Егэ информатика задание 5 разбор: Разбор ЕГЭ. Информатика. Задача №5 | Стив Май

Презентации вебинаров по методам решения заданий повышенной сложности ЕГЭ по информатике

Вебинары апреля 2017 г. 

Презентации вебинара  «Использование метода графов при решении задач ЕГЭ по информатике (задача 26)», состоявшегося 5 апреля 2017 года.

Стратегия игр 1. Стратегия игр 2.

Разбор заданий представила Маркова Юлия Викторовна, учитель информатики МАОУ «Гимназия г. Троицка», эксперт ЕГЭ по информатике.

Презентация вебинара  «Определение скорости передачи информации при заданной пропускной способности канала и определение объёма памяти, необходимого для хранения звуковой и графической информации (задача 9 ЕГЭ по информатике)», состоявшегося 18 апреля 2017 года.

Разбор заданий представила Киселева Елена Юрьевна, учитель информатики ГБОУ Гимназия № 1516, эксперт ЕГЭ.

Презентация вебинара  «Алгоритмы обработки массивов в заданиях ЕГЭ по информатике», состоявшегося 25 апреля 2017 года.

Разбор заданий представил Колтунов  Роман Павлович, учитель информатики ГБОУ Школа № 444, эксперт ЕГЭ.

Презентация вебинара «Базовые принципы организации и функционирования компьютерных сетей (задача 12) ЕГЭ по информатике)», состоявшегося 27 апреля 2017 года.

 Разбор заданий представила Петрова Марина Оскаровна, учитель информатики ГБОУ СОШ № 1155.

Вебинары мая 2017 г.

Презентация вебинара «Рекурсивный алгоритм», состоявшегося 11 мая 2017 года.

Разбор заданий представил Денис Павлович Кириенко, учитель информатики ГБОУ Школа № 179, эксперт ЕГЭ.

Презентация вебинара «Анализ программы, использующей процедуры и функции (задача 21 ЕГЭ по информатике)», состоявшегося 15 мая 2017 года.

Разбор заданий представила Гребенникова Ирина Андреевна, учитель информатики ГБОУ Школа № 224, эксперт ЕГЭ.

Презентация вебинара «Анализ алгоритма, содержащего цикл и ветвление (задача 20 ЕГЭ по информатике)», состоявшегося 19 мая 2017 года.

Разбор заданий представила Галганова Дарья Анатольевна, учитель информатики ГБОУ Школа № 185.

Ответственный за размещение информации: методист ГМЦ ДОгМ Черницына Лариса Юрьевна, [email protected], тел. +7 909 984-97-81. 

Могут ли мобильные приложения для здоровья заменить врачей общей практики? Обзорный обзор сравнения мобильных приложений и задач GP | BMC Медицинская информатика и принятие решений

20.

Лю Ц., Ху Y, Се Дж., Фу К., Ли И., губернатор С. и др. Использование мобильных медицинских приложений для улучшения качества обслуживания пациентов: перекрестное исследование в государственных больницах Китая. JMIR mHealth и uHealth. 2018; 6 (5): e126.

PubMed PubMed Central Статья Google ученый

% PDF-1.7 % 1447 0 объект > endobj xref 1447 158 0000000016 00000 н. 0000004589 00000 н. 0000004821 00000 н. 0000004850 00000 н. 0000004901 00000 н. 0000004938 00000 н. 0000005533 00000 н. 0000005645 00000 н. 0000005758 00000 п. 0000005952 00000 п. 0000006065 00000 н. 0000006176 00000 п. 0000006288 00000 п. 0000006398 00000 п. 0000006514 00000 н. 0000006630 00000 н. 0000006746 00000 н. 0000006862 00000 н. 0000006978 00000 н. 0000007090 00000 н. 0000007204 00000 н. 0000007314 00000 н. 0000007425 00000 н. 0000007537 00000 н. 0000007647 00000 н. 0000007758 00000 н. 0000007873 00000 п. 0000007984 00000 п. 0000008099 00000 н. 0000008214 00000 н. 0000008370 00000 н. 0000008510 00000 н. 0000008670 00000 п. 0000008840 00000 н. 0000008992 00000 н. 0000009077 00000 н. 0000009162 00000 п. 0000009247 00000 н. 0000009331 00000 п. 0000009415 00000 н. 0000009498 00000 п. 0000009582 00000 н. 0000009666 00000 н. 0000009749 00000 н. 0000009833 00000 н. 0000009917 00000 н. 0000010000 00000 п. 0000010084 00000 п. 0000010167 00000 п. 0000010249 00000 п. 0000010333 00000 п. 0000010418 00000 п. 0000010503 00000 п. 0000010586 00000 п. 0000010670 00000 п. 0000010753 00000 п. 0000010837 00000 п. 0000010920 00000 п. 0000011002 00000 п. 0000011085 00000 п. 0000011168 00000 п. 0000011250 00000 п. 0000011333 00000 п. 0000011415 00000 п. 0000011498 00000 п. 0000011579 00000 п. 0000011661 00000 п. 0000011744 00000 п. 0000011825 00000 п. 0000011907 00000 п. 0000011992 00000 п. 0000012077 00000 п. 0000012162 00000 п. 0000012248 00000 п. 0000012333 00000 п. 0000012418 00000 п. 0000012503 00000 п. 0000012589 00000 п. 0000012674 00000 п. 0000012963 00000 п. 0000013528 00000 п. 0000019881 00000 п. 0000019985 00000 п. 0000020534 00000 п. 0000020903 00000 п. 0000021319 00000 п. 0000022448 00000 п. 0000022620 00000 п. 0000023138 00000 п. 0000029146 00000 п. 0000029565 00000 п. 0000029938 00000 н. 0000030224 00000 п. 0000031146 00000 п. 0000031380 00000 п. 0000032666 00000 п. 0000032815 00000 п. 0000033281 00000 п. 0000037415 00000 п. 0000037758 00000 п. 0000038127 00000 п. 0000038338 00000 п. 0000039572 00000 п. 0000040731 00000 п. 0000041948 00000 п. 0000042307 00000 п. 0000043541 00000 п. 0000044641 00000 п. 0000049286 00000 п. 0000096543 00000 п. 0000123537 00000 н. 0000124003 00000 н. 0000124202 00000 н. 0000124487 00000 н. 0000124550 00000 н. 0000125777 00000 н. 0000126014 00000 н. 0000126350 00000 н. 0000126447 00000 н. 0000126758 00000 н. 0000126976 00000 н. 0000127033 00000 н. 0000128590 00000 н. 0000128868 00000 н. 0000129407 00000 н. 0000129531 00000 н. 0000152864 00000 н. 0000152905 00000 н. 0000153432 00000 н. 0000153542 00000 н. 0000196633 00000 н. 0000196674 00000 н. 0000196735 00000 н. 0000196929 00000 н. 0000197038 00000 н. 0000197142 00000 н. 0000197261 00000 н. 0000197380 00000 н. 0000197498 00000 н. 0000197619 00000 н. 0000197747 00000 н. 0000197914 00000 н. 0000198059 00000 н. 0000198193 00000 н. 0000198388 00000 н. 0000198527 00000 н. 0000198684 00000 н. 0000198878 00000 н. 0000199023 00000 н. 0000199164 00000 н. 0000199329 00000 н. 0000199475 00000 н. 0000199633 00000 н. 0000199753 00000 н. 0000199948 00000 н. 0000200139 00000 н. 0000004385 00000 п. 0000003530 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 1604 0 объект > поток x ڜ TKLSA = xbFZADAL ZX4j «, ՠ @ [> -) Lhą.%

Тестирование юзабилити с прототипами — специалист по юзабилити

Интерактивные прототипы — отличный способ реализовать юзабилити-тестирование на ранних этапах разработки программного обеспечения. Но правильно ли вы это делаете? Узнайте, что, как и почему юзабилити-тестирование с прототипами высокой точности здесь.

Выполнение тестов удобства использования на интерактивном прототипе может помочь избежать головной боли за 11 часов, от которой у дизайнеров и разработчиков программного обеспечения остыла кровь: доработки в последнюю минуту, ошибочные запуски и, что еще хуже, потеря доверия заинтересованных сторон и средств.

Но для того, чтобы юзабилити-тестирование работало, все должно быть выполнено правильно. Выполнение тестов на интерактивных прототипах требует другого подхода к тестированию программного обеспечения с кодом. В этой статье дается обзор того, когда, как и почему следует запускать тестов юзабилити на интерактивных прототипах .

Почему

Превосходное удобство использования и удобство использования не возникают случайно (хотя это было бы удобно для разработчиков программного обеспечения, которые ограничены во времени, если бы они это сделали!). Чтобы создать продукт, демонстрирующий безупречный UX, юзабилити тестирования, пользовательских сценария и пользовательские требования должны быть включены в процесс проектирования-разработки с самого начала. Последнее, что вы хотите сделать, — это в последнюю минуту выполнить юзабилити тест , когда ваш веб-сайт или приложение уже закодированы и ждут запуска.

Prototypes предоставляют возможности на ранней стадии для проверки функциональности, дизайна, UX, маркетинга, и бизнес-стратегии перед написанием кода окончательного решения.Согласно Web Usability , изменение закодированной функции может быть до 100 раз дороже, чем прототип. В отчете IEEE «Почему программное обеспечение не работает» указывается, что примерно 50% времени на доработку можно было бы избежать, если бы тестирование проводилось на ранних стадиях проектирования. Представление испытанных и проверенных прототипов потенциальным спонсорам может обеспечить инвестиции, которые в противном случае могли бы оказаться неуловимыми. Некоторые из наших клиентов в Justinmind используют проверенный пользователем рабочий прототип для привлечения заинтересованных сторон и сбора средств.

Когда запускать

Не существует единого наилучшего времени для проведения тестов юзабилити : некоторые предлагают первые шаги тестирования с бумажными прототипами (ознакомьтесь с этой статьей, чтобы получить практическое руководство по тестированию с бумажными ручками прототипов), в то время как другие призывают к высокоточных прототипов в комплекте с взаимодействиями, анимации, и тестируют возможности на устройстве.

Также возможно, а иногда и желательно, проводить несколько раундов тестирования по мере того, как вы продвигаетесь через верность прототипа. Юзабилити-тестирование на этапе каркаса может гарантировать, что тестировщики сосредоточатся на реальных моментах информационной архитектуры , и , навигации потоков, по которым вы затем можете выполнить итерацию до высокоточного прототипа и снова протестировать .

Но эта статья будет посвящена юзабилити-тестированию с высокоточными прототипами , которое позволяет вам наблюдать, как пользователи пробуют сложные взаимодействия и задачи, тестирует решения проблем, которые вы обнаружили ранее, и устраняет любые сбои в последнюю минуту.

Специфический для прототипа

Заявление об ограничении ответственности — прототипы не являются ответом на все молитвы об удобстве использования . Когда вы тестируете прототипы, помните о любых соответствующих ограничениях и, глядя на собранные данные, подумайте о том, какую роль могли сыграть какие-либо специфические для прототипа факторы. Например, если вы включили в свой прототип текст-заполнитель lorem ipsum, это могло помешать некоторым пользователям в возможностях навигации ; Примерно смоделированная цветовая схема может не иметь интуитивно понятных элементов, на которые полагаются пользователи. Помните об этих потенциальных проблемах, это поможет вам не только определить тесты юзабилити , но и лучше понять результаты.

Как запустить

Во время теста на обнаружение проблем, фасилитатор должен отслеживать проблемы и, когда они возникают, отмечать и исследовать действия и речь участников. Координатор должен обладать знаниями, необходимыми для тонкого анализа результатов.

Отслеживание взгляда

Благодаря такой технологии, как Crazy Egg, можно не только знать, куда щелкают ваши пользователи, но и куда они смотрят (не всегда одно и то же).Тесты айтрекинга могут многое рассказать вам о психологии, лежащей в основе навигации , и особенно полезны для понимания падений и других препятствий на пути к конверсии.

Конкурсные

Вы можете подумать, что у вас отличный интерфейс, но это плохое предложение, если вы не знаете, с чем сталкиваетесь. Конкурсное тестирование юзабилити предполагает, что две группы участников выполняют идентичные задачи с приложениями или веб-сайтами конкурентов.Для получения значимых данных вам может потребоваться более крупная выборка, чем волшебная пятерка Nielsen, поэтому конкурентные тесты можно проводить удаленно, если ваш инструмент для создания прототипов поддерживает это.

Распространенные ошибки при тестировании прототипов высокой точности

Промежуточная середина

Это обычная ситуация — участник теста сталкивается с проблемой и изо всех сил пытается выполнить задачу. Со стороны разработчиков-наблюдателей возникает соблазн остановить тест или вмешаться.Но наблюдение за тем, как участники борются с вашим прототипом, может помочь вам решить встроенные проблемы. Спросить пользователей, почему они боролись или чего они пытались достичь, даст более интересные результаты, чем держаться за руки через , тест .

Специальное устранение ошибок

Исправление сбоев без предварительной оценки всех свидетельств никогда не является хорошей идеей: действия, основанные на наполовину сформированных предположениях , противоречат хорошему удобству использования тестируют практик.Лучшим подходом является использование стадии тестирования прототипа, чтобы отметить и проанализировать как можно больше проблем, не вмешиваясь; тогда у вас будет больше шансов начать кодирование.

The Takeaway

Нет серебряной пули для установки и запуска беспроблемного программного обеспечения, приложения или сайта. Но эти передовые практики при тестировании на интерактивных прототипах могут сократить количество доработок кода и в значительной степени обеспечить выполнение значимых и эффективных тестов удобства использования .

Хотите узнать больше?

Если хотите…

1. узнать все подробности юзабилити-тестирования — в том числе, как использовать и протестировать прототипы
2. получите простые в использовании шаблоны
3. узнайте, как правильно оценить юзабилити системы / услуги / продукта / приложения / и т. Д.
4. узнайте, как сообщить результат своему руководству

… затем рассмотрите возможность пройти онлайн-курс «Проведение Юзабилити-тестирования» .

Если, с другой стороны, вы хотите освежить в памяти основы UX и Usability , подумайте о том, чтобы пройти онлайн-курс по User Experience. Удачи вам в обучении!

программ аспирантуры: Преподаватели: Школа информатики, вычислений и инженерии имени Ладди: Университет Индианы, Блумингтон,

Все докторанты школы информатики, вычислительной техники и инженерии Ладди должны завершить либо несовершеннолетний в школе, либо утвержденный несовершеннолетний за пределами школы. Внутренние и внешние несовершеннолетние должны соответствовать исследованию студента, как это определено студенческим консультативным комитетом.

Внешние несовершеннолетние доступны для учащихся за пределами школы Ладди, в то время как внутренние несовершеннолетние предназначены для учащихся Ладди.

Для получения дополнительной информации о второстепенной биоинформатике, свяжитесь с офисом аспирантов Ладди по адресу [email protected].

Компьютерная информатика для животных (внешняя и внутренняя)

Наш Ph.D. minor в области взаимодействия животных с компьютером будет дополнять обучение студентов, занимающихся ориентированной на животных работой в различных основных предметных областях, обеспечивая обзор развивающейся области взаимодействия животных и компьютера, а также обучение техническим и проектным вопросам. связанные навыки, которые поддерживают индивидуальные интересы студента.

Для получения дополнительной информации посетите веб-страницу ACI.

Биоинженерия (внешняя)

Докторанты других факультетов могут закончить несовершеннолетний факультет инженерии интеллектуальных систем, удовлетворяя следующим требованиям:

Незначительному специалисту по биоинженерии требуется 9 кредитных часов.

• E504 требуется (3 кр.)
• Выберите два курса, перечисленных в качестве курса компьютерной инженерии на уровне 500 или выше, что соответствует 6 кредитным часам. Они могут включать курсы E535, E540, E541 и E599, относящиеся к биоинженерии.

Другие курсы, не указанные в списке, могут быть засчитаны в счет несовершеннолетних после консультации как с заведующим кафедрой, так и с советником.

Биоинформатика (12кр.) (Внешняя и внутренняя)

Основная учебная программа состоит из курсов по биоинформатике для выпускников.Студенты могут выбирать факультативы на основе личных интересов из широкого списка курсов по биологии, химии, информатике, информатике, статистике, медицинской и молекулярной генетике. Выпускные курсы по биоинформатике в Школе информатики, вычислений и инженерии Ладди предполагают минимальные знания в области молекулярной, структурной и геномной биологии. Такой уровень понимания может быть получен за счет эквивалентных минимум шести (6) кредитных часов бакалавриата по молекулярной биологии, генетике, биохимии или эволюции.Однако кредиты на бакалавриат не засчитываются для получения степени доктора философии. степень, если она не указана в Бюллетене для выпускников университета без пометки «Не для получения кредита».

Комплексные сети и системы (9 кр.) (Внешние и внутренние)

Несовершеннолетнему в сложных системах требуется девять кредитных часов. Требуются I-609 и I-709. Студент может выбрать один из следующих курсов для получения степени:

• INFO-I 609 Advanced Ph.D. Семинар по сложным системам (3 кр.) (Обязательно)
• INFO-I 709 Advanced Ph.D. Семинар по сложным системам II (3 кр.) (Обязательно)
• INFO-I 585 Биологически вдохновленные вычисления (3 кр. )
• INFO-I 601 Введение в сложные системы (3 кр.)
• INFO-I 606 Network Science (3 кр.)
• INFO-I 590 / COGS-Q 700 Моделирование эволюционных и адаптивных систем (3 кр.)
• COGS-Q 580 Введение в динамические системы (3 кр.)

По согласованию с руководителем отдела сложных систем и консультантом студента дополнительные занятия могут быть засчитаны при учете степени.

Компьютерная инженерия (внешняя)

Докторанты других факультетов могут закончить несовершеннолетний факультет инженерии интеллектуальных систем, удовлетворяя следующим требованиям:

Для младшего специалиста по компьютерной инженерии требуется 9 кредитных часов.

• Требуется E501 (3 кр.)
• Выберите два курса, перечисленных в качестве курса компьютерной инженерии на уровне 500 или выше, что соответствует 6 кредитным часам. Это могут быть курсы E510, E512, E513, E514, E517, E518, E621 и E599, относящиеся к компьютерной инженерии.

Другие курсы, не указанные в списке, могут быть засчитаны в счет несовершеннолетних после консультации как с заведующим кафедрой, так и с советником.

Компьютерные науки (9 кр.) (Внешние и внутренние)

к.т.н. Магистр компьютерных наук (внешнее)

Докторанты на других факультетах могут завершить второстепенный курс по информатике, выполнив один из следующих двух вариантов:

1. Три курса информатики на общую сумму не менее 9 кредитных часов, выбранных из следующих: A595, B403, P423, P436, P438, B441, P442, B443 или любой курс уровня 500 или выше, кроме курсов A5xx.

2. A593, A594 и любые два курса на 6 кредитных часов или более из списка: A595, A596, B403, P423, P436, P438, B441, P442, B443 или любой курс уровня 500 или выше, кроме для курсов A5xx.

к.т.н. Дополнительное образование по информатике (внутреннее)

Внутренняя специальность по информатике состоит из не менее 9 кредитов по информатике на уровне 500 или выше, за исключением курсов A5xx или независимых исследований. Курсы должны быть в области, отличной от специализации студента.Район и курсы должны быть одобрены студенческим консультативным комитетом.

Киберфизические системы (внешние)

Докторанты других факультетов могут закончить несовершеннолетний факультет инженерии интеллектуальных систем, удовлетворяя следующим требованиям:

Несовершеннолетнему в киберфизических системах требуется 9 кредитных часов.

• Требуется E502 (3 кр.)
• Выберите два курса, перечисленных в качестве курса компьютерной инженерии на уровне 500 или выше, что соответствует 6 кредитным часам.Сюда могут входить курсы E512, E513, E514, E522, E523, E525, E526, E537, E622, E623 и E599, относящиеся к киберфизическим системам.

Другие курсы, не указанные в списке, могут быть засчитаны в счет несовершеннолетних после консультации как с заведующим кафедрой, так и с советником.

Data Science (12 кр.) (Внешние и внутренние)

Программа Data Science приглашает докторантов из всех дисциплин, желающих получить дополнительные знания в области науки о данных.

Это одна из наиболее быстрорастущих областей исследований, охватывающая постоянно расширяющийся круг дисциплин, включая образование, бизнес, общественное здравоохранение, социологию, политологию, экологию, гуманитарные науки и многие другие.

Обучение анализу, визуализации и составлению отчетов по большим объемам данных может помочь сформировать мир и расширить знания и опыт любого кандидата на докторскую степень.

Для получения дополнительной информации о младшей докторской степени по Data Science посетите веб-сайт Data Science.

Взаимодействие человека и компьютера (12 кр.) (Внешнее и внутреннее)

Незначительный уровень взаимодействия человека с компьютером (HCI) требует 12 кредитных часов. Студенты должны пройти как минимум один вводный курс для выпускников HCI с 3 кредитными часами из следующего списка:

• INFO-I541 Введение в HCI / D (3 кр.)
• INFO-I542 Основы ЛПУ (3 кр.)
• ILS-Z515 Информационная архитектура (3 кр. )

Кроме того, студенты должны взять девять (9) кредитов на одном или нескольких факультетах за пределами домашнего отдела.

Консультант студента HCI и директор аспирантуры должны утверждать все тематические занятия семинара. Минимум B (3,0) требуется в каждом курсе, который засчитывается для несовершеннолетнего.

Информатика (9 кр.) (Внешняя только для студентов, не изучающих информатику)

Несовершеннолетнему по информатике требуется девять кредитных часов.Требуемые девять кредитных часов относятся к любым трем курсам аспирантуры, подходящим для исследования студента, по решению советника студента (в отделе студента) и директора по информатике аспирантуры. Как правило, эти три курса для аспирантов будут включать I-501 и два других утвержденных курса информатики, доступных для докторской степени по информатике. программа.

Информационные науки (12 кр.) (Внешний)

ILS Minor

Департамент информации и библиотечного дела приглашает докторантов всех дисциплин, которые хотят считаться второстепенными в области информатики. Области концентрированного обучения включают взаимодействие человека с компьютером, визуализацию информации, поиск информации, научное общение, компьютерную коммуникацию, информационную грамотность, управление школьными средствами массовой информации, организацию знаний и социальную информатику. Младший курс ILS предлагается в соответствии с положениями Высшей школы университета. Студенты берут как минимум 12 часов зачетных единиц для несовершеннолетних. Запросы следует направлять директору докторской программы ILS.

Ваши 12 кредитных часов курсовой работы выбираются по соглашению с преподавателем ILS, который также становится второстепенным полевым представителем вашего докторского консультативного комитета.

Департамент информации и библиотековедения входит в число лучших программ для выпускников и профессиональных программ в этой области. Программы готовят профессионалов к эффективной оценке, систематизации, поиску и управлению информацией. ILS сочетает построение теории с построением систем, и вы можете исследовать социальные, когнитивные и технические силы, которые определяют способы создания, управления и использования информации в современной жизни. Возможности исследования для докторантов разнообразны и сложны.

Присылайте запросы к Xiaozhong Liu, Ph.D. Программный директор по информатике.

Молекулярная и наномасштабная инженерия (внешняя)

Докторанты других факультетов могут закончить несовершеннолетний факультет инженерии интеллектуальных систем, удовлетворяя следующим требованиям:

Для специалиста по молекулярной и наноразмерной инженерии требуется 9 кредитных часов.

• Требуется E505 (3 кр.)
• Выберите два курса, перечисленных в качестве курса компьютерной инженерии на уровне 500 или выше, что соответствует 6 кредитным часам. Они могут включать курсы E537, E551 и E599, относящиеся к молекулярной и наноразмерной инженерии.

Другие курсы, не указанные в списке, могут быть засчитаны в счет несовершеннолетних после консультации как с заведующим кафедрой, так и с советником.

Нейроинженерия (внешняя)

Докторанты других факультетов могут закончить несовершеннолетний факультет инженерии интеллектуальных систем, удовлетворяя следующим требованиям:

Несовершеннолетнему специалисту в области нейроинженерии требуется 9 кредитных часов.

• Требуется E506 (3 кр.)
• Выберите два курса, перечисленных в качестве курса компьютерной инженерии на уровне 500 или выше, что соответствует 6 кредитным часам. Сюда могут входить курсы E535 и E599, относящиеся к нейроинженерии.

Другие курсы, не указанные в списке, могут быть засчитаны в счет несовершеннолетних после консультации как с заведующим кафедрой, так и с советником.

Информатика безопасности (9 кр.) (Внешняя и внутренняя)

Для младшего специалиста по информатике безопасности требуется 9 кредитных часов, выбранных из следующих курсов:

• INFO-I 533 Анализ и разработка протокола (3 кр.)
• INFO-I 537 Социальное информационное обеспечение (3 кр.)
• INFO-I 599 Вредоносное ПО (3 кр.)
• INFO-I 536 Криптография (3 кр.)
• ИНФО-I 525 Экономика безопасности (3 кр.)

По согласованию с директором и советником по информатике безопасности, CS-649 (сетевая безопасность) и CS-649 (доверенные вычисления) могут быть заменены любыми двумя курсами.

Социальная информатика (12 кр.) (Внешняя и внутренняя)

Ph.D. Дополнительный курс социальной информатики (SI) в Университете Индианы состоит из четырех курсов (12 кредитов) на двух или более факультетах, которые обычно выбираются из списка курсов, как описано ниже. Обратите внимание, что учащийся младшего школьного возраста в SI не может включать занятия из своего домашнего отделения в младшем. Студенты, получившие докторскую степень. несовершеннолетний в SI в Университете Индианы должен продемонстрировать владение рядом курсов, которые исследуют дизайн, использование, последствия и / или политику использования информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в социальном, культурном или институциональном контексте.SI Ph.D. minor подчеркивает теоретические и методологические вопросы, а также вопросы существа.

Социальная информатика (SI) относится к междисциплинарному исследованию дизайна, использования и последствий ИКТ, которое учитывает их взаимодействие с институциональным и культурным контекстом. Исследования социальной информатики изучают роль технологий в социальных и организационных изменениях, а также в социальном формировании ИКТ. Исследования SI и курсы SI организованы в различных областях, включая информационные системы, телекоммуникации, журналистику, информатику и политологию.Одна из ключевых целей этой области — формирование ИКТ и политики, относящейся к ним, для улучшения человеческого общения и обеспечения более приемлемого технологического развития на организационном и социальном уровнях.

к.т.н. Индивидуализированный второстепенный (12 или более в двух или более программах) (внешнее и внутреннее второстепенное, проводимое университетской аспирантурой)

В дополнение к несовершеннолетним, которые предлагает Школа информатики, вычислений и инженерии им. Ладди, Высшая школа университета предлагает индивидуализированные несовершеннолетние, для которых требуется как минимум 12 кредитов.Аспирантура университета должна одобрить индивидуализированное несовершеннолетнее лицо до зачисления на любые курсы, которые должны соответствовать индивидуальным требованиям несовершеннолетнего.

Студент должен заполнить форму запроса на индивидуальный несовершеннолетний на One.IU.edu до начала любого курса. Затем Высшая школа университета должна утвердить индивидуализированный несовершеннолетний, требования (то есть минимальные принятые оценки) и процедуру экзамена (если таковая имеется). Имя индивидуализированного несовершеннолетнего не может быть именем уже существующего несовершеннолетнего.

ПРИМЕЧАНИЕ. После утверждения индивидуальной формы для несовершеннолетних учащийся имеет право посещать утвержденные курсы. Если студент хочет «заменить» курс неутвержденным курсом, он должен будет подать запрос на замену до начала курса. Следовательно, в разделе «Курсовая работа, используемая для удовлетворения несовершеннолетних» формы запроса на индивидуализированное второстепенное обучение студент должен включить дополнительные возможные курсы для выполнения индивидуальных требований несовершеннолетнего.

Студент должен представить обоснование для прохождения указанных курсов. Курсы должны формировать пакет, ведущий к цели, актуальной для исследования студента.

Учащийся должен иметь индивидуализированный несовершеннолетний, одобренный их руководителем, директором студенческого трека, директором по информатике аспирантуры и аспирантурой университета до посещения этих классов.

Внешние несовершеннолетние

Некоторые подходящие внешние несовершеннолетние включают биологию, химию, физику, когнитивные науки, историю и философию науки, информатику, право, социологию и науку об обучении.Во всех случаях количество часов, которые должны быть включены в несовершеннолетний, соответствует требованиям подразделения, предоставляющего несовершеннолетний.

Человечество и человеческие суждения в сравнении с прогнозным моделированием данных

Многие респонденты сказали, что, если люди слишком доверяют данным, человечество может погибнуть. Некоторые утверждали, что, поскольку технологические корпорации, а иногда и правительства, чаще всего являются агентствами, стоящими за кодом, алгоритмы пишутся для оптимизации эффективности и прибыльности без особых размышлений о возможных социальных последствиях моделирования и анализа данных. Эти респонденты сказали, что люди считаются «вкладом» в процесс и не рассматриваются как реальные, думающие, чувствующие, изменяющиеся существа. Некоторые говорили, что по мере развития процесса, то есть по мере того, как алгоритмы начинают писать алгоритмы, люди могут полностью выйти из цикла, позволяя «решать роботам».

Есть много мест, где алгоритмы полезны и полезны, но пока ни один из них не учитывает реальные потребности людей.

Анонимный респондент написал: «Мы просто не можем зафиксировать каждый элемент данных, который представляет обширность человека и его потребности, желания, надежды, желания.Кто и какие данные собирает? Знают ли вообще люди, отраженные в точках данных, или они просто согласились с условиями обслуживания, потому что у них не было реального выбора? Кто зарабатывает на данных? Как кто-нибудь может узнать, как его / ее данные обрабатываются и для каких целей оправдать какие цели? Нет прозрачности, а надзор — это фарс. Все это скрыто от глаз. Я всегда буду убежден, что данные будут использоваться для обогащения и / или защиты других, а не отдельных лиц. Это основная природа экономической системы, в которой мы живем.”

Комментарий Питера Эккарта отражает позицию многих участников этого опроса: «Мы можем создавать алгоритмы быстрее, чем мы можем понять или оценить их влияние. Расширение компьютерно-опосредованных отношений означает, что нас меньше интересует индивидуальное влияние этих инноваций, а больше — общие результаты. Поэтому мы будем интерпретировать негативное индивидуальное воздействие как необходимый сопутствующий ущерб «прогресса» ».

Аксель Брунс , профессор Исследовательского центра цифровых медиа Технологического университета Квинсленда, сказал: «Существуют конкурентные, нормативные и юридические недостатки, которые могут возникнуть в результате большей прозрачности со стороны оператора платформы, и поэтому есть стимул только для дальнейшего запутывания наличия и операций алгоритмического формирования коммуникационных процессов. Это не означает, что такие алгоритмы по своей сути «плохие» в том смысле, что они подрывают эффективное общение; Например, такие алгоритмы, как PageRank Google, четко выполняют работу, которую от них просят, и в целом сделали Интернет более полезным, чем без них. Но без дополнительной прозрачности обычные пользователи должны просто верить в то, что алгоритм делает то, что он должен делать, и не искажает ненадлежащим образом результаты, которые он дает. Такие алгоритмы будут по-прежнему глубоко внедряться во все аспекты жизни человека, а также будут генерировать растущие объемы данных по своим полям.Это продолжает усиливать влияние таких алгоритмов на структуру, измерение и представление реальности, а также на потенциальное влияние, которое любые непреднамеренные или преднамеренные ошибки могут оказать на действия пользователей, понимание обществом самого себя, а также на решения корпораций и правительства. Что еще более важно, растущее значение алгоритмов для таких процессов также придает большее значение исходным данным, с которыми они работают, усиливая негативное влияние пробелов и исключений данных. ”

Анонимный защитник сообщества сказал: «Есть много мест, где алгоритмы полезны и полезны, но пока ни один из них не учитывает реальные потребности людей. Человеческие ресурсы — это вклад в бизнес-уравнение в настоящий момент, а не реальный, мыслящий, чувствующий симбиот в глазах бизнеса ».

Анонимный адъюнкт-профессор политологии крупного американского университета сказал: «Алгоритмы — это типизация технологии. Они представляют собой снимок поведения, на которое влияют контекстные факторы, которые дают нам очень ограниченное представление о человеке.Приведение типов — плохой способ быть замеченным другими, и плохой способ «быть» ».

Ребекка Маккиннон , директор проекта Ranking Digital Rights в New America, прокомментировала: «Алгоритмы, основанные на машинном обучении, быстро становятся непонятными даже для их создателей, которые больше не понимают логику, которой следует придерживаться при принятии определенных решений или достижении определенных результатов. Пугает отсутствие подотчетности и полная непрозрачность. С другой стороны, алгоритмы произвели революцию во взаимоотношениях людей с информацией таким образом, что они спасли жизни и расширили возможности и будут продолжать делать это.”

Программирование в первую очередь с целью получения прибыли и повышения эффективности представляет собой угрозу

Потенциал добра огромен, но вероятность неправильного использования и злоупотреблений, преднамеренных и непреднамеренных, может быть больше.

Большое количество респондентов выразили глубокую озабоченность по поводу основных интересов, которые обслуживаются сетевыми алгоритмами. Большинство из них сохранили анонимность своих комментариев, что имеет смысл, поскольку значительное число участников этого опроса наняты или финансируются в той или иной степени корпоративными или государственными интересами.Как заметил анонимный председатель и главный исполнительный директор некоммерческой организации: «Потенциал для добра огромен, но вероятность злоупотребления, преднамеренного и непреднамеренного, может быть больше». (Все респонденты, имена которых не указаны в этом разделе, отправили свои комментарии анонимно.)

Один из участников описал будущее так: «Положительные стороны довольно очевидны, например, вы получите ответ быстрее, продукт будет дешевле / лучше, результат будет лучше соответствовать потребностям. Точно так же и негативы в большинстве случаев довольно легко предвидеть, учитывая, что именно люди / организации, обладающие властью, в конечном итоге будут определять алгоритмы.Мотивы получения прибыли, накопление власти и т. Д. — это реальные силы, которые мы не можем игнорировать или устранять. Те, кто создает алгоритмы, заинтересованы в результате, поэтому они по определению предвзяты. Это не обязательно плохо, что это смещение присутствует, но оно оказывает драматическое влияние на выходы, доступные входы и различные сетевые эффекты, которые могут быть полностью косвенными и / или непредвиденными разработчиками алгоритмов. По мере того, как взаимосвязанность нашего мира увеличивается, точное прогнозирование негативных последствий становится все сложнее, поэтому даже не требуется, чтобы злоумышленник создавал пагубные условия для групп людей, компаний, правительств и т. Д.”

Другой респондент сказал: «Алгоритмы будут служить интересам влиятельных людей и будут работать против менее влиятельных. Мы, конечно, уже видим, как это начало происходить. Сегодня создается масса ценных данных о демографических характеристиках, поведении, отношении, предпочтениях людей и т. Д. Доступ к этим данным (и их последствиям) распределяется неравномерно. Он принадлежит корпоративным и государственным интересам, и поэтому он будет использоваться, чтобы служить этим интересам.Итак, что мы видим уже сегодня, так это то, что на практике такие вещи, как «дифференцированное ценообразование», не помогают потребителю; это помогает компании, которая продает вещи и т. д. »

ИТ-архитектор в IBM сказал: «Компании стремятся максимизировать прибыль, а не общественное благо. Хуже того, они переупаковывают стремление к прибыли как общественное благо. Мы приближаемся к пику волны, минусом которой является новая этика манипуляции, маркетинга, почти полное отсутствие конфиденциальности. Все модели прогнозирования, используемые для личного удобства или для корпоративной жадности, требуют больших объемов данных.Способы достижения, которые в лучшем случае мягко преобразуют культуру, а на низком уровне разрушают частную жизнь. Использование корпорациями больших данных предсказывает использование правоохранительными органами теневых методов (например, Stingrays) для вторжения в частную жизнь. Люди слишком быстро воспринимают правоохранительные органы как «воздающие должное плохим парням», но множество случаев свидетельствует о злоупотреблениях, ошибочной идентификации, человеческой ошибке, приводящей к жестокости полиции по отношению к невиновным и т. Д. Больше данных вряд ли исправит ошибки; вместо этого, это будет способствовать чрезмерному охвату полиции, так же как это подпитывает корпоративные злоупотребления.”

