Facebook запатентовала систему оценки пользователей по классовой принадлежности.

Для определения классовой принадлежности пользователей соцсеть планирует «дерево принятия решений». Собственно, - формула открыта и даже в патенте указано, что технологией могут пользоваться и другие лица, занимающиеся таргетированием своих сообщений. Попробуем 😃

Формула учитывает более 300 сведений о пользователе и его особенностей пользования Фейсбуком. Там есть возраст пользователя, образование, время проводимое пользователем в сети и количество используемых им гаджетов, история путешествий, место проживания и многие другие параметры.

https://goo.gl/WDKNRz

Не секрет, что Фейсбук знает о нас очень много. Зато теперь мы знаем, что он знает.

#ITгиганты, #профайлинг, #соцсети, #статус

Разработчики FindFace и МВД теперь уже официально представили систему распознавания лиц в толпе. Здесь, скорее всего, уже все знают о сервисе FindFace, который находит соцсетях человека по его фотографии. Теперь он сотрудничает с МВД. Официально.

Система видеокамеры, подключенная к базе МВД устанавливается на полицейские машины и на ряд «других» видеокамер, после чего это позволяет одновременно анализировать данные с камер видеонаблюдения города и даже с камер, установленных на рамки металлодетекторов. Под "другими" видеокамерами могут пониматься практические "любые" другие видеокамеры.

Заявляется, что это «существенно повысит уровень безопасности на массовых мероприятиях». В частности, система будет идентифицировать правонарушителей и в режиме реального времени отправлять уведомления с фотографией человека и информацией о его правонарушении в полицию. Кроме того, полицейские смогут сделать фото «подозрительного посетителя» на мобильное устройство и моментально сравнить его с базой правонарушителей МВД или с базами иммиграционных служб.

С появлением такого сервиса Москва становится одним из лидеров видеонаблюдения в Европе и мире. Это результат планомерной работы, официально приуроченный к чемпионату мира по футболу, ну а может быть и к выборам.

О том, как работает всевидящее око в Китае я уже рассказывал (https://goo.gl/PT3Vxu), но там читать долго – минут 20. В Сиэтле, кстати, подобную систему видеонаблюдения с месяц назад демонтировали из-за чрезмерной реакции граждан. (https://goo.gl/oixmRD). Будьте внимательны.

#лицо, #технологии, #ITгиганты, #государство

Искажение правды и фейковые новости.

В конце декабря 2017-го я писал, что те фейки, которые в прошлом году нам казались сумасшедшими, в этом – покажутся цветочками. Похоже мы вступаем в эпоху, в которой действительно никому нельзя верить. И все трижды перепроверять. Новостной фон в последнее время это только подтверждает. Правды становится все меньше, а фейка и фейковых новостей – все больше.

После полуторагодового разбирательства Комитет конгресса США все-таки не нашел связи предвыборной кампании Трампа с Москвой (https://www.bfm.ru/news/379595). Но перед этим в том, что эта связь была с помощью СМИ убедили больше чем полмира. Даже некоторые мои друзья в Штатах уверены, что такая связь была. Напоминаю, что фейковые новости создаются с использованием так называемого эффекта «прайминга». Принцип такой: «Каждый раз, когда к нам приезжает Иван Иванович, у нас пропадают золотые ложки. Да, ложки мы через год находим в своих же карманах, но осадочек на Иван Иваныче, кем бы он ни был, остается».

Вот и сейчас дело со Скрипалем. Пока не комментирую.

Кстати, и это важно, The Guardian недавно опубликовал большой материал о рекомендательном алгоритме YouTube, продвигающем конспирологические ролики о «агрессивной России», «плоской Земле», масонах, рептилоидах, прочей лабуды и fake news.

«YouTube – самая недооцененная история 2016-2017 года. Его поисковая система и алгоритмы рекомендаций сами являются двигателями дезинформации», - считает известный техносоциолог Зейнеп Туфекци (Zeynep Tufekci).

В мире насчитывается 1,5 миллиарда пользователей YouTube – больше числа домохозяйств, в которых есть телевизор. То, что они смотрят, в значительной мере формируется рекомендательным алгоритмом YouTube. Алгоритм подбирает их таким образом, чтобы подольше удержать человека у экрана. Гийом Часлот (Guillaume Chaslot), 36-летний французский программист, был одним из авторов этого алгоритма.

На протяжении трех лет он работал в Google и Youtube над этим алгоритмом и сегодня говорит, что рекомендательный алгоритм не оптимизирован для показа правдивых и сбалансированных роликов. «Время просмотров было приоритетом, – вспоминает он. – Все остальное считалось отвлекающими факторами».

