Прогностика и предиктивная аналитика, часть 1.

Судя по статистике, многим что называется "зашли" мои подборки по современной литературе по профайлингу. Например, в подборка по эмоциям была сохранена 455 раз: больше было только у картинок психотипов в профайлинге.

Люди спрашивают, читал ли я все это: отвечаю, да читал. Что-то пристально и на несколько раз, что-то слегка. Поэтому и могу рекомендовать. При этом напомню, что это новые книги, а не книги рубежа тысячелетия или даже раньше.

Тема сегодняшней подборки - предиктивная аналитика и прогностика: важнейшая и моя любимая ветвь профайлинга.

К сожалению этой теме уделяется не так много времени как должно, - но именно она самая интенсивно развивающаяся, по которой принято писать не книги, а статьи. Хорошей литературы на русском языке на эту тему немного.

Напоминаю, что на все эти книги у вас скидка 10%.

Подборка книг по эмоциям здесь.
Подборка книг по нейробиологии, часть 1.
Подборка книг по нейробиологии, часть 2.

Итак: предиктивная аналитика и прогностика, часть 1.

1. Эрик Сигель. Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. Издание

Несмотря на то, что это книга 2014 года и в теме предиктивной аналитике уже все улетело в космос, книга позволит вам оценить возможности доказательной прогностики середины 10х годов. Это все-таки классика.

2. Филип Тэтлок и Дэн Гарднер. Думай медленно - предсказывай точно.

Тэтлок и Гарднер - мэтры прогностики. Собственно, его книги особенно полезно прочитать вместе с работами Канемана, о котором мы еще поговорим.

3. Дэвис Уильям. Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги.

Строго говоря книга не только о прогностике, а содержит в себе и сравнительно много информации о поведении человека.

4. Джон Урри. Как выглядит будущее?

Содержательная и весьма многосторонняя книга, показывающая помимо прочего обхор подходов к прогнозированию.

5. Нассим Талеб. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости.

Вообще рекомендую почитать все книги Талеба: кое что там конечно лишнее и не относится к профайлингу вообще, но большинство идей вполне в тему.

6. Алан Гринспен. Карта и территория. Риск, человеческая природа и проблемы прогнозирования.

Хорошая книга по поведенческой экономике и оценке рисков. Довольно много полезных моментов, хотя надо вчитываться.

7. Анналин Ын, Кеннет Су. Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных.

Хороший ликбез по оценке BigData для начинающих без большой математике и терминологической нагруженности.

8. Дэвид Хэнд. Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных.

Отличная книга по аналитике. Классика. Просто, понятно, практично, содержательно.

9. Нейт Сильвер. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет.

Книга полезная, но нужно вчитываться и вычитывать эту пользу, скрытую за довольно толстым слоем воды.

10. Даниэль Канеман, Касс Р. Санстейн, Оливье Сибони. Шум. Несовершенство человеческих суждений.

Книга для обязательного чтения от безусловных мэтров на стыке прогностики и когнитивных искажений. Сложновато, но очень полезно.

Посмотреть весь список можно здесь

#книги, #рекомендации, #новинки, #мэтры, #будущее, #прогностика, #аналитика, #BigData, #профайлинг_филатов, #Proprofiling

Опубликован большой альманах «Искусственный Интеллект» индекс 2021 года.

Я в последние 5 лет смотрю его довольно пристально, тем более, что в позапрошлом году там было упоминание о нас и о нашей победе в «Новаторе Москвы» в номинации «IT и ИИ».

О искусственном интеллекте в профайлинге я здесь писал довольно много, посмотрите по хештегам. И не только хорошего. Но тем не менее факт есть факт: будущее профайлинга во многом связано именно с ИИ. Его значение будет только увеличиваться, в то время как значение других направлений профайлинга так интенсивно развиваться не будут.