Сказал другой респондент: «Все будет направлено на служение интересам корпораций и 1%. Жизнь станет более удобной, но за счет дискриминации, разделения информации и социальной инженерии ».

Трудно представить, что алгоритмы будут учитывать социальные выгоды, когда они производятся корпорациями, ориентированными на краткосрочные финансовые результаты.

Профессор заметил: «Если бережливые, эффективные глобальные корпорации являются определяющим фактором успеха, будущее будет в основном позитивным.Если критерием, по которому оцениваются алгоритмы, является сохранение среднего класса с возможностями для успеха, это маловероятно. Трудно представить, что алгоритмы будут учитывать социальные выгоды, когда они производятся корпорациями, ориентированными на краткосрочные финансовые результаты ».

Старший разработчик программного обеспечения написал: «Умные алгоритмы могут быть невероятно полезными, но умным алгоритмам обычно не хватает черно-белой непосредственности, которую предпочитают жадные, глупые и близорукие.Они предпочитают глупые, слишком широкие алгоритмы с более низкими показателями успешности и огромными побочными эффектами, потому что их легче понять. В результате отдельные люди будут пастись, как скот, с предсказуемо разрушительными последствиями для верховенства закона, социальной справедливости и экономики. Например, я считаю, что алгоритмический анализ социальных данных ведет к «PreCrime», когда обычных, невинных граждан арестовывают, потому что они выставили слишком много флагов в сети данных Министерства юстиции.”

Один бизнес-аналитик прокомментировал: «Результат будет положительным для общества на корпоративной / правительственной основе и отрицательным для каждого отдельного человека».

Один из преподавателей американского университета сказал: «Исторически алгоритмы бесчеловечны и бесчеловечны. Они также неотразимы для власть имущих. Судя по утилитарным метрикам, алгоритмическое принятие решений не имеет обратной стороны; тот факт, что это приводит к постоянной несправедливости по отношению к тем классам меньшинства, которые он создает, будет проигнорирован.Общее Благо стало дискредитированным, устаревшим пережитком Прошлого ».

Другой респондент, который работает в крупном глобальном правозащитном фонде, сказал: «Алгоритмы уже внедрены для контроля того, что мы видим в социальных сетях, и того, как контент помечается на тех же платформах. Это достаточно опасно — внедрение алгоритмов в правоохранительные органы, здравоохранение и образование может иметь гораздо более серьезные последствия для общества ».

Анонимный профессор медиа-производства и теории предупредил: «Хотя граждане начинают реагировать на алгоритмы, они, как правило, считаются нейтральными, если их вообще видят.Поскольку алгоритмы являются проприетарными и очень прибыльными, они очень опасны. С появлением телевидения в США появилось общественное телевидение, какое публичное пространство для владения информацией станет возможным? Это ключевой вопрос для всех, кто интересуется будущим демократических обществ ».

Мы полноправно идем на территорию, к которой мы должны приближаться нерешительно, если вообще приближаемся.
Дэвид Голумбия

Дэвид Голумбиа , доцент цифровых исследований в Университете Содружества Вирджинии, писал: «Предполагаемые преимущества алгоритмической обработки сильно преувеличены, а вред резко недооценен.Алгоритмическая обработка во многих отношениях лишает отдельных лиц и группы возможности знать о своей жизни и обязанностях и управлять ими. Даже когда аспекты алгоритмического контроля открыты для отдельных лиц, они обычно не обладают знаниями, необходимыми для понимания последствий этого контроля. Это уже широко очевидно в том, как кредитный скоринг использовался для формирования общества на протяжении десятилетий, большинство из которых были чрезвычайно вредными, несмотря на то, что кредитная система имела некоторую выгоду для отдельных лиц и семей (хотя постоянное предоставление кредита сверх того, на что способен доход. остается постоянной и деструктивной проблемой).Мы всесторонне осваиваем территорию, к которой мы должны приближаться нерешительно, если вообще, и в той степени, в которой они возникают, опасения по поводу этих событий обычно сразу же отклоняются теми, кто больше всего выиграет от этих событий ».

Анонимный профессор Калифорнийского университета в Беркли заметил: «Алгоритмы создаются и используются в основном корпорациями. Интересы рыночной экономики не совпадают с интересами людей, в отношении которых принимаются алгоритмические решения.Издержки и романтизация технологий будут стимулировать все более широкое внедрение алгоритмов, а не принятие решений на основе человеческого фактора. Некоторые окажут положительное влияние. Но минусы потенциально огромны. И я не вижу никакого механизма надзора, который мог бы работать ».

Джозеф Туров , профессор коммуникаций в Университете Пенсильвании, сказал: «Проблема в том, что даже если они упрощают некоторые задачи для отдельных людей, многие алгоритмы снижают их автономность, используя данные взаимодействий для их профилирования. , оцените их и решите, какие варианты и возможности представить им в следующий раз на основе этих выводов.Все это будет осуществляться с помощью запатентованных алгоритмов, которые не будут открыты для надлежащего понимания и контроля даже со стороны лиц, получивших оценку ».

Карл М. ван Метер , социологический исследователь и директор Бюллетеня методологической социологии, Ecole Normale Supérieure de Paris, сказал: «На самом деле вопрос в том, будет ли общий чистый эффект следующего десятилетия боссов положительным для людей и общество или негативное для людей и общества? »Удачи в этом.”

Иногда алгоритмы делают ложные предположения, которые помещают людей в эхо-камеру / систему доставки рекламы, которая им не подходит. Инженер из правительственной организации США пожаловался: «Некоторая работа станет проще, но профилирование — тоже. Лично меня часто ошибочно определяют как один расовый тип, политическую партию и т. Д. По моему полу, адресу, карьере и т. Д., И меня засыпают рекламой и спамом в пользу этого человека. Если бы у меня был открытый профиль в соцсетях, была бы у меня такая роскошь — или теперь все «соответствовало бы» той статье, которую я прочитал в последний раз? »

Анонимный респондент написал: «Один из основных вопросов: в какой степени более широкое использование алгоритмов будет поощрять бихевиористский образ мышления людей как созданий стимула и реакции, способных к игре и подталкиванию, а не как сложных объектов с воображением. и подумал? Возможно, волна алгоритмизации вызовет новые дискуссии о том, что значит быть человеком и как относиться к другим людям.Филип К. Дик как никогда актуален ».

Эван Селинджер , профессор философии в Рочестерском технологическом институте, писал: «Чем больше алгоритмических советов, алгоритмических решений и алгоритмических действий происходит от нашего имени, тем больше мы рискуем потерять что-то фундаментальное в нашей человечности. Но поскольку понятие «человек» оспаривается, трудно привести убедительные аргументы в пользу того, когда и как наша человечность на самом деле уменьшилась и сколько вреда приносит каждое такое уменьшение.Только когда будут доступны более подробные исследования этих вопросов, можно будет дать твердый ответ относительно того, будет ли больше положительных или отрицательных результатов ».

Алгоритмы манипулируют людьми и результатами и даже «читают наши мысли»

Респонденты выразили опасения по поводу легкости, с которой влиятельные круги могут манипулировать людьми и результатами посредством разработки сетевых аналитических данных и инструментов.

Майкл Клеман , старший научный сотрудник Калифорнийского университета в Сан-Диего, заметил: «В руках тех, кто будет использовать эти инструменты для контроля, результаты могут быть болезненными и вредными.”

Угроза свободе.
Питер Левин

Питер Левин , профессор и заместитель декана по исследованиям в Тиш-колледже гражданской жизни Университета Тафтса, отметил: «Меня беспокоит способность правительств и крупных компаний собирать информацию и получать информацию о лицах, которых они могут использовать для влияния эти люди слишком тонкими способами, чтобы их можно было заметить или противодействовать. Угроза свободе ».

Журналист-фрилансер Мэри К.Пратт прокомментировал: «Алгоритмы обладают способностью формировать индивидуальные решения, даже если они этого не знают, что дает тем, кто контролирует алгоритмы (в том, как они создаются и используются), несправедливую власть. Таким образом, хотя эта технология может помочь во многих областях, она лишает возможности принимать индивидуальные решения, даже если многие даже не осознают этого ».

Мартин Шелтон , научный сотрудник Knight-Mozilla OpenNews в The Coral Project + New York Times, написал: «Ценности людей определяют структуру алгоритмов — какие данные они будут использовать и как они будут использовать данные.Слишком часто мы видим, что алгоритмы воспроизводят предубеждения дизайнеров, сводя сложные творческие решения к простым решениям, основанным на эвристике. Эти эвристики не обязательно благоприятствуют человеку, который с ними взаимодействует. Эти решения обычно приводят к тому, что создатели программного обеспечения не оптимизируют качественный опыт, а вместо этого оптимизируют рейтинг кликов, просмотры страниц, время, проведенное на странице, или доход. Эти проектные решения означают, что алгоритмы используют (иногда совершенно неуместную) эвристику, чтобы решить, какие новостные статьи могут быть нам интересны; люди, с которыми мы должны общаться; продукты, которые мы должны покупать. ”

Крис Шоуелл , независимый исследователь в области информатики здравоохранения из Австралии, сказал: «Организация, разрабатывающая алгоритм, имеет значительные возможности влиять на поведение тех, кто полагается на результаты алгоритма, или управлять им. Два текущих примера: манипулирование процессом, отображаемым на онлайн-рынках, и использование «секретных» алгоритмов при оценке получателей социальных пособий. В ближайшие годы будет много других. Даже хорошо образованным пользователям будет сложно понять, как алгоритм может их оценивать или манипулировать их поведением.Обездоленные и плохо образованные пользователи, скорее всего, останутся полностью незащищенными ».

Писатель Джеймс Хинтон прокомментировал: «Тот факт, что с помощью алгоритмов можно использовать Интернет почти для чтения наших мыслей, означает, что те, кто имеет доступ к алгоритмам и их базам данных, имеют огромные возможности для манипулирования большими группами населения. Широко обсуждаемый «эксперимент», проведенный Facebook, чтобы определить, может ли он эмоционально манипулировать людьми посредством преднамеренного подделки новостных лент, является лишь одним из примеров как силы, так и отсутствия этики, которые можно показать.”

Анонимный президент консалтинговой фирмы сказал: «LinkedIn пытается манипулировать мной, чтобы получить выгоду от контактов моих знакомых и многого другого. Если все намеренно используют или манипулируют друг другом, приемлемо ли это? Нам нужно видеть более честные, укрепляющие доверие инновации и меньше язвительных уловок корпоративного дизайна. Кто-то сказал мне, что когда-нибудь только у богатых людей не будет смартфонов, предполагая, что выкуп времени в наши дни скоро станет ключом к качественному образу жизни в наш век информационной перегрузки.По какой цене и с какими «передовыми методами» использования нашего восстановленного времени в день? Общий вопрос заключается в том, будет ли хорошее или плохое поведение преобладать в мире ». Этот консультант предположил: «Как только люди поймут, какие алгоритмы манипулируют ими для увеличения корпоративных доходов, не принося пользу пользователям, они будут искать более честные системы алгоритмов, которые разделяют выгоды как можно более справедливо. Когда все люди во всем мире будут в сети, еще 4 миллиарда молодых и малообеспеченных учащихся будут подключены к Интернету.Система могла бы стать вирусной, чтобы получать триллионы годового дохода на основе микроплатежей за счет огромного объема. Пример: приложение денумератора Facebook удаляет манипулятивные аспекты Facebook, позволяя пользователям вернуться к более типичному социальному поведению ».

