Вчера мы закрыли open call для некоммерческих организаций на разработку коммуникационной стратегии.
Мы получили 45 заявок и очень, очень воодушевлены теми проектами, которые планируют реализовать российские НКО в этом году!
Честно признаться, выбрать из присланных заявок одну — та ещё задача! Но мы постараемся справиться и уложиться в срок. Уже 2 апреля мы объявим победителя!
💥🤞❤️🩹
Мы получили 45 заявок и очень, очень воодушевлены теми проектами, которые планируют реализовать российские НКО в этом году!
Честно признаться, выбрать из присланных заявок одну — та ещё задача! Но мы постараемся справиться и уложиться в срок. Уже 2 апреля мы объявим победителя!
💥🤞❤️🩹
🔥17❤8🥰3❤🔥1🤡1👻1🫡1
Forwarded from Sergey Karpov
Сегодня мы запустили Поле.Круг — интеллектуальное сообщество для людей, живущих в сложном мире.
Как и многие из вас, мы в команде постоянно читаем, смотрим, слушаем, обсуждаем, придумываем новые методы и делаем всё для того, чтобы быть ещё более прокаченными в исследованиях, стратегиях, контенте. Вместе с этим, мы постоянно ищем новые источники знаний, которые могли бы открыть нам что-то такое, чего мы пока не видим, не умеем, не понимаем.
Как-то мы подумали, а почему бы не открыть этот процесс и не создать пространство, в котором можно было бы сообща развиваться, иметь возможность слушать приглашённых спикеров и практиковать полученные инсайты? Так родился «Круг»!
Как это будет устроено?
1. Каждый месяц мы будем запускать отдельный модуль с 4 лекциями. В апреле начнём с разговора о доверии: будем говорить о теории недоверия с социологом Михаилом Соколовым, о доверии к науке с исследовательницей технологий Лилией Земнуховой, о доверии в продуктовых исследований с со-основателем «Поля» Сергеем Моховым и о доверии в медицине с врачом Ильёй Фоминцевым.
2. Параллельно запустятся исследовательские лаборатории. В апреле стартует лаборатория по документальным практикам, которую будут вести лучший фоторедактор на свете Андрей Поликанов и со-основатель «Поля» Сергей Карпов. В мае откроются лаборатории по автоэтнографии и по использованию AI-инструментов в исследованиях и искусстве.
3. Всё это существует в сердце Круга — закрытом сообществе в телеграме, где будет доступна библиотека с тематическими книгами и статьями по каждому модулю + архив всех встреч, прошедших в рамках Круга. Там же можно будет делиться мнениями, предлагать и с помощью голосования вместе выбирать тему следующего модуля.
В Кругу планируем кучу всего теоретического и практического, полезного здесь и сейчас и знания, которое просто делает нас более мудрыми и чуткими.
«Круг» работает по подписке — условия, детальная программа первого месяца и подробности здесь — https://krug.pole.media/
💥🙌🥳
Как и многие из вас, мы в команде постоянно читаем, смотрим, слушаем, обсуждаем, придумываем новые методы и делаем всё для того, чтобы быть ещё более прокаченными в исследованиях, стратегиях, контенте. Вместе с этим, мы постоянно ищем новые источники знаний, которые могли бы открыть нам что-то такое, чего мы пока не видим, не умеем, не понимаем.
Как-то мы подумали, а почему бы не открыть этот процесс и не создать пространство, в котором можно было бы сообща развиваться, иметь возможность слушать приглашённых спикеров и практиковать полученные инсайты? Так родился «Круг»!
Как это будет устроено?
1. Каждый месяц мы будем запускать отдельный модуль с 4 лекциями. В апреле начнём с разговора о доверии: будем говорить о теории недоверия с социологом Михаилом Соколовым, о доверии к науке с исследовательницей технологий Лилией Земнуховой, о доверии в продуктовых исследований с со-основателем «Поля» Сергеем Моховым и о доверии в медицине с врачом Ильёй Фоминцевым.
2. Параллельно запустятся исследовательские лаборатории. В апреле стартует лаборатория по документальным практикам, которую будут вести лучший фоторедактор на свете Андрей Поликанов и со-основатель «Поля» Сергей Карпов. В мае откроются лаборатории по автоэтнографии и по использованию AI-инструментов в исследованиях и искусстве.
3. Всё это существует в сердце Круга — закрытом сообществе в телеграме, где будет доступна библиотека с тематическими книгами и статьями по каждому модулю + архив всех встреч, прошедших в рамках Круга. Там же можно будет делиться мнениями, предлагать и с помощью голосования вместе выбирать тему следующего модуля.
В Кругу планируем кучу всего теоретического и практического, полезного здесь и сейчас и знания, которое просто делает нас более мудрыми и чуткими.
«Круг» работает по подписке — условия, детальная программа первого месяца и подробности здесь — https://krug.pole.media/
💥🙌🥳
❤🔥23🔥14❤9😁2👍1🤨1🍓1🫡1
Бюро «Поле» сделает коммуникационную стратегию для проекта фонда «Александра»!
Как вы уже знаете, мы получили 45 заявок из которых было мучительно сложно сделать выбор. Количество крутых и значимых проектов было значительно выше, чем мы можем позволить себе в рамках этого конкурса. Сейчас мы видим серьёзный запрос у третьего сектора на проведение подобных работ, с чем собираемся в ближайшее время поработать, чтобы расширить наши возможности.
Мы выбрали проект фонда поддержки людей с онкозаболеваниями и развития волонтерских программ равной помощи «Александра», который называется «Равный фест». Вот как сама команда фонда его описывает:
Кроме этого, мы выбрали ещё два проекта, которым окажем конультационную помощь. Это документальный сериал благотворительного фонда «свет.дети» под названием «Жизнь на острове», а также подкаст «Совсем не страшно», который делат фонд Spina bifida.
Поздравляем победителей и надеемся на эффективное сотрудничество!
💥🤞🔮
Как вы уже знаете, мы получили 45 заявок из которых было мучительно сложно сделать выбор. Количество крутых и значимых проектов было значительно выше, чем мы можем позволить себе в рамках этого конкурса. Сейчас мы видим серьёзный запрос у третьего сектора на проведение подобных работ, с чем собираемся в ближайшее время поработать, чтобы расширить наши возможности.
Мы выбрали проект фонда поддержки людей с онкозаболеваниями и развития волонтерских программ равной помощи «Александра», который называется «Равный фест». Вот как сама команда фонда его описывает:
«Равный Фест» — это ежегодная всероссийская конференция, посвященная равному консультированию — ценному и эффективному методу поддержки, основанному на принципе «равный равному». Конференция, которая в 2025 году пройдет уже в третий раз, является единственной в своем роде площадкой в России, целенаправленно объединяющей равных консультантов, специалистов, экспертов и организации, развивающие равную помощь в самых разных сферах.
Мы в «Поле» ценим человекоцентричный подход в решении социальных проблем, а также понимаем, насколько важной и своевременной может оказаться равная помощь.
Кроме этого, мы выбрали ещё два проекта, которым окажем конультационную помощь. Это документальный сериал благотворительного фонда «свет.дети» под названием «Жизнь на острове», а также подкаст «Совсем не страшно», который делат фонд Spina bifida.
Поздравляем победителей и надеемся на эффективное сотрудничество!
💥🤞🔮
❤27👏7🥰4🔥2❤🔥1🫡1
Завтра в рамках параллельной программы международной конференции «Векторы» выступят со-основатели Поля Сергей Мохов и Иван Напреенко.
В анонсе говорится, что мы расскажем:
⚡️как устроена работа бюро «Поле»
⚡️зачем бизнесу прикладная антропология
⚡️из каких этапов состоит исследование
⚡️реальные кейсы и примеры из практики
На самом деле речь пойдет о том, что в жизни исследовательского агентства главное — это клиент и его тихие радости и печали, а остальное — лишь миры боли и грёз (и всё это суть одно). Впрочем, сами услышите.
🗓12 апреля, 16:00-17:00 (время московское)
Ссылка для подключения
В анонсе говорится, что мы расскажем:
⚡️как устроена работа бюро «Поле»
⚡️зачем бизнесу прикладная антропология
⚡️из каких этапов состоит исследование
⚡️реальные кейсы и примеры из практики
На самом деле речь пойдет о том, что в жизни исследовательского агентства главное — это клиент и его тихие радости и печали, а остальное — лишь миры боли и грёз (и всё это суть одно). Впрочем, сами услышите.
🗓12 апреля, 16:00-17:00 (время московское)
Ссылка для подключения
❤23🔥13❤🔥9🥰3
🎯 ЧЕТЫРЕ СПОСОБА УБИТЬ ЦЕННОСТЬ СЕГМЕНТАЦИИ
Немного самоочевидности: сегментация — не самоцель и не просто способ «разбить клиентов на группы». Это стратегический инструмент, который должен дать бизнесу понимание, где и как дифференцировать действия: в продукте, коммуникации, каналах продаж или сервисе. Если результаты не встраиваются в принятия решений, сегментация становится красивым, но бесполезным артефактом. И вот четыре способа, как этого добиться.
1. Игнорировать бизнес-вопрос
Сегментация должна быть ответом на конкретный вопрос бизнеса: где требуется дифференциация (вместо единообразного решения). Если такой вопрос отсутствует, исследование рискует стать «поиском интересного» — без критериев применимости.
Слабовато: «Хотим обновить портреты аудитории» — «Нужно понять, кто наш клиент» — «Давно не делали сегментацию»
Годится: «Продукт используется по-разному. Какие группы пользователей имеют высокий потенциал роста и как с ними работать?» — «Выходим на новый рынок. Какие сегменты там существуют и каковы барьеры их привлечения?» — «Нужна новая структура коммуникации. Как разные группы воспринимают сообщений и как с ними общаться?»
2. Опираться на демографию (и еще раз на демографию)
Возраст, пол, доход, география — важные переменные, но редко объясняют поведение. Две женщины 35 лет, живущие в одном городе и с равным доходом, могут принимать противоположные решения в одной и той же категории: одна ищет эмоциональную идентификацию, другая — прагматичную экономию.
На развитых рынках демография почти не разделяет аудиторию по глубинным мотивам. Её роль — вспомогательная: для профилирования, таргетинга и активации. Ядро сегментации должно строиться на содержательных признаках: ценностях, мотивациях, поведенческих паттернах и др., — и везде есть свои оптимальные фреймворки со своими границами применимости (этому мы обязательно посвятим отдельный пост).
3. Включать в модель всё подряд
Когда в модель включают всё подряд — от отношения к ИИ до потребления миндального молока — получаются очень классные, насыщенные сегменты, которые невозможно интерпретировать. Допустим, они отличаются по 17 признакам, за которыми не видно логики — да кто вы такие, я вас не звал!
Важно различать:
• Переменные для построения модели: отражают ключевые различия в поведении, релевантные бизнес-задаче (на основе гипотез, качественных данных, экспертизы)
• Переменные для описания сегментов: демография, медиапотребление, бренды, каналы — всё, что нужно для «портрета» и применения, но не для выделения сегментов
Отсюда схема действий: сформулировать гипотезы → выбрать ключевые переменные → построить модель → профилировать сегменты
4. Делать красивые и неприменимые сегменты
Сегмент может быть идеально выделен методологически и глубоко проработан содержательно – например, «экологически осознанные молодые специалисты, активно использующие digital и ценящие кастомизацию». Звучит потрясающе. Но вся ценность теряется, если этот сегмент невозможно идентифицировать и адресно использовать в бизнес-процессах и системах.
Симптомы: Нет возможности таргетировать в digital — Нельзя выделить в CRM — Нет логики определения сегмента в точках контакта — Слишком дорогое или неточное определение
Вопрос «Как мы будем находить этих людей в операционных данных?» (если он соответствует бизнес-задаче) в идеале должен задаваться в начале, а не в конце. Его нужно прорабатывать вместе с бизнес-заказчиком, CRM-командой и аналитиками, иначе даже точная модель останется на уровне презентации.
Вместо заключения. Сегментация приносит ценность, когда помогает по-разному работать с разными людьми — в конкретных решениях: что предложить, как сказать, через какой канал дойти. Для этого нужны понятная бизнес-задача, годные переменные и реалистичное понимание, как сегмент будет использоваться. Все, что не отвечает этим критериям, — не сегментация, а, как писал польский поэт, упражнения в тщете.
Если вам нужна сегментация, которая встроится в работу как надо, пишите — обсудим.
Фото: Сергей Карпов / Поле
Немного самоочевидности: сегментация — не самоцель и не просто способ «разбить клиентов на группы». Это стратегический инструмент, который должен дать бизнесу понимание, где и как дифференцировать действия: в продукте, коммуникации, каналах продаж или сервисе. Если результаты не встраиваются в принятия решений, сегментация становится красивым, но бесполезным артефактом. И вот четыре способа, как этого добиться.
1. Игнорировать бизнес-вопрос
Сегментация должна быть ответом на конкретный вопрос бизнеса: где требуется дифференциация (вместо единообразного решения). Если такой вопрос отсутствует, исследование рискует стать «поиском интересного» — без критериев применимости.
Слабовато: «Хотим обновить портреты аудитории» — «Нужно понять, кто наш клиент» — «Давно не делали сегментацию»
Годится: «Продукт используется по-разному. Какие группы пользователей имеют высокий потенциал роста и как с ними работать?» — «Выходим на новый рынок. Какие сегменты там существуют и каковы барьеры их привлечения?» — «Нужна новая структура коммуникации. Как разные группы воспринимают сообщений и как с ними общаться?»
2. Опираться на демографию (и еще раз на демографию)
Возраст, пол, доход, география — важные переменные, но редко объясняют поведение. Две женщины 35 лет, живущие в одном городе и с равным доходом, могут принимать противоположные решения в одной и той же категории: одна ищет эмоциональную идентификацию, другая — прагматичную экономию.
На развитых рынках демография почти не разделяет аудиторию по глубинным мотивам. Её роль — вспомогательная: для профилирования, таргетинга и активации. Ядро сегментации должно строиться на содержательных признаках: ценностях, мотивациях, поведенческих паттернах и др., — и везде есть свои оптимальные фреймворки со своими границами применимости (этому мы обязательно посвятим отдельный пост).
3. Включать в модель всё подряд
Когда в модель включают всё подряд — от отношения к ИИ до потребления миндального молока — получаются очень классные, насыщенные сегменты, которые невозможно интерпретировать. Допустим, они отличаются по 17 признакам, за которыми не видно логики — да кто вы такие, я вас не звал!
Важно различать:
• Переменные для построения модели: отражают ключевые различия в поведении, релевантные бизнес-задаче (на основе гипотез, качественных данных, экспертизы)
• Переменные для описания сегментов: демография, медиапотребление, бренды, каналы — всё, что нужно для «портрета» и применения, но не для выделения сегментов
Отсюда схема действий: сформулировать гипотезы → выбрать ключевые переменные → построить модель → профилировать сегменты
4. Делать красивые и неприменимые сегменты
Сегмент может быть идеально выделен методологически и глубоко проработан содержательно – например, «экологически осознанные молодые специалисты, активно использующие digital и ценящие кастомизацию». Звучит потрясающе. Но вся ценность теряется, если этот сегмент невозможно идентифицировать и адресно использовать в бизнес-процессах и системах.
Симптомы: Нет возможности таргетировать в digital — Нельзя выделить в CRM — Нет логики определения сегмента в точках контакта — Слишком дорогое или неточное определение
Вопрос «Как мы будем находить этих людей в операционных данных?» (если он соответствует бизнес-задаче) в идеале должен задаваться в начале, а не в конце. Его нужно прорабатывать вместе с бизнес-заказчиком, CRM-командой и аналитиками, иначе даже точная модель останется на уровне презентации.
Вместо заключения. Сегментация приносит ценность, когда помогает по-разному работать с разными людьми — в конкретных решениях: что предложить, как сказать, через какой канал дойти. Для этого нужны понятная бизнес-задача, годные переменные и реалистичное понимание, как сегмент будет использоваться. Все, что не отвечает этим критериям, — не сегментация, а, как писал польский поэт, упражнения в тщете.
Если вам нужна сегментация, которая встроится в работу как надо, пишите — обсудим.
Фото: Сергей Карпов / Поле
❤11👍6❤🔥5🥰2
КОГДА ЭМОЦИИ НЕ ВАЖНЫ
В продолжение к прошлому посту.
Психографическая сегментация — способ группировать аудиторию не по полу и возрасту, а по мотивации, установкам, ценностям и стилю жизни. Т.е. вместо вопросов «кто наш клиент?» или «где он(а) живет?», она отвечает на вопрос «почему он(а) наш клиент?» Подход предполагает, что можно заглянуть в черепную коробку и, в отличие от Гарольда Гарфинкеля, обнаружить там не только мозг. И тогда один и тот же демосегмент (например, мужчины 30–40 лет с высоким доходом) распадается на поклонников экстрима, ценителей престижа или адептов ЗОЖа.
Такая сегментация полезна для задач, где важно учесть эмоциональность выбора, его внутреннюю логику и связь с самовыражением — в брендинге, рекламе, позиционировании.
В категориях продуктов психографика отлично работает, например, для:
• люксовых брендов;
• fashion и lifestyle-продуктов;
• wellness и ЗОЖ;
• образовательных платформ, где мотивация обучения критична.
Но психографика — не панацея. И вот ключевые ограничения и риски.
1. Поведение важнее убеждений
Психографика полагается на то, что человек осознаёт и озвучивает свои ценности. Но часто его действия говорят больше. Чтобы понять, кто вернётся в интернет-магазин, не нужно знать, «ценит ли он технологичность». Достаточно проанализировать историю заказов.
2. Риск ложных гипотез
Психографическая сегментация возникает из данных, которые сообщают сами респонденты — в анкетах и интервью. Но люди не всегда рефлексивны и честны. Так могут возникать яркие, но нереалистичные персонажи вроде «авантюрного Алексея», который на самом деле выше всего ценит покой. Тогда стратегия строится на ложной мотивации, реклама не попадает в цель, продукт оказывается не нужен.
3. Размытые и изменчивые сегменты
Один человек может быть и йогом, и автолюбителем. Ценности не только пересекаются, но и меняются. В итоге — расфокусировка: одному клиенту бренд транслирует противоречивые посылы. Маркетинговая эффективность падает.
4. Высокая цена ошибки
Построение психографики – дорогое удовольствие, и ошибки в ней стоят ещё дороже. Риски:
• неверный product-market fit
• провальная реклама
• распыление бюджета на микро-сегменты без ROI
Когда лучше выбрать другие подходы?
Jobs-to-be-done
Фокус на «работах», которые клиент хочет решить. Продукт нанимается для задачи: утолить голод в пути, развлечь в пробке, создать эффект статуса. JTBD помогает понять конкретные причины выбора — и обнаружить конкурентов вне категории.
Ситуативная сегментация
Сегментируется не человек, а контекст: зачем, когда, где и с кем он использует продукт. Туроператор делит не по возрасту, а по цели поездки: командировка, романтический отдых, отпуск с детьми. Коммуникация точнее, предложения — релевантнее.
Поведенческая сегментация
Основана на реальных действиях: кто что покупает, когда и как часто. Эффективна там, где поведение лучше предсказывает выбор, чем слова (например, в eCom).
RFM-анализ
Древний, но мощный инструмент CRM. Делит клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Он не объясняет «почему», но чётко показывает, на кого стоит тратить маркетинговые усилия.
Как выбрать подходящий метод?
1. Задаться вопросом: какую задачу вы хотите решить? Увеличить повторные продажи? — RFM. Найти точка роста? — JTBD. Выйти на новый рынок? — психографика.
2. Разобраться, что влияет на выбор — эмоция или функция? Для утилитарного выбора — поведенческие модели. Для брендов с ценностным ядром — психографика.
3. Посмотреть, какие данные уже есть? Если накоплено много информации о поведении пользователей – можно начать с поведенческого анализа. Есть большая история продаж – использовать RFM. Если нужно идти в новый сегмент рынка и данных нет – психографика или JTBD здесь к месту.
Одним словом. Психографика работает там, где важны эмоции и идентичность. Но в задачах, где важна конкретика и скорость, выигрывают поведенческие и функциональные подходы. Как всегда, главное — не метод сам по себе, а его адекватность задаче.
Такие дела! Делитесь соображениями по теме в комментариях.
Фото: Сергей Карпов / Поле
В продолжение к прошлому посту.
Психографическая сегментация — способ группировать аудиторию не по полу и возрасту, а по мотивации, установкам, ценностям и стилю жизни. Т.е. вместо вопросов «кто наш клиент?» или «где он(а) живет?», она отвечает на вопрос «почему он(а) наш клиент?» Подход предполагает, что можно заглянуть в черепную коробку и, в отличие от Гарольда Гарфинкеля, обнаружить там не только мозг. И тогда один и тот же демосегмент (например, мужчины 30–40 лет с высоким доходом) распадается на поклонников экстрима, ценителей престижа или адептов ЗОЖа.
Такая сегментация полезна для задач, где важно учесть эмоциональность выбора, его внутреннюю логику и связь с самовыражением — в брендинге, рекламе, позиционировании.
В категориях продуктов психографика отлично работает, например, для:
• люксовых брендов;
• fashion и lifestyle-продуктов;
• wellness и ЗОЖ;
• образовательных платформ, где мотивация обучения критична.
Но психографика — не панацея. И вот ключевые ограничения и риски.
1. Поведение важнее убеждений
Психографика полагается на то, что человек осознаёт и озвучивает свои ценности. Но часто его действия говорят больше. Чтобы понять, кто вернётся в интернет-магазин, не нужно знать, «ценит ли он технологичность». Достаточно проанализировать историю заказов.
2. Риск ложных гипотез
Психографическая сегментация возникает из данных, которые сообщают сами респонденты — в анкетах и интервью. Но люди не всегда рефлексивны и честны. Так могут возникать яркие, но нереалистичные персонажи вроде «авантюрного Алексея», который на самом деле выше всего ценит покой. Тогда стратегия строится на ложной мотивации, реклама не попадает в цель, продукт оказывается не нужен.
3. Размытые и изменчивые сегменты
Один человек может быть и йогом, и автолюбителем. Ценности не только пересекаются, но и меняются. В итоге — расфокусировка: одному клиенту бренд транслирует противоречивые посылы. Маркетинговая эффективность падает.
4. Высокая цена ошибки
Построение психографики – дорогое удовольствие, и ошибки в ней стоят ещё дороже. Риски:
• неверный product-market fit
• провальная реклама
• распыление бюджета на микро-сегменты без ROI
Когда лучше выбрать другие подходы?
Jobs-to-be-done
Фокус на «работах», которые клиент хочет решить. Продукт нанимается для задачи: утолить голод в пути, развлечь в пробке, создать эффект статуса. JTBD помогает понять конкретные причины выбора — и обнаружить конкурентов вне категории.
Ситуативная сегментация
Сегментируется не человек, а контекст: зачем, когда, где и с кем он использует продукт. Туроператор делит не по возрасту, а по цели поездки: командировка, романтический отдых, отпуск с детьми. Коммуникация точнее, предложения — релевантнее.
Поведенческая сегментация
Основана на реальных действиях: кто что покупает, когда и как часто. Эффективна там, где поведение лучше предсказывает выбор, чем слова (например, в eCom).
RFM-анализ
Древний, но мощный инструмент CRM. Делит клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Он не объясняет «почему», но чётко показывает, на кого стоит тратить маркетинговые усилия.
Как выбрать подходящий метод?
1. Задаться вопросом: какую задачу вы хотите решить? Увеличить повторные продажи? — RFM. Найти точка роста? — JTBD. Выйти на новый рынок? — психографика.
2. Разобраться, что влияет на выбор — эмоция или функция? Для утилитарного выбора — поведенческие модели. Для брендов с ценностным ядром — психографика.
3. Посмотреть, какие данные уже есть? Если накоплено много информации о поведении пользователей – можно начать с поведенческого анализа. Есть большая история продаж – использовать RFM. Если нужно идти в новый сегмент рынка и данных нет – психографика или JTBD здесь к месту.
Одним словом. Психографика работает там, где важны эмоции и идентичность. Но в задачах, где важна конкретика и скорость, выигрывают поведенческие и функциональные подходы. Как всегда, главное — не метод сам по себе, а его адекватность задаче.
Такие дела! Делитесь соображениями по теме в комментариях.
Фото: Сергей Карпов / Поле
❤20🔥9👎4✍3❤🔥2👍2💩2
Ценности, продукт и бренд.
На днях сдали бренд платформу одному из наших любимых клиентов. В очередной раз отметили достаточно повторяющийся сюжет на этапе брифинга и рабочих сессий: клиенты достаточно часто не видят отличий между продуктом и брендом, а качества продукта путают с ценностью бренда.
Как правило, путаница крутится вокруг трех вещей:
1. уникальное сырье
2. уникальная система продажи или сервиса
3. уникальная технология
Формируя ценности бренда, компания, так и хочет сказать: «мы про технологии — это наша идея, ни у кого нет такого воздушного фильтра как у нас» или «мы про уникальное сырье для производство и это наша идея, ни у кого нет такого молока как у нас» или «мы даем пожизненную гарантию — это наша ценность». Но ни сырье, ни продажа или сервис, ни технология не может быть ценностью или идей.
Почему не может? Разберем, например, с технологией. Технология это важный атрибут продукта, но технология это про механику, про то «как мы делаем». Ценности это про эмоции, про желания, про значимость, про то «почему мы это делаем». Таким образом, мы делаем что-то особенным образом, потому что ценим что-то. Уникальная технология (как) всегда выражает сущность бренда (почему).
Как это работает? Посмотрим на бренд Dyson. Самая технологичная компания по производству бытовой техники. Все коммуникация и реклама крутится вокруг решений, разработок и инноваций. Никакого счастья семьи, женщины и других эмоций. Обилие инфографики, срезов устройств, крупные планы компонентов, RD лабораторий компании. Реклама крутится вокруг решения проблем, а не образа жизни.
Однако как бренд Dyson не про технологию as it is. Если внимательно посмотреть на их коммуникацию то можно увидеть, что во главе стоит герой — основатель компании — изобретатель, гений одиночка, — Джеймс Дайсон. Он верит что если проблему можно решить лучше, то обязательно надо это сделать. Его ценность это улучшение и рационализация любым способом, даже если это дорого и долго. Он создает и транслирует целую философию, основанную на непрерывном стремлении к совершенству и пересмотру стандартов.
Dyson говорит нам: «Мы не признаем преграды на пути к совершенству» (ЦЕННОСТЬ) поэтому «Мы постоянно разрабатываем новые решения» (ТЕХНОЛОГИЯ). Таким образом Dyson заявляет «Наши технологии, которые вы держите в руках это и наша долгая и бесстрашная игра вопреки». Ценность создает продукт.
Собственно, этим мы и занимаемся на одном из этапов создания бренд платформы: ищем ценности команды, компании, основателей, находим их продуктовое отражение, тестируем на целевой аудитории, ищем точки отстройки от конкурентов. Если хотите узнать как устроена работа исследователей в рамках бренд-платформ — ставьте сердечки.
На днях сдали бренд платформу одному из наших любимых клиентов. В очередной раз отметили достаточно повторяющийся сюжет на этапе брифинга и рабочих сессий: клиенты достаточно часто не видят отличий между продуктом и брендом, а качества продукта путают с ценностью бренда.
Как правило, путаница крутится вокруг трех вещей:
1. уникальное сырье
2. уникальная система продажи или сервиса
3. уникальная технология
Формируя ценности бренда, компания, так и хочет сказать: «мы про технологии — это наша идея, ни у кого нет такого воздушного фильтра как у нас» или «мы про уникальное сырье для производство и это наша идея, ни у кого нет такого молока как у нас» или «мы даем пожизненную гарантию — это наша ценность». Но ни сырье, ни продажа или сервис, ни технология не может быть ценностью или идей.
Почему не может? Разберем, например, с технологией. Технология это важный атрибут продукта, но технология это про механику, про то «как мы делаем». Ценности это про эмоции, про желания, про значимость, про то «почему мы это делаем». Таким образом, мы делаем что-то особенным образом, потому что ценим что-то. Уникальная технология (как) всегда выражает сущность бренда (почему).
Как это работает? Посмотрим на бренд Dyson. Самая технологичная компания по производству бытовой техники. Все коммуникация и реклама крутится вокруг решений, разработок и инноваций. Никакого счастья семьи, женщины и других эмоций. Обилие инфографики, срезов устройств, крупные планы компонентов, RD лабораторий компании. Реклама крутится вокруг решения проблем, а не образа жизни.
Однако как бренд Dyson не про технологию as it is. Если внимательно посмотреть на их коммуникацию то можно увидеть, что во главе стоит герой — основатель компании — изобретатель, гений одиночка, — Джеймс Дайсон. Он верит что если проблему можно решить лучше, то обязательно надо это сделать. Его ценность это улучшение и рационализация любым способом, даже если это дорого и долго. Он создает и транслирует целую философию, основанную на непрерывном стремлении к совершенству и пересмотру стандартов.
Dyson говорит нам: «Мы не признаем преграды на пути к совершенству» (ЦЕННОСТЬ) поэтому «Мы постоянно разрабатываем новые решения» (ТЕХНОЛОГИЯ). Таким образом Dyson заявляет «Наши технологии, которые вы держите в руках это и наша долгая и бесстрашная игра вопреки». Ценность создает продукт.
