Периодически наталкиваюсь на полу- и псевдонаучные статьи про «сов» и «жаворонков». И тут полноценное комплексное научное исследование от психолога и биолога: Benjamin L. Smarr (University of California at Berkeley, Department of Psychology, California, USA) и Aaron E. Schirmer (Northeastern Illinois University, Department of Biology, Chicago, USA).
Для несоответствия между эндогенными циркадными ритмами и окружающей средой выбрано отличное название – Social Jet Lag (SJL), т.е. Социальное Расстройство Биоритмов. SJL приводит к дефициту внимания и обучения.
Ученые проанализировали 2 года обучения 14 894 студентов Northeastern Illinois University (NEIU). Дневная активность студентов сравнивалась с известными временнЫми эффектами биоритмов. Было установлено, что большинство студентов испытывали SJL в среднем более 30 минут в сутки. Более высокая амплитуда проявления SJL сильно коррелирует со значимым снижением эффективности в рамках учебной деятельности (особенно для т.н. «сов»).
Больше интересных результатов, графиков и инсайтов по ссылке 👇
https://www.nature.com/articles/s41598-018-23044-8
Для несоответствия между эндогенными циркадными ритмами и окружающей средой выбрано отличное название – Social Jet Lag (SJL), т.е. Социальное Расстройство Биоритмов. SJL приводит к дефициту внимания и обучения.
Ученые проанализировали 2 года обучения 14 894 студентов Northeastern Illinois University (NEIU). Дневная активность студентов сравнивалась с известными временнЫми эффектами биоритмов. Было установлено, что большинство студентов испытывали SJL в среднем более 30 минут в сутки. Более высокая амплитуда проявления SJL сильно коррелирует со значимым снижением эффективности в рамках учебной деятельности (особенно для т.н. «сов»).
Больше интересных результатов, графиков и инсайтов по ссылке 👇
https://www.nature.com/articles/s41598-018-23044-8
Nature
3.4 million real-world learning management system logins reveal the majority of students experience social jet lag correlated with…
Scientific Reports - 3.4 million real-world learning management system logins reveal the majority of students experience social jet lag correlated with decreased performance
Перефразируя известное высказывание – Все человеческое ему чуждо)))
Лично я надеюсь, что «всегда», а не «пока что»…
https://youtu.be/Ml9v3wHLuWI
Лично я надеюсь, что «всегда», а не «пока что»…
https://youtu.be/Ml9v3wHLuWI
YouTube
Will Smith Tries Online Dating
Things get awkward when Will meets Sophia the Robot for an intimate conversation in the Cayman Islands. SUBSCRIBE: https://goo.gl/BUjQW8
Thanks to Hanson Robotics for providing Sophia! For more information, visit http://hansonrobotics.com.
WATCH MORE:
Most…
Thanks to Hanson Robotics for providing Sophia! For more information, visit http://hansonrobotics.com.
WATCH MORE:
Most…
Forwarded from Searchengines.ru
Подборка первоапрельских шуток от IT-компаний
https://goo.gl/EvuRWg
https://goo.gl/EvuRWg
Searchengines.ru
Подборка первоапрельских шуток от IT-компаний
Сегодня первое апреля и многие зарубежные, да и российские IT-компании, традиционно развлекают пользователей и специалистов шуточными новостями о «запусках» и различными анонсами. Рассмотрим...
Forwarded from Trending Stickers 🍒
За официально освещаемым развитием событий с Телеграмом можно следить в соцсетях и новостях, сообщения из первоисточника тут: https://t.me/durov
Telegram
Pavel Durov
Founder of Telegram.
Forwarded from Pavel Durov
For the last 24 hours Telegram has been under a ban by internet providers in Russia. The reason is our refusal to provide encryption keys to Russian security agencies. For us, this was an easy decision. We promised our users 100% privacy and would rather cease to exist than violate this promise.
Despite the ban, we haven’t seen a significant drop in user engagement so far, since Russians tend to bypass the ban with VPNs and proxies. We also have been relying on third-party cloud services to remain partly available for our users there.
Thank you for your support and loyalty, Russian users of Telegram. Thank you, Apple, Google, Amazon, Microsoft – for not taking part in political censorship.
Russia accounts for ~7% of the Telegram user base, and even if we lose that entire market, Telegram’s organic growth in other regions will compensate for this loss within a couple of months. However, it is important for me personally to make sure we do everything we can for our Russian users.