Несколько респондентов выразили озабоченность по поводу конкретной отрасли — страховщиков. Анонимный респондент прокомментировал: «Увеличивающаяся миграция данных о здоровье в сферу« больших данных »может привести к кошмарному сценарию Gattaca на самом деле.”

Наш искусственный интеллект хорош настолько, насколько мы можем его спроектировать. Если системы, которые мы используем в настоящее время, не будут развиваться в соответствии с нашими потребностями, алгоритмы будут в лучшем случае бесполезны, а в худшем — вредны.
Маша Фалькова

Маша Фалькова , художник и стеклодув, сказала: «Важно модерировать алгоритмы с человеческим суждением и состраданием. Мы уже каждый день видим, как страховые компании пытаются избавиться от оплаты чьих-либо медицинских процедур.Вся система здравоохранения в США — это сумасшедший дом, который в настоящее время контролируется людьми, которые тайно решили восстать против его тирании. Врачи, которые борются за своих пациентов, чтобы получить нужные им лекарства, операторы страховых компаний, которые решают не отказывать пациенту в услугах, рискуя своей собственной работой. Наш искусственный интеллект хорош настолько, насколько мы можем его создать. Если системы, которые мы используем в настоящее время, не будут развиваться в соответствии с нашими потребностями, алгоритмы будут в лучшем случае бесполезны, а в худшем — вредны. ”

Системный архитектор Джон Сниадовски отметил: «Прогностическое моделирование сделает жизнь более удобной, но, наоборот, сузит выбор и ограничит людей классами людей, от которых нет выхода. Прогнозное моделирование невозможно остановить, потому что международный бизнес уже видит огромные финансовые преимущества в использовании таких методов. Примером этого является страхование, в котором риск в настоящее время устраняется в поисках прибыли вместо первоначальной концепции страхования как совместного риска.Теперь люди становятся незастрахованными из-за своего географического положения или социального положения. Премии оцениваются в зависимости от лиц, принимающих решения о контроле, над которыми они не могут повлиять и, следовательно, не могут улучшить свое положение ».

Райан Суини , директор по аналитике в Ignite Social Media, прокомментировал: «Все люди индивидуальны, поэтому алгоритм здравоохранения может адаптировать план лечения для пациента. Это также может служить интересам страховой компании в отношении пациента.”

Все это приведет к ошибочному, но неизбежно управляемому логикой обществу

Некоторые из тех, кто оценивал влияние алгоритмов в следующем десятилетии, высказывали мнение, что они ненадежны, «перепроданы» и «холодны», говоря, что они «производят ложное впечатление» об эффективности и «нелегко подвергать критике». Анонимный респондент сказал: «Проблема не в алгоритмах; Дело в том, что мы думаем, что при наличии достаточных данных у нас будет мудрость. Мы станем полагаться на «алгоритмы» и данные, и это приведет к ошибочным ожиданиям.Тогда вот тогда все пойдет наперекосяк.

Люди забудут, что модели — это только приближение к реальности.
Джейсон Хонг

Джейсон Хонг , доцент Университета Карнеги-Меллона, сказал: «Люди забудут, что модели являются лишь приближением к реальности. Старая поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» все еще применяется, но огромное количество данных и скорость компьютеров могут создать ложное впечатление о правильности. В качестве тривиального примера есть истории о людях, которые слишком внимательно следили за GPS и в конечном итоге попадали в реку.”

Анонимный доктор информатики заметил: «Обычно алгоритмам не хватает эмпирической основы, но пользователи им доверяют больше. Они перепроданы и используются в ролях, выходящих за рамки их возможностей ».

Боб Фрэнкстон, пионер интернета и разработчик программного обеспечения , сказал: «Отрицательные стороны алгоритмов перевешивают положительные. По-прежнему существует магическое мышление, предполагающее, что если люди не вмешаются, произойдет «правильный шаг». Что-то вроде современных золотых ошибок, предполагающих использование золота в качестве валюты, препятствует вмешательству людей.Алгоритмы — это новое золото, и трудно объяснить, почему среднее значение «хорошо» расходится с индивидуальным «хорошо» ».

Анонимный респондент заметил: «Алгоритмы непрозрачны, и их нелегко критиковать. Люди слишком легко верят, что они научные. Здравоохранение — нет ни одного исследования, которое бы показало клиническое улучшение от использования электронной истории болезни, и вместо экономии затрат оно увеличило их. Ресурсы, идущие туда — это ресурсы, которые не используются для ухода за пациентами.Выбор потребителя — мы видим только то, что нам разрешено видеть на тех рынках, на которые мы были сегментированы. По мере увеличения этой сегментации наш выбор уменьшается. Корпоративная консолидация также уменьшает выбор. Так же новости, возможности, доступ. Большие данные могут быть полезны — как отслеживание эпидемий — но они также могут иметь разрушительные последствия, потому что существует огромный разрыв между отдельными людьми и статистиками. Мы не должны строить социальную политику только на основе среднего статистического показателя, а, напротив, с учетом всего населения.Поэтому я склонен полагать, что большие данные приведут нас к Юпитеру, они могут помочь нам справиться с изменением климата, но не повысят справедливость, справедливость, нравственность и так далее ».

Б. Реми Кросс , доцент кафедры социологии в Университете Вебстера в Миссури, сказал: «Алгоритмы, в частности, склонны к своего рода техно-фетишизму, когда они рассматриваются как совершенно непредвзятые и в высшей степени логичные, хотя зачастую они не являются ничем. такого рода. »

Анонимный разработчик технологий прокомментировал: «Алгоритмы переоценивают уверенность людей в своих убеждениях.Большинство людей довольно расплывчатые, но алгоритмы пытаются определить вас, оценивая чувства / убеждения. Если мне что-то «нравится», я склонен объединиться с пылкими любителями этого дела ».

Некоторые говорят, что ауру окончательной цифровой логики уже трудно преодолеть. Анонимный консультант по безопасности программного обеспечения сетовал на отсутствие быстрых и справедливых процессов обжалования автоматизированных решений. «Исправить неверный кредитный отчет уже практически невозможно, несмотря на существование четких законов, требующих поддержки для этого.Кажется маловероятным, что подобные проблемы можно будет легко исправить в будущем, если вокруг таких систем не будут введены существенные меры регулирования. Я надеюсь, что выгоды будут значительными, но я ожидаю, что недостатки будут гораздо более очевидными и более заметными, чем положительные ».

Некоторые респонденты заявили, что менеджеры по персоналу будут игнорировать потребности людей или оставлять их без присмотра, поскольку машинный интеллект берет на себя больше задач. Анонимный участник прокомментировал: «Использование алгоритмов позволит дистанцироваться от тех, кто принимает корпоративные решения, и от фактического принимаемого решения.Это приведет к правдоподобному отрицанию того, что менеджер активно не контролировал результат алгоритма, и, как результат, он (-и) не несет ответственности за результат, если он затрагивает общественность или сотрудников ».

Другой анонимный участник написал: «Обратными сторонами этих явлений являются любые ситуации, которые не соответствуют стандартному набору критериев или требуют суждения — большие системы плохо справляются с исключительными ситуациями и, как правило, довольно негибки и сложны в навигации.Я вижу много проблем с точки зрения связей между поставщиками услуг и общественностью, которых они обслуживают, из-за недостатка сочувствия и элементарного взаимодействия. Трудно планировать жизненный опыт людей, когда жизненный опыт людей, для которых вы планируете, чуждо собственной эмпирической парадигме ».

Анонимный ученый-компьютерщик написал: «Индустрия технологий настроена на компьютерную логику, а не на чувства или этические результаты. Парадигма промышленной «продуктивности» исчерпывает себя, и нам нужна новая парадигма, ориентированная на большее количество человеческих интересов.”

Джеймс Маккарти , менеджер, прокомментировал: «Иногда просто случаются вещи, которые не могут быть объяснены даже достаточно сложным набором правил, и я беспокоюсь, что увеличение нашей зависимости от алгоритмического принятия решений также создаст все более редуцирующее представление. общества и человеческого поведения ».

Анонимный респондент сказал: «Алгоритм хорош настолько, насколько хорош фильтр, через который он проходит, и интерпретация, которой он подвергается. Слишком часто мы принимаем алгоритмы за основу фактов или за статистику, а это не так.Это способы сбора информации по темам. Чрезмерная зависимость от этого и неправильное толкование того, для чего они созданы, приведут к проблемам в течение следующего десятилетия ».

Некоторые опасаются, что люди могут потерять сложные навыки принятия решений и местную разведку

С первых дней широкого распространения Интернета некоторые выражали опасения, что быстро развивающаяся зависимость от увеличения интеллекта с помощью алгоритмов сделает людей менее способными думать самостоятельно.Некоторые респонденты в этом опросе отметили, что это может негативно повлиять на способности человека.

Амали Де Сильва-Митчелл , футуролог и консультант, написала: «Прогностическое моделирование ограничит индивидуальное самовыражение, следовательно, инновации и развитие. Он будет выращивать население, которое кормится с ложечки, а новаторами будут представители элиты. Потеря массами сложных навыков принятия решений. Будут созданы короли и крепостные, будет потеряна возможность диверсификации, а затем, возможно, будут потеряны даже глобальные инновационные решения.Стоимость этих систем будет слишком велика, чтобы их можно было возместить, если они построены на базовом уровне. Текущая тенденция к униформе будет заключаться в уничтожении, а не в создании платформ, которые могут взаимодействовать со всем, чтобы инновации оставались ключевыми, а люди могли получить наилучшие возможности. Проблема не в алгоритмах, дело в стандартном алгоритме ».

Автоматизированное принятие решений снизит потребность в критическом мышлении и решении проблем.

Анонимный респондент сказал: «Автоматизированное принятие решений снизит предполагаемую потребность в критическом мышлении и решении проблем.Я боюсь, что это повысит доверие к власти и сделает все виды решений более непрозрачными ».

Дэйв Макаллистер , директор Philosophy Talk, сказал: «Мы обнаружим, что автоматически сгруппированы в классы (кастовая система) по алгоритмам. Хотя это может повысить нашу эффективность в поиске нужной информации, утопая в мире больших данных, это также ограничит объем синтеза и случайных открытий ».

Джакомо Маццоне написал: «К сожалению, большинство алгоритмов, которые будут созданы в следующие 10 лет, будут производиться глобальными компаниями, которые стремятся получить немедленную прибыль.Это убьет местный интеллект, местные навыки, языки меньшинств, местное предпринимательство, потому что большая часть доступных ресурсов будет истощена глобальными конкурентами. День, когда будет создан «министр алгоритмов для улучшения жизни», вероятно, будет слишком поздно, если не появятся новые формы социальной совместной экономики, работающие над «алгоритмами для счастья». Но это, вероятно, займет больше 10 лет. ”

Джесси Дрю , профессор цифровых медиа в Калифорнийском университете в Дэвисе, ответил: «Конечно, алгоритмы могут сделать жизнь более эффективной, но их недостатком является ослабление стереотипов человеческого мышления, основанных на интуиции и творчестве.”

Бен Рейлтон , профессор английских и американских исследований в Государственном университете Фитчбурга в Массачусетсе, писал: «Алгоритмы — одна из наименее привлекательных частей как нашей цифровой культуры, так и капитализма 21-го века. Они не допускают индивидуальной идентичности и перспективы. Вместо этого они полагаются на виды категоризации и стереотипов, от которых мы отчаянно нуждаемся ».

Майлз Фидельман , системный архитектор, политический аналитик и президент Центра гражданских сетей, написал: «В целом, инструменты непропорционально принесут пользу тем, у кого есть коммерческие причины для их разработки, поскольку у них будет мотивация и ресурсы для разработки. и развертывайте инструменты быстрее.”

