Главным источником информации почти для всех россиян (92%) служит телевидение, доверяют ТВ больше половины респондентов. В группе высокоресурсных работников этим источником пользуются 81%, доверяют ему – примерно треть. Новостные же сайты в интернете у этой группы вдвое популярнее, чем у населения в целом.
Полностью читать тут
read more...
Показаны сообщения с ярлыком информационный поиск. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком информационный поиск. Показать все сообщения
пятница, 22 июня 2012 г.
четверг, 5 апреля 2012 г.
Новая научная революция
О чем только не говорят в холлах исследовательских лабораторий Microsoft Research в Редмонде, штат Вашингтон. Сегодня здесь услышишь новости о многих вещах, вроде бы не имеющих отношения к информатике: о том, как вращаются галактики, о новой вакцине против СПИДа, о стратегиях экономного использования драгоценных запасов пресной воды на планете.
Что общего в этих разговорах и почему всем этим интересуются в корпорации Microsoft? Ответ прост: информация, колоссальные объемы информации. Они настолько огромны, что, когда мы запускаем программы, анализирующие базы данных, в здании, где работают 10 тысяч микропроцессоров, на несколько градусов повышается температура. Сейчас наши компьютерщики вместе с ведущими учеными - астрономами, биологами, химиками, гидрологами, океанологами, физиками, зоологами и многими другими - работают над множеством информационноемких проектов. Для примера назовем разработку принципиально новых лекарств, развитие альтернативной энергетики, создание информационной базы для здравоохранения, с помощью которой можно будет сократить его расходы. И, разумеется, коммерческие информационные проекты. Мы уверены, что еще немного, и, благодаря новому поколению мощных программных средств, позволяющих обрабатывать беспрецедентные объемы данных, доступные множеству разных специалистов, в этих областях знания будут сделаны революционные открытия.
Уже не один десяток лет программисты пытаются заставить компьютер думать, как думают специалисты в той или иной области. Разработаны сложнейшие языковые и логические алгоритмы. Но, несмотря на все усилия, машины до сих пор не выдают творческих идей и решений, которые приходят на ум лучшим ученым, врачам, инженерам и маркетологам. Талантливые профессионалы не только глубоко понимают информацию, но и видят «между строк», обнаруживая неочевидные связи внутри науки или на стыке наук. В этом и есть суть прозрений.
Но сейчас информации столько, что в ней тонут даже светила наук. Цифровые данные текут рекой из всевозможных датчиков, приборов и моделей, их гораздо больше, чем мы можем классифицировать, анализировать и сохранять. В полном соответствии с законом Мура десятилетиями количество микросхем на интегральном схеме удваивалось каждые два года, и до недавнего времени миниатюризация сопровождалась ростом производительности микропроцессоров. Сейчас, чтобы увеличить производительность, надо программировать сложные процессоры на многоядерных чипах, применяя параллельные вычисления. Многоядерная революция грянула как раз тогда, когда начался экспоненциальный рост объема информации. Эту проблему не решить с помощью «заплаток» и апгрейда - надо полностью пересмотреть подход к наукам, требующим обработки большого количества информации. Потому-то несколько лет назад наш покойный коллега Джим Грей, обладатель самой престижной в области информации премии Тьюринга, ввел термин и дал определение «четвертой парадигмы» научного исследования. Грей предвидел, что появится новый мощный инструментарий для анализа, визуализации, поиска и управления научными данными. Эти средства, похоже, дадут единственный надежный шанс решить некоторые глобальные задачи.
Первые две парадигмы научного исследования и открытия - эксперимент и теория - известны давно. Научный опыт как метод восходит к древним грекам и китайцам, которые стремились объяснять наблюдаемое не сверхъестественными, а естественными причинами. Теоретическое естествознание родилось в XVII столетии, и его родоначальником считают Исаака Ньютона. А когда во второй половине XX века появились мощные компьютеры, нобелевский лауреат Кен Уилсон сформулировал третью парадигму научного исследования - вычисление и моделирование. Компьютерная симуляция, основанная на множестве уравнений, позволили ученым углубиться в области, которые ранее были недоступны для эксперимента и теории, вроде климата или образования галактик.
«Четвертая парадигма» тоже связана с мощными компьютерами. Только теперь не программы пишут на основе известных закономерностей, а, наоборот, закономерности выявляют с помощью программ. Ученые нацеливают алгоритмы на поиск взаимосвязей и значимых корреляций в громадных базах данных. По сути, программы позволяют открывать новые правила. Большой объем данных для нас - не проблема, а часть решения. «Четвертая парадигма» не пытается обойтись вовсе без человека и не отрицает три другие методологии - но она требует новой квалификации ученых. Даже опытнейший специалист не смог бы выйти на те идеи, что сейчас забрезжили на горизонте, если бы он не владел сложными компьютерными средствами управления информацией.
«Машинное обучение» спасает жизни
Для начала проясним, каким типом мышления нужно обладать для такого рода исследований. В 1980-х годах мой коллега Эрик Хорвич учился на врача и проходил практику в госпитале для ветеранов. Там он обратил внимание на тревожную закономерность: в праздничные дни палаты заполнялись больными с острой сердечной недостаточностью. Обязательно находились пациенты, которые, несмотря на слабое сердце, весь год как-то «тянули», но после праздничного застолья попадали в госпиталь. Из-за лишней соли организм накапливал много жидкости, это приводило к отеку легких и одышке и нередко заканчивалось больничной койкой.
Эти послепраздничные приступы обходились дорого во всех смыслах. Порой они уносили жизни: одни умирали мгновенно, другие угасали за несколько дней или недель, по мере того, как выходили из строя физиологические системы. Кому-то везло - их состояние удавалось быстро стабилизировать. Но и этих больных надо было неделю или больше держать в больнице, что обычно обходилось системе страхования ветеранов от $10 до $15 тысяч на пациента (а сегодня эти счета были бы еще выше).
Через двадцать с лишним лет Эрик и его коллеги из Microsoft Research разработали компьютерную методику, позволившую исключительно точно предсказывать, будет ли человек в течение месяца снова госпитализирован с острой сердечной недостаточностью. Суть метода не в том, что компьютеру поручили задавать все вопросы вместо врача-диагноста. Это и не обезличенная статистика повторной госпитализации. Предполагалось так называемое машинное обучение: программа перепахивает всю информацию, содержащуюся в гигантской базе данных (в нашем случае - значения сотен характеристик примерно по 300 тысячам пациентов) в поиске значимых корреляций. Машина сама распознает, какие комбинации факторов создают наибольшие риски, а стало быть, и выявляет пациентов, которые с высокой вероятностью поступят в больницу повторно. Программа вычисляет предрасположенность к рецидиву: она проанализировала тысячи историй болезней с уже известным исходом и благодаря этому, когда в больницу попадает новый пациент и данные по нему собраны, ей легко определить его шанс вскоре оказаться здесь снова.
Этим проектом мы в каком-то смысле обязаны специалисту, выявляющему неочевидные связи. Эрик - дипломированный врач, но у него есть и PhD по информатике, и он понял, что методы машинного обучения, вроде тех, с помощью которых он и его коллеги анализировали движение транспорта в Сиэтле, подойдут и для решения этой важной для здравоохранения проблемы. В 2003 году они разработали способ прогнозирования транспортных пробок, учитывающий данные о движении транспорта по автомагистралям, метеосводки, сообщения о ДТП, о мероприятиях с большим скоплением людей и еще многие факторы. Огромные массивы данных накапливались несколько лет. Та же команда создала программу, сравнивающую данные о пациентах, которые были и не были повторно госпитализированы. Ее задача - выявить взаимосвязи между малоприметными фактами в истории болезни пациента, его медицинскими показателями и даже социальными и экономическими характеристиками (например, живет ли пациент один). Данные собирали из разных источников - скажем, в медицинской карте информации о жизненных обстоятельствах пациента нет, но часто ее можно отыскать в отчете социального работника. Едва ли лечащий врач был бы в состоянии в одиночку переработать объем показателей, необходимый для составления подобного прогноза.
Представим себе, какую экономическую выгоду сулит применение прогностических средств. Зная вероятность повторной госпитализации пациента, врачам или больницам легче принимать адекватные превентивные меры. Вот что говорит Эрик: «Для хронических больных, например с сердечной недостаточностью, можно разработать индивидуальные программы выписки, объяснить человеку все, что он должен знать, и вести мониторинг, чтобы поддерживать его в стабильном, безопасном для жизни состоянии. Эта программа также предполагает, что медсестры будут посещать пациентов или звонить им по телефону. Ее можно дополнить специальными тестами, отмечающими опасные отклонения в водном балансе пациента, о которых будет сообщаться врачу. Если мы потратим хотя бы $500 или $1000 на программы выписки для пациентов с наибольшим риском рецидива, нам удастся свести к минимуму повторные госпитализации, тем самым сэкономить деньги и сделать лечение более эффективным».
Неудивительно, что страховые компании и больницы выстраиваются в очередь, чтобы узнать о таких вещах. И легко себе представить, какие еще организации выиграют от открытий, связанных с обработкой большого количества информации.
На Уолл-стрит мощные программы «прочесывания» информации отслеживают долгосрочные тенденции и паттерны по различным видам инвестиций. Хедж-фонды и финансовые компании ежедневно ставят на кон миллионы долларов, учитывая эти извлеченные из данных взаимосвязи.
В бизнесе у программ, улавливающих паттерны, большое будущее. Выявляя с их помощью закономерности в ценах, покупательских привычках, в характеристиках географических регионов, в доходах семей и многих других массивах данных, компании смогут по-новому анализировать покупателей и рынки. А получив доступ к гигантским объемам информации об эффективности рекламы, лояльности покупателей и их удовлетворенности, о текучести кадров и организации цепочек поставок, - прогнозировать поведение каждого потребителя или сотрудника и вероятность всякого рода проблем. Мы знаем, что компании все чаще выявляют сбои в проплатах и в дебиторской задолженности, «прочесывая» данные. Программы также могут прогнозировать, какой доход должен принести определенный набор услуг. Мы работали с одним провайдером медицинских услуг в Нью-Мехико: за первые шесть месяцев пользования подобными инструментами он выявил недоплаты на $10 млн.
Есть шуточное правило: половина вложенных в рекламу денег окупается, только мы не знаем, какая именно. Новые аналитические методики его отменят. Филиппинская компания из сферы электронных развлечений, применяя технологию Microsoft извлечения значимой информации из данных, разрабатывает новые продукты для конкретных категорий пользователей - на основе расширенного анализа таких факторов, как прошлые покупки, возраст, пол, финансовые условия и место жительства. Как только компания внедрила эту технологию, процент приобретений мелодий для мобильных телефонов и другой продукции удвоился.
Многие спрашивают, для чего Microsoft Research работает над глобальными медицинскими и экологическими проектами, когда есть столько коммерческих задач? В конце концов, разве экологией и гуманитарными проблемами занимается сама корпорация Microsoft, а не Фонд Билла и Мелинды Гейтс? Все так, и тем не менее в Microsoft Research десятки программистов ломают голову над явно некоммерческими задачами, потому что по ним собраны базы данных невообразимого масштаба и потому что это - бесценный испытательный полигон.
Расширять возможности мышления и инструментария лучше всего, занимаясь серьезными проблемами, чрезвычайно важными для всего человечества. К тому же это открывает новые перспективы для сотрудничества и экспериментирования. Если специалисты, представляющие разные области знания, будут обмениваться данными, у нас появится больше шансов для стремительного движения вперед. Как любил говорить Джим Грей, самое ценное в данных астрономии - то, что они не обладают коммерческой стоимостью.
Освещаем дно океана
Один из таких масштабных проектов - океанологический. Сейчас на дне Тихого океана к западу от штата Вашингтон и Британской Колумбии ведется строительство. Океаны, покрывающие 70% поверхности Земли, - это самая крупная экосистема планеты. Они формируют погоду; в них зарождаются цунами и ураганы, мощные, опасные и большей частью непредсказуемые явления; в толще воды больше углерода, чем в атмосфере, растительности и почве; наконец, океан - важнейший источник продуктов питания. И несмотря на это, о морском дне нам известно меньше, чем о поверхности Марса или Венеры. Вода не пропускает электромагнитное излучение, с помощью которого мы изучаем небесные тела, поэтому для океанологических исследований приходилось применять подводные лодки, корабли и спутники. Но скоро ситуация изменится. Океанологи - участники проекта Обсерватории океана (OOI) с бюджетом $600 млн, выделенных Национальным научным фондом США, - разместят на участке тихоокеанского дна сеть элементов, назначение которых мой коллега Роджер Барга определяет как «ШВ-порт океана». OOI протянет 2500 километров кабеля по дну океана и между датчиками, подключит их к источнику питания и к интернету, чтобы фиксировать разного рода явления и их точное время. А ученые с помощью разных устройств - от обычных термометров до роботов с дистанционным управлением и современных генных секвенаторов - будут эти явления изучать.
