Kāpēc “Saukšana par muļķībām” ir svarīga lasāmviela informācijas atmazgāšanas laikā
Dezinformācija un dezinformācija uz datiem balstītajā pasaulē ir kļuvusi tik izplatīta, ka tagad katra pilsoņa pienākums ir būt skeptiskam un piesaukt to.
Nosaucot par muļķībām: Skepticisma māksla datu vadītā pasaulē, Jevins D. Vests un Karls T. Bergstroms Šī saistošā grāmata, kas atklāj ziņas, ka skaitļi nerunā paši par sevi, kā reklamēts, bet gan tā, kā tie ir pielāgoti, tiks izlaista nākamajā otrdienā. Taču izdevējiem vajadzēja to steigšus publicēt pirms mēnešiem, kad izcēlās pandēmija, un diagrammas, kuru pamatā ir apšaubāmi dati, attēlo slimības progresu, sabiedrības veselības reakcijas pilnīgo nesakārtotību, iespējamību, ka jūs inficēsieties, un slaido stāvokli. apakškopa iespēja, ka tu mirsi, katru dienu sāka parādīties pirmajās lapās. Konteksti mainījās, secinājumi ticami atšķīrās un vienoja tikai spēja mudināt zaudēt ticību datiem. Vests un Bergstroms, kuri pasniedz informācijas zinātni Vašingtonas Universitātē, atgādina, ka ticība ir veca cepure. Lai zinātu, kas tieši notiek, jums ir jāspēj pašam novērtēt datus un manipulācijas ar tiem. Tas ir pārsteidzoši viegli.
Kad mācījāmies vidusskolā, statistika un varbūtība tika uztverta kā neprecīzi matemātikas lauki, kas balstās uz p-vērtību, standartu, ar kuru bieži tiek manipulēts. Ja vien jūs nevēlējāties studēt ekonomiku un redzēt pasauli, jūs netērējāt viņiem laiku. Vidējais, mediāna, režīms, standarta novirze, permutācijas un kombinācijas, rituāls mājiens Paskālam, un jūs virzāties tālāk. Uz Būla algebru, ja datori jūs aizrāva, un uz trigonometriju un aprēķiniem visam pārējam. Kurš gan varēja iedomāties, ka statistika izrādīsies vissvarīgākā prasme, lai saprastu, kas notiek cilvēklietās?
Lielo datu un mašīnmācīšanās laikmetā problēmu, šķiet, pastiprina datu kopu milzīgais lielums un algoritmu neizprotamība. Kustība meklē algoritmu caurspīdīgumu — ja dators ir pagājis garām, jums jāzina, kāpēc —, taču mērķi ir vieglāk pateikt, nekā sasniegt. Mašīnmācība tiek apmācīta datu kopās, kuras klasificējuši cilvēki, un tā raksta programmu nākotnes datu klasificēšanai. Bet pat sistēmas autori var precīzi nezināt, kā tas darbojas. Grāmata attiecas uz ML sistēmu, kuras uzdevums ir atdalīt haskiju un vilku attēlus. Bet tas skatījās uz fonu, nevis uz dzīvniekiem. AI bija sapratis, ka, lai gan haskijus var nošaut dažādos cilvēku kontekstos, savvaļas vilki, visticamāk, tiek fotografēti uz sniega fona. Tas bija tikai fona skatīšanās un dzīvnieku viltus, bet precīza identificēšana.
kāda ir chumlee neto vērtība
Turklāt lielākā daļa algo ir patentēti pamatota iemesla dēļ. Ja Google publiskotu savu ranžēšanas algoritmu, tas izraisītu globālu bruņošanās sacensību, jo visi un viņu pusaudžu brāļadēls mēģinātu to izspēlēt. Taču autori atgādina, ka kopumā nav nepieciešams kāpt melnajā kastē, kurā dzīvo algo. Ievades un izvades kvalitātes analīze prasa tikai vienkāršu loģiku un kalpo mērķim.
Atgriezīsimies pie koronavīrusa un līkločiem un diagrammām pirmajā lapā un skaidrojumos, kas kartē tā postošo ceļojumu cauri cilvēcei. Mežonīgās nekonsekvences dēļ padomājiet par dīvaino sabrukumu saistībā ar masku nepieciešamību, viedokļiem mainoties kā vējstikla tīrītāju slaucīšanai, starp to absolūto nederīgumu un to kritisko lomu ierobežošanā. Pats apkaunojošākais ir tas, ka PVO, kas globālo darba kārtību vienmēr ir noteikusi saprātīgi, veicināja nenoteiktību, graujot sabiedrības uzticību autorizētajai versijai un pašas zinātnes uzticamībai.
Un tad bija šis diagrammu, diagrammu un datu vizualizāciju farrago (temps Tharoor). Arī šeit autori piedāvā vienkāršas pārbaudes. Vai skala sākas no nulles, perspektīvas sākuma punkta vai patvaļīga skaitļa, kas ērti pielāgo šķietamos rezultātus? Vai skala ir lineāra, vai 1 cm apzīmē vienu gadu sākumā un 10 gadus pēc tam, arvien straujākas līknes? Vai laika grafiks ir tiktāl tālināts, ka kritiskās izmaiņas kļūst neredzamas? Autori stingri iebilst pret grafisko attēlojumu seksuālo veidošanu, piemēram, ilustrējot stāstu no saimniecības līdz dakšai, izmantojot dakšas zarus, kas nav mēroga, lai attēlotu datus. Cilvēki ir ļoti vizuāli dzīvnieki, un diagrammas pielāgošana ir vienkāršākais veids, kā viņus maldināt.
Grāmatā ir nošķirtas vecās skolas BS, kas rada tikai iespaidu, ka kaut kas tiek nopietni darīts pret kaut ko, kas jūs nopietni traucē (80. gadu Indijā, tūlītēja rīcības plāna īstenošana kara apstākļos, tiešā augstākā līmeņa pārraudzībā Komiteja, kuru vada atvaļināts Augstākās tiesas tiesnesis) un jaunās skolas BS, kas izmanto matemātikas, zinātnes un statistikas valodu, lai radītu iespaidu par stingrību un precizitāti. Tas ir tik plaši izplatīts, ka atbildīgi piesaukt to ir jākļūst par sabiedrisku pienākumu.
Propagandas saņēmēji pirmajam tic tikai tad, ja ir politiski noskaņoti, bet ir bezpalīdzīgi pēdējā priekšā. Suga uzskata, ka tā ir skaitliski apstrīdēta, un, saskaroties ar datiem, nežēlīgi padodas neatkarīgi no tā, cik acīmredzami tie ir viltus vai maldinoši. Diemžēl skaitļi nekad nerunāja paši par sevi. Tagad sagrozītie dati ir kļuvuši tik plaši izplatīti, ka faktu pārbaudītāji, informācijas laikmeta nepielūdzamie galli, paši vairs nespēj apturēt plūdmaiņu. Ir pienācis laiks mums visiem ķerties pie digitālās informācijas.
pepsico neto vērtība
Dalieties Ar Draugiem:
