КАК РЕАЛЬНО ОЗДОРОВИТЬСЯ С ФИТНЕС-ТРЕКЕРАМИ
Сегодня все большее число людей стремятся заботиться о своем здоровье. В результате фитнес-трекеры носят уже 20% продвинутого населения. Благодаря этим удобным носимым гаджетам, можно отслеживать массу аспектов нашего здоровья и фитнеса.
Но:
Вот что думает по этому поводу д-р Кью Ри - директор и главный специалист по вопросам здравоохранения IBM.
1️⃣ Эффективность применения фитнес-трекеров зависит от 3х “И” (Инструментарий, Интерконект, Интеллект)
— Инструментарий – это функционал и качество самих трекеров.
— Интерконект – это про то, как собрать вместе и интегрировать данные от всех мобильных устройств (браслетов, часов, клипсов, ремней, одежды и обуви с вмонтированными гаджетами и т.д.) и объединить со всеми остальными цифровыми записями о здоровье – за жизнь современный человек накапливает примерно миллион Гигабайт данных (медкарта, приборные обследования, данные об образе жизни, питанию и т.д.)
— Интеллект – это про Аналитику Больших Данных. Про то, как с умом обрабатывать все эти данные в реальном времени, находить ценные патерны и генерировать на их базе рекомендации, как самим людям, так и их врачам.
2️⃣ С Инструментарием все ОК. Предложений все больше и все лучше.
С Интерконектом есть проблемы, но решаемые, как централизовано (например, см. ниже про Watson Health Cloud), так и индивидуально (см. ниже о рекомендациях Константина Докучаева).
С Интеллектом также есть проблемы, но прогресс огромен (читайте про Watson Health Cloud).
3️⃣ Главные проблемы – за пределами 3х «И».
1. Как убедить людей носить гаджеты И НЕ БРОСАТЬ этого после полугода-года. Здесь вся фишка - в накоплении Big Data. И только после такого накопления для конкретного человека возможен качественный прорыв в ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ рекомендациях.
2. Как персонализировать рекомендации. Здесь все упирается в интеграцию с цифровыми записями о здоровье.
Для справки:
— IBM – сейчас самая крутая компания мира по data-driven medical care (здравоохранение на основе цифровых данных).
Еще в 2015, совместно с Apple, Johnson & Johnson и Medtronic, IBM запустила новый продукт (сервис) Watson Health Cloud, разработанный для того, чтобы дать врачам, исследователям, страховщикам и компаниям в области технологий здравоохранения доступ к горам данных пациентов.
— IBM делает ставку на то, что помещение этих данных в руки вашего врача может улучшить медицинское обслуживание и ускорить темпы исследований в области здравоохранения.
— Как работает IBM Watson Health Cloud можно прочесть здесь
Индивидуальные решения проблем с Интерконектом уже существуют.
Например, вот предложение Константина Докучаева на его канале @themarfa, где он публикует полезные ссылки на приложения, интересные сервисы и сайты для всех любителей гаджетов, а также про скидки на платные и нужные программы.
И, кстати, о скидках. У Константина есть еще «Канал о хороших скидках» @almostfree, подписчики которого получают софт и гаджеты значительно дешевле.
#ФитнесТрекеры #Здоровье #АналитикаБольшихДанных
Сегодня все большее число людей стремятся заботиться о своем здоровье. В результате фитнес-трекеры носят уже 20% продвинутого населения. Благодаря этим удобным носимым гаджетам, можно отслеживать массу аспектов нашего здоровья и фитнеса.
Но:
Достаточно ли лишь носить фитнес-трекеры? Действительно ли они способны укрепить здоровье среднего человека? Как получить от фитнес-трекеров максимум пользы? Вот что думает по этому поводу д-р Кью Ри - директор и главный специалист по вопросам здравоохранения IBM.
1️⃣ Эффективность применения фитнес-трекеров зависит от 3х “И” (Инструментарий, Интерконект, Интеллект)
— Инструментарий – это функционал и качество самих трекеров.
— Интерконект – это про то, как собрать вместе и интегрировать данные от всех мобильных устройств (браслетов, часов, клипсов, ремней, одежды и обуви с вмонтированными гаджетами и т.д.) и объединить со всеми остальными цифровыми записями о здоровье – за жизнь современный человек накапливает примерно миллион Гигабайт данных (медкарта, приборные обследования, данные об образе жизни, питанию и т.д.)
— Интеллект – это про Аналитику Больших Данных. Про то, как с умом обрабатывать все эти данные в реальном времени, находить ценные патерны и генерировать на их базе рекомендации, как самим людям, так и их врачам.
2️⃣ С Инструментарием все ОК. Предложений все больше и все лучше.
С Интерконектом есть проблемы, но решаемые, как централизовано (например, см. ниже про Watson Health Cloud), так и индивидуально (см. ниже о рекомендациях Константина Докучаева).
С Интеллектом также есть проблемы, но прогресс огромен (читайте про Watson Health Cloud).
3️⃣ Главные проблемы – за пределами 3х «И».
1. Как убедить людей носить гаджеты И НЕ БРОСАТЬ этого после полугода-года. Здесь вся фишка - в накоплении Big Data. И только после такого накопления для конкретного человека возможен качественный прорыв в ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ рекомендациях.
2. Как персонализировать рекомендации. Здесь все упирается в интеграцию с цифровыми записями о здоровье.