Проект задуман как международный. Он даст ученым беспрецедентную возможность оценивать и анализировать природные процессы вроде образования ила или изменения плотности микроорганизмов. Но полученные данные необходимо правильно классифицировать и хранить, иначе все сведется к мертвому грузу цифр. Вот почему Роджер и его группа работает непосредственно с потоком данных, попутно решая, как их распределить между компьютерами, чтобы нигде не перегружать отдельные вычислительные мощности и чтобы ученые, студенты и просто энтузиасты имели к этим данным доступ. Группа разрабатывает стандарты данных, которые позволят аналитическим программам сопоставлять результаты разных экспериментов - для более масштабного анализа. Возможность сочетать информацию из разных источников называется интероперабельностью (совместимостью) данных. А исследователям необходимо соединять и сравнивать данные, полученные с помощью прогностических моделей в лабораториях, с информацией из других источников, в том числе поступающей из сети 001 со дна океана.
«Для нашего времени характерно частое появление и быстрое сближение множества новых развивающихся технологий», - говорит Роджер. Исследование будет направлено на поиск корреляций между разными океаническими процессами, оно углубит наше представление о взаимосвязи суши, океана и атмосферы и, наверное, повысит нашу способность прогнозировать изменения. Ученые смогут количественно оценивать доселе недоступные подводные явления: вулканическую активность, крупные закономерности миграции морских организмов, землетрясения и мощные штормы. Видеосъемка, новые способы визуализации данных позволят студентам, преподавателям и всем желающим наблюдать за развитием этих явлений, а иногда и проводить собственные эксперименты. «Интернет станет самым мощным океанографическим инструментом», - предсказывает Роджер.
Проект 001 будит творческую мысль океанологов: в разных странах разрабатывают новые приборы для подводной лаборатории. В их числе автоматический подводный секвенатор ДНК - устройство размером со стиральную машину. Он будет отфильтровывать обитающие на дне моря живые организмы, считывать и классифицировать их ДНК и отправлять результаты на сушу. Это само по себе впечатляет. Но представьте себе, что информацию о ДНК объединят с данными о загрязнении окружающей среды, кислотности, температуре воды в океане, наличии кочующих биологических видов, способных повлиять на пищевую цепочку (все эти базы данных собраны другими исследователями), и вот оно - наступление новой эры в океанологии.
Какая в этом коммерческая составляющая? Вот лишь один пример. Химик, работающий в нефтяной компании над проблемой нейтрализации пролившихся в воду углеводородов, получает доступ к базе данных ДНК морских организмов. Он может сразу же генетически определить микроорганизмы, обитающие в воде вокруг какого-нибудь нефтяного пятна, и сказать, как на них скажутся реагенты, которые предполагается использовать для борьбы с загрязнением. У ученых, которые борются сейчас с последствиями разлива нефти в Мексиканском заливе, нет комплексных базовых параметров, чтобы оценивать «здоровье» океана. Им приходится ориентироваться на косвенные данные вроде состояния рыбы. Инструменты совместимости могут подсказать и более прозаические, но не менее полезные идеи. Скажем, начальник маркетинга в розничной компании получает ежедневные аналитические отчеты. Их составляет программа - перепахивая данные, которые поступают в режиме реального времени с кассовых терминалов магазинов разных стран. Программа распознает аномалии в продажах и прибыли и выявляет зависимости, которые большинство ритейлеров никогда бы не заметили.
Нет инфекциям и засухам
«Четвертая парадигма» ускоряет открытия еще и потому, что поставлять данные и предлагать идеи, приближающие ученых к прорыву, может каждый из нас. Например, во время транспортного проекта в Сиэтле водители-добровольцы с GPS навигаторами в машинах поставляли важную информацию о местных магистралях, просто перемещаясь по ним. Потом тот же метод применили и к более масштабной задаче: прогнозированию скопления машин в мегаполисах и на подъездах к ним. Сейчас в 72 крупных городах Северной Америки автомобилисты могут пользоваться картами поисковика Bing, созданными в рамках этого проекта (во врезке «Толпы в небесах» рассказывается о подобном проекте из области астрономии). Скоро все ученые-любители, какой бы наукой они ни увлекались, смогут собирать и анализировать информацию, пользуясь мобильным телефоном или ноутбуком.
Вот пример. Моя научная группа ведет проект в Индии. Его цель - задействовать сеть агентов, живущих в отдаленных районах, людей без медицинского образования в диагностике некоторых заболеваний. Люди из глубинки по мобильным телефонам звонят в медицинской центр, отвечают на ряд вопросов и тут же получают готовые обоснованные диагнозы. Когда-нибудь эту систему можно будет использовать для того, чтобы отслеживать и изучать распространение заболеваний, особенно инфекционных. Благодаря тому, что множество людей проводят быструю первичную диагностику, результаты которой вводятся в базу данных, государственные чиновники и работники здравоохранения сразу видят, где произошла вспышка того или иного заболевания, как оно распространяется, какие проявляются симптомы. При подключении «машинного обучения» в режиме реального времени каждую новую вспышку сравнивают со всеми известными эпидемиями этого инфекционного заболевания и других - и выявляют закономерности, помогающие предупредить дальнейшее распространение.
При таком масштабе проекта требования к технологии огромны: нужны вычислительные мощности, параллельное программирование, архивирование данных, их проверка, публикация. Если, допустим, архивирование не встроено в систему, участники проекта выполняют его, когда сочтут нужным, а это может привести к ненадежным и отнюдь не универсальным решениям. Когда речь идет о таких насущных проблемах, как изменение климата, нехватка воды или прогнозирование ураганов и цунами, ученые и политики не могут позволить себе дожидаться, пока все прояснится, и только потом действовать.
Например, в трудном положении оказалась Калифорния. Предполагается, что к 2040 году население штата вырастет с нынешних 38 млн до 50 с лишним. Вот что говорит Джефф Дозьер, профессор Школы экологии и менеджмента Калифорнийского университета: «Экономика Калифорнии зависит от запасов воды. Мы всегда стремились удовлетворять спрос. Не исключено, что больше мы этого делать не сможем. Мы привыкли к комфорту - надежное водоснабжение кажется нам в порядке вещей, - но природе до этого дела нет. Сейчас, чтобы спрогнозировать, сколько воды мы потратим в том или ином году, нужны новые, гораздо более совершенные технологии».
Определить, сколько воды прибудет в результате таяния снега, не так просто, как кажется, объясняет Дозьер. Спутники собирают массу данных о снежном покрове, но и этого недостаточно, поскольку просчитывается площадь, покрытая снегом, но не его объем или масса. Чтобы точно учесть поверхностный сток, надо знать «водный эквивалент», то есть количество воды, образуемой в результате таяния. Водный эквивалент можно вывести исходя из веса снега, но на больших участках местности со сложным рельефом вес этот измерить трудно. Вопрос: как объединить данные о водных запасах и снежном покрове с информацией об экономике и управлении - чтобы лучше оценить водные ресурсы, спрогнозировать их объем и лучше регулировать расход воды? В одной Калифорнии функционируют минимум 400 различных «водных» агентств. Microsoft работает с учеными из Калифорнийского университета в Беркли и из Национальной лаборатории Лоуренса. Они собирают и проверяют старые гидрологические данные, чтобы, объединив их с новейшими показателями, получаемыми от сетей датчиков, создать более точные прогностические модели.
Еще один ученый Microsoft - Дэвид Хекерман, доктор медицины и обладатель PhD по информатике - решает другую сверхактуальную общечеловеческую проблему: как обработка большого объема информации помогает в борьбе с вирусом иммунодефицита. «ВИЧ в организме одного пациента за несколько лет успевает мутировать столько раз, сколько вирус гриппа - за всю свою историю», - объясняет он. Поэтому так трудно разработать вакцину, которая в состоянии убить вирус ВИЧ. Более того, из-за различий иммунных систем в каждом организме вирус мутирует по-своему. Ученые надеются, что ВИЧ удастся остановить, если появится вакцина, стимулирующая иммунную систему самого человека на борьбу с вирусом. Хекерман и его коллега из Гарварда Брюс Уокер рассчитывают в скором времени приступить к тестированию первой вакцины, созданной на основе этих исследований.
Переключить скорость - и поменять стандарты
Для решения прикладной задачи вроде разработки вакцины, как и для фундаментальной - скажем, расшифровка генома человека, требуется огромный объем информации. Зато количество научных дисциплин, задействованных в этих проектах, не столь велико. А вот при изучении природных феноменов - океанических процессов или изменения климата - приходится иметь дело не только с массой информации о каждом отдельном факторе, но и с множеством научных дисциплин и источников данных. Для комплексных расчетов динамики потепления надо учитывать тепловое излучение, отраженное от полярных ледников, таяние шельфовых льдов, вызванное небольшими повышениями температуры воды, состояние мангровых лесов в тропиках, глобальные тенденции изменения величины популяций насекомых,рисунок древесных колец, уровень остаточного углекислого газа в ледяном керне и многое другое. И поскольку используются все больше массивов данных, собранных совершенно разными науками, задача разработки стандартов - для хранения и совместимости разнородной информации - выходит на передний край.
По нашему мнению, в будущем существенно изменится характер научных публикаций. Как нам видится, нынешний «конечный продукт» - статья, в которой обсуждаются эксперимент и выводы и приводятся ссылки на массивы данных, - превратится в «обложку» для этих самых данных. Другие исследователи, получившие к ним доступ, смогут с их помощью решать собственные научные проблемы или, соединив их со своими массивами, выдвинуть идею, о которых первый исследователь и не задумывался. По удачному выражению Джима Грея, грядет «мир, где вся научная литература есть в интернете, все собранные данные совместимы и тоже есть в интернете. А для этого нужно много новых инструментов и методов».
Достижение этой цели будет означать перемены к лучшему для общества и для планеты. Кроме того, «четвертая парадигма» создаст огромные коммерческие возможности. Скажем, геномный анализ ВИЧ, выполненный Дэвидом Хекерманом, - это лишь небольшая часть громадной программы индивидуальной медицины. Фармацевты считают, что, если выяснить, какие препараты подходят человеку с конкретными генетическими данными, разработка лекарственных средств пойдет по новому руслу. Health Solutions Group, подразделение Microsoft, сводит медицинскую документацию и данные диагностической визуализации. Это - первый шаг к созданию интеллектуальных средств для фармакологии.
Все научные дисциплины, включая информатику, должны объединить свои усилия, чтобы «четвертая парадигма» дала решение важных проблем человечества. Ответы спрятаны в горах цифр, и в наших силах откопать этот клад.
Четыре научные парадигмы
Теория
Еще в Древней Греции и Древнем Китае люди стремились объяснить наблюдаемые явления не сверхъестественными, а естественными причинами.
Эксперимент
В XVII столетии ученые, такие как Исаак Ньютон, пытались предсказывать явления природы и экспериментально проверять свои гипотезы.
Вычисление и моделирование
Во второй половине XX века были созданы высокопроизводительные компьютеры. С их помощью ученые начали исследовать сложные процессы - например, моделировать климат или образование галактики - методом решения уравнений, описывающих множество параметров в хорошем приближении.
Извлечение информации из данных
Работая на более мощных компьютерах, ученые начали «учить» программы «прочесывать» гигантские базы данных в поисках взаимосвязей. По сути, сопоставляя данные, они с помощью компьютеров открывают новые правила.
Толпы в небесах
Астрономия - та область знания, в которой открытиям способствуют прежде всего ученые-любители.
В наши дни астрономические данные через роботизированные системы собирают приборы с зарядовой связью (ПЗС). Информации приходит столько, что все астрономы мира (а их около 10 тысяч) до конца дней своих не успеют даже взглянуть на нее. К счастью, есть как минимум миллион звездочетов-любителей, и теперь они тоже вносят вклад в науку. В 2007 году группа ученых запустила сайт Galaxy Zoo с игровым пользовательским интерфейсом для анализа астрономических данных, собранных «Слоановским цифровым обзором неба» - широкомасштабным проектом исследования изображений и спектров звезд и галактик. Оказывается, людям значительно лучше, чем компьютерам, удается визуально классифицировать галактики. Энтузиасты распределяли галактики по классам, заодно помогая астрономам проверить гипотезу, согласно которой спиральные галактики вращаются преимущественно по часовой стрелке. В Galaxy Zoo заложили данные о миллионе галактик, отображенных роботизированным телескопом. Глядя на модели, участники проекта классифицировали их как «правосторонние» (то есть вращающиеся по часовой стрелке) или «левосторонние» (вращающиеся против часовой стрелки). Астрономы думали, что такого количества галактик посетителям сайта хватит года на два. Спустя сутки после запуска сайта на него уже поступало 70 тысяч классификаций в час. В первый год проект получил более 50 млн классификаций от почти 150 тысяч посетителей. Была опровергнута идея вращения большинства спиральных галактик по часовой стрелке: оказывается, «правосторонних» половина. Школьный учитель из Голландии обнаружил столь странную галактику, что астрономы стали ее изучать с помощью телескопа Хаббла. В 2008 году Microsoft выпустила онлайн-сервис WorldWide Telescope (WWT): доступ к трехмерным изображениям неба, планет и галактик. Изображения, загруженные браузером Explorer, - данные, используемые профессиональными астрономами. В WWT входят и классификации Galaxy Zoo. Можно узнать координаты отдаленных галактик, летящих комет и паукообразных туманностей. При таких средствах визуализации ученые получили новый способ формирования гипотез на основе данных - и иногда большую помощь им оказывают любители.