Уволившись из компании, Часлот создал программу, которая имитирует поведение пользователя, просматривающего YouTube, и фиксирует, какие из видео рекомендуются алгоритмом. На протяжении последних 18 месяцев он использовал свое ПО, чтобы изучить искажения, присущие сегодняшнему алгоритму YouTube. Ролики касались таких тем, как выборы в США, Франции, Британии и Германии, глобальное потепление, массовые расстрелы в США. Результаты (и методологию) Часлот опубликовал на сайте Algotransparency.org. Согласно его выводам, YouTube систематически продвигает сенсационистские и конспирологические ролики, а также видео, разделяющие аудиторию на враждующие лагеря.

Самые интересные примеры были обнаружены его программой во время президентских выборов 2016 года. Как он заметил, рекомендательный алгоритм YouTube не был нейтрален: он продвигал видео, которые, в основном, помогали Трампу и наносили вред Клинтон.

YouTube в шесть раз чаще рекомендовал видео, полезное для Трампа, чем для Клинтон. По-видимому, YouTube никогда не программировал свой алгоритм, чтобы приносить пользу одному кандидату над другим. Но это именно то, что произошло.

В YouTube , конечно, не согласились с этой методологией, данными и сделанными выводами: «Наши поисковые системы и рекомендательные системы отражают то, что ищут люди. Это не предвзятость по отношению к конкретному кандидату – это отражение интересов зрителей». Кто бы сомневался 😊

Но все дело в том, что это похоже на кафетерий с автопилотом в школе, усвоившим, что детям нравится сладкая, соленая и жирная еда. Представьте, что он постоянно предлагает детям такую пищу, автоматически загружая следующую тарелку, как только ребенок съест очередной пакет чипсов или конфет. Полезно ли это?

Заботьтесь о своей информационной гигиене, а чтобы отличить фейк от правды – почитывайте мой канал 😊

#fakenews, #Youtube, #ITгиганты, #новости

Об истории с Cambridge Analytica и ее моделях я писал уже несколько раз – и в прошлом и в позапрошлом годах. Странно, что до журналистов эта тема дошла только сейчас, как сейчас пишут почти все западные СМИ - Cambridge Analytica могла повлиять на выборы Трампа в 2016 году путем таргетированной политической рекламы в ФБ. Считается, что если вы в ФБ выявили политически неопределившуюся аудиторию, то ваша целенаправленная и не всегда заметная реклама может побудить их «правильно» проголосовать.

Михал Косински – один из лидеров профилирования пользователей Фейсбука (посмотрите в поиске канала эту фамилию) в начале 2010х разработал модель психодиагностики пользователей ФБ, которую он некоторое время реализовывал с Cambridge Analytica. В итоге модель по лайкам и профилю в ФБ могла довольно хорошо определять политическую и сексуальную ориентацию человека, его основные ценности, интересы и характеристики личности по Big5.

В самом начале для составления этой психодиагностической модели пользователей просили пройти тестирование. Потом результаты тестирования связывались с профилем ФБ и проецировались на других пользователей. Говорят, что после прекращения сотрудничества Косински с Cambridge Analytica в 2013 году, для получения информации профиля ФБ, дополнения и развития модели, они стали использовать различные микротесты по принципу “Кто вы из героев Игры престолов?”, “Как вы будете выглядеть через 30 лет?”, “Кто ваш двойник в ФБ?” и прочее. Как только пользователь заполял этот тест и делал его репост себе на стену, Cambridge Analytica получала доступ к информации его аккаунта. И таких пользователей насчиталось около 50 млн. Юридически говоря – ничего незаконного они не сделали, просто люди по незнанию и по умолчанию давали доступ к анализу своего аккаунта. Однако потом, как утверждают журналисты, они стали продавать эти данные.

О том, какую информацию и как о нас собирают коммерческие компании – я тоже уже неоднократо писал (последний раз - https://t.me/ProProfiIing/490). И то, что делала Cambridge Analytica – на самом деле – еще цветочки. Сейчас все так делают. Компаний, занимающихся коммерческим (или научно-психологическом) профилированием пользователей соцсетей на высоом уровне если не сотни, то десятки. Пусть я не настолько близко знаю Косински, но точно могу сказать, что он очень открытый, этичный и умный человек, причем для этнического поляка относится в России с нескрываемым уважением и даже периодически бывает в Москве.

Почитайте вчерашнее интервью Косински о всех этой истории и цифровом профайлинге в соцсетях (https://goo.gl/b2DHYy )

Да, действительно, в избирательном штабе Трампа работали люди, косвенно связанные с Cambridge Analytica и РФ. И штаб Трампа пользовался психодиагностическими моделями Косински или похожими на нее. Но этим сейчас занимаются все. Косински и Cambridge Analytica были лишь первыми. Нам нужно привыкать к тому, что фейсбук знает нас лучше, чем родная брат или сестра и с этим уже ничего не поделать. Американская ассоциация психологов еще в 2014 году официально объявила, что Фейсбук-психодиагностика – это очень перспективное направление и в ближайшем будущем в чем-то заменит старую добрую психодиагностику. Сейчас же профайлинг в соцсетях – это уже основа по умолчанию. Да и мы в SearchInform тоже имеем свои модели оценки аккаунтов в соцсетях, которыt используем в своем модуле SearchInform ProfileCenter.

Ну и напоследок – не проходите разные тесты в соцсетях – все они создаются для того, чтобы получить информацию с вашего аккаунта и пользоваться ей в коммерческих или других целях.

#соцсети, #Косински, #цифровойпрофайлинг, #BigData

Вчера разбирал старый файлы и нашел вот этот файл. Ему почти 6 лет. Именно тогда я стал серьезно заниматься психолингвистикой и у меня была идея разбирать корпоративные ценности и гимны различных бизнес-организаций на предмет отражения корпоративной культуры в их гимнах, ценностях и принципах. Тогда я так расписал 15 различных крупных организаций. Сегодня, конечно, я сделал бы по-другому, но и это для того времени было очень даже не плохо.

Проанализировав их, становилось понятно, почему Трансаэро скоро перестанет летать, а Аэрофлот будет летать в одиночестве (точнее – в своей собственной компании). Также было понятно, почему ВТБ по сравнению со Сбером – жалкое коррупционное, ой, извиняюсь – просто «так себе». А «Открытие» рано или поздно закроется. Или перестанет быть открытым.

По большому счету так можно оценивать и человека и организацию. Конечно, существует довольно много «но», однако метод вполне работающий. В Интернете это потом назвали «корпоративным профайлингом». Но думаю, что это слишком громкое название. Сейчас это является частью UX-дизайна, стратегий бизнес-позиционирования и много чего еще.

Кому интересно – в файле анализ гимна, ценностей и принципов Сбербанка. И, надо сказать, - они весьма сильные.

#профайлинг, #психолингвистика, #ITгиганты, #архив

#профайлинг, #психолингвистика, #ITгиганты, #архив

На выходных просмотрел весь канал от начала и до конца и решил навести порядок в тегах. Думаю – пригодится всем, но особенно тем, кто присоединился недавно. В канале уже 570 постов и в них нужно иметь хоть какую-то навигацию. Посмотрите, возможно какие-то теги для вас будут особенно интересны.

Эмоции, лицо, мимика: #айтрекинг, #анимация, #базовыеэмоции, #детскоелицо, #морфинг, #мимика, #лицо, #отвращение, #тревога, #страх, #стресс, #эмоции, #RestingBitchFace, #привлекательность, #радость, #физиогномика.

Верификация лжи и полиграфология: #верификация, #верификациялжи, #детекциялжи, #ложь, #полиграф, #полиграфология, #фейк, #фейки, #правдаиложь, #криминалистика, #скрининг, #признакилжи, #постправда, #экспертиза, #причастный, #присяжные, #fakenews, #Шурыгина.

Безопасность: #авиационнаябезопасность, #авиационныйпрофайлинг, #безопасность, #информационнаябезопасность, #полиция, #следствие, #преступность, #расследования, #суд, #мошенники, #проишествия, #ФБР.

Автоматизация, Интернет, программы: #аватар, #автоматизация, #большойбрат, #базыданных, #Интернет, #ИИ, #камеры, #нейросети, #нейросеть, #программы, #приложения.

IT-гиганты, BigData, “цифра” и соцсеты: #Инстаграм, #Телеграм, #Facebook, #FAANG, #Facereader, #SearchInform, #Twitter, #Youtube, #FindFace, #Google, #IT, #ITгиганты, #LipNet, #MITT, #Baidu, #BigData, #Фейсбук, #цифровойпрофайлинг, #цифровойслед, #цифровыетехнологии, #соцсети, #персональныеданные, #конфиденциальность.

Наука, исследования, мэтры науки, практика: #исследования, #мэтры, #наука, #литература, #мероприятия, #Косински, #рецензии, #Экман, #эксперименты, #Рассел, #публикации, #обзоры, #Филатов, #критика, #Harvard, #EQ.

Социология, восприятие, социальные взаимодействия: #восприятие, #гендер, #дети, #доверие, #время, #выбор, #мемы, #массовыетехнологии, #медиа, #статус, #социальнаяпсихология, #социальное, #социальныйстатус, #эффектывосприятия, #фильтрывосприятия, #этническаяпсихология, #коммуникация, #HR.

Тесты, обучение, статьи, книги, видео, скачать: #видео, #книга, #конференции, #лекции, #скачать, #обучение, #тест, #тесты, #тренировка.

Невербалика: #голос, #жестикуляция, #жесты, #невербалика, #калибровка, #музыка, #улыбка, #FACS.

Нейронауки, нейротехнологии, анатомия, физиология: #анатомия, #гормоны, #нейронауки, #мозг, #дискуссии, #нейромедиаторы, #нейротехнологии, #мракобесие, #нейронет, #нейробиология, #нейроинтерфейсы, #нейрохимия, #нейрохимиямозга, #химиямозга.

Развитие, государство, политика, бизнес, законодательство, аналитика: #аналитика, #будущее, #будущее_рядом, #будущеездесь, #будущеерядом, #бизнес, #банк, #государство, #закон, #законодательство, #законы.

Характер, психотипология: #акцентуации, #критическоемышление, #метапрограммы, #методики, #МайерсБриггс, #психотип, #психотипологии, #психотипы, #характер, #типологии, #шизойд, #Big5, #BigFive, #DISC, #стандарты, #темперамент, #темнаятриада, #психопатия, #психопаты, #социопатия, #психодиагностика.

Когнитивистика, менталистика: #интуиция, #искажения, #когнитивистика, #когнитивныеискажения, #когнитивныестили, #эвристики, #стереотипы, #привычки, #эффекты, #теорияигр.

Классика профайлинга: #профайлинг, #профиль, #классика, #прикладнойпрофайлинг, #политическийпрофайлинг.

Разное: #алкоголь, #журналисты, #иллюзии, #история, #кейсы, #ликбез, #нейромаркетинг, #оценкаперсонала, #практика, #простыефакты, #размышления, #своимысли, #схемы, #технологии, #хайп, #цитаты, #fun, #скандалы.

#профайлинг, #теги

Тема распознавания эмоций и ее перспективности обсуждается давно. Считается, что эмоции – ключ к профилированию и довольно качественной нетестовой психодиагностике пользователя.

На сегодняшний день технологии распознавания эмоций по лицу и его микровыражениям считается хорошо проработанной и их качество достигает 95-99% и более. Однако уже приходит понимание, что этого мало: лицо может «фонить», быть малочитабельным по разным причинам, а также иметь различные конфигурации, приводящие к ошибкам трактовки.

Эмоции и эмоциональные состояния проявляются в голосе, речи, движениях, паттернах движения глаз и многих других психофизиологических реакциях. По-отдельности технологии их регистрации уже более-менее отработаны, хотя что-то хуже, что-то лучше. Сегодня исследователи стараются объединить эти параметры в одном, но, признаться, получается пока либо не очень качественно, либо очень дорого. Однако, думаю, что еще 3-6 лет, и это может стать уже рутиной.

Почитайте, кому интересно, хорошую обзор на RusBase про то, кейсы и тренды в области распознавания эмоций – и имеющиеся результаты.

https://rb.ru/opinion/tehnologii-i-emptsii/

#ITгиганты, #цифровойпрофайлинг, #эмоции, #ИИ, #профайлинг

Несколько слов о Facebook-психодиагностике.

Психодиагностика по профилю FB – дело непростое, но реальное. Совершенно очевидно, что будущее психодиагностики – в социальных сетях, за редким исключением. В настоящее время опубликованы уже тысячи статей на эту тему, хотя многие из них имеет важную проблему – непроверенную межкультуральность. Большинство этих исследований стремится сопоставить информацию из профиля FB и авторитетными психометриками Big5 и MMPI.