To support internet freedoms in Russia and elsewhere I started giving out bitcoin grants to individuals and companies who run socks5 proxies and VPN. I am happy to donate millions of dollars this year to this cause, and hope that other people will follow. I called this Digital Resistance – a decentralized movement standing for digital freedoms and progress globally.
Despite the ban, we haven’t seen a significant drop in user engagement so far, since Russians tend to bypass the ban with VPNs and proxies. We also have been relying on third-party cloud services to remain partly available for our users there.
Thank you for your support and loyalty, Russian users of Telegram. Thank you, Apple, Google, Amazon, Microsoft – for not taking part in political censorship.
Russia accounts for ~7% of the Telegram user base, and even if we lose that entire market, Telegram’s organic growth in other regions will compensate for this loss within a couple of months. However, it is important for me personally to make sure we do everything we can for our Russian users.
To support internet freedoms in Russia and elsewhere I started giving out bitcoin grants to individuals and companies who run socks5 proxies and VPN. I am happy to donate millions of dollars this year to this cause, and hope that other people will follow. I called this Digital Resistance – a decentralized movement standing for digital freedoms and progress globally.
На этой неделе (16-20 апреля) идет Российская Исследовательская Неделя, в рамках которой буду выступать с 3 докладами:
1. Сдвиг социальной нормативности в телефонных и онлайн-опросах.
Совместный эксперимент с ВЦИОМ. Никакой политики) СЕКЦИЯ «ИНТЕРНЕТ-ОПРОСЫ: КОНФЛИКТ ЦИВИЛИЗАЦИЙ ИЛИ РОЖДЕНИЕ ПАРАДИГМЫ СОЦИАЛЬНОЙ ФИЗИКИ». 19 апреля (четверг) с 10:00 до 12:00. VIII Грушинская Социологическая конференция.
2. Изменение парадигмы социологических и маркетинговых исследований в цифровом мире.
Про новые реалии исследований. СЕКЦИЯ «СОЦИОТЕХНИЧЕСКИЕ БАРЬЕРЫ И ВОЗМОЖНОСТИ: КАК ТЕХНОЛОГИИ МЕНЯЮТ МИР И ИССЛЕДОВАНИЯ». 19 апреля (четверг) с 12:30 до 14:30. VIII Грушинская Социологическая конференция.
3. BigData от «чайников».
Откуда они все-таки берутся и какие возможности открывают для проведения исследований, что дают пресемплинг и совместный анализ, как на этом фоне сменяется парадигма опросов. 20 апреля (пятница) с 13:00 до 19:00. Research Expo 2018.
РИН: http://researchweek.ru/
RESEARCH EXPO 2018: http://researchexpo.ru/
ГРУШИНКА: https://wciom.ru/nauka_i_obrazovanie/conferences/conference_2018/timing/
1. Сдвиг социальной нормативности в телефонных и онлайн-опросах.
Совместный эксперимент с ВЦИОМ. Никакой политики) СЕКЦИЯ «ИНТЕРНЕТ-ОПРОСЫ: КОНФЛИКТ ЦИВИЛИЗАЦИЙ ИЛИ РОЖДЕНИЕ ПАРАДИГМЫ СОЦИАЛЬНОЙ ФИЗИКИ». 19 апреля (четверг) с 10:00 до 12:00. VIII Грушинская Социологическая конференция.
2. Изменение парадигмы социологических и маркетинговых исследований в цифровом мире.
Про новые реалии исследований. СЕКЦИЯ «СОЦИОТЕХНИЧЕСКИЕ БАРЬЕРЫ И ВОЗМОЖНОСТИ: КАК ТЕХНОЛОГИИ МЕНЯЮТ МИР И ИССЛЕДОВАНИЯ». 19 апреля (четверг) с 12:30 до 14:30. VIII Грушинская Социологическая конференция.
3. BigData от «чайников».
Откуда они все-таки берутся и какие возможности открывают для проведения исследований, что дают пресемплинг и совместный анализ, как на этом фоне сменяется парадигма опросов. 20 апреля (пятница) с 13:00 до 19:00. Research Expo 2018.