Один респондент предупредил о надвигающихся мотивах к более активному применению алгоритмов, которые ограничат свободу слова. Джо МакНами , исполнительный директор European Digital Rights, прокомментировал: «Кембриджские / Сэнфордские исследования лайков в Facebook, эксперимент с настроением в Facebook, эксперимент с участием Facebook на выборах и анализ способности Google влиять на выборы добавили требований к онлайн-компаниям стать более активным в контроле над речью в Интернете. Все они поднимают экзистенциальные вопросы о демократии, свободе слова и, в конечном итоге, о способности общества развиваться.Диапазон «полезных» преимуществ широк и интересен, но они не могут перевесить эту потенциальную стоимость ».

Решения должны включать в себя уважение к личности

Алгоритмы требуют и создают данные. Большая часть интернет-экономики была построена группами, предлагающими «бесплатное» использование онлайн-инструментов и доступ к знаниям, сводя к минимуму или маскируя тот факт, что люди на самом деле платят своим вниманием и / или преданностью, а также полный алгоритмический доступ ко всем их личная информация плюс все более инвазивное понимание их надежд, страхов и других эмоций.Некоторые говорят, что уже дошло до того, что сборщики данных, стоящие за алгоритмами, вероятно, будут знать о вас больше, чем вы сами.

Главный недостаток заключается в том, что для того, чтобы такие алгоритмы работали, им нужно много знать о личной жизни каждого.
Роб Смит

Роб Смит , разработчик программного обеспечения и активист по защите конфиденциальности, заметил: «Главный недостаток состоит в том, что для того, чтобы такие алгоритмы работали, им нужно будет много знать о личной жизни каждого.В экосистеме конкурирующих сервисов это потребует обмена большим количеством информации с этим рынком, что может быть чрезвычайно опасно. Я уверен, что со временем мы сможем разработать способы снижения некоторых рисков, но для этого также потребуется коллективное признание того, что некоторые из наших данных доступны для захвата, если мы хотим воспользоваться преимуществами лучших услуг. Это подводит меня к, пожалуй, самому большому недостатку. Может случиться так, что со временем люди — с практической точки зрения — не смогут отказаться от таких торговых площадок.Возможно, им придется по старинке платить за контрактные услуги. Таким образом, такие подходы могут улучшить положение, по крайней мере, для относительно богатых членов общества и, возможно, для обездоленных. Но цена высока, и есть опасность, что мы идем во сне, не осознавая, чего нам это стоило «.

Дэвид Адамс , вице-президент по продуктам нового стартапа, сказал: «Чрезмерный охват интеллектуальной собственности в целом будет большой проблемой в нашем будущем.”

Некоторые респонденты полагали, что обеспечение прав человека и контроль над своей личностью имеет решающее значение. Гарт Грэм , член правления Telecommunities Canada, писал: «Будущие положительные стороны перевесят отрицательные, только если симуляция меня — ожидание моего поведения, — которое делают возможным алгоритмы, принадлежит мне, независимо от того, кто его создал. ”

Пол Дуриш , канцлер-профессор информатики Калифорнийского университета в Ирвине, сказал: «Необходимо сделать больше, чтобы дать людям понимание алгоритмической обработки и контроль над ней, в том числе наличие алгоритмов, которые работают от имени отдельных лиц, а не от их имени. от имени корпораций.”

Маршалл Киркпатрик , соучредитель Little Bird, ранее работавший в ReadWriteWeb и TechCrunch, сказал: «Большинство коммерческих организаций предпочтут внедрять алгоритмы, которые обслуживают их, даже за счет их составляющих. Но некоторые будут отдавать предпочтение пользователям, и их будет очень много. Удовлетворение лишь части возникающих возможностей потребует огромного расширения воображения ».

Сьюзан Прайс , цифровой архитектор и стратег в Continuum Analytics, прокомментировала: «Прозрачное происхождение данных и прозрачная доступность как алгоритмов, так и анализа будут иметь решающее значение для создания доверия и диалога, необходимого для поддержания справедливости этих систем и их относительной свободы от пристрастий. .Такая необходимая прозрачность противоречит целям корпораций, создающих уникальные ценности в области интеллектуальной собственности и маркетинга. Самая большая проблема — привести людей в соответствие с тем, что мы все вместе надеемся, что наши данные покажут в будущем — установление целей, отражающих справедливое, продуктивное общество, а затем системы, которые измеряют и поддерживают эти цели ».

Один респондент предположил, что в команды разработчиков алгоритмов входят мыслители-гуманисты. Дана Клисанин , основатель и генеральный директор Evolutionary Guidance Media R&D, написала: «Если мы хотим взвесить общее влияние использования алгоритмов на людей и общество в сторону« положительное перевешивает отрицательное », крупные корпорации должны будут взять на себя ответственность. за счет повышения корпоративной социальной ответственности.Вместо того, чтобы приносить доход, им нужно нанять философов, специалистов по этике и психологов, чтобы они помогли им в создании алгоритмов, обеспечивающих отдачу, приносящую пользу людям, обществу и планете. Большинство людей никогда не проходили курс «Раса, класс и пол» и не признают дискриминацию, даже если она очевидна и широко распространена. Скрытый характер алгоритмов означает, что людям и обществу потребуется гораздо больше времени, чтобы требовать прозрачности. Или, говоря иначе: мы не знаем того, чего не знаем.”

Анонимный респондент, работающий на правительство США, сослался на трудности в служении как общественному благу, так и правам человека, написав: «Существует противоречие между желаниями отдельных лиц и функциями общества. Справедливость для отдельных лиц достигается за счет некоторых индивидуальных решений. Трудно предсказать, как алгоритмы окажутся в диапазоне от предпочтения отдельных лиц перед функционирующим обществом, потому что алгоритмы имеют тенденцию к искусственному интеллекту.ИИ, скорее всего, не будет работать так же, как человеческий интеллект ».

Поскольку код захватывает сложные системы, люди остаются вне цикла

По мере того, как интеллектуальные системы и сети знаний становятся все более сложными, а в течение следующего десятилетия развиваются искусственный интеллект и квантовые вычисления, эксперты ожидают, что люди будут все больше и больше оставаться «вне цикла», поскольку все больше и больше аспектов создания и поддержки кода будут приниматься. над машинным интеллектом.

Большинство людей просто потеряют свободу воли, поскольку не понимают, как за них делают выбор.

Подавляющее большинство комментариев в этом ключе поступило от экспертов-респондентов, которые остались анонимными. Выборка этих утверждений:

Исполнительный директор организации по разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом прокомментировал: «Большинство людей просто потеряют свободу воли, поскольку не понимают, какой выбор делается за них».

Один респондент сказал: «Все будет« адаптировано »на основе группового мышления алгоритмов; разрушение свободы мысли и критического мышления обеспечит полное подчинение лучшего поколения правящему классу.”

Другой респондент написал: «Существующие системы разработаны таким образом, чтобы акцентировать внимание на сборе, концентрации и использовании данных и алгоритмов относительно небольшими крупными организациями, которые никому не подотчетны и / или, если они теоретически подотчетны, их так трудно привлечь к ответственности, что они практически никому не подотчетны. Эта концентрация данных и знаний создает новую форму наблюдения и угнетения (в общем). Он противоречит и подрывает всю основу прежней социальной формы, закрепленной в U.С. Конституция и наша нынешняя политико-экономико-правовая система. Тот факт, что люди не видят , что это происходит, не означает, что это не так или что это не подрывает наши социальные структуры. Это. Будет только хуже, потому что нет «кризиса», на который нужно реагировать, и, следовательно, нет не только мотивации к изменениям, но и всех причин, чтобы продолжать его, особенно со стороны заинтересованных влиятельных кругов. Нас ждет кошмар ».

Научный редактор заметил: «Система победит; люди проиграют.Назовите это «Эгоистичный алгоритм»; алгоритмы естественным образом находят и используют наши встроенные поведенческие побуждения в своих целях. Мы даже больше не потребители. Как будто этого уже недостаточно, чтобы заметить, что в наши дни продуктом являются люди. Растущее использование «алгоритмов» только — очень быстро — ускорит эту тенденцию. Web 1.0 на самом деле был довольно захватывающим. Веб 2.0 обеспечивает больше удобства для граждан, которым нужно отвезти домой, но в то же время — и было бы наивно думать, что это совпадение — он также является монетизированным, корпоративным, лишающим силы и каннибализирующим предвестником Конца времен.(Для эффекта я преувеличиваю. Но ненамного.) »

Старший ИТ-аналитик сказал: «Большинство людей используют и в будущем будут использовать алгоритмы как средство, не понимая их внутреннего устройства. Мы рискуем потерять понимание, а затем потерять способность обходиться без него. Тогда любой в такой ситуации позволит роботам решать ».

Что происходит, когда алгоритмы пишут алгоритмы? «В прошлом алгоритмы создавались программистом», — пояснил один анонимный респондент.«В будущем они, вероятно, будут развиваться за счет интеллектуальных / обучающихся машин. Мы можем даже не понять, откуда они взялись. Это может быть положительное или отрицательное значение в зависимости от приложения. Если машины / программы автономны, это будет скорее отрицательно, чем положительно. Люди потеряют свободу выбора в этом мире ».

И тогда есть возможность захвата ИИ.

Сети Гершберг , исполнительный продюсер и креативный директор Arizona Studios, написал: «Сначала смена будет чистой выгодой.Но по мере того как ИИ начинает проходить тест Тьюринга и потенциально становится разумным и, вероятно, сверхразумным, что приводит к взрыву интеллекта, описанному Вернором Винджем, невозможно сказать, что они будут или не будут делать. Если мы сможем развить симбиотические отношения с ИИ или слиться с ними, чтобы произвести новый человеко-машинный вид, вполне вероятно, что люди переживут такое событие. Однако, если мы не создадим причину, по которой ИИ будет нуждаться в людях, они либо проигнорируют нас, либо уничтожат нас, либо будут использовать нас для цели, которую мы не можем себе представить.Недавно генеральный директор Microsoft представил список из 10 правил, которым ИИ и люди должны следовать в отношении своего программирования и поведения, как метода достижения положительных результатов как для человека, так и для машин в будущем. Однако, если люди сами не могут следовать правилам, установленным для хорошего поведения и позитивного общества (то есть Десяти заповедей — не в религиозном смысле, а в смысле здравого смысла), я бы задал вопрос, почему ИИ должен или должен следовать правилам? люди навязывают им? »

4 важных метода интеллектуального анализа данных — Data Science

Data Mining — это важный аналитический процесс, предназначенный для исследования данных.Как и в реальном процессе добычи алмазов или золота из земли, наиболее важной задачей интеллектуального анализа данных является извлечение нетривиальных самородков из больших объемов данных.

Извлечение важных знаний из массива данных может иметь решающее, а иногда и важное значение для следующего этапа анализа: моделирования. Многие предположения и гипотезы будут основаны на ваших моделях, поэтому невероятно важно потратить соответствующее время на «массирование» данных, извлечение важной информации, прежде чем переходить к моделированию.

Хотя определение интеллектуального анализа данных кажется ясным и простым, вы можете быть удивлены, обнаружив, что многие люди ошибочно относятся к задачам интеллектуального анализа данных, таким как создание гистограмм, отправка SQL-запросов к базе данных, а также визуализация и создание многомерных форм реляционной стол.

Например: интеллектуальный анализ данных — это не извлечение группы людей из определенного города в нашей базе данных; Задача интеллектуального анализа данных в этом случае будет заключаться в том, чтобы найти в наших данных группы людей с схожими предпочтениями или вкусом .Точно так же интеллектуальный анализ данных не связан с построением графика, скажем, количества людей, у которых есть рак, в зависимости от напряжения питания — задача интеллектуального анализа данных в этом случае может быть примерно такой: вероятность заболеть раком выше, если вы живете рядом с источником питания. линия?

Задачи интеллектуального анализа данных являются двоякими: создает предсказательную силу, — использует функции для предсказания неизвестных или будущих значений той же или другой характеристики — и создает описательную способность — находит интересные, интерпретируемые человеком шаблоны, описывающие данные.В этом посте мы рассмотрим четыре метода интеллектуального анализа данных:

• Регрессия (прогнозная)
• Обнаружение правила ассоциации (описательное)
• Классификация (прогнозная)
• Кластеризация (описательная)

Регрессия

Регрессия — это наиболее прямая и простая версия того, что мы называем «предсказательной силой». Когда мы используем регрессионный анализ, мы хотим спрогнозировать значение данной (непрерывной) функции на основе значений других функций в данных, принимая линейную или нелинейную модель зависимости.