Всем, кто интересуется этой темой будет интересно взглянуть отчет. В том числе и в связи с разговорами о том, что наши IT-специалисты уезжают за рубеж. По своему опыту и кругу общения скажу: да, уезжают. Не все конечно, но чувствительно. А между прочим в РФ всего 400 компаний, занимающихся ИИ. Это капля в море по сравнению с Китаем или США и даже с Бразилией. Тоже самое относительно публикаций по ИИ и патентам.

В общем – расти и развиваться есть куда.

#ИИ, #технологии, #BigData, #развитие, #ITгиганты, #прогностика, #аналитика, #BigData, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

А вот и сам Альманах.


#ИИ, #технологии, #BigData, #развитие, #ITгиганты, #прогностика, #аналитика, #BigData, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

Темные данные в профайлинге. Часть 1.

Темные данные – это определение, данное информации, которая не является полной, достоверной и точно относящейся к конкретной интересующей вас теме.

Понятие темных данных возникло из аналогии с другим физическим термином – темной материей. Большое количество массы Вселенной состоит из вещества, которое мы никак не можем определить, измерить и изучить… Но оно есть и по разным данным составляет как минимум 27% от общей массы Вселенной, а скорее всего – гораздо больше.

Темные данные ведут себя аналогично темной материи: мы не видим их, они не обнаруживаются, но оказывают существенное влияние на наши выводы, решения и поведение.

В профайлинге мы должны точно понимать, на основе информации какого качества мы принимаем решения и оцениваем ситуацию. Это один из принципиальных вопросов, на который большинство не обращают внимание.

Например, если мы оцениваем психотип человека на основе неполных, неточных и недостоверных данных, которыми мы обладаем о человеке, вероятность ошибки будет огромна.

Всего выделяют 15 типов темных данных:

ТИП 1. Данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют.
Они возникают, когда мы знаем, что в данных есть пробелы, скрывающие значения, которые могли быть записаны.
При определении психотипа человека это, например, информация о том, как человек ведет себя в других контекстах, в которых мы его не видели.

ТИП 2. Данные, о которых мы не знаем, что они отсутствуют.
Делая вывод о человеке, на основе чьего-либо мнения, мы например, в принципе не знаем, какой информацией о нем мы не обладаем.

ТИП 3. Выборочные данные.
Ситуация, когда из всех имеющихся данных, мы выбираем только те, которые нам выгодны и которые чаще всего подтверждают наше мнение.
Например, при анализе того, обманывает нас человек или нет, мы склонны рассматривать только те данные, которые прямо или косвенно подтверждают, что он обманывает. И скорее не обратим внимание на сигналы «честности». Иногда бывает наоборот.

ТИП 4. Самоотбор.
Является частным случаем предыдущего типа.

Он проявляется, когда людям дают право самостоятельно решать, что включать в базу данных для анализа, а что нет. И, если не обращать внимание на правила формирования выборки, то может случиться так, что в нее попадет только то, что выгодно исследователю.

ТИП 5. Неизвестный определяющий фактор.
Иногда критически важный аспект системы совершенно незаметен. Это может привести к установлению ошибочных причинно-следственных связей, ведущий к дальнейшим ошибкам.

Например, при анализе поведения мужчины мы видим, что он преимущественно ведет себя истероидно. И посчитаем его истероидом. Но не обращаем внимание, что каждый раз это поведение демонстрируется в присутствии дам, что является критическим фактором ситуации.

ТИП 6. Данные, которые могли бы существовать или контрфактуальные данные.
Это данные, которые мы бы смогли увидеть, если бы предприняли какие-то другие действия или наблюдали бы за происходящим при других условиях или в иных обстоятельствах.

Примером в профайлинге может служить наши безосновательные предположения, как бы данный человек вел бы себя, например, в ситуации стресса. Когда мы не видел этого, но предполагаем и дальнейшие выводы делаем на непроверенном предположении.

ТИП 7. Данные, меняющиеся со временем.
Время может скрывать данные разными путями. Данные могут перестать соответствовать точному описанию мира, одни факты могут перестать регистрироваться за пределами периода наблюдений, а другие — потому что изменилась их природа, и т.д.