Собственно, этим мы и занимаемся на одном из этапов создания бренд платформы: ищем ценности команды, компании, основателей, находим их продуктовое отражение, тестируем на целевой аудитории, ищем точки отстройки от конкурентов. Если хотите узнать как устроена работа исследователей в рамках бренд-платформ — ставьте сердечки.
❤31❤🔥11✍4👍4🤣4🥰1
Как мы решили проблему плоской Земли
(На самом деле это пост о том, как мы автоматизировали анализ базы данных в Obsidian и научились работать с ней как с коллективным мозгом, – но с таким заголовком веселее.)
Дело было так: недавно к нам пришёл крупный бренд с необычным запросом: «Ребята, мы выходим на новые рынки. нам нужно выстроить коммуникацию, чуткую к местной культуре. Поймайте инсайты, чтобы мы вдохновились и сделали крутую кампанию».
Задачка, мягко говоря, масштабная. Нужно не просто придумать дизайн исследования, которое за полтора месяца позволит максимально ухватить «жизнь как она есть», но и придумать, как всё это проанализировать и представить в виде удобной базы знаний.
Мы быстро поняли, что вертикальная структура представления и анализа не работает и нужно искать иное решение. Потыкавшись и помыкавшись, мы вспомнили про Obsidian: рабочее пространство для создания и организации заметок в вики-формате. Прелесть Obsidian в его плоской онтологии. У него есть папки, но он работает с данными так, как если бы они были полностью равнозначны друг другу.
Главный вызов заключался в отладке автоматизации. Поле, разбитое на сотни наблюдений (этнография, UGC, интервью научно-популярная литература и т.д), невозможно анализировать вручную. Но решение нашлось.
Obsidian работает с markdown-файлами — разметкой для форматирования данных, которую любят разработчики разного софта. Один из популярных редакторов для (вайб-)кодинга Cursor прекрасно работает с .md-файлами. А еще у него есть модуль, который позволяет запустить ИИ-помощника внутрь локальной базы и работать с ней на лету. Это мы и сделали.
Что получилось? Мы загружаем в Obsidian (почти) сырые данные, затем через Cursor вытаскивать из них тезисы, инсайты, ключевые слова, разбивая длинные тексты (например, дневники наблюдений) на десятки коротких заметок.
Таким образом мы получаем структурированную плоскую базу данных из сотен заметок, напоминающих картотеку Н.Лумана. Самое крутое, что автоматизация связывает данные в разных углах базы, что вряд ли бы удалось сделать при папочной организации, а тем более в условиях сжатых сроков: например, факт из дневника наблюдения иллюстрируется прямой речью из интервью и подкрепляется тезисами из этнографической книги.
Прелесть метода ещё и в том, что ИИ-модуль не может галлюцинировать: у него есть только те данные, которые в него загружены. К заметкам, в которых важно дать больше культурного и общественного контекста из открытых источников, мы допускаем Cursor точечно.
Если хотите подробностей – спрашивайте в комментариях!
(На самом деле это пост о том, как мы автоматизировали анализ базы данных в Obsidian и научились работать с ней как с коллективным мозгом, – но с таким заголовком веселее.)
Дело было так: недавно к нам пришёл крупный бренд с необычным запросом: «Ребята, мы выходим на новые рынки. нам нужно выстроить коммуникацию, чуткую к местной культуре. Поймайте инсайты, чтобы мы вдохновились и сделали крутую кампанию».
Задачка, мягко говоря, масштабная. Нужно не просто придумать дизайн исследования, которое за полтора месяца позволит максимально ухватить «жизнь как она есть», но и придумать, как всё это проанализировать и представить в виде удобной базы знаний.
Мы быстро поняли, что вертикальная структура представления и анализа не работает и нужно искать иное решение. Потыкавшись и помыкавшись, мы вспомнили про Obsidian: рабочее пространство для создания и организации заметок в вики-формате. Прелесть Obsidian в его плоской онтологии. У него есть папки, но он работает с данными так, как если бы они были полностью равнозначны друг другу.
Главный вызов заключался в отладке автоматизации. Поле, разбитое на сотни наблюдений (этнография, UGC, интервью научно-популярная литература и т.д), невозможно анализировать вручную. Но решение нашлось.
Obsidian работает с markdown-файлами — разметкой для форматирования данных, которую любят разработчики разного софта. Один из популярных редакторов для (вайб-)кодинга Cursor прекрасно работает с .md-файлами. А еще у него есть модуль, который позволяет запустить ИИ-помощника внутрь локальной базы и работать с ней на лету. Это мы и сделали.
Что получилось? Мы загружаем в Obsidian (почти) сырые данные, затем через Cursor вытаскивать из них тезисы, инсайты, ключевые слова, разбивая длинные тексты (например, дневники наблюдений) на десятки коротких заметок.
Таким образом мы получаем структурированную плоскую базу данных из сотен заметок, напоминающих картотеку Н.Лумана. Самое крутое, что автоматизация связывает данные в разных углах базы, что вряд ли бы удалось сделать при папочной организации, а тем более в условиях сжатых сроков: например, факт из дневника наблюдения иллюстрируется прямой речью из интервью и подкрепляется тезисами из этнографической книги.
Прелесть метода ещё и в том, что ИИ-модуль не может галлюцинировать: у него есть только те данные, которые в него загружены. К заметкам, в которых важно дать больше культурного и общественного контекста из открытых источников, мы допускаем Cursor точечно.
Если хотите подробностей – спрашивайте в комментариях!
❤30❤🔥16👍5😱4🤨3🔥1🎉1
ЗАМЕТКА, В КОЕЙ ПОВЕСТВУЕТСЯ, КАК УСЕРДНЫЕ СЛУЖИТЕЛИ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО РЕМЕСЛА ЗАМЫСЛИЛИ ДЕРЗКИЙ ОПРОС О НАСИЛИИ, КАК ВСПОМНИЛИ ОНИ ИЗЯЩНЫЙ ПРИЁМ, СЛУЖИВШИЙ НАЧАЛОМ БЕСЕДЫ О СМЕРТИ, КАК СПРОСИЛИ РЕСПОНДЕНТОВ ДОЗВОЛЕНИЯ И СТЯЖАЛИ ЛИШЬ БЕЗМОЛВЬЕ ПРЕРВАННЫХ ЗВОНКОВ, КАК ПЕРЕДВИНУЛИ ОНЫЙ ВОПРОС НА СЕДЬМОЕ МЕСТО И ВСКОРЕ ВОВСЕ ОТРЕКЛИСЬ ОТ НЕГО, И КАК, ПОТЕРПЕВ ПОРАЖЕНИЕ, УЗРЕЛИ, ЧТО СЕНСИТИВНЫЕ ТЕМЫ ПОДЧАС НЕ ТРЕБУЮТ ОСОБОГО РАЗРЕШЕНИЯ, А НЕУДАЧА МОЖЕТ ВЕСТИ К ИСТИНЕ.
Хотим поделиться наблюдениями об одном незавершённом методологическом эксперименте. Недавно мы проводили всероссийский телефонный опрос по заказу одной НКО; опрос был посвящён острой проблеме — насилию в различных институциональных контекстах.