Для справки:
— IBM – сейчас самая крутая компания мира по data-driven medical care (здравоохранение на основе цифровых данных).
Еще в 2015, совместно с Apple, Johnson & Johnson и Medtronic, IBM запустила новый продукт (сервис) Watson Health Cloud, разработанный для того, чтобы дать врачам, исследователям, страховщикам и компаниям в области технологий здравоохранения доступ к горам данных пациентов.
— IBM делает ставку на то, что помещение этих данных в руки вашего врача может улучшить медицинское обслуживание и ускорить темпы исследований в области здравоохранения.
— Как работает IBM Watson Health Cloud можно прочесть здесь
Использующим фитнес-трекеры на заметку Индивидуальные решения проблем с Интерконектом уже существуют.
Например, вот предложение Константина Докучаева на его канале @themarfa, где он публикует полезные ссылки на приложения, интересные сервисы и сайты для всех любителей гаджетов, а также про скидки на платные и нужные программы.
И, кстати, о скидках. У Константина есть еще «Канал о хороших скидках» @almostfree, подписчики которого получают софт и гаджеты значительно дешевле.
В заключение, честно и уверенно агитирую за фитнес-трекеры. Сам пользуюсь уже 5+ лет и вижу – толк от этого есть и его становится с каждым годом все больше 👍#ФитнесТрекеры #Здоровье #АналитикаБольшихДанных
Medium
Does Fitness Data Make the Average Person Healthier?
Background
Доли мастерства и удачи в футбольном выигрыше вычисляемы
Ласло Барабаши, которого иногда называют Эйнштейном ХХI века, в контексте непредсказуемости хода ЧМ 2018, давеча рекомендовал всем познакомиться с работой своего коллеги Луки Паппалардо.
Лука заинтриговал многих, написав у себя в Twitter следующее: «Поражающий числом случайностей ЧМ 2018 ставит во главу угла вопрос – каково соотношение мастерства и удачи в футбольных выигрышах. И наше недавнее исследование дает ответ на этот вопрос».
https://goo.gl/B9HyJj
Рекомендация Барабаши и все возгоняющийся хайп ЧМ 2018 заставили меня тут же прочесть рекомендованную работу, как-то проскочившую мимо меня в прошлом году.
И честно сказать, был впечатлен.
Все вы видите в каждом матче разнообразную матчевую аналитику: процент владения мячом, точность передач, число ударов в створ ворот и т.д.
Но что если:
— собирать и мониторить не десяток показателей, а ВСЕ значимые события матча (передача, принятие передачи, удар, подкат, отбор мяча, его потеря, нарушение, борьба за мяч в воздухе и т.д.) для каждого игрока в привязке к координатам событий на поле и последствиям каждого из событий;
— а потом оцифровывать их: например, взять 10 млн. таких событий в 6 тыс. матчей, игранных в 2013-2016 гг 145тью клубами 6ти европейских национальных футбольных лиг;
— и запустить на этих Больших данных алгоритмы машинного обучения.
Что тогда получится?
Так и сделала команда под руководством Луки Паппалардо, чтобы получить фантастически интересные результаты о соотношении мастерства и удачи в футбольных выигрышах.
Для тех, у кого нет времени читать 29 страниц, скажу, что меня поразило больше всего.
✔️ Это даже не то, что натасканный на полученных Больших данных алгоритм машинного обучения, не зная результатов матчей, с высокой точностью рассчитал рейтинги команд и предсказал места, занятые ими по итогам турниров национальных лиг.
✔️ Больше всего меня поразило намерение авторов, добавив к анализируемым данным кривые пространственно-временных перемещений игроков, натравить натасканные на Больших данных о прошлых играх алгоритмы машинного обучения на онлайн трекинг вживую идущих матчей.
Т.е. например, - вы смотрите матч Реала и Барселоны.
А на 10й минуте вам показывается матчевая аналитика.
И последней строчкой в ней написано: по расчетам Гугл-Футбол, с 95%ной вероятностью победит Барселона.
И вопрос теперь даже не в том, - кто после этого станет досматривать матч.
А в том, зачем вообще его начинать, если победителя можно с высокой вероятностью определить заранее, проанализировав текущий относительный уровень мастерства команд?
P.S. С поясняющими картинками см. здесь
https://goo.gl/7ntCtA
#АналитикаБольшихДанных
Ласло Барабаши, которого иногда называют Эйнштейном ХХI века, в контексте непредсказуемости хода ЧМ 2018, давеча рекомендовал всем познакомиться с работой своего коллеги Луки Паппалардо.
Лука заинтриговал многих, написав у себя в Twitter следующее: «Поражающий числом случайностей ЧМ 2018 ставит во главу угла вопрос – каково соотношение мастерства и удачи в футбольных выигрышах. И наше недавнее исследование дает ответ на этот вопрос».
https://goo.gl/B9HyJj
Рекомендация Барабаши и все возгоняющийся хайп ЧМ 2018 заставили меня тут же прочесть рекомендованную работу, как-то проскочившую мимо меня в прошлом году.
И честно сказать, был впечатлен.
Все вы видите в каждом матче разнообразную матчевую аналитику: процент владения мячом, точность передач, число ударов в створ ворот и т.д.