Вот несколько примеров:

• Прогнозирование дохода от нового продукта на основе дополнительных продуктов.
• Прогнозирование рака на основе количества выкуриваемых сигарет, потребленных продуктов питания, возраста и т. Д.
• Прогнозирование временных рядов фондового рынка и индексов.

Методы регрессии очень полезны в науке о данных, и термин «логистическая регрессия» будет использоваться почти во всех аспектах этой области. Это особенно верно из-за полезности и силы нейронных сетей, которые используют технику на основе регрессии для создания сложных функций, имитирующих функциональность нашего мозга.

Обнаружение правил ассоциации

Обнаружение правил ассоциации — важный метод описания в интеллектуальном анализе данных. Это очень простой метод, но вы будете удивлены, насколько он может предоставить информацию и понимание — именно такую ​​информацию многие компании используют ежедневно для повышения эффективности и получения дохода.

Наша цель — найти все правила (X -> Y), которые удовлетворяют заданным пользователем минимальным ограничениям и доверительной вероятностью для заданного набора транзакций, каждая из которых представляет собой набор элементов.Учитывая набор записей, каждая из которых содержит некоторое количество элементов из данной коллекции, мы хотим найти правила зависимости, которые обнаружат вхождения элемента на основе вхождений других элементов.

Например: Предположим, у вас есть набор данных всех ваших прошлых покупок в любимом продуктовом магазине, и я нашел правило зависимости (минимизирующее с учетом ограничений) между этими элементами: {Подгузники} -> {Пиво}.

Это «связывает» или создает зависимости на основе указанной минимальной поддержки и уверенности, которые определены как таковые:

Приложения для ассоциированных ролей обширны и могут принести большую пользу разным отраслям и вертикалям бизнеса.Вот несколько примеров: перекрестные продажи и дополнительные продажи продуктов, сетевой анализ, физическая организация товаров, управление и маркетинг. На протяжении десятилетий это был основной отраслевой продукт анализа рыночной корзины, но в последние годы системы рекомендаций в значительной степени стали доминировать над этими традиционными методами.

Классификация

Классификация — еще одна важная задача, с которой вы должны справиться, прежде чем углубляться в хардкорный этап моделирования вашего анализа. Предположим, у вас есть набор записей: каждая запись содержит набор атрибутов, где один из атрибутов — это наш класс (подумайте о буквенных оценках).Наша цель — найти модель для класса , которая сможет спрогнозировать невидимых или неизвестных записей (из внешних аналогичных источников данных) точно , как если бы метка класса была виден или известно , учитывая все значения других атрибутов.

Чтобы обучить такую ​​модель, мы обычно делим набор данных на два подмножества: обучающий набор и тестовый набор . Обучающий набор будет использоваться для построения модели, а набор тестов — для ее проверки.Точность и работоспособность модели определяется на тестовом наборе.

Метод состоит в том, чтобы просто собрать данные для аналогичного продукта (для простоты), представленного в недавнем прошлом, и классифицировать профилей клиентов в зависимости от того, они купили или не купили . Эта целевая функция станет атрибутом класса . Теперь нам нужно дополнить данные дополнительными демографическими характеристиками, образом жизни и другими соответствующими характеристиками, чтобы использовать эту информацию в качестве входных атрибутов для обучения модели классификатора.

Отток — это показатель того, как люди теряют интерес к вашему предложению (услуге, информации, продукту и т. Д.)). В бизнесе невероятно важно отслеживать отток и пытаться определить, почему подписчики (клиенты и т. Д.) Решили перестать платить за подписку. Другими словами, анализ оттока пытается предсказать, может ли клиент уступить место конкуренту.

Для анализа оттока нам необходимо собрать подробную запись транзакций с каждым из прошлых и текущих клиентов, чтобы найти атрибуты, которые могут объяснить или повысить ценность рассматриваемого вопроса. Некоторые из этих атрибутов могут быть связаны с тем, насколько подписчик был заинтересован в услугах и функциях, которые предлагает компания.Затем нам просто нужно обозначить клиентов как отток, или , а не отток , и найти модель, которая наилучшим образом соответствует данным, чтобы предсказать, насколько вероятно отток каждого из наших текущих подписчиков.

Кластеризация

Кластеризация — важный метод, направленный на определение группировок объектов (подумайте о разных группах потребителей), чтобы объекты в одном кластере были похожи друг на друга, а объекты в разных группах — нет. Проблема кластеризации в этом смысле сводится к следующему:

По заданному набору точек данных, каждая из которых имеет набор атрибутов и меру сходства, найдите такие кластеры, что:

1. Точки данных в одном кластере больше похожи друг на друга.
2. Точки данных в отдельных кластерах менее похожи друг на друга.

Чтобы определить, насколько близко или далеко каждый кластер находится друг от друга, вы можете использовать евклидово расстояние (если атрибуты непрерывны) или любую другую меру подобия, которая имеет отношение к конкретной проблеме.

Полезным применением кластеризации является маркетинговая сегментация, цель которой — разделить рынок на отдельные подмножества клиентов, где каждое подмножество может быть нацелено на отдельную маркетинговую стратегию.

Это делается путем сбора различных атрибутов клиентов на основе их географической информации и информации, связанной с образом жизни, с целью поиска групп похожих клиентов. Затем мы можем измерить качество кластеризации, наблюдая за покупательскими моделями клиентов в одном кластере по сравнению с покупателями из разных кластеров.

Чтобы узнать больше о регрессии, классификации и кластеризации, обязательно посетите курс Galvanize по науке о данных.

руководство для недоумевающих

Поскольку число случаев коронавируса в Великобритании резко возросло в начале 2021 года, правительство объявило о потенциальном переломном моменте в борьбе с COVID-19: миллионах дешевых быстрых тестов на вирусы.10 января он заявил, что проведет эти тесты по всей стране, чтобы их могли сдавать люди, даже если у них нет симптомов. Подобные тесты сыграют решающую роль в планах президента США Джо Байдена по сдерживанию бушующей вспышки в Соединенных Штатах.

Эти быстрые тесты, которые обычно смешивают мазки из носа или горла с жидкостью на бумажной полоске, чтобы получить результаты в течение получаса, считаются тестами на заразность, а не на инфекцию. Они могут обнаруживать только высокие вирусные нагрузки, поэтому они пропустят многих людей с более низким уровнем вируса SARS-CoV-2.Но есть надежда, что они помогут обуздать пандемию, быстро выявляя наиболее заразных людей, которые в противном случае могли бы по незнанию передать вирус.

Однако, когда правительство объявило о своем плане, разгорелся яростный спор. Некоторые ученые были в восторге от стратегии тестирования Соединенного Королевства. Другие сказали, что тесты пропустят так много инфекций, что, если их развернуть миллионами, они могут принести больше вреда, чем пользы. Многие люди могут ошибочно успокоиться из-за отрицательного результата теста и изменить свое поведение, утверждает Джон Дикс, который специализируется на оценке результатов тестов в Университете Бирмингема, Великобритания.И, по его словам, тесты позволят пропустить еще больше инфекций, если люди будут проводить их самостоятельно, а не полагаться на обученных профессионалов. Он и его коллега из Бирмингема Джек Диннес входят в число ученых, которым нужно больше данных о быстрых тестах на коронавирус, прежде чем они будут широко использоваться.

Устройства для тестирования образцов подготовлены к отправке в Южную Корею Фото: Эд Джонс / AFP / Getty

Но другие исследователи вскоре ответили ответным ударом, заявив, что утверждение о том, что тесты могут причинить вред, ошибочно и «безответственно» (см.nature.com/3bcyzfm). Среди них был Майкл Мина, эпидемиолог Гарвардской школы общественного здравоохранения им. Т. Х. Чана в Бостоне, штат Массачусетс, который говорит, что эти аргументы откладывают столь необходимое решение пандемии. «Мы продолжаем говорить, что у нас пока недостаточно данных, но мы находимся в разгаре войны — нам действительно не может быть хуже, чем сейчас, с точки зрения количества случаев», — говорит он.

Единственное, с чем согласны ученые, — это необходимость четкой коммуникации о том, для чего нужны экспресс-тесты и что означает отрицательный результат.«Бросать инструменты в людей, которые не знают, как ими пользоваться, — ужасная идея», — говорит Мина.

Трудно получить достоверную информацию о экспресс-тестах, потому что — по крайней мере, в Европе — продукты могут продаваться исключительно на основе данных производителя, без независимой оценки. Стандартных протоколов для измерения эффективности не существует, что затрудняет сравнение анализов и вынуждает каждую страну проводить собственную валидацию.

«Это Дикий Запад в диагностике», — говорит Катарина Беме, исполнительный директор Фонда инновационных новых диагностических средств (FIND), некоммерческой группы из Женевы, Швейцария, которая провела повторную оценку и сравнение десятков тестов на COVID-19.

В феврале 2020 года FIND приступила к реализации амбициозной задачи по оценке сотен типов тестов на COVID-19 в рамках стандартизированного исследования. В сотрудничестве со Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) и исследовательскими институтами по всему миру фонд проводит тесты на сотнях образцов коронавируса и сравнивает их эффективность с результатами, полученными с помощью высокочувствительного метода полимеразной цепной реакции (ПЦР). Этот метод ищет определенные вирусные генетические последовательности в образце, взятом из носа или горла человека (или иногда слюны).Тесты на основе ПЦР делают больше копий этого генетического материала через множество циклов амплификации, поэтому они могут обнаружить то, что изначально является незначительным количеством вируса. Но они могут занимать много времени и требуют обученного персонала и дорогостоящего лабораторного оборудования (см. «Как работают тесты на COVID-19»).

Более дешевые и быстрые тесты, как правило, работают, обнаруживая определенные белки, в совокупности называемые антигенами, на поверхности частиц SARS-CoV-2. Эти «быстрые тесты на антигены» не позволяют определить, что находится в образце, поэтому вирус можно обнаружить только тогда, когда он достигает высокого уровня в организме человека — возможно, с сотнями тысяч или миллионами вирусных копий на миллилитр образца.Вирус обычно достигает этих уровней примерно в то время, когда появляются симптомы, когда люди наиболее заразны (см. «Как поймать COVID-19»).

Источник: адаптировано из A. Crozier et al. Br. Med. J. 372 , №208 (2021 г.).

Данные производителя о чувствительности теста получены в основном из лабораторных испытаний на людях с симптомами, которые, как правило, имеют высокую вирусную нагрузку, говорит Диннес. В этих испытаниях многие быстрые тесты кажутся очень чувствительными. (Они также крайне специфичны: они вряд ли дадут ложноположительный результат.) Но реальные оценки выявили очевидные различия в эффективности у людей с более низкой вирусной нагрузкой.

Уровни вируса в образце обычно количественно оцениваются по количеству циклов ПЦР-амплификации, необходимых для обнаружения вируса. Как правило, если требуется около 25 или меньше циклов ПЦР-амплификации (описывается как порог цикла, или Ct, равный 25 или ниже), то уровни жизнеспособного вируса считаются высокими, что указывает на то, что люди, вероятно, заразны, — хотя неизвестно, есть ключевой уровень, на котором люди заразны или нет.

В ноябре прошлого года правительство Великобритании опубликовало предварительные результаты исследований, проведенных в научном парке Портон-Даун и в Оксфордском университете; полные результаты, которые еще не прошли экспертную оценку, были опубликованы в Интернете 15 января ¹ . Они заявили, что, хотя многие тесты на быстрые антигены (или «бокового потока») «не работают на уровне, необходимом для массового развертывания популяции», в лабораторных испытаниях 4 разных бренда достигли чувствительности 91–100% на образцах со значениями Ct при или ниже 25.Переоценка FIND ряда наборов экспресс-тестов также обычно предполагает чувствительность 90% или более на этих вирусных уровнях.