На этапе анкеты возник вопрос: как легитимировать разговор на сложную тему? Мы вспомнили методологическое решение, опробованное командой Дмитрия Михайловича Рогозина в исследовании отношения россиян к смерти:
«Начать разговор о смерти чрезвычайно трудно… Мы долго размышляли, как сформулировать вопросы, чтобы обойти устойчивые социальные паттерны, блокирующие разговоры о смерти. (…) Алина Багрина, возглавляющая службу “Среда”, предложила изящное начало: “Можно ли вам задать два вопроса о смерти?” Мы инициируем разговор и одновременно даём понять, что он не обязателен. Респонденту отводится главенствующая роль в продолжении коммуникации — это максимальная форма вежливого речевого поведения…»).
По словам Рогозина, в подавляющем большинстве случаев люди соглашались продолжать разговор. В той же статье сообщается: коэффициент кооперации (отношение полностью взятых интервью к телефонным соединениям, в которых ответил абонент) составил 18%, коэффициент отказов — 48%. Согласитесь, цифры впечатляющие, а для 2025 года и вовсе немыслимые.
Мы решили проверить, сработает ли аналогичный приём в нашем случае. (Что важно, мы не знали и не знаем, где именно во вдохновившем нас исследовании располагался экспериментальный вопрос, известно, что где-то в начале.)
На пилотаже нашей анкеты респондентов практически сразу спрашивали, дескать, можно ли задать вам несколько вопросов о насилии в обществе? Предполагалось, что это смягчит вход в тему и снизит вероятность отказа – за счет отведения той самой руководящей роли в коммуникации.
Но результат оказался близким к катастрофическому. На пилотаже интервью срывались почти всегда. Мы переместили вопрос ниже на седьмую позицию, но оценить эффект этой перестановке не успели: из осторожности и сжатых сроков решили от него вовсе отказаться.
Здесь уместно, как в анекдоте, констатировать: вопросы о смерти и вопросы о насилии — разные вопросы, догадался Штирлиц. Да и 2014 год, когда проводилось исследование Рогозина, был 11 лет назад. Однако нельзя исключить, что дело не только в сенситивности темы, но и в порядке предъявления: как показывает практика большинство респондентов прерывает разговор именно в течение первых трех-четырёх вопросах, пока осмысливает коммуникативную ситуацию и осознает, во что ввязывается. Но повторимся, на какой позиции находился «разрешительный» вопрос о смерти у наших вдохновителей, мы точно не знаем – из процитированной статьи это неочевидно.
Интересно: дальнейший анализ показал, что в самом тематическом блоке обрывов интервью было минимально; параданные свидетельствуют, что респонденты с интересом включались в обсуждение проблемы. Получается, что сама тема насилия как будто бы и не нуждалась в особой легитимации — мы перестраховывались.
Итак, мы не можем с уверенностью утверждать, что вопросы, предполагающие эксплицитное согласие на разговор о деликатной теме (сюда можно отнести здоровье, секс, политические взгляды… список длинный), поставленные в начало анкеты, повышают готовность респондентов к откровенности. Но и опровергнуть гипотезу мы тоже не можем; скорее склонны думать, что в определённых условиях механика согласия отлично работает. Но также заметно, что не все чувствительные темы нуждаются в особом разрешении быть проговоренными.
На этом наша скромная заметка без явных выводов заканчивается: просто захотелось поделиться.
Фото: Сергей Карпов / Поле
Хотим поделиться наблюдениями об одном незавершённом методологическом эксперименте. Недавно мы проводили всероссийский телефонный опрос по заказу одной НКО; опрос был посвящён острой проблеме — насилию в различных институциональных контекстах.
На этапе анкеты возник вопрос: как легитимировать разговор на сложную тему? Мы вспомнили методологическое решение, опробованное командой Дмитрия Михайловича Рогозина в исследовании отношения россиян к смерти:
«Начать разговор о смерти чрезвычайно трудно… Мы долго размышляли, как сформулировать вопросы, чтобы обойти устойчивые социальные паттерны, блокирующие разговоры о смерти. (…) Алина Багрина, возглавляющая службу “Среда”, предложила изящное начало: “Можно ли вам задать два вопроса о смерти?” Мы инициируем разговор и одновременно даём понять, что он не обязателен. Респонденту отводится главенствующая роль в продолжении коммуникации — это максимальная форма вежливого речевого поведения…»).
По словам Рогозина, в подавляющем большинстве случаев люди соглашались продолжать разговор. В той же статье сообщается: коэффициент кооперации (отношение полностью взятых интервью к телефонным соединениям, в которых ответил абонент) составил 18%, коэффициент отказов — 48%. Согласитесь, цифры впечатляющие, а для 2025 года и вовсе немыслимые.
Мы решили проверить, сработает ли аналогичный приём в нашем случае. (Что важно, мы не знали и не знаем, где именно во вдохновившем нас исследовании располагался экспериментальный вопрос, известно, что где-то в начале.)
На пилотаже нашей анкеты респондентов практически сразу спрашивали, дескать, можно ли задать вам несколько вопросов о насилии в обществе? Предполагалось, что это смягчит вход в тему и снизит вероятность отказа – за счет отведения той самой руководящей роли в коммуникации.
Но результат оказался близким к катастрофическому. На пилотаже интервью срывались почти всегда. Мы переместили вопрос ниже на седьмую позицию, но оценить эффект этой перестановке не успели: из осторожности и сжатых сроков решили от него вовсе отказаться.
Здесь уместно, как в анекдоте, констатировать: вопросы о смерти и вопросы о насилии — разные вопросы, догадался Штирлиц. Да и 2014 год, когда проводилось исследование Рогозина, был 11 лет назад. Однако нельзя исключить, что дело не только в сенситивности темы, но и в порядке предъявления: как показывает практика большинство респондентов прерывает разговор именно в течение первых трех-четырёх вопросах, пока осмысливает коммуникативную ситуацию и осознает, во что ввязывается. Но повторимся, на какой позиции находился «разрешительный» вопрос о смерти у наших вдохновителей, мы точно не знаем – из процитированной статьи это неочевидно.
Интересно: дальнейший анализ показал, что в самом тематическом блоке обрывов интервью было минимально; параданные свидетельствуют, что респонденты с интересом включались в обсуждение проблемы. Получается, что сама тема насилия как будто бы и не нуждалась в особой легитимации — мы перестраховывались.
Итак, мы не можем с уверенностью утверждать, что вопросы, предполагающие эксплицитное согласие на разговор о деликатной теме (сюда можно отнести здоровье, секс, политические взгляды… список длинный), поставленные в начало анкеты, повышают готовность респондентов к откровенности. Но и опровергнуть гипотезу мы тоже не можем; скорее склонны думать, что в определённых условиях механика согласия отлично работает. Но также заметно, что не все чувствительные темы нуждаются в особом разрешении быть проговоренными.
На этом наша скромная заметка без явных выводов заканчивается: просто захотелось поделиться.
Фото: Сергей Карпов / Поле
❤31❤🔥15👍7🤔3👏1
!!! ВНИМАНИЕ: ВАКАНСИЯ ЗАКРЫТА !!!
«Поле» растет, и мы ищем в команду исследователя.