Но что если:
— собирать и мониторить не десяток показателей, а ВСЕ значимые события матча (передача, принятие передачи, удар, подкат, отбор мяча, его потеря, нарушение, борьба за мяч в воздухе и т.д.) для каждого игрока в привязке к координатам событий на поле и последствиям каждого из событий;
— а потом оцифровывать их: например, взять 10 млн. таких событий в 6 тыс. матчей, игранных в 2013-2016 гг 145тью клубами 6ти европейских национальных футбольных лиг;
— и запустить на этих Больших данных алгоритмы машинного обучения.
Что тогда получится?
Так и сделала команда под руководством Луки Паппалардо, чтобы получить фантастически интересные результаты о соотношении мастерства и удачи в футбольных выигрышах.
Для тех, у кого нет времени читать 29 страниц, скажу, что меня поразило больше всего.
✔️ Это даже не то, что натасканный на полученных Больших данных алгоритм машинного обучения, не зная результатов матчей, с высокой точностью рассчитал рейтинги команд и предсказал места, занятые ими по итогам турниров национальных лиг.
✔️ Больше всего меня поразило намерение авторов, добавив к анализируемым данным кривые пространственно-временных перемещений игроков, натравить натасканные на Больших данных о прошлых играх алгоритмы машинного обучения на онлайн трекинг вживую идущих матчей.
Т.е. например, - вы смотрите матч Реала и Барселоны.
А на 10й минуте вам показывается матчевая аналитика.
И последней строчкой в ней написано: по расчетам Гугл-Футбол, с 95%ной вероятностью победит Барселона.
И вопрос теперь даже не в том, - кто после этого станет досматривать матч.
А в том, зачем вообще его начинать, если победителя можно с высокой вероятностью определить заранее, проанализировав текущий относительный уровень мастерства команд?
P.S. С поясняющими картинками см. здесь
https://goo.gl/7ntCtA
#АналитикаБольшихДанных
Twitter
Luca Pappalardo
This serendipitous #WorldCup is raising a crucial question: what's the relation between performance and success in soccer? ⚽ We provide an answer in a recent paper published on #ACS: --> https://t.co/IMSK1gFflx #sportsanalytics #complexsystems
По жизни известно, если душит злоба, одолевает страх, жжет ревность или захлестывает волна иных негативных чувств, - нужно кому-то про это рассказать. Широко известная по триллерам фраза-предложение - «хочешь про это поговорить?», как бы бросающая спасательный круг утопающему в своих эмоциях герою, - как раз про это.
Нарративная психотерапия основывается на установленном нейронаукой факте:
✔️ достаточно лишь признаться (вербализовать) переживаемую эмоцию, чтобы прервать аффективную реакцию и снизить накал отрицательных переживаниях.
Первое в истории in vivo экспериментальное исследование исцеляющего эффекта «называния своей эмоции» показало психотерапевтическое действие общения в соцсетях.
Об этом мой новый пост на 3 мин. чтения
http://bit.ly/2McbEVl
#Эмоции #Соцсети #АналитикаБольшихДанных
Нарративная психотерапия основывается на установленном нейронаукой факте:
✔️ достаточно лишь признаться (вербализовать) переживаемую эмоцию, чтобы прервать аффективную реакцию и снизить накал отрицательных переживаниях.
Первое в истории in vivo экспериментальное исследование исцеляющего эффекта «называния своей эмоции» показало психотерапевтическое действие общения в соцсетях.
Об этом мой новый пост на 3 мин. чтения
http://bit.ly/2McbEVl
#Эмоции #Соцсети #АналитикаБольшихДанных
Medium
Чтоб перестать бояться, напиши «я боюсь», злиться — «я злюсь» …
Первое in vivo подтверждение психотерапевтического эффекта соцсетей
Вопрос выбора пары, наверное, один из самых интересных и важных для любого из нас. Однако, до самого последнего времени ответ на него был довольно туманен.
Новое прорывное исследование на основе аналитики больших данных по сайтам знакомств позволило понять:
• как влияют разные характеристики человека при выборе им потенциального партнера;
• какие стратегии оптимальны в данном вопросе и почему;
• и главное, - нащупана структура «универсальной иерархии желанности», зашитой на подкорке любого взрослого и управляющей нашими предпочтениями, а также поведением при поиске партнеров.
Обо всем этом мой новый пост на 5 мин. https://goo.gl/KGVM4b
#АналитикаБольшихДанных #ВыборПартнера
Новое прорывное исследование на основе аналитики больших данных по сайтам знакомств позволило понять:
• как влияют разные характеристики человека при выборе им потенциального партнера;
• какие стратегии оптимальны в данном вопросе и почему;
• и главное, - нащупана структура «универсальной иерархии желанности», зашитой на подкорке любого взрослого и управляющей нашими предпочтениями, а также поведением при поиске партнеров.
Обо всем этом мой новый пост на 5 мин. https://goo.gl/KGVM4b
#АналитикаБольшихДанных #ВыборПартнера
Medium
Мы выбираем, нас выбирают
Как это происходит, и почему часто не совпадает
Доказано – пёр случается раз в жизни.
Самое главное – его почувствовать и не пропустить.
Hot streak или Success streak – полоса удач и везения, когда один успех влечет за собой другой, а потом еще и еще, - в русском языке кратко называется «пёр».
Феномен пёра уже многие годы пристально исследуется, особенно, применительно к спорту, азартным играм и игре на финансовых рынках.
Но что если поставить вопрос шире – применительно к карьере в любой творческой профессии: ученый, кинорежисер, художник и т.п.
• Существуют ли полосы цепной реакции успеха (пёр) во всех этих профессиях?
• Какова роль пёра в карьере творца?
• Когда и как пёр случается, и что лежит в его основе?
• Может ли пёр рассматриваться в качестве основного двигателя карьеры и ключевого фактора развития творческой области деятельности (науки, искусства, дизайна, программирования в конце концов)?
• Какова цена - упустить пёр? (как для индивидуальной карьеры, так и для развития всей творческой области)
Всеми этими вопросами озадачилась группа междисциплинарных исследователей из США и Венгрии, осуществивших фантастически интересную, грандиозную по масштабу и поразительную по результатам работу Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers.
На сей раз аналитика больших данных была применена для детального исследования карьер 20+ тыс. ученых (от Эйнштейна до нынешних нобелиатов), 6+ тыс. кинорежисеров (отличников IMDB) и 3,5 тыс. художников (от Ван-Гога до нынешних самых дорогих мастеров).
Была построена модель временных серий успеха (формула длиной в четверть страницы с 5 интегралами и частными производными), которая прошла детальное тестирование с альтернативными гипотезами.
Модель проверялась на данных о «череде удач» (hot hand ), выявленных 8ю численными методами (от условной вероятности до скрытой марковской модели) в предыдущих 50+ исследований на эту тему.
«Череда удач» в науке определялась на данных из 30 различных наук.
«Сухой остаток» ключевых результатов, полученных исследованием.
1️⃣ Пёр в науке и творческих профессиях реально существует и драйвит развитие во всех исследованных областях.
2️⃣ Пёр случается раз в жизни творца и может продолжаться до 5 лет.
3️⃣ Пёр образуется:
— абсолютно непрогнозируемым образом;
— никак не коррелирует ни с чем: творческий подъем, производительность труда, внешние обстоятельства и т.д., - вот просто случается и все тут;
— не существует «идеальной творческой формы» или возраста для пёра, - может случиться, как и когда придется;
4️⃣ Самое страшное и обидное – не заметить (не почувствовать), что это может быть пёр; тогда – просто хана, и шансы на повторение подобного в жизни близки к нулю;
5️⃣ Людей творческих профессий нужно учить «чуять момент пёра»; от этого на 95% зависит успешность их карьеры и на 90% - интенсивность развития творческих областей деятельности.
Самое важное – что из этого следует
Знайте, - большинство пёров просто не случаются из-за холодного душа отрицательных оценок экспертов («подумаешь, ничего особого в этом нет, а кто он вообще такой» и т.п.). Авторы скуксиваются и бросают кажущееся им обещающим начинание.
Поэтому, если верите, что придумали что-то выдающееся, положитесь на своё чувство и копайте дальше и глубже в том же направлении.
Может пёр и не случится. Но если это вдруг он, вы его не пропустите. И это самое главное.
Текст исследования (105 стр.) https://goo.gl/fKmZS8
Популярное изложение исследования под заголовком «’Полосы удач’ существуют в реальности» в European Scientific Journal, vol.1, Issue 7, July 2018, pp. 14-16, вынесенное на обложку журнала, как главное событие месяца.
https://goo.gl/uHwE8Q
#АналитикаБольшихДанных #ПолосыУдач
Самое главное – его почувствовать и не пропустить.
Hot streak или Success streak – полоса удач и везения, когда один успех влечет за собой другой, а потом еще и еще, - в русском языке кратко называется «пёр».
Феномен пёра уже многие годы пристально исследуется, особенно, применительно к спорту, азартным играм и игре на финансовых рынках.
Но что если поставить вопрос шире – применительно к карьере в любой творческой профессии: ученый, кинорежисер, художник и т.п.
• Существуют ли полосы цепной реакции успеха (пёр) во всех этих профессиях?
• Какова роль пёра в карьере творца?
• Когда и как пёр случается, и что лежит в его основе?
• Может ли пёр рассматриваться в качестве основного двигателя карьеры и ключевого фактора развития творческой области деятельности (науки, искусства, дизайна, программирования в конце концов)?
• Какова цена - упустить пёр? (как для индивидуальной карьеры, так и для развития всей творческой области)
Всеми этими вопросами озадачилась группа междисциплинарных исследователей из США и Венгрии, осуществивших фантастически интересную, грандиозную по масштабу и поразительную по результатам работу Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers.
На сей раз аналитика больших данных была применена для детального исследования карьер 20+ тыс. ученых (от Эйнштейна до нынешних нобелиатов), 6+ тыс. кинорежисеров (отличников IMDB) и 3,5 тыс. художников (от Ван-Гога до нынешних самых дорогих мастеров).
Была построена модель временных серий успеха (формула длиной в четверть страницы с 5 интегралами и частными производными), которая прошла детальное тестирование с альтернативными гипотезами.
Модель проверялась на данных о «череде удач» (hot hand ), выявленных 8ю численными методами (от условной вероятности до скрытой марковской модели) в предыдущих 50+ исследований на эту тему.
«Череда удач» в науке определялась на данных из 30 различных наук.
«Сухой остаток» ключевых результатов, полученных исследованием.
1️⃣ Пёр в науке и творческих профессиях реально существует и драйвит развитие во всех исследованных областях.
2️⃣ Пёр случается раз в жизни творца и может продолжаться до 5 лет.
