Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё. Cет Cтивенс-Давидовиц

Чтение книги онлайн.

      Какую информацию ученые могут извлечь из проекта Седера?

      Первое и, пожалуй, самое главное. Если вы собираетесь попробовать использовать новые данные для революционного улучшения ситуации, лучше сперва задаться вопросом: где не срабатывают старые методы? Одержимость агентов-лошадников родословными оставила Седеру достаточно места для маневра. То же самое можно сказать и о победе Google над поисковыми системами, одержимыми подсчетом слов.

      Одним из недостатков в попытке Google предсказать приближение эпидемии гриппа{56}, используя данные поисковых запросов, было то, что вы можете сделать это очень хорошо и сами – просто используя данные прошлой недели и добавив сезонные корректировки. До сих пор ведутся споры о том, насколько сведения, полученные на основании поисковых запросов, лучше простой, но мощной модели. На мой взгляд, поиск в Google практичнее для измерения состояний, для которых существующие данные не столь показательны. Поэтому Google STD в долгосрочной перспективе может оказаться более полезным, чем Google Flu.

      Второй урок заключается в том, что при попытке сделать прогноз не нужно всерьез задаваться вопросом, почему ваша модель работает. Седер не может полностью объяснить, почему левый желудочек имеет столь важное значение при прогнозировании успеха лошади. Он также не в состоянии точно сказать, почему на успех влияет именно величина селезенки. Возможно, когда-нибудь лошадиные кардиологи и гематологи и дадут ответ на эти вопросы. Но сейчас это не важно. Седер занимается прогнозированием успеха, а не его объяснением. То есть вы просто должны знать, что это работает, и не пытаться понять почему.

      Например, Walmart использует данные о продажах во всех своих магазинах, чтобы знать, какие продукты следует пока отложить. СКАЧАТЬ