Кто нам нужен:
• человек, который умеет слышать, что нужно клиенту и выбирать под задачу нужный инструмент, готов участвовать в коммуникации с клиентом
• собирать и анализировать данные, создавать отчеты и презентации, защищать их перед клиентом
• раздавать задачи джунам и подрядчикам, мониторить их исполнение (уметь искать подрядчиков тоже надо)
• владеет качественными методами в их разумном разнообразии, интересуетcя AI-инструментами и старается их использовать
• имеет представление о количественных методах, умеет поставить задачу по анализу количественных данных и проконтролировать ее выполнение
Что мы предлагаем:
• деньги
• удалённую работу со свободным графиком (в часы, которые мы с вами согласуем)
• обучение всему, что мы умеем сами (у нас методологические семинары внутри команды)
Наш идеальный кандидат:
• живёт в России
• хочет совершенствоваться в коммерческих исследованиях
• инициативен, организован, самоуправляем, как ракета
• умеет задавать вопросы и удивляться
Присылайте резюме с коротким рассказом о себе в свободной форме — что вы умеете и почему вам это интересно по адресу napreenko at pole dot center
Фото: Сергей Карпов / Поле
Кто нам нужен:
• человек, который умеет слышать, что нужно клиенту и выбирать под задачу нужный инструмент, готов участвовать в коммуникации с клиентом
• собирать и анализировать данные, создавать отчеты и презентации, защищать их перед клиентом
• раздавать задачи джунам и подрядчикам, мониторить их исполнение (уметь искать подрядчиков тоже надо)
• владеет качественными методами в их разумном разнообразии, интересуетcя AI-инструментами и старается их использовать
• имеет представление о количественных методах, умеет поставить задачу по анализу количественных данных и проконтролировать ее выполнение
Что мы предлагаем:
• деньги
• удалённую работу со свободным графиком (в часы, которые мы с вами согласуем)
• обучение всему, что мы умеем сами (у нас методологические семинары внутри команды)
Наш идеальный кандидат:
• живёт в России
• хочет совершенствоваться в коммерческих исследованиях
• инициативен, организован, самоуправляем, как ракета
• умеет задавать вопросы и удивляться
Присылайте резюме с коротким рассказом о себе в свободной форме — что вы умеете и почему вам это интересно по адресу napreenko at pole dot center
Фото: Сергей Карпов / Поле
❤40❤🔥12🔥8😱6🥰4😁3😈2🤔1🎉1
Обычно если телеграм-канал прерывает регулярное вещание, это говорит либо о смерти проекта, либо о большой занятости. Осень — лучшее время для рефлексии, поэтому чтобы снять (и свои и, возможно, ваши) переживания о первом сценарии, хотим показать наш обновлённый сайт — на нем появилось несколько новых кейсов.
Продолжаем изучать людей, компании, повседневность и культуру, помогаем с бренд-стратегиями и выстраиваем коммуникации.
https://pole.center/
Ваше Поле.
Продолжаем изучать людей, компании, повседневность и культуру, помогаем с бренд-стратегиями и выстраиваем коммуникации.
https://pole.center/
Ваше Поле.
поле.центр
Поле.Центр
Бюро «Поле». Делаем исследования, разрабатываем бренды, выстраиваем коммуникации
1❤28🔥10🥰5👍3🎉3😁2
ПОСТ О НЕСБЫВАЮЩИХСЯ ОБЕЩАНИЯХ ИИ
Делиться сомнениями сложно: рискуешь потерять глянец уверенности в себе. Но озвучивая трудности публично, ты делаешь шаг к их коллективному, цеховому преодолению – можно сказать, к тому, чтобы перерасти проблему вместе.
Сегодня я хотел бы сказать пару слов о применении ИИ в исследованиях. Недавно у нас был пост о том, как мы поженили базу Obsidian и Cursor. Эта связка работает следующим образом: ты обращаешься к базе, размеченной вручную и машинным образом, с любым интересующим тебя вопросом, а ИИ-модель (на выбор, от Claude до Kimi) ищет для тебя подтверждения и контр-примеры с нужными цитатами. Т.е. чтобы воспользоваться знанием, тебе не нужно читать сотни страниц расшифровок – и тому, как это круто, посвящен, собственно, пост.
Но у этой связки есть темная тень, которую полностью устранить не удается и чем дальше, тем сильнее уверенность, что это невозможно. Проблема заключается в том, что даже с максимально выверенными промптами модель начинает глючить и выдумывать цитаты через 2-3-n шагов. По всей видимости положиться на вероятностную природу нейросетей в принципе невозможно, и потому значительная часть усилий уходит на ручной контроль и модерацию. Что важно, эти усилия носят не творческий, а механический по сути характер: человек надзирает за работой машины.
Иными словами, мы видим, что Алан Тьюринг заблуждался: машина заменила сначала хозяев а не, чем слуг. Как я писал в своем канале, правы оказываются критические исследователи ИИ, в частности, Маттео Пасквинелли, который прямо пишет о том, что по мере увеличение вычислительной мощности большие лингвистические модели автоматизируют «творческих работников» по образу и роботов. Как известно любому исследователю технологический революций, машины не «всего-навсего» облегчили труд, а изменили саму систему разделения труда. Именно такое изменение рабочего пайплайна мы видим прямо сейчас, когда аналитики вынуждены заниматься не столько созидательным трудом, сколько проверкой машинных артефактов –как я писал, под давлением императивов повышения скорости, конкурентной производительности и обработки все больших массивов данных.
Это наблюдение подтверждается со стороны: в этой публикации NBC News приводит не мало веселых (но не очень) примеров о том, как креативные профессионалы (включая IT-ишников) занимаются тем, что переделывают за машиной. Это ли будущее обещал нам Сэм Альтман, впрочем, недавно признавший, что ИИ-экономика устроена как инвестиционный пузырь?
Не боясь сойти за скептика, признаюсь: в происходящем я вижу очередной виток несбывшихся обещаний евангелистов техно-капитализма, которые на предыдущем повороте спирали возлагали те же надежды, которые возлагаются сейчас на ИИ, на автоматизацию. Голосов об этом становится все больше, особенно в ситуации, когда поглупение 5-го поколения ChatGPT стало чем-то вроде консенсуса – по крайней мере среди коллег.
Никакой хитрой морали из этого не следует, кроме того, что, ребята, а) важность человеческого труда и человеческой же компетентности невозможно переоценить и б) необходимо приложить усилия (какие?!), чтобы эта компетентность не оказалась целиком перенаправлена на супервизию машинных артефактов, добытых из бессмысленно огромных объемов информации.
Фото: Сергей Карпов / Поле
Делиться сомнениями сложно: рискуешь потерять глянец уверенности в себе. Но озвучивая трудности публично, ты делаешь шаг к их коллективному, цеховому преодолению – можно сказать, к тому, чтобы перерасти проблему вместе.
Сегодня я хотел бы сказать пару слов о применении ИИ в исследованиях. Недавно у нас был пост о том, как мы поженили базу Obsidian и Cursor. Эта связка работает следующим образом: ты обращаешься к базе, размеченной вручную и машинным образом, с любым интересующим тебя вопросом, а ИИ-модель (на выбор, от Claude до Kimi) ищет для тебя подтверждения и контр-примеры с нужными цитатами. Т.е. чтобы воспользоваться знанием, тебе не нужно читать сотни страниц расшифровок – и тому, как это круто, посвящен, собственно, пост.
Но у этой связки есть темная тень, которую полностью устранить не удается и чем дальше, тем сильнее уверенность, что это невозможно. Проблема заключается в том, что даже с максимально выверенными промптами модель начинает глючить и выдумывать цитаты через 2-3-n шагов. По всей видимости положиться на вероятностную природу нейросетей в принципе невозможно, и потому значительная часть усилий уходит на ручной контроль и модерацию. Что важно, эти усилия носят не творческий, а механический по сути характер: человек надзирает за работой машины.