3️⃣ Пёр образуется:
— абсолютно непрогнозируемым образом;
— никак не коррелирует ни с чем: творческий подъем, производительность труда, внешние обстоятельства и т.д., - вот просто случается и все тут;
— не существует «идеальной творческой формы» или возраста для пёра, - может случиться, как и когда придется;
4️⃣ Самое страшное и обидное – не заметить (не почувствовать), что это может быть пёр; тогда – просто хана, и шансы на повторение подобного в жизни близки к нулю;
5️⃣ Людей творческих профессий нужно учить «чуять момент пёра»; от этого на 95% зависит успешность их карьеры и на 90% - интенсивность развития творческих областей деятельности.
Самое важное – что из этого следует
Знайте, - большинство пёров просто не случаются из-за холодного душа отрицательных оценок экспертов («подумаешь, ничего особого в этом нет, а кто он вообще такой» и т.п.). Авторы скуксиваются и бросают кажущееся им обещающим начинание.
Поэтому, если верите, что придумали что-то выдающееся, положитесь на своё чувство и копайте дальше и глубже в том же направлении.
Может пёр и не случится. Но если это вдруг он, вы его не пропустите. И это самое главное.
Текст исследования (105 стр.) https://goo.gl/fKmZS8
Популярное изложение исследования под заголовком «’Полосы удач’ существуют в реальности» в European Scientific Journal, vol.1, Issue 7, July 2018, pp. 14-16, вынесенное на обложку журнала, как главное событие месяца.
https://goo.gl/uHwE8Q
#АналитикаБольшихДанных #ПолосыУдач
Настрочив за без малого пару лет полтыщи постов в своем канале «Малоизвестное интересное», я понял, что без пол-литра во всех этих материалах даже мне становится трудно ориентироваться. Так что уж говорить о читателях.
Поэтому решил время от времени писать посты – навигаторы по основным темам канала.
Сегодня 1й такой навигатор по постам о становлении новой междисциплинарной науки об успехе и удаче «Science of Success».
N.B. Не путать название этого абсолютно нового и реально важного научного направления с заглавиями многих популярных книг (Кох 2007, Рэй 2005, …), посвященных экономике и бизнесу.
Science of Success занимается поиском ответов на вопросы, о которых я писал уже не раз:
• Если ты такой умный, почему не богатый?
• Почему одним все, а другим ничего?
• Что важнее – талант или случайность (удача)?
• От чего зависит наш успех?
• Стоит ли пытаться нанимать «лучших»?
• Как полосы серийных успехов влияют на карьеры?
• Почему выигрывает та или иная команда?
К публикации этого навигатора по Science of Success как раз подоспел и новый спецвыпуск (Volume 21, Issue 03n04) междисциплинарного журнала Advances in Complex Systems, посвященный данной теме.
Подробней об этом мой новый пост на 5 мин чтения.
https://goo.gl/cxzSGK
P.S. Отныне вместо использовавшегося для постов на эту тему множества тегов (#Талант #Случайность #Удача #АналитикаБольшихДанных …) будет использоваться всего один тег -
#ScienceOfSuccess
Поэтому решил время от времени писать посты – навигаторы по основным темам канала.
Сегодня 1й такой навигатор по постам о становлении новой междисциплинарной науки об успехе и удаче «Science of Success».
N.B. Не путать название этого абсолютно нового и реально важного научного направления с заглавиями многих популярных книг (Кох 2007, Рэй 2005, …), посвященных экономике и бизнесу.
Science of Success занимается поиском ответов на вопросы, о которых я писал уже не раз:
• Если ты такой умный, почему не богатый?
• Почему одним все, а другим ничего?
• Что важнее – талант или случайность (удача)?
• От чего зависит наш успех?
• Стоит ли пытаться нанимать «лучших»?
• Как полосы серийных успехов влияют на карьеры?
• Почему выигрывает та или иная команда?
К публикации этого навигатора по Science of Success как раз подоспел и новый спецвыпуск (Volume 21, Issue 03n04) междисциплинарного журнала Advances in Complex Systems, посвященный данной теме.
Подробней об этом мой новый пост на 5 мин чтения.
https://goo.gl/cxzSGK
P.S. Отныне вместо использовавшегося для постов на эту тему множества тегов (#Талант #Случайность #Удача #АналитикаБольшихДанных …) будет использоваться всего один тег -
#ScienceOfSuccess
Medium
Новая наука об успехе и удаче
Как на них влияет сетевое устройство мира
Важный шаг на пути к предсказанию будущего
Если бы научиться извлекать из динамики всех мельчайших частиц вселенной паттерны, предвосхищающие смену состояний ее локальных участков, - задача предсказания будущего была бы решена.
Увы, до этого пока далеко. Но это не означает, что задачей не стоит заниматься.
Если локальные участки огромны – как при предсказании изменений погоды – более-менее точный прогноз хотя бы на пару недель становится проблематичным. Но не за горами время, когда эта задача будет решена.
Если же ограничить размер участка хотя бы до десятков тысяч кубометров, состоящих из частиц, находящихся в одном агрегатном состоянии (например, частицы земли), - то получается задача предсказания оползней. И она уже решаема.
Заблаговременное оповещение об оползнях может ежегодно спасать тысячи человеческих жизней и экономить десятки миллиардов долларов.
И аналитика больших данных – ровно тот инструментарий, что оказался способен произвести революцию в решении этой супер-важной задачи.