Не только Microsoft: как помогают двигать науку другие компании
Информатика помогает совершать прорывы в области здравоохранения, изменения климата и т.п. В начале 2009 года в Центр по контролю и предупреждению болезней (CDC) начали приходить сообщения о сильной вспышке гриппа в Мексике. Чтобы лучше разобраться в ситуации, врачи обратились к Google.org - благотворительному подразделению Google, где с 2008 года работает сервис Flu Trends по мониторингу и прогнозированию распространения гриппа в нескольких странах. Результаты показали, что это новое заболевание (пандемия свиного гриппа, как оказалось) хотя и охватило немалую часть населения Мексики, вовсе не было таким опасным для жизни, как боялись в CDC. «Когда речь идет о пандемии, нужно много надежных источников информации, - говорит Жаклин Фуллер, руководитель
Google.org. - Flu Trends может помочь органам здравоохранения составить реальную картину». Сейчас Google уже распространила проект Flu Trends на 28 стран. Прежде Google.org в основном выделяла гранты сторонним организациям. Но теперь, говорит Фуллер, в компании поняли, что своим опытом, умением агрегировать и обрабатывать данные «Google.org сама может сделать многое». В числе проектов организации - Earth Engine: с помощью спутниковых изображений и методов анализа отслеживается уничтожение лесов - главная причина изменения климата. Google.org применяет технологию и для помощи в кризисных ситуациях. После землетрясений на Гаити и в Чили Google вместе с Госдепартаментом США создала базу данных Person Finder для внесения и поиска информации о пропавших.
Google.org занимается благотворительностью, но есть и те, кто нашли «четвертой парадигме» прибыльные применения. В 2008 году IBM запустила проект Smarter Planet Initiative - гендиректор Сэм Палмизано назвал его главным источником будущего роста IBM. Опыт аналитики и интеграции применяют к решению таких проблем, как управление транспортом в Стокгольме, контроль водных ресурсов Мальты, здравоохранение в Китае. (IBM, в частности, разработала программу, которая позволит проверить действенность традиционной китайской медицины.) «Это точка, где сходятся сложные социальные проблемы, опыт компаний вроде IBM и заманчивые коммерческие составляющие», - говорит Майкл Валоччи, вице-президент IBM по глобальным бизнес-услугам.
HBR
read more...
Что общего в этих разговорах и почему всем этим интересуются в корпорации Microsoft? Ответ прост: информация, колоссальные объемы информации. Они настолько огромны, что, когда мы запускаем программы, анализирующие базы данных, в здании, где работают 10 тысяч микропроцессоров, на несколько градусов повышается температура. Сейчас наши компьютерщики вместе с ведущими учеными - астрономами, биологами, химиками, гидрологами, океанологами, физиками, зоологами и многими другими - работают над множеством информационноемких проектов. Для примера назовем разработку принципиально новых лекарств, развитие альтернативной энергетики, создание информационной базы для здравоохранения, с помощью которой можно будет сократить его расходы. И, разумеется, коммерческие информационные проекты. Мы уверены, что еще немного, и, благодаря новому поколению мощных программных средств, позволяющих обрабатывать беспрецедентные объемы данных, доступные множеству разных специалистов, в этих областях знания будут сделаны революционные открытия.
Уже не один десяток лет программисты пытаются заставить компьютер думать, как думают специалисты в той или иной области. Разработаны сложнейшие языковые и логические алгоритмы. Но, несмотря на все усилия, машины до сих пор не выдают творческих идей и решений, которые приходят на ум лучшим ученым, врачам, инженерам и маркетологам. Талантливые профессионалы не только глубоко понимают информацию, но и видят «между строк», обнаруживая неочевидные связи внутри науки или на стыке наук. В этом и есть суть прозрений.
Но сейчас информации столько, что в ней тонут даже светила наук. Цифровые данные текут рекой из всевозможных датчиков, приборов и моделей, их гораздо больше, чем мы можем классифицировать, анализировать и сохранять. В полном соответствии с законом Мура десятилетиями количество микросхем на интегральном схеме удваивалось каждые два года, и до недавнего времени миниатюризация сопровождалась ростом производительности микропроцессоров. Сейчас, чтобы увеличить производительность, надо программировать сложные процессоры на многоядерных чипах, применяя параллельные вычисления. Многоядерная революция грянула как раз тогда, когда начался экспоненциальный рост объема информации. Эту проблему не решить с помощью «заплаток» и апгрейда - надо полностью пересмотреть подход к наукам, требующим обработки большого количества информации. Потому-то несколько лет назад наш покойный коллега Джим Грей, обладатель самой престижной в области информации премии Тьюринга, ввел термин и дал определение «четвертой парадигмы» научного исследования. Грей предвидел, что появится новый мощный инструментарий для анализа, визуализации, поиска и управления научными данными. Эти средства, похоже, дадут единственный надежный шанс решить некоторые глобальные задачи.
Первые две парадигмы научного исследования и открытия - эксперимент и теория - известны давно. Научный опыт как метод восходит к древним грекам и китайцам, которые стремились объяснять наблюдаемое не сверхъестественными, а естественными причинами. Теоретическое естествознание родилось в XVII столетии, и его родоначальником считают Исаака Ньютона. А когда во второй половине XX века появились мощные компьютеры, нобелевский лауреат Кен Уилсон сформулировал третью парадигму научного исследования - вычисление и моделирование. Компьютерная симуляция, основанная на множестве уравнений, позволили ученым углубиться в области, которые ранее были недоступны для эксперимента и теории, вроде климата или образования галактик.
«Четвертая парадигма» тоже связана с мощными компьютерами. Только теперь не программы пишут на основе известных закономерностей, а, наоборот, закономерности выявляют с помощью программ. Ученые нацеливают алгоритмы на поиск взаимосвязей и значимых корреляций в громадных базах данных. По сути, программы позволяют открывать новые правила. Большой объем данных для нас - не проблема, а часть решения. «Четвертая парадигма» не пытается обойтись вовсе без человека и не отрицает три другие методологии - но она требует новой квалификации ученых. Даже опытнейший специалист не смог бы выйти на те идеи, что сейчас забрезжили на горизонте, если бы он не владел сложными компьютерными средствами управления информацией.
«Машинное обучение» спасает жизни
Для начала проясним, каким типом мышления нужно обладать для такого рода исследований. В 1980-х годах мой коллега Эрик Хорвич учился на врача и проходил практику в госпитале для ветеранов. Там он обратил внимание на тревожную закономерность: в праздничные дни палаты заполнялись больными с острой сердечной недостаточностью. Обязательно находились пациенты, которые, несмотря на слабое сердце, весь год как-то «тянули», но после праздничного застолья попадали в госпиталь. Из-за лишней соли организм накапливал много жидкости, это приводило к отеку легких и одышке и нередко заканчивалось больничной койкой.
Эти послепраздничные приступы обходились дорого во всех смыслах. Порой они уносили жизни: одни умирали мгновенно, другие угасали за несколько дней или недель, по мере того, как выходили из строя физиологические системы. Кому-то везло - их состояние удавалось быстро стабилизировать. Но и этих больных надо было неделю или больше держать в больнице, что обычно обходилось системе страхования ветеранов от $10 до $15 тысяч на пациента (а сегодня эти счета были бы еще выше).
Через двадцать с лишним лет Эрик и его коллеги из Microsoft Research разработали компьютерную методику, позволившую исключительно точно предсказывать, будет ли человек в течение месяца снова госпитализирован с острой сердечной недостаточностью. Суть метода не в том, что компьютеру поручили задавать все вопросы вместо врача-диагноста. Это и не обезличенная статистика повторной госпитализации. Предполагалось так называемое машинное обучение: программа перепахивает всю информацию, содержащуюся в гигантской базе данных (в нашем случае - значения сотен характеристик примерно по 300 тысячам пациентов) в поиске значимых корреляций. Машина сама распознает, какие комбинации факторов создают наибольшие риски, а стало быть, и выявляет пациентов, которые с высокой вероятностью поступят в больницу повторно. Программа вычисляет предрасположенность к рецидиву: она проанализировала тысячи историй болезней с уже известным исходом и благодаря этому, когда в больницу попадает новый пациент и данные по нему собраны, ей легко определить его шанс вскоре оказаться здесь снова.
Этим проектом мы в каком-то смысле обязаны специалисту, выявляющему неочевидные связи. Эрик - дипломированный врач, но у него есть и PhD по информатике, и он понял, что методы машинного обучения, вроде тех, с помощью которых он и его коллеги анализировали движение транспорта в Сиэтле, подойдут и для решения этой важной для здравоохранения проблемы. В 2003 году они разработали способ прогнозирования транспортных пробок, учитывающий данные о движении транспорта по автомагистралям, метеосводки, сообщения о ДТП, о мероприятиях с большим скоплением людей и еще многие факторы. Огромные массивы данных накапливались несколько лет. Та же команда создала программу, сравнивающую данные о пациентах, которые были и не были повторно госпитализированы. Ее задача - выявить взаимосвязи между малоприметными фактами в истории болезни пациента, его медицинскими показателями и даже социальными и экономическими характеристиками (например, живет ли пациент один). Данные собирали из разных источников - скажем, в медицинской карте информации о жизненных обстоятельствах пациента нет, но часто ее можно отыскать в отчете социального работника. Едва ли лечащий врач был бы в состоянии в одиночку переработать объем показателей, необходимый для составления подобного прогноза.
Представим себе, какую экономическую выгоду сулит применение прогностических средств. Зная вероятность повторной госпитализации пациента, врачам или больницам легче принимать адекватные превентивные меры. Вот что говорит Эрик: «Для хронических больных, например с сердечной недостаточностью, можно разработать индивидуальные программы выписки, объяснить человеку все, что он должен знать, и вести мониторинг, чтобы поддерживать его в стабильном, безопасном для жизни состоянии. Эта программа также предполагает, что медсестры будут посещать пациентов или звонить им по телефону. Ее можно дополнить специальными тестами, отмечающими опасные отклонения в водном балансе пациента, о которых будет сообщаться врачу. Если мы потратим хотя бы $500 или $1000 на программы выписки для пациентов с наибольшим риском рецидива, нам удастся свести к минимуму повторные госпитализации, тем самым сэкономить деньги и сделать лечение более эффективным».
Неудивительно, что страховые компании и больницы выстраиваются в очередь, чтобы узнать о таких вещах. И легко себе представить, какие еще организации выиграют от открытий, связанных с обработкой большого количества информации.
На Уолл-стрит мощные программы «прочесывания» информации отслеживают долгосрочные тенденции и паттерны по различным видам инвестиций. Хедж-фонды и финансовые компании ежедневно ставят на кон миллионы долларов, учитывая эти извлеченные из данных взаимосвязи.
В бизнесе у программ, улавливающих паттерны, большое будущее. Выявляя с их помощью закономерности в ценах, покупательских привычках, в характеристиках географических регионов, в доходах семей и многих других массивах данных, компании смогут по-новому анализировать покупателей и рынки. А получив доступ к гигантским объемам информации об эффективности рекламы, лояльности покупателей и их удовлетворенности, о текучести кадров и организации цепочек поставок, - прогнозировать поведение каждого потребителя или сотрудника и вероятность всякого рода проблем. Мы знаем, что компании все чаще выявляют сбои в проплатах и в дебиторской задолженности, «прочесывая» данные. Программы также могут прогнозировать, какой доход должен принести определенный набор услуг. Мы работали с одним провайдером медицинских услуг в Нью-Мехико: за первые шесть месяцев пользования подобными инструментами он выявил недоплаты на $10 млн.
Есть шуточное правило: половина вложенных в рекламу денег окупается, только мы не знаем, какая именно. Новые аналитические методики его отменят. Филиппинская компания из сферы электронных развлечений, применяя технологию Microsoft извлечения значимой информации из данных, разрабатывает новые продукты для конкретных категорий пользователей - на основе расширенного анализа таких факторов, как прошлые покупки, возраст, пол, финансовые условия и место жительства. Как только компания внедрила эту технологию, процент приобретений мелодий для мобильных телефонов и другой продукции удвоился.
Многие спрашивают, для чего Microsoft Research работает над глобальными медицинскими и экологическими проектами, когда есть столько коммерческих задач? В конце концов, разве экологией и гуманитарными проблемами занимается сама корпорация Microsoft, а не Фонд Билла и Мелинды Гейтс? Все так, и тем не менее в Microsoft Research десятки программистов ломают голову над явно некоммерческими задачами, потому что по ним собраны базы данных невообразимого масштаба и потому что это - бесценный испытательный полигон.
Расширять возможности мышления и инструментария лучше всего, занимаясь серьезными проблемами, чрезвычайно важными для всего человечества. К тому же это открывает новые перспективы для сотрудничества и экспериментирования. Если специалисты, представляющие разные области знания, будут обмениваться данными, у нас появится больше шансов для стремительного движения вперед. Как любил говорить Джим Грей, самое ценное в данных астрономии - то, что они не обладают коммерческой стоимостью.
