Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Тема книги вдохновляет и будоражит воображение. Гугл – огромная поисковая машина, которой люди доверяют свои желания, задают вопросы, которые действительно их волнуют.

А гугл все это сохраняет в своих бездонных хранилищах. Все поисковые фразы записываются, клики сохраняются, посещение страниц отслеживается. Гугл знает про нас все.

Поразительно какой мощью и властью обладают владельцы гугл. У них есть данные, позволяющие управлять людьми, влиять на их поведение, возбуждать и подавлять желания. С помощью больших данных можно делать точные, научные выводы, а не опираться на интуицию и опросы, в которых все лгут.

Скоро компьютерные алгоритмы будут знать и понимать нас лучше, чем мы сами. Это открывает огромные перспективы как для прогресса и процветания человечества, так и для контроля и манипуляций.

Хоть основная идея и тема книги вызывают у меня огромный интерес, сама книга не показалась захватывающий. В каких-то главах я откровенно скучал, в других было слишком много воды. Кроме того, явно прослеживается, что книга написана для американцев. Практически все примеры, места, люди, названия в контексте США. Даже обращение к читателю идет как к американцу («наша страна» и т.п.).

Книга хороша в качестве обзорного материала что такое большие данные и как с ними работают. Но не ожидайте увлекательного приключения на всем протяжении книги. 3/5

Все люди лгут – уверен специалист Google по Data Science Сет Стивенс-Давидовиц – они лгут друзьям и знакомым, лгут во время опросов, лгут самим себе, не говорят правды в социальных сетях. Все это очевидно несколько осложняет проведение социальных исследований. Однако, большие данные, которые стали доступны последние годы, открывают совершенно новые перспективы для нахождения правды об окружающем мире.

Оказалось, например, что очень много интересной информации может дать анализ поисковых запросов пользователей в интернете – это практически сыворотка правды – вот где люди по-настоящему раскрывают свою подноготную. Таким образом можно подсчитать уровень расизма в стране, определить реальные политические предпочтения граждан, можно выявить неожиданные проблемы – например, что немало родителей жалеет о решении завести ребенка. Данные могут предложить нам новые типы фактов и более правдивые сведения.

Кроме того большие данные это хороший способ заглянуть в отдельные подмножества людских сообществ, чего не может зачастую предложить небольшая срезка в традиционных исследованиях.

А еще такой подход к исследованиям открывает широкое поле для проведение экспериментов и поиска причинно-следственных связей. Можно, например, более точно определить действительно ли работает реклама, или посмотреть правда ли, что выпускники Гарварда чаще добиваются успеха в жизни, чем выпускники других учебных заведений.

Однако большие данные имеют свои ограничения и риски. С помощью таких тестов и экспериментов можно делать, например, крайне цепляющую рекламу, или “неотпускающие” компьютерные игры. Данные могут давать юридическим лицам очень большую власть над простым человеком.

Книга Сета Стивенс-Давидовица это призыв к обсуждению того, что можно и чего нельзя делать с большими данными, как к ним подступиться и как отвечать на некоторые сложные, в том числе с этической точки зрения, вопросы.

_

6/10

В книги очень много примеров, математических основ методологии нет, но они и не нужны. Лёгкое чтиво для широких масс, рекомендую. Автор импонирует, рассказывая случаи из своей биографии.

Полный отстой для любителей Малахова и шокирующей правды, которая шокирует только своей очевидностью. Автор половину книги мусолит тему шпилли-вилли в разных ориентациях. Была бы книга посвежее, сюда бы и Дзюба попал. Я надеялся на интересное чтиво в стиле «мастера Doom», а получил большую стирку в бумажном формате.

Вторая половина книги о насущных страхах рядового американца. Что ни глава – то тема передачи с Опрой) короче, если у вас IQ больше, чем у банана – пропускайте этот шлак.

Книга полностью соответствует названию и хорошо разворачивает примеры того, как можно и как нельзя использовать большие данные в современном мире. По сути, это сборник примеров использования компаниями больших данных, о чем мы все и так догадывались, но боялись спросить.