Выявление скрытых паттернов в динамике микроструктуры движения мельчайших частиц земли крайне сложная вычислительная задача, с решением которой смогли справиться исследователи междисциплинарной группы университета Мельбурна.
• Популярное изложение результатов работы можно прочесть здесь https://goo.gl/ppT275.
• А отчет об исследовании A data-driven complex systems approach to early prediction of landslides опубликован здесь https://goo.gl/7HcjTW (скайхаб вам в помощь)
Совсем недавно в марте этого года мир восторгался прорывному решению NASA, создавшего глобальную систему краткосрочного прогнозирования оползней с горизонтом предсказаний в 48 часов https://goo.gl/5TiWM2 (на русском).
Новый алгоритм, разработанный австралийцами, увеличил горизонт точного прогноза в 7+ раз - до 15 дней. И авторы считают этот революционный результат только началом.
Получается такой роадмап аналитики больших данных для предсказаний:
оползни, землетрясения, океанские течения, атмосферные явления, социальные явления, психоистория.
И всеми этими задачами уже весьма плотно занимаются (включая даже психоисторию https://t.me/theworldisnoteasy/167)
#АналитикаБольшихДанных #Предсказания
Если бы научиться извлекать из динамики всех мельчайших частиц вселенной паттерны, предвосхищающие смену состояний ее локальных участков, - задача предсказания будущего была бы решена.
Увы, до этого пока далеко. Но это не означает, что задачей не стоит заниматься.
Если локальные участки огромны – как при предсказании изменений погоды – более-менее точный прогноз хотя бы на пару недель становится проблематичным. Но не за горами время, когда эта задача будет решена.
Если же ограничить размер участка хотя бы до десятков тысяч кубометров, состоящих из частиц, находящихся в одном агрегатном состоянии (например, частицы земли), - то получается задача предсказания оползней. И она уже решаема.
Заблаговременное оповещение об оползнях может ежегодно спасать тысячи человеческих жизней и экономить десятки миллиардов долларов.
И аналитика больших данных – ровно тот инструментарий, что оказался способен произвести революцию в решении этой супер-важной задачи.
Выявление скрытых паттернов в динамике микроструктуры движения мельчайших частиц земли крайне сложная вычислительная задача, с решением которой смогли справиться исследователи междисциплинарной группы университета Мельбурна.
• Популярное изложение результатов работы можно прочесть здесь https://goo.gl/ppT275.
• А отчет об исследовании A data-driven complex systems approach to early prediction of landslides опубликован здесь https://goo.gl/7HcjTW (скайхаб вам в помощь)
Совсем недавно в марте этого года мир восторгался прорывному решению NASA, создавшего глобальную систему краткосрочного прогнозирования оползней с горизонтом предсказаний в 48 часов https://goo.gl/5TiWM2 (на русском).
Новый алгоритм, разработанный австралийцами, увеличил горизонт точного прогноза в 7+ раз - до 15 дней. И авторы считают этот революционный результат только началом.
Получается такой роадмап аналитики больших данных для предсказаний:
оползни, землетрясения, океанские течения, атмосферные явления, социальные явления, психоистория.
И всеми этими задачами уже весьма плотно занимаются (включая даже психоисторию https://t.me/theworldisnoteasy/167)
#АналитикаБольшихДанных #Предсказания
Futurity
Software predicts landslides weeks, not hours, in advance
Researchers have developed a new software tool that predicts the boundaries of where landslides will […]
Гениальное прозрение Айзека Азимова реализуется в Китае
Как в XXI веке Большие данные заменят демократию
Пророческий рассказ Айзека Азимова «Выборы» написан в 1955, когда не то что Интернета и смартфонов, но даже и персоналок еще в проекте не было. Но Азимов прозрел сквозь десятилетия, и потому стоит хотя бы сегодня прислушаться к его предсказанию. Тем более, что оно сбывается у нас на глазах.
Итак, что предсказано 63 года назад.
В XXI в. на смену обычной демократии придет «электронная». Выборы будут осуществляться с помощью суперкомпьютера Multivac в результате анализа океана больших данных о всевозможных статистиках и с участием всего одного, любого среднестатистического гражданина.
Невозможно поверить, но Multivac не плод провидческого экстаза Азимова про суперкомпьютеры и аналитику больших данных XXI века, а лишь довольно очевидная экстраполяция компьютера UNIVAC I, еще в 1952 предсказавшего по результатам обработки данных 1% населения, что на выборах президента США победит Эйзенхауэр, а вовсе не общепризнанный тогда фаворит Стивенсон.
И вот прошло 63 года. Вы спросите, где же предсказанная Азимовым «электронная демократия»?
А вот она, - вовсю строится в Китае.
Почему так и куда все движется, - желающие прочтут в превосходном «расследовании» Кристины Ларсон «Кому нужна демократия, когда есть много данных?», опубликованном в Intelligent Machines - MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/s/611815/who-needs-democracy-when-you-have-data/
Для более стереоскопической картины зияющих высот не только китайской, но и мировой демократии, рекомендую также свой недавний пост «Тотальная идеальная е-тюрьма по-китайски» https://goo.gl/f46pgz
Ну а для интеллектуальных гурманов
– вот первоисточник: оригинальный рассказ «Выборы» Азимова в русском переводе http://www.lib.ru/FOUNDATION/election.txt
– а это https://goo.gl/wwDAGb - тот самый легендарный UNIVAC I, «Адам и Ева» в одном флаконе всех современных компьютеров (правда же чудо как хороша!)