Примером в профайлинге и детекции может служить различное функциональное состояние организма в процессе (до, после, во время) полиграфной проверки.

ТИП 8. Неверно определяемые данные.
Различные определения, даже профессиональные могут быть противоречивыми или со временем меняться.

Если мы, например, читаем метанализ посвященный невербальным признакам обмана, но у нас нет уверенности, что все авторы, которые попали в группу анализа, одинаково понимают, что такое «закрытые жесты» или «строгий голос», то гарантии того, что данные метанализа будут корректными, нет.

После 50-ти лайков этого поста опубликую вторую часть 😉

#анализданных, #аналитика, #BigData, #информация, #статистика, #психотип, #КИ, #мэтры, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

#анализданных, #аналитика, #BigData, #информация, #статистика, #психотип, #КИ, #мэтры, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

Учебное пособие КГБ по работе с агентурой.
Издание 1970 года под грифом "совершенно секретно".

Не смотря на не совсем актуальные сведения, вполне позволяет понять, насколько продвинутыми или не продвинутыми были инструменты КГБ.

Ведь говорят же, что профайлинг - это инструменты спецслужб.

Выводы делайте сами)).

Сегодня многие HR-форумы обсуждают покупку известной канадской HR-Tech-компанией Visier активы кадрового стартапа Давида Яна Yva. ai.

Вероятно, - это шаг в сторону ухода с рынка РФ, поскольку, очевидно, наш рынок в ближайшее время будет интенсивно автономизироваться.

Yva использует искусственный интеллект и инструменты аналитики для изучения настроения работников — их самочувствия, удовлетворенности работой, продуктивности и рисков выгорания, а также того, как люди и команды работают вместе. Штаб-квартира стартапа находится в Калифорнии, ее основатель Давид Ян – выходец из РФ, находящийся на 175 месте списка российского Форбс. Давид – известный человек и много сделал в этом направлении.

Yva для оценки пользователя использует данные из корпоративных источников и предоставляет кадровым и управленческим службам аналитику в области оценки персонала и их потенциала. Стартовали они в 2017 году, на год раньше нашей ProfileCenter.

По-сути они предоставляют аналитику для HR, а мы для безопасников. Есть сходства, есть различия. Yva всегда позиционировала себя как «белая и пушистая» аналитика, оценивающая таланты, потенциал и сильные стороны. А мы же, в свою очередь можем определять не только белые и пушистые, хорошие, но и темные стороны пользователя, а также его личностные деструкторы. К тому же мы тоже можем определить и выгорание и спрогнозировать увольнение ключевых сотрудников с высокой долей вероятности. И еще многое чего другого. Нашу аналитику используют крупные компании в целях кадрового и корпоративного профайлига.

Кому интересно, вот примеры стандартной «коробочной» аналитики нашего модуля.

Тема цифрового профилирования со всеми своими плюсами и минусами, сильными и слабыми сторонами - самая интенсивно развивающаяся отрасль в профайлинге. И это в ближайшее время будет только усиливаться.

#профайлинг, #HRTech, #ProfileCenter, #аналитика, #цифровойпрофайлинг, #коллеги, #перспективы, #ProProfiling

Темные данные в профайлинге. Часть 2.
Начало здесь.

ТИП 9. Обобщение данных.
Обобщение данных по определению означает отбрасывание деталей.

Если вы учитываете только средние значения любого параметра, то это не дает никакой информации о диапазоне всех данных или об асимметрии их распределения. Среднее значение может скрыть тот факт, что некоторые значения могут очень сильно от него отличаться. В то же время обобщение может скрывать и тот факт, что все значения идентичны.

ТИП 10. Ошибки измерения и неопределенность.

Ошибки измерения изучаемых значений часто приводят к ошибочным выводам. Часто мы изучаем параметры, которые нельзя измерить непосредственно, и приходится пользоваться косвенными или опосредованными вычислениями. Например, при измерении кожно-гальванической реакции при инструментальной детекции лжи низкое качество самого электрода, который используется для фиксации параметров может серьезно исказить результат.