Освещаем дно океана
Один из таких масштабных проектов - океанологический. Сейчас на дне Тихого океана к западу от штата Вашингтон и Британской Колумбии ведется строительство. Океаны, покрывающие 70% поверхности Земли, - это самая крупная экосистема планеты. Они формируют погоду; в них зарождаются цунами и ураганы, мощные, опасные и большей частью непредсказуемые явления; в толще воды больше углерода, чем в атмосфере, растительности и почве; наконец, океан - важнейший источник продуктов питания. И несмотря на это, о морском дне нам известно меньше, чем о поверхности Марса или Венеры. Вода не пропускает электромагнитное излучение, с помощью которого мы изучаем небесные тела, поэтому для океанологических исследований приходилось применять подводные лодки, корабли и спутники. Но скоро ситуация изменится. Океанологи - участники проекта Обсерватории океана (OOI) с бюджетом $600 млн, выделенных Национальным научным фондом США, - разместят на участке тихоокеанского дна сеть элементов, назначение которых мой коллега Роджер Барга определяет как «ШВ-порт океана». OOI протянет 2500 километров кабеля по дну океана и между датчиками, подключит их к источнику питания и к интернету, чтобы фиксировать разного рода явления и их точное время. А ученые с помощью разных устройств - от обычных термометров до роботов с дистанционным управлением и современных генных секвенаторов - будут эти явления изучать.
Проект задуман как международный. Он даст ученым беспрецедентную возможность оценивать и анализировать природные процессы вроде образования ила или изменения плотности микроорганизмов. Но полученные данные необходимо правильно классифицировать и хранить, иначе все сведется к мертвому грузу цифр. Вот почему Роджер и его группа работает непосредственно с потоком данных, попутно решая, как их распределить между компьютерами, чтобы нигде не перегружать отдельные вычислительные мощности и чтобы ученые, студенты и просто энтузиасты имели к этим данным доступ. Группа разрабатывает стандарты данных, которые позволят аналитическим программам сопоставлять результаты разных экспериментов - для более масштабного анализа. Возможность сочетать информацию из разных источников называется интероперабельностью (совместимостью) данных. А исследователям необходимо соединять и сравнивать данные, полученные с помощью прогностических моделей в лабораториях, с информацией из других источников, в том числе поступающей из сети 001 со дна океана.
«Для нашего времени характерно частое появление и быстрое сближение множества новых развивающихся технологий», - говорит Роджер. Исследование будет направлено на поиск корреляций между разными океаническими процессами, оно углубит наше представление о взаимосвязи суши, океана и атмосферы и, наверное, повысит нашу способность прогнозировать изменения. Ученые смогут количественно оценивать доселе недоступные подводные явления: вулканическую активность, крупные закономерности миграции морских организмов, землетрясения и мощные штормы. Видеосъемка, новые способы визуализации данных позволят студентам, преподавателям и всем желающим наблюдать за развитием этих явлений, а иногда и проводить собственные эксперименты. «Интернет станет самым мощным океанографическим инструментом», - предсказывает Роджер.
Проект 001 будит творческую мысль океанологов: в разных странах разрабатывают новые приборы для подводной лаборатории. В их числе автоматический подводный секвенатор ДНК - устройство размером со стиральную машину. Он будет отфильтровывать обитающие на дне моря живые организмы, считывать и классифицировать их ДНК и отправлять результаты на сушу. Это само по себе впечатляет. Но представьте себе, что информацию о ДНК объединят с данными о загрязнении окружающей среды, кислотности, температуре воды в океане, наличии кочующих биологических видов, способных повлиять на пищевую цепочку (все эти базы данных собраны другими исследователями), и вот оно - наступление новой эры в океанологии.
Какая в этом коммерческая составляющая? Вот лишь один пример. Химик, работающий в нефтяной компании над проблемой нейтрализации пролившихся в воду углеводородов, получает доступ к базе данных ДНК морских организмов. Он может сразу же генетически определить микроорганизмы, обитающие в воде вокруг какого-нибудь нефтяного пятна, и сказать, как на них скажутся реагенты, которые предполагается использовать для борьбы с загрязнением. У ученых, которые борются сейчас с последствиями разлива нефти в Мексиканском заливе, нет комплексных базовых параметров, чтобы оценивать «здоровье» океана. Им приходится ориентироваться на косвенные данные вроде состояния рыбы. Инструменты совместимости могут подсказать и более прозаические, но не менее полезные идеи. Скажем, начальник маркетинга в розничной компании получает ежедневные аналитические отчеты. Их составляет программа - перепахивая данные, которые поступают в режиме реального времени с кассовых терминалов магазинов разных стран. Программа распознает аномалии в продажах и прибыли и выявляет зависимости, которые большинство ритейлеров никогда бы не заметили.
Нет инфекциям и засухам
«Четвертая парадигма» ускоряет открытия еще и потому, что поставлять данные и предлагать идеи, приближающие ученых к прорыву, может каждый из нас. Например, во время транспортного проекта в Сиэтле водители-добровольцы с GPS навигаторами в машинах поставляли важную информацию о местных магистралях, просто перемещаясь по ним. Потом тот же метод применили и к более масштабной задаче: прогнозированию скопления машин в мегаполисах и на подъездах к ним. Сейчас в 72 крупных городах Северной Америки автомобилисты могут пользоваться картами поисковика Bing, созданными в рамках этого проекта (во врезке «Толпы в небесах» рассказывается о подобном проекте из области астрономии). Скоро все ученые-любители, какой бы наукой они ни увлекались, смогут собирать и анализировать информацию, пользуясь мобильным телефоном или ноутбуком.
Вот пример. Моя научная группа ведет проект в Индии. Его цель - задействовать сеть агентов, живущих в отдаленных районах, людей без медицинского образования в диагностике некоторых заболеваний. Люди из глубинки по мобильным телефонам звонят в медицинской центр, отвечают на ряд вопросов и тут же получают готовые обоснованные диагнозы. Когда-нибудь эту систему можно будет использовать для того, чтобы отслеживать и изучать распространение заболеваний, особенно инфекционных. Благодаря тому, что множество людей проводят быструю первичную диагностику, результаты которой вводятся в базу данных, государственные чиновники и работники здравоохранения сразу видят, где произошла вспышка того или иного заболевания, как оно распространяется, какие проявляются симптомы. При подключении «машинного обучения» в режиме реального времени каждую новую вспышку сравнивают со всеми известными эпидемиями этого инфекционного заболевания и других - и выявляют закономерности, помогающие предупредить дальнейшее распространение.
При таком масштабе проекта требования к технологии огромны: нужны вычислительные мощности, параллельное программирование, архивирование данных, их проверка, публикация. Если, допустим, архивирование не встроено в систему, участники проекта выполняют его, когда сочтут нужным, а это может привести к ненадежным и отнюдь не универсальным решениям. Когда речь идет о таких насущных проблемах, как изменение климата, нехватка воды или прогнозирование ураганов и цунами, ученые и политики не могут позволить себе дожидаться, пока все прояснится, и только потом действовать.
Например, в трудном положении оказалась Калифорния. Предполагается, что к 2040 году население штата вырастет с нынешних 38 млн до 50 с лишним. Вот что говорит Джефф Дозьер, профессор Школы экологии и менеджмента Калифорнийского университета: «Экономика Калифорнии зависит от запасов воды. Мы всегда стремились удовлетворять спрос. Не исключено, что больше мы этого делать не сможем. Мы привыкли к комфорту - надежное водоснабжение кажется нам в порядке вещей, - но природе до этого дела нет. Сейчас, чтобы спрогнозировать, сколько воды мы потратим в том или ином году, нужны новые, гораздо более совершенные технологии».
Определить, сколько воды прибудет в результате таяния снега, не так просто, как кажется, объясняет Дозьер. Спутники собирают массу данных о снежном покрове, но и этого недостаточно, поскольку просчитывается площадь, покрытая снегом, но не его объем или масса. Чтобы точно учесть поверхностный сток, надо знать «водный эквивалент», то есть количество воды, образуемой в результате таяния. Водный эквивалент можно вывести исходя из веса снега, но на больших участках местности со сложным рельефом вес этот измерить трудно. Вопрос: как объединить данные о водных запасах и снежном покрове с информацией об экономике и управлении - чтобы лучше оценить водные ресурсы, спрогнозировать их объем и лучше регулировать расход воды? В одной Калифорнии функционируют минимум 400 различных «водных» агентств. Microsoft работает с учеными из Калифорнийского университета в Беркли и из Национальной лаборатории Лоуренса. Они собирают и проверяют старые гидрологические данные, чтобы, объединив их с новейшими показателями, получаемыми от сетей датчиков, создать более точные прогностические модели.
Еще один ученый Microsoft - Дэвид Хекерман, доктор медицины и обладатель PhD по информатике - решает другую сверхактуальную общечеловеческую проблему: как обработка большого объема информации помогает в борьбе с вирусом иммунодефицита. «ВИЧ в организме одного пациента за несколько лет успевает мутировать столько раз, сколько вирус гриппа - за всю свою историю», - объясняет он. Поэтому так трудно разработать вакцину, которая в состоянии убить вирус ВИЧ. Более того, из-за различий иммунных систем в каждом организме вирус мутирует по-своему. Ученые надеются, что ВИЧ удастся остановить, если появится вакцина, стимулирующая иммунную систему самого человека на борьбу с вирусом. Хекерман и его коллега из Гарварда Брюс Уокер рассчитывают в скором времени приступить к тестированию первой вакцины, созданной на основе этих исследований.
Переключить скорость - и поменять стандарты
Для решения прикладной задачи вроде разработки вакцины, как и для фундаментальной - скажем, расшифровка генома человека, требуется огромный объем информации. Зато количество научных дисциплин, задействованных в этих проектах, не столь велико. А вот при изучении природных феноменов - океанических процессов или изменения климата - приходится иметь дело не только с массой информации о каждом отдельном факторе, но и с множеством научных дисциплин и источников данных. Для комплексных расчетов динамики потепления надо учитывать тепловое излучение, отраженное от полярных ледников, таяние шельфовых льдов, вызванное небольшими повышениями температуры воды, состояние мангровых лесов в тропиках, глобальные тенденции изменения величины популяций насекомых,рисунок древесных колец, уровень остаточного углекислого газа в ледяном керне и многое другое. И поскольку используются все больше массивов данных, собранных совершенно разными науками, задача разработки стандартов - для хранения и совместимости разнородной информации - выходит на передний край.
По нашему мнению, в будущем существенно изменится характер научных публикаций. Как нам видится, нынешний «конечный продукт» - статья, в которой обсуждаются эксперимент и выводы и приводятся ссылки на массивы данных, - превратится в «обложку» для этих самых данных. Другие исследователи, получившие к ним доступ, смогут с их помощью решать собственные научные проблемы или, соединив их со своими массивами, выдвинуть идею, о которых первый исследователь и не задумывался. По удачному выражению Джима Грея, грядет «мир, где вся научная литература есть в интернете, все собранные данные совместимы и тоже есть в интернете. А для этого нужно много новых инструментов и методов».
Достижение этой цели будет означать перемены к лучшему для общества и для планеты. Кроме того, «четвертая парадигма» создаст огромные коммерческие возможности. Скажем, геномный анализ ВИЧ, выполненный Дэвидом Хекерманом, - это лишь небольшая часть громадной программы индивидуальной медицины. Фармацевты считают, что, если выяснить, какие препараты подходят человеку с конкретными генетическими данными, разработка лекарственных средств пойдет по новому руслу. Health Solutions Group, подразделение Microsoft, сводит медицинскую документацию и данные диагностической визуализации. Это - первый шаг к созданию интеллектуальных средств для фармакологии.
Все научные дисциплины, включая информатику, должны объединить свои усилия, чтобы «четвертая парадигма» дала решение важных проблем человечества. Ответы спрятаны в горах цифр, и в наших силах откопать этот клад.
Четыре научные парадигмы
Теория
Еще в Древней Греции и Древнем Китае люди стремились объяснить наблюдаемые явления не сверхъестественными, а естественными причинами.
Эксперимент
В XVII столетии ученые, такие как Исаак Ньютон, пытались предсказывать явления природы и экспериментально проверять свои гипотезы.
Вычисление и моделирование
Во второй половине XX века были созданы высокопроизводительные компьютеры. С их помощью ученые начали исследовать сложные процессы - например, моделировать климат или образование галактики - методом решения уравнений, описывающих множество параметров в хорошем приближении.
Извлечение информации из данных
Работая на более мощных компьютерах, ученые начали «учить» программы «прочесывать» гигантские базы данных в поисках взаимосвязей. По сути, сопоставляя данные, они с помощью компьютеров открывают новые правила.
Толпы в небесах
Астрономия - та область знания, в которой открытиям способствуют прежде всего ученые-любители.