#ЭлектроннаяДемократия #АналитикаБольшихДанных #CCTV
Как в XXI веке Большие данные заменят демократию
Пророческий рассказ Айзека Азимова «Выборы» написан в 1955, когда не то что Интернета и смартфонов, но даже и персоналок еще в проекте не было. Но Азимов прозрел сквозь десятилетия, и потому стоит хотя бы сегодня прислушаться к его предсказанию. Тем более, что оно сбывается у нас на глазах.
Итак, что предсказано 63 года назад.
В XXI в. на смену обычной демократии придет «электронная». Выборы будут осуществляться с помощью суперкомпьютера Multivac в результате анализа океана больших данных о всевозможных статистиках и с участием всего одного, любого среднестатистического гражданина.
Невозможно поверить, но Multivac не плод провидческого экстаза Азимова про суперкомпьютеры и аналитику больших данных XXI века, а лишь довольно очевидная экстраполяция компьютера UNIVAC I, еще в 1952 предсказавшего по результатам обработки данных 1% населения, что на выборах президента США победит Эйзенхауэр, а вовсе не общепризнанный тогда фаворит Стивенсон.
И вот прошло 63 года. Вы спросите, где же предсказанная Азимовым «электронная демократия»?
А вот она, - вовсю строится в Китае.
Почему так и куда все движется, - желающие прочтут в превосходном «расследовании» Кристины Ларсон «Кому нужна демократия, когда есть много данных?», опубликованном в Intelligent Machines - MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/s/611815/who-needs-democracy-when-you-have-data/
Для более стереоскопической картины зияющих высот не только китайской, но и мировой демократии, рекомендую также свой недавний пост «Тотальная идеальная е-тюрьма по-китайски» https://goo.gl/f46pgz
Ну а для интеллектуальных гурманов
– вот первоисточник: оригинальный рассказ «Выборы» Азимова в русском переводе http://www.lib.ru/FOUNDATION/election.txt
– а это https://goo.gl/wwDAGb - тот самый легендарный UNIVAC I, «Адам и Ева» в одном флаконе всех современных компьютеров (правда же чудо как хороша!)
#ЭлектроннаяДемократия #АналитикаБольшихДанных #CCTV
MIT Technology Review
Who needs democracy when you have data?
In 1955, science fiction writer Isaac Asimov published a short story about an experiment in “electronic democracy,” in which a single citizen, selected to represent an entire population, responded to questions generated by a computer named Multivac. The machine…
Отдавая сокровенное
Чего мы лишаемся, передавая все больше своих решений алгоритмам
— Когда новостную повестку и мой круг чтения стали формировать алгоритмы, я оставался безмолвным. Причин волноваться не было, - ведь так было проще и быстрее получать информацию.
— Когда алгоритмы соцсетей стали формировать мне круг друзей и модерировать наше общение, я не стал протестовать. Ибо это расширяло мои социальные связи.
— Когда алгоритмы стали решать, что мне покупать, какие фильмы смотреть и какую музыку слушать, меня это устраивало. Я же мог, при желании, отвергать рекомендации алгоритмов.
— Когда алгоритмы стали для меня незаменимы в ситуациях любого выбора - от места работы и отдыха до романтических партнеров, - я был даже рад. Поскольку их рекомендации нравились мне и экономили кучу времени на поиск и оценку вариантов.
— Когда же алгоритмы стали решать вопросы жизни и смерти людей (сначала на войне, а потом и в мирной жизни) — мне было уже бессмысленно протестовать, т.к. здесь от меня вообще ничего не зависело.
Аллюзия к высказыванию, приписываемому немецкому пастору Нимёллеру, которым он пытался объяснить бездействие немецких интеллектуалов и их непротивление нацистам.
- - -
Если эта аллюзия кажется вам надуманной, ошибочной или даже ложной и не имеющей никакого отношения к реальности — к вам, вашим детям, друзьям и знакомым, — читать дальше нет смысла.
В противном случае, почитайте дальше. И я смею вас уверить, что вы не зря потратите время, узнав немало интересной, малоизвестной и, главное, полезной информации, которую сложно найти в других источниках на просторах Интернета.
Два устойчивых и широко распространенных мифа гласят:
1. Технологии испокон века меняли жизнь людей и всего общества, и потому происходящий сейчас рост влияния алгоритмов на жизнь людей (от рекомендательных систем и социальных сетей до генеративного ИИ) – просто очередной (хотя и весьма важный) этап технологического прогресса
2. Никаких кардинальных изменений в самих людях и обществе в целом рост влияния алгоритмов не несет, ибо они не меняют генетику людей и складывавшуюся веками и тысячелетиями культуру (по крайней мере, пока алгоритмы не обладают субъектностью в сочетании со сверхразумом)
Доказательств того, что оба утверждения – мифы, в реальной жизни уже предостаточно.
Вот одно из них.
Последствия (экспериментально фиксируемые и нарастающие) того, что в вопросах выбора пары (от романтических до семейных отношений), люди все более полагаются на некие (скрытые ото всех) алгоритмы рекомендаций, перенимающие на себя функции чисто человеческих «андроритмов» (встроенных в нас эволюцией и постоянно перенастраиваемых культурной средой биологических и психологических механизмов оценки и поиска предпочтений при принятии решений).
