Удивительно, но часто говорят, что профайлинг – это поведенческий анализ и инструмент прогнозирования поведения в интересующих исследователя контекстах.
Однако, прогнозирование требует отличного знания и понимания математики и теории вероятностей. Жаль, что среди профайлеров так мало тех, кто владеет хоть начальными знаниями анализа данных и вероятностей. А между тем, data science – это, помимо психологической подготовки, «наше все» для профайлера.

Решите одну задачку по профайлингу? Она не такая трудная и чтобы ее решить достаточно школьных математических знаний, но при этом не такая легкая, чтобы ее можно было легко решить в уме.

Итак:
В некой опросной беседе с подозреваемым известно, что:
Правдивых ответов в 2 раза больше, чем ложных.
Ложных ответов в 3 раза больше, чем уходов от ответа на вопрос.
Допустим, что:
Вероятность правильного понимания честного ответа 0,8 (т.е. правильно определить, что это правдивый ответ).
Вероятность правильного понимания лживого ответа 0,7 (т.е. правильно определить, что это ложный ответ).
Вероятность правильного понимания ухода от ответа на вопрос 0,9 (т.е. правильно определить, что это уход от вопроса).
Вопрос: какова вероятность правильного понимания ответа на случайный, рандомный вопрос?

Ответ пишите в комментариях и повторите теорию вероятностей и матстатистику, - это всегда пригодится. Особенно в профайлинге. Помните, что если кто-то не может подтвердить свои выводы в области профайлинга математикой, то это не профайлинг, а просто его личное умозаключение.

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

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

Немного отвлеку вас от майских праздников.
У меня для вас 3 новости: две хорошие и одна плохая.

Начнем традиционно с плохой: олды помнят, что еще года 2 тому назад я выкладывал в канал для скачивания хорошие книги по теме профайлинга и детекции лжи, а потом, после прозрачных намеков нескольких издательств перестал это делать. Но все же большинство из них можно скачать по #книги. Так вот, плохая новость в том, что больше я выкладывать сюда книги на русском языке не буду.

Первая хорошая новость в том, что на моем сайте появился раздел «библиотека», где классические книги по профайлингу вы можете скачать бесплатно. Библиотека разделена на разделы «Все книги Филатова» за 500 руб., «Классика профайлинга» и «Профайлинг для продвинутых» - бесплатно, а вот если вы причисляете себя к ценителям и эстетам – то за это не грех и немного заплатить. Библиотека будет постоянно пополняться новинками литературы, которую я сам читаю и рекомендую посмотреть вам.

Ну и вторая хорошая новость: буквально на днях вышло четвертое переиздание учебника «Modern Psychometrics: the science of psychological assessment», одним из авторов которого является тот самый Михал Косински, о котором я тут много раз писал. Книга сжато содержит все тонкости психометрики и точно станет знАковой. В частности Косински неплохо описывает главы про использование в психометрике цифрового следа и технологий искусственного интеллекта. Поэтому книга будет интересна всем, кто серьезно занимается бизнес-психометрикой. Просмотрев книгу, я понял, что мы в нашем ProfileCenter реализовали практически все, что там описано. И даже гораздо больше. И это радует.

#рецензии, #библиотека, #Косински, #мэтры, #bigdata, #datascience, #психометрика, #книги, #профайлинг, #аналитика, #скачать, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

«Modern Psychometrics: the science of psychological assessment», М.Косински и соавторы.

#рецензии, #библиотека, #Косински, #мэтры, #bigdata, #datascience, #психометрика, #книги, #профайлинг, #аналитика, #скачать, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling

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

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

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

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

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

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