В наши дни астрономические данные через роботизированные системы собирают приборы с зарядовой связью (ПЗС). Информации приходит столько, что все астрономы мира (а их около 10 тысяч) до конца дней своих не успеют даже взглянуть на нее. К счастью, есть как минимум миллион звездочетов-любителей, и теперь они тоже вносят вклад в науку. В 2007 году группа ученых запустила сайт Galaxy Zoo с игровым пользовательским интерфейсом для анализа астрономических данных, собранных «Слоановским цифровым обзором неба» - широкомасштабным проектом исследования изображений и спектров звезд и галактик. Оказывается, людям значительно лучше, чем компьютерам, удается визуально классифицировать галактики. Энтузиасты распределяли галактики по классам, заодно помогая астрономам проверить гипотезу, согласно которой спиральные галактики вращаются преимущественно по часовой стрелке. В Galaxy Zoo заложили данные о миллионе галактик, отображенных роботизированным телескопом. Глядя на модели, участники проекта классифицировали их как «правосторонние» (то есть вращающиеся по часовой стрелке) или «левосторонние» (вращающиеся против часовой стрелки). Астрономы думали, что такого количества галактик посетителям сайта хватит года на два. Спустя сутки после запуска сайта на него уже поступало 70 тысяч классификаций в час. В первый год проект получил более 50 млн классификаций от почти 150 тысяч посетителей. Была опровергнута идея вращения большинства спиральных галактик по часовой стрелке: оказывается, «правосторонних» половина. Школьный учитель из Голландии обнаружил столь странную галактику, что астрономы стали ее изучать с помощью телескопа Хаббла. В 2008 году Microsoft выпустила онлайн-сервис WorldWide Telescope (WWT): доступ к трехмерным изображениям неба, планет и галактик. Изображения, загруженные браузером Explorer, - данные, используемые профессиональными астрономами. В WWT входят и классификации Galaxy Zoo. Можно узнать координаты отдаленных галактик, летящих комет и паукообразных туманностей. При таких средствах визуализации ученые получили новый способ формирования гипотез на основе данных - и иногда большую помощь им оказывают любители.
Не только Microsoft: как помогают двигать науку другие компании
Информатика помогает совершать прорывы в области здравоохранения, изменения климата и т.п. В начале 2009 года в Центр по контролю и предупреждению болезней (CDC) начали приходить сообщения о сильной вспышке гриппа в Мексике. Чтобы лучше разобраться в ситуации, врачи обратились к Google.org - благотворительному подразделению Google, где с 2008 года работает сервис Flu Trends по мониторингу и прогнозированию распространения гриппа в нескольких странах. Результаты показали, что это новое заболевание (пандемия свиного гриппа, как оказалось) хотя и охватило немалую часть населения Мексики, вовсе не было таким опасным для жизни, как боялись в CDC. «Когда речь идет о пандемии, нужно много надежных источников информации, - говорит Жаклин Фуллер, руководитель
Google.org. - Flu Trends может помочь органам здравоохранения составить реальную картину». Сейчас Google уже распространила проект Flu Trends на 28 стран. Прежде Google.org в основном выделяла гранты сторонним организациям. Но теперь, говорит Фуллер, в компании поняли, что своим опытом, умением агрегировать и обрабатывать данные «Google.org сама может сделать многое». В числе проектов организации - Earth Engine: с помощью спутниковых изображений и методов анализа отслеживается уничтожение лесов - главная причина изменения климата. Google.org применяет технологию и для помощи в кризисных ситуациях. После землетрясений на Гаити и в Чили Google вместе с Госдепартаментом США создала базу данных Person Finder для внесения и поиска информации о пропавших.
Google.org занимается благотворительностью, но есть и те, кто нашли «четвертой парадигме» прибыльные применения. В 2008 году IBM запустила проект Smarter Planet Initiative - гендиректор Сэм Палмизано назвал его главным источником будущего роста IBM. Опыт аналитики и интеграции применяют к решению таких проблем, как управление транспортом в Стокгольме, контроль водных ресурсов Мальты, здравоохранение в Китае. (IBM, в частности, разработала программу, которая позволит проверить действенность традиционной китайской медицины.) «Это точка, где сходятся сложные социальные проблемы, опыт компаний вроде IBM и заманчивые коммерческие составляющие», - говорит Майкл Валоччи, вице-президент IBM по глобальным бизнес-услугам.
HBR
read more...
суббота, 31 марта 2012 г.
Что мы узнали из 5 миллионов книг
Вы пробовали средство просмотра N-грамм от лабораторий Google? Этот увлекательный инструмент позволяет искать слова и идеи в базе данных из 5 миллионов книг за многие века. Эрез Либерман Айден и Жан-Баптист Мишель показывают, как оно работает, и показывают несколько неожиданных фактов, которые можно узнать из 500 миллиардов слов.
Эрез Либерман Айден: Все знают, что картинка стоит тысячи слов. Но мы в Гарварде сомневались, правда ли это. (Смех) Поэтому мы собрали команду экспертов из Гарварда, МТИ, Словаря Американского Наследия, Энциклопедии Британника, и даже нашего гордого спонсора — Google. Мы обдумывали это примерно четыре года. И пришли к поразительному умозаключению. Дамы и господа, картинка не стоит тысячи слов. Мы нашли некоторые картинки, которые стоят 500 миллиардов слов.
Жан-Баптист Мишель: Как мы пришли к этому заключению? Эрез и я размышляли о том, как получить общий план человеческой культуры и истории: изменения с течением времени. За годы были написаны многие книги. И мы подумали, что лучшим способом их изучить будет прочитать все эти миллионы книг. Если бы была шкала, насколько круто бы это было, то это было бы очень, очень круто. Итак, для этого есть ось X, практическая ось. Это очень, очень низко.
Сейчас люди предпочитают другой подход, состоящий в том, чтобы взять несколько источников, и прочитать их очень внимательно. Это очень практично, но не так круто. На самом деле хочется добраться до практичной, но крутой части этого пространства. Оказывается, напротив, через реку, есть компания Google, которая несколько лет назад начала проект оцифровки, который может позволить это сделать. Они оцифровали миллионы книг. Это означает, что можно использовать вычислительные методы для прочтения всех этих книжек за один щелчок мыши. Это очень практично и невероятно круто.
ЭЛА: Давайте я расскажу о происхождении книг. С незапамятных времён, были авторы. Авторы изо всех сил стремились писать книги. С изобретением печатного станка несколько веков назад это стало заметно легче. С тех пор авторы победили в 129 миллионах случаев публикации книг. Если эти книги не затерялись в истории, они хранятся где-то в какой-то библиотеке, и многие из этих книг были извлечены из библиотек и оцифрованы компанией Google, которая на сегодня просканировала 15 миллионов книг.
Когда компания Google оцифровывает книгу, они сохраняют её в очень удобном формате. У нас есть данные и есть метаданные. У нас есть сведения о том, где книга была опубликована, кто её автор, когда она была опубликована. Мы прошлись по всем этим записям, и исключили всё, кроме данных наивысшего качества. Таким образом, осталась коллекция из 5 миллионов книг, 500 миллиардов слов, строка символов в тысячу раз длиннее, чем геном человека — если написать этот текст, то он протянется до Луны и обратно 10 раз — настоящий осколок культурного генома. Естественно, мы сделали перед лицом такой вопиющей гиперболы... (Смех) то, что сделал бы любой уважающий себя ученый. Мы взяли страницу из XKDC и сказали: «Разойдись, мы займёмся наукой».
ЖМ: Конечно, мы подумали, давайте сначала сделаем данные доступными для людей, которые применят к ним науку. И мы подумали, какие данные мы может опубликовать? Конечно, хотелось взять и опубликовать полные тексты всех этих пяти миллионов книг. Google, и Джон Орвант в частности, научили нас небольшому уравнению. Итак, есть пять миллионов, значит пять миллионов авторов и пять миллионов истцов равняется огромная судебная тяжба. И, хотя это было бы очень, просто нереально круто, опять же, это очень, просто нереально непрактично. (Смех)
Что ж, мы вроде как поддались, и подошли к делу очень практично, хоть и не так круто. Мы сказали, что вместо публикации полных текстов, мы опубликуем статистику о книгах. Возьмём, например, «A gleam of happiness » Это четыре слова, мы называем это 4-грамма. Мы скажем, как часто именно эта 4-грамма появлялась в книгах в 1801-м, 1802-м, 1803-м, и так далее вплоть до 2008-го. Это даст временной ряд частоты использования именно этой фразы с течением времени. Мы проделываем это для всех слов и фраз, появляющихся в этих книгах, и это даёт большую таблицу в два миллиарда строк, которые говорят нам, каким образом изменялась культура.
ЭЛА: Эти два миллиарда строк, мы называем их два миллиарда N-грамм. Что они нам говорят? Отдельные N-граммы измеряют культурные тенденции. Позвольте привести пример. Предположим, я процветаю сегодня, и завтра хочу рассказать вам, как мне было хорошо. Я могу сказать: «Вчера я процветал [throve]». По-другому, я могу сказать: «Вчера я процветал [thrived]». Какой вариант мне использовать? Как узнать?
Примерно шесть месяцев назад, положение дел в этой области было таким, что можно было, например, подойти к психологу с поразительной стрижкой и спросить: «Стив, ты эксперт по неправильным глаголам. Как мне быть?» А он бы ответил: «Большая часть людей сказала бы процветал [thrive], но некоторые скажут процветал [throve]». Как известно, более или менее, если вернуться на 200 лет назад, и спросить вот этого политика, с не менее поразительной стрижкой, (Смех) «Том, как нужно говорить?» Он бы ответил: «В мои дни большая часть людей процветала [throve], но некоторые процветали [thrived]». Я вам покажу необработанные данные. Две строки из таблицы в два миллиарда строк. Здесь показана, год за годом, частота слов «процветал [thrived]» и «процветал [throve]». И это всего лишь два из двух миллиардов строк. Весь набор данных в миллиард раз круче, чем этот слайд.
ЖМ: Есть много других картинок, которые стоят 500 миллиардов слов. Например, вот эта. Если взять грипп, можно видеть пики в то время, когда эпидемии гриппа убивали людей по всему миру.
ЭЛА: Если это вас не убеждает, уровень моря поднимается, а также содержание углекислого газа в атмосфере и мировая температура.
ЖМ: А также можно посмотреть на вот эту N-грамму, и сказать Ницше, что Бог не мёртв, хотя можно согласиться, что ему нужен лучший публицист.
ЭЛА: С помощью этого инструмента можно добраться до довольно таки абстрактных концепций. Например, позвольте рассказать историю 1950-го года. На протяжении большей части истории 1950-й вообще никого не волновал. В 1700-х, 1800-х, 1900-х никто им не интересовался. В течение 30-х и 40-х никто им не интересовался. Внезапно, в середине 40-х, началось обсуждение. Люди поняли, что скоро наступит 1950-й, и это будет событие. (Смех) Но ничто не интересовало людей сильнее в 1950-м, чем сам 1950-й. (Смех) Люди помешались. Они не могли прекратить рассказывать обо всём, что они делали в 1950-м, обо всём, что они планировали сделать в 1950-м, обо всех мечтах, которые они хотели осуществить в 1950-м. На самом деле, 1950-й был настолько восхитительным, что годы спустя, люди продолжали говорить обо всех удивительных событиях, которые случились в 1951-м, 1952-м, 1953-м. Наконец, в 1954-м, кто-то осознал, что 1950-й стал старомодным. (Смех) Вот так пузырь и лопнул.
История 1950-го повторяется для каждого года, о котором у нас есть данные, с небольшим изменением, потому что теперь у нас есть вот эти графики. Благодаря этим графикам, мы можем измерить. Можно сказать: «Как быстро лопаются пузыри?» Оказывается, это можно очень точно измерить. Уравнения были выведены, графики были построены, и конечным результатом стало то, что пузыри лопаются быстрее и быстрее с каждым прошедшим годом. Мы всё быстрее теряем интерес к прошлому.
ЖМ: Небольшой карьерный совет. Для тех из вас, кто стремится к славе, можно научиться у 25-ти самых известных политиков, авторов, актёров, и т.д. Если вы хотите стать известным рано, вам нужно быть актёром, потому что слава начинается к концу их третьего десятка — вы всё ещё молоды, это здорово. Если вы согласны подождать, вам нужно стать автором, потому что это позволит подняться на большие высоты, как Марк Твен, например, очень знаменит. Но если вы хотите подняться на самую вершину, нужно отложить удовольствие и конечно, стать политиком. Вы станете известны под конец шестого десятка, и станете очень, очень знаменитым после. Учёные тоже становятся знаменитыми, когда они становятся старее. Например, биологи и физики становятся примерно такими же знаменитыми, как и актёры. Ошибкой, которую делать не стоит — становиться математиком. (Смех) В этом случае, можно подумать: «Отлично, свои лучшие работы я сделаю на третьем десятке». Но знаете что? Никому это не интересно.
ЭЛА: В N-граммах есть ещё более отрезвляющие вещи. Например, вот траектория Марка Шагала, художника, родившегося в 1887-м. Выглядит как нормальная траектория знаменитого человека. Он становится всё более и более знаменитым, за исключением знаменитости среди немецкоговорящих. Если посмотреть на немецкий язык, то можно увидеть что совершенно невообразимое, что-то, что видишь не часто — он становится чрезвычайно знаменитым, а затем внезапно падает, проходя надир между 1933-м и 1945-м годами, прежде чем вернуться позже. Конечно, здесь мы наблюдаем тот факт, что Марк Шагал был еврейским художником в нацистской Германии.