Подробней о том,
• какие негативные для людей последствия этого уже наблюдаются
• почему это происходит без какой-либо «злой воли» или «умысла» со стороны алгоритмов, а лишь, как следствие оптимизации алгоритмами заложенных в них разработчиками целевых функций
• почему такие функции, закладываемые в большинство типов интеллектуальных ИИ-систем, входят в прямое противоречие с тем, что нужно людям
• и, наконец, почему подобное, казалось бы, довольно невинное и полезное вовлечение алгоритмов в процессы принятия наших решений может иметь воистину тектонические последствия - смена формата социума, новый тип культуры и новая форма эволюции разума
– читайте дальше на Boosty и Patreon
P.S. С подпиской не обессудьте. Подобные лонгриды пишутся не за час. И чтобы продолжать, хотелось бы знать, скольким из 140К подписчиков на 4 платформах эти тексты реально интересны и ценны.
P.P.S. Читатели, ограниченные в средствах на подписку, могут написать мне, и я пришлю текст.
Картинка https://telegra.ph/file/076699bb92a29baad580b.jpg
Лонгрид
https://bit.ly/3WrdVTE
https://bit.ly/4a49tx6
#АналитикаБольшихДанных #ВыборПартнера #Психология #АлгокогнитивнаяКультура
Чего мы лишаемся, передавая все больше своих решений алгоритмам
— Когда новостную повестку и мой круг чтения стали формировать алгоритмы, я оставался безмолвным. Причин волноваться не было, - ведь так было проще и быстрее получать информацию.
— Когда алгоритмы соцсетей стали формировать мне круг друзей и модерировать наше общение, я не стал протестовать. Ибо это расширяло мои социальные связи.
— Когда алгоритмы стали решать, что мне покупать, какие фильмы смотреть и какую музыку слушать, меня это устраивало. Я же мог, при желании, отвергать рекомендации алгоритмов.
— Когда алгоритмы стали для меня незаменимы в ситуациях любого выбора - от места работы и отдыха до романтических партнеров, - я был даже рад. Поскольку их рекомендации нравились мне и экономили кучу времени на поиск и оценку вариантов.
— Когда же алгоритмы стали решать вопросы жизни и смерти людей (сначала на войне, а потом и в мирной жизни) — мне было уже бессмысленно протестовать, т.к. здесь от меня вообще ничего не зависело.
Аллюзия к высказыванию, приписываемому немецкому пастору Нимёллеру, которым он пытался объяснить бездействие немецких интеллектуалов и их непротивление нацистам.
- - -
Если эта аллюзия кажется вам надуманной, ошибочной или даже ложной и не имеющей никакого отношения к реальности — к вам, вашим детям, друзьям и знакомым, — читать дальше нет смысла.
В противном случае, почитайте дальше. И я смею вас уверить, что вы не зря потратите время, узнав немало интересной, малоизвестной и, главное, полезной информации, которую сложно найти в других источниках на просторах Интернета.
Два устойчивых и широко распространенных мифа гласят:
1. Технологии испокон века меняли жизнь людей и всего общества, и потому происходящий сейчас рост влияния алгоритмов на жизнь людей (от рекомендательных систем и социальных сетей до генеративного ИИ) – просто очередной (хотя и весьма важный) этап технологического прогресса
2. Никаких кардинальных изменений в самих людях и обществе в целом рост влияния алгоритмов не несет, ибо они не меняют генетику людей и складывавшуюся веками и тысячелетиями культуру (по крайней мере, пока алгоритмы не обладают субъектностью в сочетании со сверхразумом)
Доказательств того, что оба утверждения – мифы, в реальной жизни уже предостаточно.
Вот одно из них.
Последствия (экспериментально фиксируемые и нарастающие) того, что в вопросах выбора пары (от романтических до семейных отношений), люди все более полагаются на некие (скрытые ото всех) алгоритмы рекомендаций, перенимающие на себя функции чисто человеческих «андроритмов» (встроенных в нас эволюцией и постоянно перенастраиваемых культурной средой биологических и психологических механизмов оценки и поиска предпочтений при принятии решений).
Подробней о том,
• какие негативные для людей последствия этого уже наблюдаются
• почему это происходит без какой-либо «злой воли» или «умысла» со стороны алгоритмов, а лишь, как следствие оптимизации алгоритмами заложенных в них разработчиками целевых функций
• почему такие функции, закладываемые в большинство типов интеллектуальных ИИ-систем, входят в прямое противоречие с тем, что нужно людям
• и, наконец, почему подобное, казалось бы, довольно невинное и полезное вовлечение алгоритмов в процессы принятия наших решений может иметь воистину тектонические последствия - смена формата социума, новый тип культуры и новая форма эволюции разума
– читайте дальше на Boosty и Patreon
P.S. С подпиской не обессудьте. Подобные лонгриды пишутся не за час. И чтобы продолжать, хотелось бы знать, скольким из 140К подписчиков на 4 платформах эти тексты реально интересны и ценны.
P.P.S. Читатели, ограниченные в средствах на подписку, могут написать мне, и я пришлю текст.
Картинка https://telegra.ph/file/076699bb92a29baad580b.jpg
Лонгрид
https://bit.ly/3WrdVTE
https://bit.ly/4a49tx6
#АналитикаБольшихДанных #ВыборПартнера #Психология #АлгокогнитивнаяКультура