ТИП 11. Искажения обратной связи и уловки.

Этот тип данных возникает, когда собранные значения начинают влиять на исходный процесс. Например, в процессе оценки человека, получив какую-то часть информации, вы уже понимаете, к какому выводу вы, скорее всего, придете. И после этого качество вашего анализа второй половины данных существенно снижается. Или еще один пример – если все говорят, что этот пользователь, например, истероид, то возникает соблазн их послушать и это также снизит качество вашего анализа.

ТИП 12. Информационная асимметрия.

Информационная асимметрия возникает, когда один и тот же набор данных анализируют эксперты с разным уровнем подготовки и информированности.
Понятно, что если одну и ту же информацию анализируют эксперты разной подготовки (не говоря еще о их предвзятостях), то результаты этих анализов будут существенно отличаться.

ТИП 13. Намеренно затемненные данные.

Они наблюдаются, когда люди намеренно скрывают данные или манипулируют ими с целью обмана или введения в заблуждение. Возможностей для примеро здксь огромное количество: мы можем сознательно отбрасывать неугодную для нас информацию или часть данных, для того, чтобы сознать желаемое впечатление от этой информации и повлиять на дальнейшие выводы и поведение.

ТИП 14. Фальшивые и синтетические данные.

Сфальсифицированные или специально созданные данные с целью введения в заблуждение. Однако такие наборы данных создаются не только для мошенничества, но и с исследовательской задачей: существует метод симуляции, когда генерируются искусственные наборы данных, которые могли возникнуть в результате изучаемого процесса, а также другие методы, использующие репликацию данных, например методы бутстреппинга, бустинга и сглаживания. Современные статистические инструменты широко используют такие идеи, но их некачественная репликация может привести к ошибочным выводам.

ТИП 15. Экстраполяция за пределы ваших данных.

Наборы данных всегда конечны. Это означает, что они имеют максимальное и минимальное значения, за пределами которых лежит неизвестность. Заявление о возможных значениях выше максимума или ниже минимума в наборе данных требует выдвижения предположений или получения информации из какого-то другого источника. Более того, экстраполяция имеющихся данных на другой контекст или события имеет свои известные ограничения и требует крайней осторожности.

#анализданных, #аналитика, #BigData, #информация, #статистика, #психотип, #КИ, #мэтры, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

#анализданных, #аналитика, #BigData, #информация, #статистика, #психотип, #КИ, #мэтры, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

Прогностика и предиктивная аналитика, часть 2.

Собственно, что почитать на ближайшие праздники и выходные?

Тема сегодняшней подборки - предиктивная аналитика и прогностика: важнейшая и моя любимая ветвь профайлинга.

Я люблю тему прогностики и трендов потому, что такая литература всегда заставляет задать себе вопрос: "а верной ли мы дорогой идем, товарищи? и не повернули ли мы назад?" Как вы понимаете, эти вопросы прямо сейчас актуальны как никогда.

Напоминаю, что на все эти книги у вас скидка 10%.

Подборка книг по эмоциям здесь.
Подборка книг по нейробиологии, часть 1.
Подборка книг по нейробиологии, часть 2.
Подборка книг по предиктивной аналитике и прогностике, часть 1.

Итак: предиктивная аналитика и прогностика, часть 2.

1. Фактологичность. Десять причин наших заблуждений о мире – и почему все не так плохо, как кажется. Анна Рослинг Рённлунд, Ула Рослинг, Ханс Рослинг.

Книга с аннотациями Билла Гейтса и Барака Обамы посвящена тома, как анализировать шумные данные в самых разнообразных ситуациях. Непростая, но содержательная.

2. Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений. Саманта Клейнберг.

Содержательная, но для многих непростая книга по определению причинно-следственных и других связей между событиями.