Поделюсь с вами несколькими надёжными и уже доказанными корреляциями с Big5:

1. Экстраверты значительно чаще обновляют свою хронику в ФБ. У них же на один пост достоверно больше комментариев и лайков. Также у них достоверно больше друзей, переписки, репостов и загруженных фотографий. На фотографиях высокий уровень лицевой экспрессии.
2. Показатель высокого уровня ответственности и надежности – наличие постов о (или с) своих детях и родственниках (в меньшей степени). При наличии 2х и более детей, отсутствие упоминаний о них за последние 40 постов свидетельствует о повышенном нарциссизме, эгоизме и макиавелизме (склонности к обману, безответственности и пустословию).
3. Если во всех последних 20-ти (и более) постах есть какое-либо упоминание о пользователе (фото, местоимения о себе в любом лице и пр.) – это говорит о высоких показателях нарциссизма.
4. Доброжелательность ассоциирована с постами о людях, которые находятся ниже пользователя по социальному статусу, с благотворительными мероприятиями, животными, природой и искусством.
5. Нейротизм (эмоциональная нестабильность, тревожность, вспыльчивость) связан с повышенным уровнем конфиденциальности, отсутствием персональной информации, обезличенными аватарами и нерегулярным ведением страницы. Высокий нейротизм характерен для пользователей с данными экстремальных интересов.

#цифровойпрофайлинг, #Facebook, #персональныеданные, #ITгиганты

Цифровой профайлинг.
Какие данные о нас собирают коммерческие компании и как они их используют?
Спойлер: мы все под колпаком у «Мюллера». Напрочь.

Недавно на одной конференции по безопасности мы много говорили по большие данные и то, как их используют коммерческие компании. Это заставило меня открыть залежавшийся с прошлого года 93х страничный доклад «Корпоративная слежка в повседневной жизни», опубликованный знаменитой Cracked Labs еще в 2017 г.

Он будет вам интересен даже в том случае, если вы не знаете английский – просто посмотрите картинки и все вам станет интуитивно понятно.

Дело в том, что некоторые компании классифицируют нас с вами – их потенциальных клиентов по более, чем 30.000 категорий и учитывается все, начиная от поисковых запросов и тех приложений, которыми мы пользуемся, состоянием здоровья, уровня доходов и геолокацией до сексуальной ориентации, хобби и психотипа. И это уже реальность.

Я всегда говорил – цените свои персональные данные и умейте ими правильно распоряжаться. Чаще всего люди не понимают, какие данные о них собираются и как они будут использоваться. Они подписываются под нечитанными пользовательскими соглашениями, которые составлены в интересах бизнеса и разрешают передачу данных третьей стороне.

И даже, если мы будем читать все соглашения, это принципиально не изменит ситуацию. В прошлом году норвежские правозащитники прочитали правила пользования 33 самых популярных в стране приложений. Это заняло у них 30 часов. А недавно британский провайдер публичного Wi-Fi добавил в пользовательское соглашение право отправить юзера сети принудительно чистить общественные туалеты. За две недели эксперимента на такие условия не глядя подписались 22 тысячи человек.

Большие данные, наш цифровой след, который мы оставляем, а также способность их правильно проанализировать – это и есть нефть XXI века. Но мы пока не научились ее ценить и использовать.

#профайлинг, #ITгиганты, #цифровойпрофайлинг, #BigData

#профайлинг, #ITгиганты, #цифровойпрофайлинг, #BigData

Чтение по губам.

Появились новости от LipNet – программы, умеющей читать по губам с правильностью более 93%.
В прошлом году эта нейросеть засветилась во всех новостных лентах, а потом новости о ней пропали. Впрочем, так часто бывает с перспективными разработками, поскольку они тут же покупаются IT-гигантами. Так, скорее всего, произошло и в этот раз.
О Lipnet я писал уже несколько раз и детали о ней можно узнать здесь: https://t.me/ProProfiIing/306

Юрген Шмидхубер – руководитель команды создателей LipNet, и один из самых авторитетных европейцев в области машинного обучения и нейросетей, неделю тому назад на отвечая на вопрос: «Что сейчас происходит с LipNet?» сказал только одно слово «Cortana». А это – голосовой помощник от MicroSoft.

Вообще чтение по губам - очень полезный навык не только для профайлинга, но и вообще для жизни: иногда важно понимать то, что говорят при громко включенной музыке за соседним столиком.

Доказано, что если человек видит губы своего собеседника, то он понимает его гораздо лучше. Кстати, это особенно важно при изучении иностранных языков. Когда-то в начале 2000-х, когда был тренинговый бум, я даже посещал в Москве приличные курсы по чтению по губам ведущих российских сурдопедагогов. Но редкий профессионал по губам способен прочитать больше, чем 40% речи, если к этому добавить жестикуляцию и мимику, то процент чтения доходит до 60. Вообще это отдельная сурдопедагогическая тема, входящая в лечение нейросенсорной тугоухости, но сейчас она активно оцифровывается.

#профайлинг, #ITгиганты, #LipNet, #тесты