Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения. Кэти О'Нил

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ не значит, что многие игроки, как только подойдет время подписывать контракт, не попытаются поспорить с оценкой модели: «Конечно, я сделал двести раз страйк-аут, но только посмотрите на мои хоум-раны…»)

      С моей точки зрения, нет ничего плохого и во второй модели, которую мы обсуждали, – гипотетической модели семейных ужинов. Если бы мои дети задались вопросами о допущениях, которые за ней стоят, как экономических, так и диетических, я бы с удовольствием об этом рассказала. И даже если они иногда ворчат, получая очередную порцию зеленого салата, они, вероятно, признают, что моя модель отвечает целям удобства, экономии, здоровья и хорошего вкуса – хотя, возможно, в своих собственных моделях они придадут этим факторам другой вес (и они могут начать создавать свои модели с того самого момента, когда начнут сами покупать себе продукты).

      Должна добавить, что моя модель вряд ли когда-нибудь приобретет промышленные масштабы. Не представляю, чтобы сеть супермаркетов Walmart или Министерство сельского хозяйства США заинтересовались бы моей моделью и распространили бы ее на сотни миллионов людей – как некоторые из видов оружия математического поражения, которые мы будем обсуждать. Нет, моя модель совершенно безобидна, особенно учитывая то, что она вряд ли когда-нибудь перейдет из моей головы в какую-либо компьютерную программу.

      Однако оценка вероятности рецидива, которую мы обсуждали в конце главы, – пример совсем другого рода. Он имеет какой-то дурной привкус. Давайте быстро проверим, не относится ли эта оценка к ОМП, и посмотрим на результат.

      Первый вопрос: если участник проверки осведомлен о том, что его проверяют с помощью модели, и о том, для чего будет использован результат проверки, можно ли считать эту модель непрозрачной? Ведь большинство заключенных, заполняющих обязательные анкеты, вовсе не глупы. Они как минимум должны подозревать, что информация, которую они предоставляют, будет использована против них, чтобы контролировать их во время отбывания срока, – эта информация даже может привести к увеличению этого срока. Они знают правила игры. Однако представители тюремной администрации тоже их знают. И они не распространяются о целях LSI-R. Администрация отлично понимает, что в ином случае многие заключенные попытаются обыграть модель, предоставив ответы, в которых они будут выглядеть образцовыми гражданами на момент выхода из тюрьмы. Поэтому заключенных стараются держать в неведении и не раскрывать им степень риска рецидива, которую определила модель в их случае.

      В этом тюремные администраторы не одиноки. Непрозрачные модели – это правило, а прозрачные – исключение. Нас моделируют как покупателей и домоседов, как пациентов и заемщиков, но практически никаких из этих результатов мы не видим – даже если сами радостно участвуем в опросах. Даже когда такие модели на самом деле «ведут себя» вполне прилично, их непрозрачность может породить ощущение несправедливости. Если распорядитель СКАЧАТЬ