3. Как не ошибаться. Сила математического мышления. Джордан Элленберг

Отличная объемная книга, в которой основной акцент сделан на статистику и теорию вероятности, работу в ситуации неопределенности.

4. Теория игр. Искусство стратегического мышления в бизнесе и жизни. Барри Дж. Нейлбафф, Авинаш Диксит.

Классическая, хоть и довольно древняя (2008) книга о теории вероятностей и игр при принятии решений. Содержательно, объемно и нескучно. В сравнении с другими - просто)).

5. Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее. Кевин Келли.

Большинство книг о трендах содержат довольно много воды и весьма дискуссионные. Эта - одна из лучших по теме. Не бе вопросов, но ОК.

6. 2030. Как современные тренды влияют друг на друга и на наше будущее. Мауро Гильен.

Книга издана в доковидную эпоху и не учитывает этого тренда. Но во всем остальном - сильна и системна.

7. Мегатренды. Как предсказывать грядущие тенденции и видеть то, что упускают другие. Рохит Бхаргава.

Книга на стыке прогностики, креативного мышления и трендологии. Хорошая и содержательная.

8. Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь. Стивен Котлер, Питер Диамандис.

Книга про тренды в бизнесе, промышленности и социальных технологиях. Заставляет задуматься.. Рекомендую ообенно руководителям.

9. Вероятности и неприятности. Математика повседневной жизни. Сергей Самойленко.

Хорошая и совсем недавно вышедшая книга по математическому мышлению и статистике. Но для большинства покажется сложной.

10. Игра случая. Математика и мифология совпадения. Джозеф Мазур.

Самая простая, легенькая и тоненькая из всего этого списка)). Если вы вообще не в теме - то лучше не найти.

Посмотреть весь список можно здесь

#книги, #рекомендации, #новинки, #мэтры, #будущее, #прогностика, #аналитика, #BigData, #профайлинг_филатов, #Proprofiling

Хорошая статья на РБК о том, как нейроинтерфейсы входят в нашу жизнь. И входят ли)).

https://trends.rbc.ru/trends/industry/62728efc9a79472882caf642

#BCI, #нейроинтерфейс, #нейротехнологии, #тренды, #ProProfiling

Конспект курса Вячеслава Дубынина "Мозг: как он устроен и работает", составленный студентами.

180 страниц "выжимки" без воды. Сохраняйте себе и пользуйтесь.

Есть несколько неточностей, но это допустимо))

Профессиональная деформация полицейских. Данные 2020 года.

Любая профессия накладывает отпечаток на личность её обладателя. Служба в полиции связана с постоянным риском, контролем и повышенной ответственностью, что не проходит бесследно для психики представителей органов правопорядка. Ученые из Северного (Арктического) федерального университета опубликовали исследование о профессиональной деформации полицейских. Результаты опубликованы в журнале НИУ ВШЭ «Организационная психология».

Что такое профессиональная деформация?

Это явление, которое присутствует в любых профессиональных кругах. При длительном нахождении внутри профессии избежать изменений в структуре личности практически невозможно. В русскоязычную литературу это понятие, как обозначение негативного влияния профессиональной деятельности на человека, ввёл в 1921 году социолог Питирим Сорокин.

Существуют разные научные подходы к определению и описанию явления профессиональной деформации. Но, как правило, оно ассоциируется с деструктивными последствиями — вплоть до «выгорания» работников.

Представители каких профессий чаще всего подвержены профессиональной деформации?
Чаще всего это люди, работающие в профессиях типа «человек-человек». Например, учителя, врачи, психологи и, конечно же, сотрудники правоохранительных органов.

Есть ли какие-либо классификации или типологии профессиональной деформации?
Да, конечно. Стоит отметить, что выделяют деформацию личности и деформацию деятельности. Согласно исследователям Эвальду Зееру и Эльвире Сыманюк, профессиональные деформации могут проявляться на следующих четырех уровнях:

Общепрофессиональные деформации (типичные для профессии). Например, у работников правоохранительных органов развивается синдром «асоциальной перцепции», когда каждый человек воспринимается как потенциальный правонарушитель, а у руководителей — синдром «вседозволенности», выражающийся в нарушении профессиональных и этических норм, манипулировании подчинёнными, использовании должности в личных целях.