Иными словами, мы видим, что Алан Тьюринг заблуждался: машина заменила сначала хозяев а не, чем слуг. Как я писал в своем канале, правы оказываются критические исследователи ИИ, в частности, Маттео Пасквинелли, который прямо пишет о том, что по мере увеличение вычислительной мощности большие лингвистические модели автоматизируют «творческих работников» по образу и роботов. Как известно любому исследователю технологический революций, машины не «всего-навсего» облегчили труд, а изменили саму систему разделения труда. Именно такое изменение рабочего пайплайна мы видим прямо сейчас, когда аналитики вынуждены заниматься не столько созидательным трудом, сколько проверкой машинных артефактов –как я писал, под давлением императивов повышения скорости, конкурентной производительности и обработки все больших массивов данных.
Это наблюдение подтверждается со стороны: в этой публикации NBC News приводит не мало веселых (но не очень) примеров о том, как креативные профессионалы (включая IT-ишников) занимаются тем, что переделывают за машиной. Это ли будущее обещал нам Сэм Альтман, впрочем, недавно признавший, что ИИ-экономика устроена как инвестиционный пузырь?
Не боясь сойти за скептика, признаюсь: в происходящем я вижу очередной виток несбывшихся обещаний евангелистов техно-капитализма, которые на предыдущем повороте спирали возлагали те же надежды, которые возлагаются сейчас на ИИ, на автоматизацию. Голосов об этом становится все больше, особенно в ситуации, когда поглупение 5-го поколения ChatGPT стало чем-то вроде консенсуса – по крайней мере среди коллег.
Никакой хитрой морали из этого не следует, кроме того, что, ребята, а) важность человеческого труда и человеческой же компетентности невозможно переоценить и б) необходимо приложить усилия (какие?!), чтобы эта компетентность не оказалась целиком перенаправлена на супервизию машинных артефактов, добытых из бессмысленно огромных объемов информации.
Фото: Сергей Карпов / Поле
🔥17❤15👏3🥰1🤯1
Как вы относитесь к использованию ИИ в исследованиях?
Anonymous Poll
30%
Всегда относился хорошо и сейчас тоже
25%
Раньше относился не очень, сейчас получше
13%
Раньше относился хорошо, сейчас больше скепсиса
33%
И раньше, и сейчас отношусь со скепсисом
❤6⚡2🔥2
24 октября, в 16:00-16:20, на главной сцене Research Expo, будем вещать о нашем проекте с командой Яндекс Go.
«Неоконченные узоры. Как за 30 дней собрать мультимодальную базу знаний для запросов, которые еще не придуманы».
Иван Напреенко, Бюро «Поле»
Алина Зарипова, Яндекс Go
Виктория Родович, Яндекс Go
Полная программа конфы уже здесь.
Приходите послушать!
«Неоконченные узоры. Как за 30 дней собрать мультимодальную базу знаний для запросов, которые еще не придуманы».
Иван Напреенко, Бюро «Поле»
Алина Зарипова, Яндекс Go
Виктория Родович, Яндекс Go
Полная программа конфы уже здесь.
Приходите послушать!
Google Docs
RE'25.Программа.GOforResearch.DreamBig.ActBold.
❤11👍8🔥4❤🔥3👏2🤯1😍1
Forwarded from pole.media
«Мы включаем телевизор» — новый сезон подкаста «Это поле»
Подкаст «Это поле» возвращается с трейлером третьего сезона, в котором мы будем говорить о телевидении.
В постсоветской России телевизор играл много важных ролей: был медиатором реальности, создавал новое коллективное воображение, выполнял функцию члена семьи и даже структурировал время. Мы решили разобраться в том, как были устроены и как менялись наши отношения с ним.
Сезон будет состоять из шести эпизодов: в центре каждого будет своя история и свои герои. От ранних советских телеэнтузиастов до зрителей, исполнивших детскую мечту попасть на ТВ, — все эти истории запускают цепь размышлений и помогают по-новому взглянуть на знакомый предмет, занимавший когда-то центральное место в комнате.
Слушать трейлер на сайте и на всех платформах:
https://pole.media/ru/podcasts/tv/
Подкаст «Это поле» возвращается с трейлером третьего сезона, в котором мы будем говорить о телевидении.
В постсоветской России телевизор играл много важных ролей: был медиатором реальности, создавал новое коллективное воображение, выполнял функцию члена семьи и даже структурировал время. Мы решили разобраться в том, как были устроены и как менялись наши отношения с ним.
Сезон будет состоять из шести эпизодов: в центре каждого будет своя история и свои герои. От ранних советских телеэнтузиастов до зрителей, исполнивших детскую мечту попасть на ТВ, — все эти истории запускают цепь размышлений и помогают по-новому взглянуть на знакомый предмет, занимавший когда-то центральное место в комнате.
Слушать трейлер на сайте и на всех платформах:
https://pole.media/ru/podcasts/tv/
❤17🔥11🥰4❤🔥1😱1😴1
💥 Открытый вебинар бюро «Поле»
🔮 Как собрать базу мультимодальных данных для запросов, которые еще не придуманы
📅 27 ноября 17.00 мск
🪄 Вход свободный по регистрации
Мы уже рассказывали как делали за 35 дней исследование повседневности и использовали для этой цели стек из Обсидиана и Курсора, чтобы превращать любые исходные материалы в полезные данные. С этим докладом в конце октября мы выступали на Research EXPO, и после него получили много вопросов и заинтересованности от коллег, поэтому решили провести открытый публичный вебинар по нашей модели.
На встрече подробно расскажем и покажем как собрать базу данных для запросов на вырост и научим обращаться к ней с помощью AI.
Вести встречу будут партнёры бюро «Поле» Иван Напреенко и Сергей Карпов.
Встреча бесплатная по регистрации здесь.
🔮 Как собрать базу мультимодальных данных для запросов, которые еще не придуманы
📅 27 ноября 17.00 мск
🪄 Вход свободный по регистрации
Мы уже рассказывали как делали за 35 дней исследование повседневности и использовали для этой цели стек из Обсидиана и Курсора, чтобы превращать любые исходные материалы в полезные данные. С этим докладом в конце октября мы выступали на Research EXPO, и после него получили много вопросов и заинтересованности от коллег, поэтому решили провести открытый публичный вебинар по нашей модели.
На встрече подробно расскажем и покажем как собрать базу данных для запросов на вырост и научим обращаться к ней с помощью AI.
Вести встречу будут партнёры бюро «Поле» Иван Напреенко и Сергей Карпов.
Встреча бесплатная по регистрации здесь.
❤🔥17🔥9👍4🤣4🥰1🌚1
Работа с базой в Obsidian и обращение к ней через Cursor значительно повлияло на некоторые процессы в работе нашего бюро, а также в личных гуманитарных исследованиях. У нас появился валидный и мощный инструмент, который очень серьёзно экономит время и помогает находить инсайты в тех местах, на которые раньше и вовсе не обращали внимания. Кроме того, такую базу можно иметь сквозную (и реально использовать как свой собственный глобальный датасет), а также тактическую (под конкретное исследование).
Уже в этот четверг Иван Напреенко и Сергей Карпов расскажут и покажут как именно это всё устроено. Не забывайте регистрироваться, иначе вам не придёт заветная ссылка на встречу.
🪄🔮💥
Уже в этот четверг Иван Напреенко и Сергей Карпов расскажут и покажут как именно это всё устроено. Не забывайте регистрироваться, иначе вам не придёт заветная ссылка на встречу.
🪄🔮💥
pole-2025.timepad.ru
Открытый вебинар бюро «Поле» по мультимодальным базам данных / События на TimePad.ru
Как собрать базу мультимодальных данных для запросов, которые еще не придуманы?
💘17❤9🥰8🤣1💔1