили опросы и строили теории относительно этого…

Мимо всех без исключения прошло кое-что очень важное.

Это «кое-что» – информационное поле, в котором мы все находимся…

«Ой чудак, как мимо нас, знаем же о чём речь» – подумаете вы.

Открывая вкладку, делая запрос в интернете – мы сами становимся источником информации. Сервисы о нас знают всё, это не конспирология и никакой не заговор. Это более ценный ресурс, чем может показаться. Магазины настраивают специально под вас рекламу. Netflix уже знает, что вы хотите посмотреть сегодня вечером. Вы только что-то скажете возле телефона и через пол часа, пролистывая ленту новостей, сбоку увидите контекстную…

Товарищи, за нами все следят. Яндекс следит, Гугл следит и вон та бабушка у подъезда каждый вечер как-то подозрительно реагирует.

А ещё они собирают о нас информацию, систематизируют и используют по своему назначению. Помните, вы там галочку при регистрации поставили? В случае с бабушкой — поздоровались. Вооот.

Поздравляю — вы участвуете в глобальном эксперименте и непонятно каким боком ваше участие вылезет. То ли накроют всех по 282-й статье, возможно научатся рак лечить по результатам запросов. А того хуже — бабушка у подъезда вашу историю браузера просмотрит.

Крупные компании помешались на больших данных. Они хотят знать, что вы гуглите и смотрите дабы пропихнуть между строк рекламу, ещё больше рекламы. Нет — ту рекламу, что вас заинтересует. И кликнете, и закажете.

Учёные тоже хотят…

Все началось с легендарной "Фрикономики". Сет Стивенс-Давидовиц прочитал ее сразу после выхода, в 2005 году. Книга его потрясла — вот она, достойная попытка по-новому подойти к объяснению окружающих нас явлений!

Предыдущие попытки Сета не вдохновляли. Казались неубедительными, рыхлыми, высосанными из пальца. Это вызывало беспокойство: степень бакалавра философии Сет уже получил, но вот что с ней делать дальше, не имел понятия. А часики тикали: не будешь же всю жизнь писать некрологи для Bergen Record и подрабатывать жонглером в цирковых шоу.

"Фрикономика", как бы пафосно не звучало, открыла парню глаза. Он захотел стать экономистом и делать то же, что и Левитт с Дабнером. Для этого он поступил в Гарвард, который с успехом закончил в 2013. Закончил со степенью PhD.

***

А можно сказать, что…

Я пока ещё колеблюсь между положительной и нейтральной оценками. Начали-то за здравие. А последние 100 страниц я буквально вымучивала. Наверное, дело в том, что там автор перестал говорить про секс. А если серьёзно - это всё какая-то растянутая мешанина. Давеча была я на вебинаре о биг дата. К моему величайшему сожалению, где-то к середине мой интернет умер, и я так и не получила всего спектра знаний. И всё равно - я за эти полчаса узнала больше, чем из всей этой книги. И вот, собственно, большая проблема - очевидность. Автор - американец, и не нужно читать справку об авторе или ещё что - его книга ПРО АМЕРИКУ. На все 146%. Я не говорю, что это плохо, информация о выборах, к примеру, была очень интересной. Плохо то, что у меня в голове то и дело возникал Задорнов со своей коронной…

Їв ріпчасту цибулю мов яблука, щоб краще працював мозок і було легше розуміти складний текст цієї книги. Від очільника отримав відпустку на 3 дні, але з умовою: після читання повинен всім розтлумачити- як вигравати в лотерею, як збагатитися, як жерти непотріб замість чорної ікри, як світити очима вночі, щоб не сплачувати за електрику. Всьго- 21 вимога. Заприсягнувся богом, що тоді віддасть мені не тільки запозичені 2000 грошей американського народу, але позачергову відпустку. Отож не тільки прочитав. Скопійував. Замість сексу зачитував уривки. За це був битий розпеченою пательнею . Це пошкодило вмінню складати слова в речення. Тому відгук пишу не "з голови", а з лівої п'ятки. ВІДГУК. Нарешті буду брехати. Читати було…

Больше всех лгут несоответствующие действительности аннотация и название. Ценность данной книги сильно преувеличена, равно как и её отношение к научно-популярной литературе. Больше походит на сборник скабрезных баек о пороках американского социума, поданных под соусом псевдонаучных исследований.

Прежде всего, как таковых больших данных в произведении не так много (некоторые выборки состоят из, кажется, сотен наблюдений, что не тянет не то что на большие данные, но даже на средние). Что огорчает гораздо больше, методов работы с ними в книге представлено ещё меньше (автор в весьма примитивной форме на пальцах объясняет общий подход статистических методов и дальше банальной статистики - регрессионный анализ здесь представлен исключительно упоминанием загадочных коэффициентов с туманным…

Я обожаю data science, активно использую ее. Я не мог пройти мимо книги, где big data написано прямо на обложке. Тем не менее, она мне не понравилась.

Автор нашел google trends, и кажется задал все волновавшие его в жизни вопросы. Основываясь на том, что люди не говорят правду о сексе, он с особым рвением исследовал этот вопрос. Временами начинает казаться, что слушаешь (у меня аудиоверсия) каталог Pornhub. Если вам не нравится слушать о подобном, и вы переключаете дорожку на следующую, то натыкаетесь на новую армию фактов и сводок. Автор проводит кучу корреляций, и результатов сравнений одного тренда с другим, пытаясь показать зависимость вещей, которых на самом деле не существует. Говорить, что Трамп выиграл выборы благодаря расизму, примерно то же самое, что говорить о наступлении лета…

Большие данные - это очень полезная вещь, если уметь ею пользоваться. Это уникальный для человечества инструмент, который только-только начинает набирать обороты и который способен помочь во многих направлениях. Еще несколько десятков лет назад не было технической возможности ни собрать достаточный объем данных, ни качественно его обработать. Теперь же глобальная сеть ежесекундно собирает массу данных о пользователях (обезличенно и не очень), а современные технические средства и программное обеспечение может достаточно быстро обрабатывать миллионы данных.

Мне как человеку, работающему хоть и не с огромными, но достаточно большими данными (несколько десятков тысяч записей), понятен в целом смысл такого анализа. И да, порой данные открывают совсем иные зависимости между переменными, нежели…