Эти сигналы настолько сильны, что нам не нужно знать, что кто-то подвергался цензуре. Мы можем это понять, используя простейший анализ сигналов. Вот простой способ это сделать. Разумно предположить, что чья-то слава в данный период времени должны быть примерно равна среднему славы до и славы после. Это то, что мы ожидаем. И мы сравним это с тем, что мы наблюдаем. Затем делим одно на второе, чтобы получить что-то, называемое индекс подавления. Если индекс подавления очень, очень, очень маленький, вероятно, что вас действительно подавляют. Если он очень велик, наверное, вас пропагандируют.
ЖМ: Теперь можно посмотреть на распределение индексов подавления по всёму населению. Например, здесь: это индекс подавления для 5 тысяч людей, взятых из английских книг, где известно про отсутствие цензуры, он примерно вот такой, сконцентрированный возле единицы. Ожидаемое совпадает с наблюдаемым. Это распределение наблюдалось в Германии — оно совершенно другое, смещено влево. Люди говорили об этом в два раза реже, чем должны были. Однако, что более важно, распределение намного шире. О многих людях, которые оказываются на левом краю этого распределения, говорят в 10 раз меньше, чем должны. Однако многие люди на правом краю пожинают плоды пропаганды. Эта картинка — клеймо цензуры на книжной истории.
ЭЛА: Мы называем этот метод культуромикой. Это как геномика. Разве что геномика это линза для биологии, взгляд сквозь окно последовательностей оснований генома человека. Культуромика сходна. Это применение анализа наборов данных огромного масштаба к изучению человеческой культуры. Но взамен линзы генома, мы смотрим сквозь линзу оцифрованных частиц истории. Замечательным аспектом культуромики является то, что любой может ею заняться. Почему же любой может ею заняться? Потому что эти парни, Джон Орвант, Мэтт Грей и Уилл Брокман из Google, увидев прототип средства просмотра N-грамм, сказали: «Это очень весёлая вещь. Давайте это опубликуем». Ровно за две недели — за две недели до публикации нашей статьи — они запрограммировали публичную версию средства просмотра N-грамм. Теперь и вы можете напечатать любое слово или предложение, которое вас интересует, и сразу посмотреть его N-граммы, включая просмотр примеров из всех тех разных книг, в которых встречается ваша N-грамма.
ЖМ: В первый же день этим воспользовались более миллиона раз, и это — лучшие из всех запросов. Люди хотят показать себя с наилучшей стороны. Однако оказывается, что в 18-м веке людей это совсем не интересовало. Они не хотели показать себя с лучшей стороны [best], они хотели показать себя с лучшей штороны [beft]. Как обычно, это была просто ошибка. Это не стремление к посредственности, просто буква S писалась по-другому, похоже на F. Конечно, Google тогда это не отследил, поэтому мы отметили это в написанной нами статье. Однако оказывается, что это просто напоминание о том, что, несмотря на всё веселье, при объяснении этих графиков нужно быть очень осторожным, и нужно применять лучшие научные стандарты.
ЭЛА: Как только люди этим не пользовались. (Смех) На самом деле, говорить ничего не нужно, мы просто покажем вам слайды, молча. Этого человека интересовала история расстройств. Есть разные типы расстройств. Если вы ударились большим пальцем, это «ах» с одним А. Если планету Земля аннигилировали вогоны, чтобы освободить место для межгалактического туннеля, это «аааааааах» с восемью А. Этот человек изучил все «ахи», содержащие от одного до восьми А. Оказывается, наиболее редкими «ахами» являются те, которые относятся к наиболее пугающим вещам, кроме, как ни странно, начала 80-х. Наверное, Рейган имеет к этому отношение.
ЖМ: Эти данные можно использовать по-разному, но суть в том, что история оцифровывается. Google начал оцифровывать 15 миллионов книг. Это 12 процентов всех когда-либо напечатанных книг. Это заметная часть человеческой культуры. Но в культуре намного больше вещей: рукописи, газеты, нетекстовые вещи, например искусство и картины. Всё это оказывается на наших компьютерах, на компьютерах по всему миру. И когда это случится, это изменит то, как мы понимаем прошлое, настоящее и человеческую культуру.
read more...
Эрез Либерман Айден: Все знают, что картинка стоит тысячи слов. Но мы в Гарварде сомневались, правда ли это. (Смех) Поэтому мы собрали команду экспертов из Гарварда, МТИ, Словаря Американского Наследия, Энциклопедии Британника, и даже нашего гордого спонсора — Google. Мы обдумывали это примерно четыре года. И пришли к поразительному умозаключению. Дамы и господа, картинка не стоит тысячи слов. Мы нашли некоторые картинки, которые стоят 500 миллиардов слов.
Жан-Баптист Мишель: Как мы пришли к этому заключению? Эрез и я размышляли о том, как получить общий план человеческой культуры и истории: изменения с течением времени. За годы были написаны многие книги. И мы подумали, что лучшим способом их изучить будет прочитать все эти миллионы книг. Если бы была шкала, насколько круто бы это было, то это было бы очень, очень круто. Итак, для этого есть ось X, практическая ось. Это очень, очень низко.
Сейчас люди предпочитают другой подход, состоящий в том, чтобы взять несколько источников, и прочитать их очень внимательно. Это очень практично, но не так круто. На самом деле хочется добраться до практичной, но крутой части этого пространства. Оказывается, напротив, через реку, есть компания Google, которая несколько лет назад начала проект оцифровки, который может позволить это сделать. Они оцифровали миллионы книг. Это означает, что можно использовать вычислительные методы для прочтения всех этих книжек за один щелчок мыши. Это очень практично и невероятно круто.
ЭЛА: Давайте я расскажу о происхождении книг. С незапамятных времён, были авторы. Авторы изо всех сил стремились писать книги. С изобретением печатного станка несколько веков назад это стало заметно легче. С тех пор авторы победили в 129 миллионах случаев публикации книг. Если эти книги не затерялись в истории, они хранятся где-то в какой-то библиотеке, и многие из этих книг были извлечены из библиотек и оцифрованы компанией Google, которая на сегодня просканировала 15 миллионов книг.
Когда компания Google оцифровывает книгу, они сохраняют её в очень удобном формате. У нас есть данные и есть метаданные. У нас есть сведения о том, где книга была опубликована, кто её автор, когда она была опубликована. Мы прошлись по всем этим записям, и исключили всё, кроме данных наивысшего качества. Таким образом, осталась коллекция из 5 миллионов книг, 500 миллиардов слов, строка символов в тысячу раз длиннее, чем геном человека — если написать этот текст, то он протянется до Луны и обратно 10 раз — настоящий осколок культурного генома. Естественно, мы сделали перед лицом такой вопиющей гиперболы... (Смех) то, что сделал бы любой уважающий себя ученый. Мы взяли страницу из XKDC и сказали: «Разойдись, мы займёмся наукой».
ЖМ: Конечно, мы подумали, давайте сначала сделаем данные доступными для людей, которые применят к ним науку. И мы подумали, какие данные мы может опубликовать? Конечно, хотелось взять и опубликовать полные тексты всех этих пяти миллионов книг. Google, и Джон Орвант в частности, научили нас небольшому уравнению. Итак, есть пять миллионов, значит пять миллионов авторов и пять миллионов истцов равняется огромная судебная тяжба. И, хотя это было бы очень, просто нереально круто, опять же, это очень, просто нереально непрактично. (Смех)
Что ж, мы вроде как поддались, и подошли к делу очень практично, хоть и не так круто. Мы сказали, что вместо публикации полных текстов, мы опубликуем статистику о книгах. Возьмём, например, «A gleam of happiness » Это четыре слова, мы называем это 4-грамма. Мы скажем, как часто именно эта 4-грамма появлялась в книгах в 1801-м, 1802-м, 1803-м, и так далее вплоть до 2008-го. Это даст временной ряд частоты использования именно этой фразы с течением времени. Мы проделываем это для всех слов и фраз, появляющихся в этих книгах, и это даёт большую таблицу в два миллиарда строк, которые говорят нам, каким образом изменялась культура.
ЭЛА: Эти два миллиарда строк, мы называем их два миллиарда N-грамм. Что они нам говорят? Отдельные N-граммы измеряют культурные тенденции. Позвольте привести пример. Предположим, я процветаю сегодня, и завтра хочу рассказать вам, как мне было хорошо. Я могу сказать: «Вчера я процветал [throve]». По-другому, я могу сказать: «Вчера я процветал [thrived]». Какой вариант мне использовать? Как узнать?
Примерно шесть месяцев назад, положение дел в этой области было таким, что можно было, например, подойти к психологу с поразительной стрижкой и спросить: «Стив, ты эксперт по неправильным глаголам. Как мне быть?» А он бы ответил: «Большая часть людей сказала бы процветал [thrive], но некоторые скажут процветал [throve]». Как известно, более или менее, если вернуться на 200 лет назад, и спросить вот этого политика, с не менее поразительной стрижкой, (Смех) «Том, как нужно говорить?» Он бы ответил: «В мои дни большая часть людей процветала [throve], но некоторые процветали [thrived]». Я вам покажу необработанные данные. Две строки из таблицы в два миллиарда строк. Здесь показана, год за годом, частота слов «процветал [thrived]» и «процветал [throve]». И это всего лишь два из двух миллиардов строк. Весь набор данных в миллиард раз круче, чем этот слайд.
ЖМ: Есть много других картинок, которые стоят 500 миллиардов слов. Например, вот эта. Если взять грипп, можно видеть пики в то время, когда эпидемии гриппа убивали людей по всему миру.
ЭЛА: Если это вас не убеждает, уровень моря поднимается, а также содержание углекислого газа в атмосфере и мировая температура.
ЖМ: А также можно посмотреть на вот эту N-грамму, и сказать Ницше, что Бог не мёртв, хотя можно согласиться, что ему нужен лучший публицист.
ЭЛА: С помощью этого инструмента можно добраться до довольно таки абстрактных концепций. Например, позвольте рассказать историю 1950-го года. На протяжении большей части истории 1950-й вообще никого не волновал. В 1700-х, 1800-х, 1900-х никто им не интересовался. В течение 30-х и 40-х никто им не интересовался. Внезапно, в середине 40-х, началось обсуждение. Люди поняли, что скоро наступит 1950-й, и это будет событие. (Смех) Но ничто не интересовало людей сильнее в 1950-м, чем сам 1950-й. (Смех) Люди помешались. Они не могли прекратить рассказывать обо всём, что они делали в 1950-м, обо всём, что они планировали сделать в 1950-м, обо всех мечтах, которые они хотели осуществить в 1950-м. На самом деле, 1950-й был настолько восхитительным, что годы спустя, люди продолжали говорить обо всех удивительных событиях, которые случились в 1951-м, 1952-м, 1953-м. Наконец, в 1954-м, кто-то осознал, что 1950-й стал старомодным. (Смех) Вот так пузырь и лопнул.
История 1950-го повторяется для каждого года, о котором у нас есть данные, с небольшим изменением, потому что теперь у нас есть вот эти графики. Благодаря этим графикам, мы можем измерить. Можно сказать: «Как быстро лопаются пузыри?» Оказывается, это можно очень точно измерить. Уравнения были выведены, графики были построены, и конечным результатом стало то, что пузыри лопаются быстрее и быстрее с каждым прошедшим годом. Мы всё быстрее теряем интерес к прошлому.
ЖМ: Небольшой карьерный совет. Для тех из вас, кто стремится к славе, можно научиться у 25-ти самых известных политиков, авторов, актёров, и т.д. Если вы хотите стать известным рано, вам нужно быть актёром, потому что слава начинается к концу их третьего десятка — вы всё ещё молоды, это здорово. Если вы согласны подождать, вам нужно стать автором, потому что это позволит подняться на большие высоты, как Марк Твен, например, очень знаменит. Но если вы хотите подняться на самую вершину, нужно отложить удовольствие и конечно, стать политиком. Вы станете известны под конец шестого десятка, и станете очень, очень знаменитым после. Учёные тоже становятся знаменитыми, когда они становятся старее. Например, биологи и физики становятся примерно такими же знаменитыми, как и актёры. Ошибкой, которую делать не стоит — становиться математиком. (Смех) В этом случае, можно подумать: «Отлично, свои лучшие работы я сделаю на третьем десятке». Но знаете что? Никому это не интересно.
ЭЛА: В N-граммах есть ещё более отрезвляющие вещи. Например, вот траектория Марка Шагала, художника, родившегося в 1887-м. Выглядит как нормальная траектория знаменитого человека. Он становится всё более и более знаменитым, за исключением знаменитости среди немецкоговорящих. Если посмотреть на немецкий язык, то можно увидеть что совершенно невообразимое, что-то, что видишь не часто — он становится чрезвычайно знаменитым, а затем внезапно падает, проходя надир между 1933-м и 1945-м годами, прежде чем вернуться позже. Конечно, здесь мы наблюдаем тот факт, что Марк Шагал был еврейским художником в нацистской Германии.