По мере падения уровня вируса, т. Е. Увеличения значения Ct, экспресс-тесты начинают пропускать инфекции. Ученые Портон-Дауна уделили особое внимание тестам, проведенным Innova Medical в Пасадене, Калифорния; Правительство Великобритании уже потратило более 800 миллионов фунтов стерлингов (1,1 миллиарда долларов США) на заказ этих тестов, что составляет основу его стратегии по замедлению распространения коронавируса.Чувствительность тестов упала до 88% при уровнях Ct 25–28 и до 76% для уровней Ct 28–31 (см. «Экспресс-тесты выявляют высокие вирусные нагрузки»).

Источник: исх. 1

Это невыгодно по сравнению с декабрьской оценкой экспресс-теста BinaxNOW от Abbott Laboratories в Эбботт-Парке, штат Иллинойс. В ходе исследования было протестировано более 3300 человек в Сан-Франциско, Калифорния, и была оценена 100% чувствительность для образцов с уровнем Ct ниже 30 (даже если у инфицированных людей не было симптомов) ² .

Но по-разному откалиброванные системы ПЦР означают, что уровни Ct нелегко сравнивать между лабораториями, и не всегда указывают на один и тот же уровень вируса в образце. Innova говорит, что в исследованиях в Великобритании и США использовались разные системы ПЦР, и что действительными являются только прямые сравнения на одной и той же системе. Они указали на отчет правительства Великобритании, написанный учеными Портон-Дауна в конце декабря, в котором тест Innova проводился лицом к лицу с тестом Abbott Panbio (аналогично комплекту BinaxNOW, который Abbott продает в США).На чуть более чем двух десятках образцов с уровнем Ct ниже 27 оба дали 93% положительных результатов (см. Go.nature.com/3at82vm).

Этот нюанс калибровки Ct имеет решающее значение при рассмотрении испытания тестов Innova на тысячах людей в Ливерпуле, Великобритания, которые выявили только две трети случаев с уровнем Ct ниже 25 (см. Go.nature.com/3tajhkw). Это говорит о том, что тесты не учитывали одну треть случаев, которые, вероятно, были заразными. Но теперь считается, что в лаборатории, которая обрабатывала образцы, значения Ct 25 приравниваются к гораздо более низким уровням вируса — возможно, эквивалентным Ct 30 или выше — в других лабораториях, говорит исследователь общественного здравоохранения и информатики Иэн Бьюкен из Университета Ливерпуль, руководивший судом.

Как бы то ни было, Дикс говорит, что декабрьское испытание в Университете Бирмингема является примером того, как быстрые тесты могут пропустить инфекции. Более 7000 студентов без симптомов прошли тест Innova; только 2 дали положительный результат. Но когда университетские исследователи перепроверили 10% отрицательных образцов с помощью ПЦР, они обнаружили еще 6 инфицированных студентов. Увеличивая это по всем выборкам, тест, вероятно, пропустил 60 инфицированных студентов ³ .

Сайт, посвященный быстрому бессимптомному тестированию на COVID-19 в Лондоне.Кредит: Ричард Ван Норден / Nature

Мина говорит, что у этих студентов был более низкий уровень вируса, так что в любом случае они вряд ли заразились. Дикс утверждает, что, хотя люди с более низким уровнем вируса могут находиться на поздней стадии ослабления инфекции, они также могут становиться более заразными. Другой фактор заключается в том, что некоторые студенты, возможно, плохо справились с взятием образцов мазка, поэтому не так много вирусных частиц попало в тест. Он обеспокоен тем, что люди ошибочно подумают, что они в безопасности с одним отрицательным тестом, тогда как на самом деле экспресс-тест — это лишь моментальный снимок вероятной неинфекционности на данный момент.Замечания о том, что тесты могут сделать рабочие места полностью безопасными, — неправильный способ информировать общественность об их эффективности, говорит Дикс. «Если у людей возникает ложное чувство безопасности, они могут фактически распространять вирус», — говорит он.

Но Мина и другие говорят, что пилоты Ливерпуля предполагают, что люди не ведут себя подобным образом, и им говорят, что они все еще могут передавать вирус позже. Мина подчеркивает, что частое использование тестов — скажем, два раза в неделю — является ключом к тому, чтобы сделать их эффективными в борьбе с пандемией.

Интерпретация результата теста зависит не только от его точности, но и от вероятности того, что у человека уже есть COVID-19. Это зависит от уровня инфицирования в их районе и наличия симптомов. Если у кого-то из района с высоким уровнем COVID-19 наблюдаются типичные для болезни симптомы и он получает отрицательный результат, вероятно, это ложноотрицательный результат, требующий двойной проверки с помощью ПЦР.

Исследователи также спорят, должны ли люди проводить тесты самостоятельно (дома, в школе или на работе).Эффективность анализов может варьироваться в зависимости от того, как тестеры берут мазки и обрабатывают образцы. Например, с помощью теста Innova ученые-лаборанты достигли чувствительности почти 79% для всех образцов (включая образцы с очень низкой вирусной нагрузкой), но самостоятельно обученные представители общественности получили только 58% (см. «Экспресс-тесты: подходят для дома?») ), Который, по словам Дикс, вызывает тревогу ¹ .

Источник: исх. 1

Несмотря на это, в декабре регуляторный орган Соединенного Королевства санкционировал домашнее использование теста Innova для выявления инфекции у людей без симптомов.Официальный представитель DHSC подтвердил, что тесты были произведены Национальной службой здравоохранения страны и разработаны Министерством здравоохранения и социального обеспечения (DHSC), но были куплены у Innova и произведены Xiamen Biotime Biotechnology в Китае. «Испытания на боковой поток, используемые правительством Великобритании, проходят тщательную оценку ведущих ученых страны. Это означает, что они точны, надежны и успешно выявляют тех, у кого COVID-19 не проявляется симптомов », — говорится в заявлении представителя.

Немецкое исследование ⁴ показывает, что тесты, проводимые самостоятельно, могут работать не хуже, чем тесты, проводимые профессионалами. Исследование, которое еще не прошло рецензирование, показало, что когда люди мазали себе мазки из носа и проходили неназванный экспресс-тест, одобренный ВОЗ, чувствительность была очень похожа на чувствительность, достигнутую профессионалами, хотя люди часто отклонялись от инструкций.

В США Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов выдало разрешение на экстренное использование для 13 тестов на антигены, но только один — домашний тест Ellume COVID-19 — может использоваться у людей без симптомов.По данным Ellume, фирмы из Брисбена, Австралия, тест обнаружил коронавирус у 10 из 11 бессимптомных людей, которые уже дали положительный результат с помощью ПЦР. В феврале правительство США объявило о закупке 8,5 млн тестов.

Некоторые страны, у которых нет ресурсов для многих тестов ПЦР, например Индия, используют тесты на антигены в течение многих месяцев, просто чтобы расширить свои возможности тестирования. А некоторые, у которых есть тесты ПЦР, только начинают внедрять быстрые альтернативы в ограниченном объеме из-за опасений по поводу точности.Но правительства, внедрившие массовое экспресс-тестирование, назвали это успехом. Словакия, страна с населением 5,5 миллионов человек, первой попыталась проверить все свое взрослое население. Широкое тестирование помогло снизить уровень заражения почти на 60% ⁵ . Но тестирование проводилось в сочетании с жесткими ограничениями, которые не применяются в других странах, а также с финансовой поддержкой правительства для тех, кто дал положительный результат, чтобы помочь им оставаться дома. Таким образом, хотя сочетание тестирования и ограничений, казалось, снизило уровень заражения быстрее, чем одни ограничения, неясно, может ли этот подход работать в другом месте, говорят эксперты.В других странах многие люди могут не захотеть проходить экспресс-тесты, а у тех, кто дал положительный результат, может не быть стимулов к изоляции. Тем не менее, поскольку коммерческие экспресс-тесты настолько дешевы — всего 5 долларов США, — Мина говорит, что города и штаты могут купить их миллионы за небольшую часть того, что пандемия обходится правительствам.

Медицинский работник берет мазок из носа для экспресс-теста у пассажира на железнодорожной станции в Мумбаи, Индия Фото: Пунит Параджпе / AFP / Getty

Ситуации, в которых экспресс-тесты могут быть особенно подходящими для бессимптомного скрининга, включают тюрьмы, приюты для бездомных, школы и университеты, где люди могут собираться в любом случае, так что любой тест, который может выявить некоторые дополнительные инфекционные случаи, полезен.Но Дикс предостерегает от использования тестов таким образом, чтобы это могло изменить поведение людей или побудить их ослабить меры предосторожности. Например, люди могут интерпретировать отрицательный результат как поощрение посетить родственника в доме престарелых.

В Соединенных Штатах программы массового экспресс-тестирования до сих пор были внедрены в таких местах, как школы, тюрьмы, аэропорты и университеты. Например, Университет Аризоны в Тусоне использует тесты Sofia, разработанные Quidel в Сан-Диего, Калифорния, с мая для тестирования своих спортсменов каждый день.С августа он проверяет студентов не реже одного раза в месяц (некоторые студенты, особенно те, кто живет в общежитиях со вспышками, проходят тестирование чаще, до одного раза в неделю). На данный момент университет провел почти 150 000 тестов и не сообщал о всплеске случаев COVID-19 за последние два месяца.

Дэвид Харрис, исследователь стволовых клеток, отвечающий за программу массового тестирования в Аризоне, говорит, что разные типы тестов имеют разное применение: быстрые тесты на антигены не следует использовать для оценки распространенности вируса в популяции, отмечает он.«Если вы используете его как ПЦР, вы получите ужасную чувствительность», — говорит он. «Но с точки зрения того, что мы пытаемся сделать — предотвращения распространения инфекции — тест на антиген, особенно когда он применяется несколько раз, кажется, работает отлично».

Студент Оксфордского университета, Великобритания, сдает экспресс-тест на антиген, предоставленный университетом, перед вылетом домой в США в декабре 2020 года Фото: Лорел Чор / Гетти

Многие исследовательские группы по всему миру разрабатывают более быстрые и дешевые методы тестирования.Некоторые изменяют тест ПЦР, чтобы ускорить процесс амплификации, но многие из этих тестов по-прежнему требуют специального оборудования. Другие подходы основаны на методе, называемом петлевой изотермической амплификацией, или LAMP, которая быстрее, чем ПЦР, и требует минимального оборудования. Но тесты не такие чувствительные, как на основе ПЦР. В прошлом году исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне разработали собственный экспресс-диагностический тест: тест на основе ПЦР, который использует слюну вместо мазка из носа и пропускает дорогостоящий и медленный этап.Тест стоит 10–14 долларов и дает результаты менее чем за 24 часа, что позволяет университету проверять всех в кампусе два раза в неделю, хотя для проведения ПЦР он полагается на лабораторию на месте. В августе прошлого года программа частого тестирования позволила университету выявить всплеск инфекций в кампусах и в значительной степени взять их под контроль. В течение недели количество новых случаев снизилось на 65%, и с тех пор университет не сообщал о подобных всплесках.

Беме говорит, что не существует единого теста, который бы отвечал всем потребностям, но тесты, которые могут идентифицировать заразных людей, имеют решающее значение для поддержания открытости мировой экономики.«Тестирование в аэропортах, на границах, на рабочих местах, в школах, в клинических условиях — все это те случаи, когда быстрые тесты очень эффективны, потому что они просты в использовании, дешевы и быстры», — говорит она. Однако, добавляет она, крупномасштабные программы тестирования должны основываться на лучших доступных тестах.

Процесс утверждения диагностических тестов на COVID-19 в Европейском союзе в настоящее время такой же, как и для других видов диагностики, но обеспокоенность по поводу эффективности некоторых тестов подтолкнула к появлению новых руководящих принципов в апреле прошлого года.Они призывают производителей производить комплекты для тестирования, которые не уступают современным тестам на COVID-19. Но поскольку тесты на испытаниях производителей могут работать иначе, чем в реальном мире, в руководстве рекомендуется, чтобы государства-члены проверяли тесты перед их развертыванием.