РИН: http://researchweek.ru/
RESEARCH EXPO 2018: http://researchexpo.ru/
ГРУШИНКА: https://wciom.ru/nauka_i_obrazovanie/conferences/conference_2018/timing/
www.researchfund.ru
Future Research
Фонд развития и поддержки социологических и маркетинговых исследований Future Research
Исследовательская неделя закончилась. Выступления прошли успешно. Выкладываю материалы презентаций. Если будут вопросы или комментарии, то пишите - готов обсуждать!
! Доклад Эксперимент (19_04).pdf
1.5 MB
1. Сдвиг социальной нормативности в телефонных и онлайн-опросах.
ВЖуравлев_Доклад_20180418.pdf
2.3 MB
2. Изменение парадигмы социологических и маркетинговых исследований в цифровом мире.
20180420_Big Data от чайников_fin.pdf
2.5 MB
3. BigData от «Чайников».
Для подготовки одного выступления про инструменты для работы с данными мне понадобилась иллюстрация их огромного разнообразия. Поэкспериментировав с различными формулировками поисковых запросов, я нашел замечательную инфографику по теме и вставил ее в свою презентацию.
Как оказалось, автором инфографики является Scott Brinker, который занимается проектом Marketing Technology Landscape с 2011 года!
На первой инфографике в 2011 было представлено 150 брендов инструментов, в 2017 – их уже 4 891.
http://chiefmartec.com/2017/05/marketing-techniology-landscape-supergraphic-2017/
HIGH-RESOLUTION PDF (61MB): https://yadi.sk/i/SwvdUdVP3UniSN
Как оказалось, автором инфографики является Scott Brinker, который занимается проектом Marketing Technology Landscape с 2011 года!
На первой инфографике в 2011 было представлено 150 брендов инструментов, в 2017 – их уже 4 891.
http://chiefmartec.com/2017/05/marketing-techniology-landscape-supergraphic-2017/
HIGH-RESOLUTION PDF (61MB): https://yadi.sk/i/SwvdUdVP3UniSN
Chief Marketing Technologist
Marketing Technology Landscape Supergraphic (2017): Martech 5000
UPDATE: The 2020 Marketing Technology Landscape is now available. I'm delighted to release the 2017 edition of the marketing technology landscape, which we've nicknamed the Martech 5000, here at the MarTech conference in San Francisco. As you've probably…
Хорошая конструктивная статья на тему, почему представители индустрии Маркетинговых Исследований должны занять активную позицию по вопросам Data Privacy по следам истории Facebook-Cambridge Analytica.
Мы должны начать разрабатывать и продвигать новые подходы к взаимодействию с пользователями, проведению исследований и использованию данных (вкл. персональные) из различных источников. Естественно все это должно происходить с согласия респондентов.
Либо это сделаем МЫ, либо те, у кого нет ни знаний, ни опыта, ни вовлеченности в тему…
http://greenbookblog.org/2018/04/05/when-worlds-collide/
Мы должны начать разрабатывать и продвигать новые подходы к взаимодействию с пользователями, проведению исследований и использованию данных (вкл. персональные) из различных источников. Естественно все это должно происходить с согласия респондентов.
Либо это сделаем МЫ, либо те, у кого нет ни знаний, ни опыта, ни вовлеченности в тему…
http://greenbookblog.org/2018/04/05/when-worlds-collide/
GreenBook
When Worlds Collide
Breakdown of the Facebook-Cambridge Analytica controversy & why the MR industry needs a new framework for the use of personal data
Слова «технология» и «инновация» не употребляет разве что самый ленивый ресечер) При этом, лично для меня, критически важным является применять и сохранять ЧЕЛОВЕКО-центристский подход в ТЕХНО-центристском мире.
Для этого можно следовать 4 принципам:
1. Взаимодействовать с людьми в их естественном технологическом окружении
2. Даже взаимодействуя с людьми виртуально, преломлять исследуемые темы на их реальную жизнь
3. Использовать технологии для продвинутых face-to-face методологий
4. Для начала, ставить себя на место людей для определения лучшего способа взаимодействия и общения с ними
http://greenbookblog.org/2018/04/04/4-ways-to-employ-a-human-centric-approach-in-a-tech-centric-mrx-world/
Для этого можно следовать 4 принципам:
1. Взаимодействовать с людьми в их естественном технологическом окружении
2. Даже взаимодействуя с людьми виртуально, преломлять исследуемые темы на их реальную жизнь
3. Использовать технологии для продвинутых face-to-face методологий
4. Для начала, ставить себя на место людей для определения лучшего способа взаимодействия и общения с ними
http://greenbookblog.org/2018/04/04/4-ways-to-employ-a-human-centric-approach-in-a-tech-centric-mrx-world/
GreenBook
4 Ways to Employ a Human-Centric Approach in a Tech-Centric MRX World
Applying human-centricity in market research
Data Fest⁵ 28 апреля 2018
http://www.datafest.ru/schedule.html
http://www.datafest.ru/schedule.html
Передовая ML, DL, модели и как они работают.
Инструменты и инженерная начинка решений.
Как DS и ML приносят пользу бизнесу.
Интерактивные секции от сообщества.
Инструменты и инженерная начинка решений.
Как DS и ML приносят пользу бизнесу.
Интерактивные секции от сообщества.
Сегодня стоит послушать 👇
Lumiere hall 2 (малый зал, 140 человек):
11:00-12:45 — Pitch-сессия
Заявки и презентации получены:
* Антон Чечетка - Driver assist и автопилоты
* Arnaud Trousset - моделирование локального потребительского поведения
* Андрей Журавлев - Микроволновая система досмотра людей в движении
* Анна Воеводская - Предсказание выборка клиента в оффлайн ритейле
* Николай Князев - Предсказание возвращения клиента в интернет-магазине
* Вадим Сидельников - Прогнозирование спроса B2B клиентов Газпромнефти
13:00-14:30 — Russian ML keynotes, part 2(Main stage)
Выступления лидеров ведущих Российских исследовательских групп в Deep Learning:
* 14:00 Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ: Deep Learning: more questions than answers
13:00-14:30 — Sys ML 1 (Prod stage) Как на практике устроена архитектура ML решений:
* 13:00 Светлана Поспелова, Яндекс.Погода: Глобальный прогноз погоды - чего нам это стоило
* 14:00 Адам Елдаров, Double Data: ML в production на микросервисах для хорошей жизни
15:30-17:30 — DeepBayes workshop (Space, тут можно и других послушать в этот промежуток времени только это и следующая тема норм)
Разбор последних статей и Deep Learning проектов от группы Байесовских Методов:
* (17:00)Новиков Александр, Higher School of Economics, Samsung-HSE laboratory: Тензорные разложения и их использование в машинном обучении
Организатор: Дмитрий Ветров
15:30-17:30 — Deep Computer Vision workshop (Lumiere hall 1, но это жестко сказал Сергей, не факт что будет сразу понятно все)
Как правильно готовить задачи и приложения в компьютерном зрении:
* Дмитрий Ульянов, Skoltech: Deep Image Prior
* Виктор Куликов, Skoltech: Instance Segmentation by Deep Coloring
* Егор Захаров, Skoltech: Image Manipulation with Perceptual GANs
* Александр Вахитов, Skoltech: Set2Model Networks: Learning Discriminatively To Learn Generative Models
Организатор: Виктор Лемпицкий
17:45-19:15 — ML in business (Main stage) ML в крупном бизнесе, как устроен и внедряется ML в крупных компаниях:
* Николай Шадрин, МТС: Data Science в телекоме
* Максим Еременко, Сбербанк: DS и ML в банковских задачах +-
Ведущий: Алексей Натекин
17:45-19:15 — Fit ML (Prod stage) Как запихнуть ML и компьютерное зрение в жесткие ограничения по мощностям:
* (18:45)Виктор Юрченко, Яндекс.Такси: Локализация беспилотника в окружающем мире
Ведущий: Сергей Овчаренко
17:45-19:15 — True story case-club (Space)
Разбор реальных кейсов, как и с какими результатами ML помогает бизнесу:
* Александр Ульянов, Сбербанк: Управление наличностью в банкоматах и офисах
* Роман Чеботарев, Zyfra: Оптимизация производства холода в пустыне
* Александр Фонарев, Rubbles: Рассылка персональных сообщений физ-лицам клиентам банка
* Павел Нестеров, ODS.ai: Проведение A/B теста в оффлайн ритейле
* Алексей Чернобровов: Персонализация скидок в интернет-магазине
Ведущий: Петр Ромов
17:45-19:15 — WiML workshop (Lumiere hall 2)
Первый в СНГ офицальный Women in ML workshop, популяризируем ML среди девушек:
* (18:45)Эмели Драль, mechanica.ai: Машинное обучение в промышленном масштабе: специфика работы с "тяжелыми" отраслями
Ведущая: Анастасия Манохина
19:30-21:00 — ML failconf (Prod stage) Вся правда о тех проектах, где машинное обучение пошло наперекосяк:
* (20:30)Павел Мягких, Kreate: Основные ошибки Data Scientist’ов в бизнесовом проекте (тут можно и с 19:30 послушать)
Lumiere hall 2 (малый зал, 140 человек):
11:00-12:45 — Pitch-сессия
Заявки и презентации получены:
* Антон Чечетка - Driver assist и автопилоты
* Arnaud Trousset - моделирование локального потребительского поведения
* Андрей Журавлев - Микроволновая система досмотра людей в движении
* Анна Воеводская - Предсказание выборка клиента в оффлайн ритейле
* Николай Князев - Предсказание возвращения клиента в интернет-магазине
* Вадим Сидельников - Прогнозирование спроса B2B клиентов Газпромнефти
13:00-14:30 — Russian ML keynotes, part 2(Main stage)
Выступления лидеров ведущих Российских исследовательских групп в Deep Learning:
* 14:00 Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ: Deep Learning: more questions than answers
13:00-14:30 — Sys ML 1 (Prod stage) Как на практике устроена архитектура ML решений:
* 13:00 Светлана Поспелова, Яндекс.Погода: Глобальный прогноз погоды - чего нам это стоило
* 14:00 Адам Елдаров, Double Data: ML в production на микросервисах для хорошей жизни
15:30-17:30 — DeepBayes workshop (Space, тут можно и других послушать в этот промежуток времени только это и следующая тема норм)
Разбор последних статей и Deep Learning проектов от группы Байесовских Методов:
* (17:00)Новиков Александр, Higher School of Economics, Samsung-HSE laboratory: Тензорные разложения и их использование в машинном обучении
Организатор: Дмитрий Ветров
15:30-17:30 — Deep Computer Vision workshop (Lumiere hall 1, но это жестко сказал Сергей, не факт что будет сразу понятно все)
Как правильно готовить задачи и приложения в компьютерном зрении:
* Дмитрий Ульянов, Skoltech: Deep Image Prior
* Виктор Куликов, Skoltech: Instance Segmentation by Deep Coloring
* Егор Захаров, Skoltech: Image Manipulation with Perceptual GANs
* Александр Вахитов, Skoltech: Set2Model Networks: Learning Discriminatively To Learn Generative Models
Организатор: Виктор Лемпицкий
17:45-19:15 — ML in business (Main stage) ML в крупном бизнесе, как устроен и внедряется ML в крупных компаниях:
* Николай Шадрин, МТС: Data Science в телекоме
* Максим Еременко, Сбербанк: DS и ML в банковских задачах +-
Ведущий: Алексей Натекин
17:45-19:15 — Fit ML (Prod stage) Как запихнуть ML и компьютерное зрение в жесткие ограничения по мощностям:
* (18:45)Виктор Юрченко, Яндекс.Такси: Локализация беспилотника в окружающем мире
Ведущий: Сергей Овчаренко
17:45-19:15 — True story case-club (Space)
Разбор реальных кейсов, как и с какими результатами ML помогает бизнесу:
* Александр Ульянов, Сбербанк: Управление наличностью в банкоматах и офисах
* Роман Чеботарев, Zyfra: Оптимизация производства холода в пустыне
* Александр Фонарев, Rubbles: Рассылка персональных сообщений физ-лицам клиентам банка
* Павел Нестеров, ODS.ai: Проведение A/B теста в оффлайн ритейле
* Алексей Чернобровов: Персонализация скидок в интернет-магазине
Ведущий: Петр Ромов
17:45-19:15 — WiML workshop (Lumiere hall 2)
Первый в СНГ офицальный Women in ML workshop, популяризируем ML среди девушек:
* (18:45)Эмели Драль, mechanica.ai: Машинное обучение в промышленном масштабе: специфика работы с "тяжелыми" отраслями
Ведущая: Анастасия Манохина
19:30-21:00 — ML failconf (Prod stage) Вся правда о тех проектах, где машинное обучение пошло наперекосяк:
* (20:30)Павел Мягких, Kreate: Основные ошибки Data Scientist’ов в бизнесовом проекте (тут можно и с 19:30 послушать)