Эти сигналы настолько сильны, что нам не нужно знать, что кто-то подвергался цензуре. Мы можем это понять, используя простейший анализ сигналов. Вот простой способ это сделать. Разумно предположить, что чья-то слава в данный период времени должны быть примерно равна среднему славы до и славы после. Это то, что мы ожидаем. И мы сравним это с тем, что мы наблюдаем. Затем делим одно на второе, чтобы получить что-то, называемое индекс подавления. Если индекс подавления очень, очень, очень маленький, вероятно, что вас действительно подавляют. Если он очень велик, наверное, вас пропагандируют.
ЖМ: Теперь можно посмотреть на распределение индексов подавления по всёму населению. Например, здесь: это индекс подавления для 5 тысяч людей, взятых из английских книг, где известно про отсутствие цензуры, он примерно вот такой, сконцентрированный возле единицы. Ожидаемое совпадает с наблюдаемым. Это распределение наблюдалось в Германии — оно совершенно другое, смещено влево. Люди говорили об этом в два раза реже, чем должны были. Однако, что более важно, распределение намного шире. О многих людях, которые оказываются на левом краю этого распределения, говорят в 10 раз меньше, чем должны. Однако многие люди на правом краю пожинают плоды пропаганды. Эта картинка — клеймо цензуры на книжной истории.
ЭЛА: Мы называем этот метод культуромикой. Это как геномика. Разве что геномика это линза для биологии, взгляд сквозь окно последовательностей оснований генома человека. Культуромика сходна. Это применение анализа наборов данных огромного масштаба к изучению человеческой культуры. Но взамен линзы генома, мы смотрим сквозь линзу оцифрованных частиц истории. Замечательным аспектом культуромики является то, что любой может ею заняться. Почему же любой может ею заняться? Потому что эти парни, Джон Орвант, Мэтт Грей и Уилл Брокман из Google, увидев прототип средства просмотра N-грамм, сказали: «Это очень весёлая вещь. Давайте это опубликуем». Ровно за две недели — за две недели до публикации нашей статьи — они запрограммировали публичную версию средства просмотра N-грамм. Теперь и вы можете напечатать любое слово или предложение, которое вас интересует, и сразу посмотреть его N-граммы, включая просмотр примеров из всех тех разных книг, в которых встречается ваша N-грамма.
ЖМ: В первый же день этим воспользовались более миллиона раз, и это — лучшие из всех запросов. Люди хотят показать себя с наилучшей стороны. Однако оказывается, что в 18-м веке людей это совсем не интересовало. Они не хотели показать себя с лучшей стороны [best], они хотели показать себя с лучшей штороны [beft]. Как обычно, это была просто ошибка. Это не стремление к посредственности, просто буква S писалась по-другому, похоже на F. Конечно, Google тогда это не отследил, поэтому мы отметили это в написанной нами статье. Однако оказывается, что это просто напоминание о том, что, несмотря на всё веселье, при объяснении этих графиков нужно быть очень осторожным, и нужно применять лучшие научные стандарты.
ЭЛА: Как только люди этим не пользовались. (Смех) На самом деле, говорить ничего не нужно, мы просто покажем вам слайды, молча. Этого человека интересовала история расстройств. Есть разные типы расстройств. Если вы ударились большим пальцем, это «ах» с одним А. Если планету Земля аннигилировали вогоны, чтобы освободить место для межгалактического туннеля, это «аааааааах» с восемью А. Этот человек изучил все «ахи», содержащие от одного до восьми А. Оказывается, наиболее редкими «ахами» являются те, которые относятся к наиболее пугающим вещам, кроме, как ни странно, начала 80-х. Наверное, Рейган имеет к этому отношение.
ЖМ: Эти данные можно использовать по-разному, но суть в том, что история оцифровывается. Google начал оцифровывать 15 миллионов книг. Это 12 процентов всех когда-либо напечатанных книг. Это заметная часть человеческой культуры. Но в культуре намного больше вещей: рукописи, газеты, нетекстовые вещи, например искусство и картины. Всё это оказывается на наших компьютерах, на компьютерах по всему миру. И когда это случится, это изменит то, как мы понимаем прошлое, настоящее и человеческую культуру.
read more...
четверг, 16 февраля 2012 г.
Популярно о главных функциях поиска от Google
В любом поисковом движке зашито огромное число функций, о которых 99% людей не имеют ни малейшего понятия. Например, поисковую строку можно использовать как калькулятор и конвертер. Можно смотреть тут же погоду или поискать рецепты, отбросив ненужные компоненты. Можно много всего и в одном видео ниже нам показывают, как можно использовать дополнительные функции в Google.
read more...
read more...
среда, 13 июля 2011 г.
Эли Парайзер: Остерегайтесь онлайн "фильтров-пузырей"
От того, что интернет-компании стремятся подстроить свои услуги (включая новости и поисковые рузультаты) под наши индивидуальные вкусы, появилось опасное непреднамеренное последствие: мы оказываемся в плену у "фильтров-пузырей" и не получаем информацию, которая могла бы поставить под сомнение или расширить наш взгляд на мир. Эли Парайзер утверждает, что в итоге это выйдет боком не только нам, но и нашей демократии.
Марк Цукерберг, журналист задал ему вопрос о ленте новостей. И журналист спросил его, "Почему это так важно?" На что Цукерберг ответил, "Белка, сдохшая у вас во дворе, может быть куда более релевантной для вас на данный момент, чем люди, умирающие в Африке." А я хочу поговорить о том, как может выглядеть Сеть, основанная на идее релевантности.
Когда я рос в глубокой сельской местности в штате Мэн, Интернет значил для меня совершенно другое. Он означал связь с миром. Он представлял что-то, что может соединить нас всех вместе. И я был уверен, что это будет очень важно для демократии и для нашего общества. Но происходят изменения в том, как информация передаётся в Интернете, и они незаметны. И если мы не придадим этому значения, это может стать реальной проблемой. Впервые я заметил это там, где провожу много времени – на моей странице в Facebook. У меня прогрессивные политические взгляды – на удивление – но я всегда старался общаться с консерваторами. Мне хочется услышать то, о чем они думают; хочется увидеть то, что их притягивает; хочется узнать пару новых вещей. И однажды я очень удивился, заметив, что консерваторы исчезли из моей ленты новостей на Facebook. И на самом деле оказалось, что Facebook отслеживал ссылки, на которые я нажимал, и замечал, что фактически я чаще нажимал на ссылки моих друзей-либералов, чем на ссылки моих друзей-консерваторов. И не посовещавшись со мной, он их исключил. Они исчезли.
Но Facebook – не единственное место, где практикуется такое невидимое, алгоритмическое редактирование Сети. Google делает тоже самое. Если вы и я используем поиск, чтобы найти что-то даже совершенно одновременно, мы можем получить очень разные результаты. Даже если вы выйдете из системы, как пояснил мне один инженер, останутся 57 сигналов, которые обработает Google – всё, начиная с разновидности вашего компьютера до вида вашего веб-обозревателя и вашего месторасположения – которые он использует для индивидуализации результатов. Задумайтесь на секунду: стандартный Google больше не существует. И знаете, смешнее всего, что это практически не заметно. Вы не видите, насколько ваши поисковые результаты отличаются от результатов других людей.
Но пару недель назад я попросил своих друзей погуглить "Египет" и прислать мне снимки экрана того, что у них получилось. Итак, вот снимок экрана моего друга Скотта. А вот снимок экрана моего друга Даниэля. Когда их сопоставляешь, не надо даже читать ссылки, чтобы понять, насколько эти страницы различаются. Но если начать читать ссылки, то это просто поразительно. Даниель на своей первой странице поисковых результатов вообще ничего не нашёл о протестах в Египте А у Скотта, наоборот, всё было ими переполнено. А это было тогда ключевым событием в мире. Вот на сколько разными становятся результаты нашего поиска.
Но тут дело даже не в Google и Facebook. Это стремительно охватываеь всю Сеть. Множество компаний применяют персонализацию такого рода. Новости Yahoo, одной из самых крупных страниц новостей в Интернете, теперь персонализированы: у разных людей разные новости. Huffington Post, the Washington Post, the New York Times – все так или иначе балуются персонализацией. И всё это стремительно развивается в направлении мира, в котором Интернет будет показывать нам то, что он думает нам интересно, но не обязательно то, что нам необходимо. Как сказал Эрик Шмидт, "Людям будет очень сложно увидеть или приобрести что-то, что так или иначе не было под них подобрано."
И я считаю это проблемой. И я считаю, что если соединить вместе все эти фильтры, взять все эти алгоритмы, получится то, что я называю фильтром-пузырём. И ваш фильтр-пузырь будет вашей личной уникальной информационной вселенной, в который вы будете жить в сети. А что будет включать ваш фильтр-пузырь, будет зависеть от того, кто вы и чем вы занимаетесь. Но загвоздка вот в чём: не вы решаете, что в него входит. И важней всего то, что вы даже и не увидите, что будет вырезано. Итак, одна из проблем с фильтрами-пузырями была обнаружена исследователями в Netflix. Они изучали очереди в Netflix и заметили такую забавную закономерность, что, наверное, многие из нас замечают, что есть некоторые фильмы, которые со свистом залетают и вылетают из домов. Они попадают в очередь и сразу вылетают. Итак "Железный Человек" молниеносно вылетает, а "В ожидании Супермена" может ждать очень долгое время.
Они обнаружили, что в очередях Netfix происходит грандиозная борьба между теми, кем мы стремимся быть, и более импульсивными сегодняшними нами. Вы знаете, мы все хотим быть теми, кто посмотрел "Расёмон," но на данный момент нам хочется в четвертый раз пересмотреть "Эйс Вентура." (Смех в зале) Наилучшее редактирование даёт нам и то и другое. Оно даёт нам немного Джастина Бибера и немного Афганистана. Оно даёт нам немного информационных овощей и немного информационного десерта. И проблема этих алгоритмических фильтров, этих персонализированных фильтров, в том, что они в основном следят за тем, куда мы нажимаем первым делом, поэтому они нарушают баланс. И вместо сбалансированного информационного питания можно оказаться окружённым нездоровой информационной пищей.
Все это наводит на мысль, что фактически у нас может быть недостоверное представление об Интернете. В обществе телерадиовещания – так гласит первоначальная мифология – в обществе телерадиовещания были привратники – редакторы, которые контролировали потоки информации. Но тут пришёл Интернет и убрал их со своего пути, что позволило нам всем соединиться, и все было потрясающе. Но это не то, что в действительности происходит сейчас. То, что мы видим, больше похоже на передачу факела из рук человеческих привратников в руки алгоритмических. И дело в том, что алгоритмы пока ещё не наделены встроенной этикой, какой обладали редакторы. И если алгоритмы будут курировать наш мир, если они будут решать, на что нам стоит или не стоит смотреть, тогда надо сделать так, чтобы они не опирались на одну лишь релевантность. Мы должны убедиться, что они будут нам также показывать вещи, которые неприятны, бросают нам вызов или являются значимыми – именно это делает TED – другие точки зрения.
И интересно то, что мы уже это проходили как общество. В 1915 г. газеты не особенно утруждали себя мыслями о гражданской ответственности. А потом люди стали замечать, что они делают что-то действительно важное. Что, по сути, демократия не сможет работать, если у граждан нет доступа к хорошему потоку информации. Что газеты имеют решающую роль, потому что они работают как фильтры, и из этого выросла практика журналистской этики. Она не была идеальной, но она позволила нам пережить весь прошлый век. А сейчас мы как бы вернулись в 1915 год в Сети. И нам нужны новые привратники, которые впишут такую ответственность в код своих разработок.
Я знаю, здесь присутствует много людей и из Facebook и из Google – Ларри и Сергей – люди, которые помогали строить существующую Сеть, и я очень благодарен за это. Но нам очень нужно, чтобы вы позаботились о том, чтобы эти алгоритмы включали в себя ощущение общественной жизни, чувства гражданской ответственности. Нам нужно, чтобы вы обеспечили достаточную прозрачность, чтобы нам были понятны правила, определяющие то, что проходит через наши фильтры. И нам нужно, чтобы вы дали нам некоторую свободу самим решать, что проходит, а что остается. Потому что, мне кажется, для нас очень важно, чтобы Интернет был той вещью, о которой мы всегда мечтали. Нам нужно, чтобы он нас объединял. Чтобы он приносил нам новые идеи, новых людей, новые перспективы. Но он не сможет этого делать, если он будет изолировать нас в Сети. TED
read more...
Марк Цукерберг, журналист задал ему вопрос о ленте новостей. И журналист спросил его, "Почему это так важно?" На что Цукерберг ответил, "Белка, сдохшая у вас во дворе, может быть куда более релевантной для вас на данный момент, чем люди, умирающие в Африке." А я хочу поговорить о том, как может выглядеть Сеть, основанная на идее релевантности.
Когда я рос в глубокой сельской местности в штате Мэн, Интернет значил для меня совершенно другое. Он означал связь с миром. Он представлял что-то, что может соединить нас всех вместе. И я был уверен, что это будет очень важно для демократии и для нашего общества. Но происходят изменения в том, как информация передаётся в Интернете, и они незаметны. И если мы не придадим этому значения, это может стать реальной проблемой. Впервые я заметил это там, где провожу много времени – на моей странице в Facebook. У меня прогрессивные политические взгляды – на удивление – но я всегда старался общаться с консерваторами. Мне хочется услышать то, о чем они думают; хочется увидеть то, что их притягивает; хочется узнать пару новых вещей. И однажды я очень удивился, заметив, что консерваторы исчезли из моей ленты новостей на Facebook. И на самом деле оказалось, что Facebook отслеживал ссылки, на которые я нажимал, и замечал, что фактически я чаще нажимал на ссылки моих друзей-либералов, чем на ссылки моих друзей-консерваторов. И не посовещавшись со мной, он их исключил. Они исчезли.