Специальные профессиональные деформации (возникающие в процессе специализации по профессии). Например, у следователя — правовая подозрительность, у адвоката — профессиональная изворотливость, у прокурора — чрезмерная обвинительнось.

Профессионально-типологические деформации. Они обусловлены наложением индивидуально-психологических особенностей личности — темперамента, способностей, характера — на психологическую структуру деятельности.

Индивидуализированные деформации. В процессе многолетнего нахождения в профессии, психологического сращивания личности и профессиональных обязанностей, чрезмерно развиваются как отдельные профессионально важные качества, так и профессионально нежелательные, что приводит к возникновению «сверхкачеств» или акцентуаций. Например скрупулезность, гиперактивность, трудоголизм, сверхответственность.

Профессиональная деформация полицейских — особая тема для науки?
Полицейская среда особая — в плане воздействия на психику и характер тех, кто в ней работает. При этом сотрудники правоохранительных органов наделены большой властью и ответственностью — часто за непосредственную безопасность жизни и человеческие судьбы. Поэтому особенно важно понимать, что происходит с личностью стражей порядка во время службы.

Что говорят об этом исследования?
Например, может появляться излишняя подозрительность. Социолог Роберт Балч (Robert W. Balch) пишет о том, что хороший полицейский подозревает зло в любом месте. Другие характеристики, свойственные полицейским, согласно Балчу — цинизм, предубеждение, недоверие к необычному.

Есть, конечно, и положительные признаки, свойственные субкультуре полиции. Как отмечают Стив МакКартни (Steve McCartney) и Рик Пэрент (Rick Parent) — это товарищеский дух, сопереживание, командная работа, лояльность. Но вместе с ними и авторитаризм, высокий уровень консерватизма, узкий кругозор, предрассудки.

Также ученые отмечают, что полицейским свойственны такие характеристики личности, как эгоцентризм и отчуждённость. Исследование Джерома Сколника (Jerome H. Skolnick) показывает, что чувство власти отделяет полицейского и одновременно создаёт чувство изоляции. Формируется мышление «мы против них», подкрепляемое переживанием солидарности с коллегами-офицерами.

А национальная или страновая специфика профессиональной деформации полицейских существует?
Да, существуют исследования, где показано, что характеристики сотрудников полиции могут отличаться в зависимости от стран. Так в одной из работ сравнивали американскую и английскую полицию. Американские офицеры набрали высокие баллы по шкалам демонстративности и доминирования. А новобранцы из английской полиции отличались высоким уровнем агрессии.

Это правда, что полицейские могут перенимать черты тех, с кем работают — правонарушителей и преступников?

Поведенческий трансфер — это один из самых распространённых видов профессиональной деформации. Он часто наблюдается среди полицейских. В данном случае себя оправдывает поговорка: «С кем поведёшься, от того и наберёшься». То есть полицейский начинает проявлять поведенческие признаки, характерные для правонарушителей, с которыми он работает — жаргонные слова, нецензурные выражения, агрессивность, уловки, манеры и даже внешний вид.

Итак, какие виды профессиональной деформации присущи российским полицейским?

Исследователи Эвальд Зеер и Эльвира Сыманюк выделяют следующие виды профессиональной деформации, характерные для сотрудников российских правоохранительных органов:

Собственно-профессиональная деформация, обусловленная непосредственным влиянием криминогенной среды: нецензурные выражения, пренебрежительное, враждебное отношение к окружающим, моральное и физическое унижение человеческого достоинства, утрата чувствительности к человеческому горю.

Должностная деформация, обусловленная властными полномочиями: чувство неограниченности власти, стремление подавить волю, унизить достоинство другого человека, нетерпимость к мнению других и критике, чинопочитание, угодничество.

Депривационная деформация, выражается в замене неудовлетворённых потребностей другими, когда, например, место духовных ценностей занимают материальные (финансовые) или антисоциальные ценности.

Существуют ли данные о том, насколько высок уровень различных типов профессиональной деформации у полицейских в России?

Недавнее исследование учёных из Северного (Арктического) федерального университета им. М.В. Ломоносова показало, что у большинства сотрудников ОВД выраженность различных типов профессиональной личностной деформации умеренная и находится в интервале от 25% до 75% максимально возможных значений при измерении с помощью психологических тестов. Относительно высоко у полицейских выражены сверхконтроль и консерватизм. Это, как отмечают исследователи, обусловлено спецификой служебной деятельности, при выполнении которой им необходимо сдерживать свои чувства и следовать инструкциям.

Итак, у консерватизма и сверхконтроля высокие значения, а наименьшие показатели по каким видам деформации?

Более низкие значения выявлены по шкалам тревожности и безответственности. Это, как предполагают авторы, связано с высоким уровнем индивидуальной ответственности за работу. И, вероятно, сотрудники ОВД умеют справляться с тревожностью (однако из работы не ясно какими средствами), поскольку её высокий уровень может приводить к резкому снижению эффективности деятельности и повлечь за собой дисциплинарные взыскания.

Есть ли связь между спецификой работы полицейского и особенностями профессиональной деформации?

Исследование учёных из Архангельска показало, что есть. У сотрудников ОВД, занимающихся расследованием и раскрытием преступлений (например, следователей), выше показатели по таким видам профессиональной деформации, как профессиональная агрессия и поведенческий трансфер по сравнению с полицейскими, занимающимися профилактической работой (участковые). Последние, как отмечают авторы, судя по полученным результатам, лучше умеют контролировать своё эмоциональное состояние, не поддаются на провокации и сами не провоцируют конфликтные ситуации.

Есть ли связь между профессиональной деформацией и эффективностью работы полицейского?

Да, результаты исследования подтвердили и это. Если полицейские чувствуют себя неуспешными в работе, то они имеют более высокие показатели профессиональной деформации по таким шкалам, как профессиональная агрессия, поведенческий трансфер, консерватизм, тревожность. Они менее удовлетворены своей рабочей деятельностью, чаще конфликтуют с гражданами и коллегами, на работу идут без желания, испытывают бессилие после неё.

В особой зоне риска, как отмечают учёные, находятся полицейские со сниженной эффективностью из отделов расследования и раскрытия преступлений. У них самая высокая выраженность профессиональной агрессии. «У сотрудников данной группы возможно снижена самокритичность и способность к конструктивному решению конфликтных ситуаций, а также может наблюдаться эмоциональная неустойчивость, отсутствует стремление учитывать интересы других, они склонны применять различные виды насилия», — отмечают авторы. В результате речь может идти о нарушении целостности самой личности и негативном влиянии на других людей.

#полиция, #профессия, #исследования, #статьи, #безопасность, #личностныекачества, #профайлинг_филатов, #Proprofiling

Тёмные данные и предиктивная аналитика в профайлинге….

Большинство непрофессионалов в области профайлинга не до конца понимают характер закономерностей в нашей жизни и совсем недооценивают роль случайностей. И это еще без учета того, что закономерности бывают разные,… в том числе и ложные.

Вы скорее всего слышали, что профайлинг необходим для предсказывания поведения человека в том или ином контексте. ОК, допустим, что это так. Однако такими предсказаниями занимается целая дисциплина – предиктивная аналитика, имеющая свой довольно объемный математический аппарат. Но вот только что-то я не слышал о том, что в профайлинге кто-то бы серьезно занимался математикой, статистикой и теорией вероятностей, абсолютно необходимых для прогнозирования того или иного события в будущем.

Нам все представляют очень просто: например – самое главное определить психотип человека и тогда мы точно будем понимать, что от него ждать, а чего – нет. То есть, нам говорят, что если этот человек, - истероид, то в определенной ситуации он будет вести себя так-то и так-то. И если у вас недостаточно критического мышления, то вас этот ответ может вполне удовлетворить. Действительно, подумаете вы, - истероид может так себя вести. И вспомнить примеры, подтверждающие это предположение.

Однако нормальный человек должен был задать уточняющий вопрос: «А какова вероятность того, что истероид будет вести себя именно так, как вы говорите? И какова вероятность того, любой случайный человек (не истероид) в данной ситуации будет вести себя также, как и истероид? Есть ли существенная разница между этими вероятностями? И вообще, где ваши доказательства?».

По идее для начала надо обосновать, что истероиды действительно бывают, а не являются плодом чьего-то воображения.

Потом надо определить строгий набор критериев, по которому можно точно отличить истероида от «неистероида».

Потом нужно обосновать, почему человек, который выглядит и ведет себя по-истероидному действительно является истероидом, а не кем-то другим, подменившим свое типовое поведение.

Потом нужно вычислить, с какой вероятностью истероид, ведущий и выглядящий по-истероидному в одном контексте вчера, завтра и в другом контексте будет вести себя примерно также.

Это сложные вопросы, на которые большинство не сможет ответить. А если хоть кто-то и ответит, то большинству не хватит экспертизы понять и проверить этот ответ).

Мы все любим простые вопросы и ответы.

Изучайте качественный профайлинг, основанный на доказательствах и цифрах, а не на «идеях» и личных глюках. Ведь уже слишком многие делают выводы на основе случайностей и крайне изменчивых признаках, которые не только не уложены в систему но и в принципе он оцифровываются, а значит – не проверяются.

Ну и в завершении давайте решим 3 простеньких задачки на теорию вероятностей:

1) Профайлер Х определяет «Истероида» по наличию у человека 7-ми следующих признаков:
- астеническое, «легкое» телосложение
- яркий цвет одежды
- блестящие и видные аксессуары
- манерные кистевые жесты
- большое количество местоимений «я» в речи
- эмоциональная неустойчивость
- открытые привлекающие внимание позы

100% истероидом человек признается при наличии всех перечисленных признаков. При этом известно, что наличие этих признаков не зависит друг от друга и они могут либо полностью присутствовать, либо полностью отсутствовать.
С какой вероятностью случайный человек окажется 100%-м истероидом, если предположить, что люди, имеющие истероидные признаки составляют лишь 1/7 от всех людей, а профайлер склонен к гипердиагностике указанных признаков в 20% случаев замечая их, даже если их нет.

2) У полиграфолога А. есть 5 полиграфов разных производителей: Диана, Триумф, Лафайет, Крис и Эпос. При этом известно, что полиграфолог работал только на 2х видах данных полиграфов.

Допустим, что вероятность правильного определения лжи полиграфологом на его рабочем полиграфе составляет 99%, а на «нерабочем» - 75%.

Какова вероятность того, что полиграфолог правильно определит ложь с использованием первого попавшегося ему под руку полиграфа?

3) Известно, что если Клиент на один вопрос Менеджера ответил «Да», то он с 70% вероятностью и на следующий вопрос ответит «Да». При этом известно, что Клиент при ответе на любой вопрос в 50% случаях врет.

Какова вероятность того, что Клиент ответит вам 3 раза «Да» при этом ни разу не соврав?

Ответы пишите в чате: T.me/ProProfilingChat

Кстати, в ближайшую пятницу, 13-го мая (😳) в 20:00 я проведу открытый мастер-класс «Тёмные данные и предиктивная аналитика в профайлинге».

Поговорим и проработаем некоторые инструменты статистики и математики в профайлинге. Присоединяйтесь.

https://proprofiling.com/blackd

#профайлинг, #поведенческийанализ, #статистика, #поведение, #детекциялжи, #детекторлжи, #полиграф, #математика, #datascience, #вероятность, #теориявероятностей, #оценка, #задача, #тест, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_филатов