Но Facebook – не единственное место, где практикуется такое невидимое, алгоритмическое редактирование Сети. Google делает тоже самое. Если вы и я используем поиск, чтобы найти что-то даже совершенно одновременно, мы можем получить очень разные результаты. Даже если вы выйдете из системы, как пояснил мне один инженер, останутся 57 сигналов, которые обработает Google – всё, начиная с разновидности вашего компьютера до вида вашего веб-обозревателя и вашего месторасположения – которые он использует для индивидуализации результатов. Задумайтесь на секунду: стандартный Google больше не существует. И знаете, смешнее всего, что это практически не заметно. Вы не видите, насколько ваши поисковые результаты отличаются от результатов других людей.
Но пару недель назад я попросил своих друзей погуглить "Египет" и прислать мне снимки экрана того, что у них получилось. Итак, вот снимок экрана моего друга Скотта. А вот снимок экрана моего друга Даниэля. Когда их сопоставляешь, не надо даже читать ссылки, чтобы понять, насколько эти страницы различаются. Но если начать читать ссылки, то это просто поразительно. Даниель на своей первой странице поисковых результатов вообще ничего не нашёл о протестах в Египте А у Скотта, наоборот, всё было ими переполнено. А это было тогда ключевым событием в мире. Вот на сколько разными становятся результаты нашего поиска.
Но тут дело даже не в Google и Facebook. Это стремительно охватываеь всю Сеть. Множество компаний применяют персонализацию такого рода. Новости Yahoo, одной из самых крупных страниц новостей в Интернете, теперь персонализированы: у разных людей разные новости. Huffington Post, the Washington Post, the New York Times – все так или иначе балуются персонализацией. И всё это стремительно развивается в направлении мира, в котором Интернет будет показывать нам то, что он думает нам интересно, но не обязательно то, что нам необходимо. Как сказал Эрик Шмидт, "Людям будет очень сложно увидеть или приобрести что-то, что так или иначе не было под них подобрано."
И я считаю это проблемой. И я считаю, что если соединить вместе все эти фильтры, взять все эти алгоритмы, получится то, что я называю фильтром-пузырём. И ваш фильтр-пузырь будет вашей личной уникальной информационной вселенной, в который вы будете жить в сети. А что будет включать ваш фильтр-пузырь, будет зависеть от того, кто вы и чем вы занимаетесь. Но загвоздка вот в чём: не вы решаете, что в него входит. И важней всего то, что вы даже и не увидите, что будет вырезано. Итак, одна из проблем с фильтрами-пузырями была обнаружена исследователями в Netflix. Они изучали очереди в Netflix и заметили такую забавную закономерность, что, наверное, многие из нас замечают, что есть некоторые фильмы, которые со свистом залетают и вылетают из домов. Они попадают в очередь и сразу вылетают. Итак "Железный Человек" молниеносно вылетает, а "В ожидании Супермена" может ждать очень долгое время.
Они обнаружили, что в очередях Netfix происходит грандиозная борьба между теми, кем мы стремимся быть, и более импульсивными сегодняшними нами. Вы знаете, мы все хотим быть теми, кто посмотрел "Расёмон," но на данный момент нам хочется в четвертый раз пересмотреть "Эйс Вентура." (Смех в зале) Наилучшее редактирование даёт нам и то и другое. Оно даёт нам немного Джастина Бибера и немного Афганистана. Оно даёт нам немного информационных овощей и немного информационного десерта. И проблема этих алгоритмических фильтров, этих персонализированных фильтров, в том, что они в основном следят за тем, куда мы нажимаем первым делом, поэтому они нарушают баланс. И вместо сбалансированного информационного питания можно оказаться окружённым нездоровой информационной пищей.
Все это наводит на мысль, что фактически у нас может быть недостоверное представление об Интернете. В обществе телерадиовещания – так гласит первоначальная мифология – в обществе телерадиовещания были привратники – редакторы, которые контролировали потоки информации. Но тут пришёл Интернет и убрал их со своего пути, что позволило нам всем соединиться, и все было потрясающе. Но это не то, что в действительности происходит сейчас. То, что мы видим, больше похоже на передачу факела из рук человеческих привратников в руки алгоритмических. И дело в том, что алгоритмы пока ещё не наделены встроенной этикой, какой обладали редакторы. И если алгоритмы будут курировать наш мир, если они будут решать, на что нам стоит или не стоит смотреть, тогда надо сделать так, чтобы они не опирались на одну лишь релевантность. Мы должны убедиться, что они будут нам также показывать вещи, которые неприятны, бросают нам вызов или являются значимыми – именно это делает TED – другие точки зрения.
И интересно то, что мы уже это проходили как общество. В 1915 г. газеты не особенно утруждали себя мыслями о гражданской ответственности. А потом люди стали замечать, что они делают что-то действительно важное. Что, по сути, демократия не сможет работать, если у граждан нет доступа к хорошему потоку информации. Что газеты имеют решающую роль, потому что они работают как фильтры, и из этого выросла практика журналистской этики. Она не была идеальной, но она позволила нам пережить весь прошлый век. А сейчас мы как бы вернулись в 1915 год в Сети. И нам нужны новые привратники, которые впишут такую ответственность в код своих разработок.
Я знаю, здесь присутствует много людей и из Facebook и из Google – Ларри и Сергей – люди, которые помогали строить существующую Сеть, и я очень благодарен за это. Но нам очень нужно, чтобы вы позаботились о том, чтобы эти алгоритмы включали в себя ощущение общественной жизни, чувства гражданской ответственности. Нам нужно, чтобы вы обеспечили достаточную прозрачность, чтобы нам были понятны правила, определяющие то, что проходит через наши фильтры. И нам нужно, чтобы вы дали нам некоторую свободу самим решать, что проходит, а что остается. Потому что, мне кажется, для нас очень важно, чтобы Интернет был той вещью, о которой мы всегда мечтали. Нам нужно, чтобы он нас объединял. Чтобы он приносил нам новые идеи, новых людей, новые перспективы. Но он не сможет этого делать, если он будет изолировать нас в Сети. TED
read more...
четверг, 31 марта 2011 г.
А если подумать?
Все вы знаете ресурсы "Google вопросы и ответы" (он же Google Answers), "Ответы@Mail.Ru", "Яндекс.Ответы," WolframAlpha и так далее. Даже если и не знали до этого, то я вам их только что перечислил. Все они удерживают лидирующие позиции среди каталогов знаний, однако здесь есть определенный минус: из-за их популярности мы не замечаем других, не менее интересных, но в чем-то и более необычных ресурсов аналогичной тематики. Например...
Мужчины с Марса, женщины с Венеры. Иными словами, мы очень и очень разные, и точки зрения на различные вопросы у нас обычно совпадают чуть менее чем полностью. Именно поэтому всем интересно узнать, что по тому или иному поводу думают представители противоположного пола. Для этого и был создан ресурс girlsaskguys.com, где девочки задают интересующие их вопросы мальчикам и наоборот. Вполне логично, что большинство вопросов затрагивают тему отношений, но иногда попадаются и вполне отстраненные обсуждения. Как, например, вот это: нормально ли бывшему курильщику видеть сны про то, что он курит? Но в общем и целом да, все крутится-вертится вокруг тем амурного характера.
Другой сайт, the-hive-mind.com, предлагает решать вопросы принципом коллективного разума. Сам пользователь не может ничего спрашивать, а только отвечает. А вместе с ним отвечает и еще добрая сотня других пользователей. Каждый день на главную приносит по два-три новых вопроса, в основном относящихся к интернету и современным технологиям.
Ну а последний сайт не будет отвечать на ваши вопросы. Он будет сам у вас спрашивать, пытаясь отгадать то, что вы загадали. Многие наверняка уже поняли, что речь идет об "Акинаторе", который интернет-гений. И если среди вас есть хоть кто-то, кому до сегодняшнего дня не попадалась на глаза эта ссылка, то, считайте, с этой минуты у вас начинается новая жизнь.
f5
read more...
Мужчины с Марса, женщины с Венеры. Иными словами, мы очень и очень разные, и точки зрения на различные вопросы у нас обычно совпадают чуть менее чем полностью. Именно поэтому всем интересно узнать, что по тому или иному поводу думают представители противоположного пола. Для этого и был создан ресурс girlsaskguys.com, где девочки задают интересующие их вопросы мальчикам и наоборот. Вполне логично, что большинство вопросов затрагивают тему отношений, но иногда попадаются и вполне отстраненные обсуждения. Как, например, вот это: нормально ли бывшему курильщику видеть сны про то, что он курит? Но в общем и целом да, все крутится-вертится вокруг тем амурного характера.
Другой сайт, the-hive-mind.com, предлагает решать вопросы принципом коллективного разума. Сам пользователь не может ничего спрашивать, а только отвечает. А вместе с ним отвечает и еще добрая сотня других пользователей. Каждый день на главную приносит по два-три новых вопроса, в основном относящихся к интернету и современным технологиям.
Ну а последний сайт не будет отвечать на ваши вопросы. Он будет сам у вас спрашивать, пытаясь отгадать то, что вы загадали. Многие наверняка уже поняли, что речь идет об "Акинаторе", который интернет-гений. И если среди вас есть хоть кто-то, кому до сегодняшнего дня не попадалась на глаза эта ссылка, то, считайте, с этой минуты у вас начинается новая жизнь.
f5
read more...
четверг, 10 марта 2011 г.
Навигация в хаосе: как им обустроить интернет
Возвращение от крикливых анонсов к медийной организации контента станет новой ценностью интернет-проектов
The Guardian недавно рассказала ужасную историю: в Испании автомобилист ехал ночью по дороге и оказался под водой. Пассажир выплыл, а водитель – нет. Все дело в том, что в GPS-навигаторе была зашита устаревшая карта, которая показывала дорогу там, где уже выкопали водохранилище.
В условиях быстро меняющегося ландшафта адекватная навигация становится все более критической ценностью. Это особенно касается социального ландшафта, который не только меняется, но еще и распадается, причем благодаря… самим навигаторам.
Распадающиеся ориентиры
Наилучшую ориентацию в информационной среде каждый устраивает себе сам – набором закладок браузера и отбором друзей во френдленде. Казалось бы, подбор ориентиров по личным пристрастиям – лучший способ навигации, учитывающий персональные потребности. Однако следование общим ориентирам не менее важно, чем следование своим интересам, иначе можно оказаться не там, где все. Если для ориентации по своим интересам и интересам своего круга достаточно закладок и френдленты, то на уровне профессиональных, деловых, прочих сообществ и всего общества в целом нужны выделенные, отдельные механизмы единообразной навигации. Таковыми всегда были СМИ.
Информационная среда интернета родила новый механизм сгущения общей значимости – вирусный редактор, опирающийся на эпидемии частных выборов интересного. Новое слово в такой вирусной навигации – рекомендательный отбор. Скоро появятся механизмы, которые будут автоматически предлагать мне почитать то, что более всего прочитано или «залайкано» моими друзьями. Об этом замечательно написал Артур Вельф в своей колонке «Персонализируйся или умирай». Артур пишет, что успешными будут те медиа, которые смогут понравиться таким разным людям, как Каспаров и Сурков, изучив их индивидуальные предпочтения и предложив каждому свой контент. Персонализация против общности
Я считаю ровно наоборот: и Каспаров, и Сурков критически нуждаются в общем, а не в своем медийном контенте (они – особенно!). Персонализация – это прием маркетинга: узнать личный интерес, чтобы лучше достучаться и продать. Медиа построены на противоположном принципе: они унифицируют картину мира для сообществ или общества в целом.
Если СМИ будут показывать каждому, что ему нравится, то каждый увидит то, что ему нравится, а не то, что видят все. Дружеский отбор значимости недостаточен, потому что в обществе есть еще вражеский отбор. Каспаров и Сурков хотят видеть общую картину и иметь к ней разное отношение. Но не разные картины: куда ж они друг без друга-то? В конце концов, правильнее та картина мира, которая похожа на мир, а не на интересы наблюдателя.
Конечно, нам известна и тематическая, и нишевая дифференциация СМИ, когда картины мира в СМИ тоже дробятся в зависимости от предпочтений читателя. Но и в этом случае главным принципом медиа остается общность навигации для той или иной группы. «Таргетизация» в медиа не беспредельна и отражает перекосы нынешнего, рекламно-маркетингового периода в истории СМИ.
Карта местности должна быть общей для всех, частные навигационные карты невозможны. Больше того, общая навигация с необходимостью должна пренебрегать нюансами частного интереса. Отсечением частностей, устранением «лишних» мнений, загоном мнений в общие стойла занимается редактор СМИ. Он пишет общую повестку для сообществ или общества в целом.
Таким образом, мы имеем два типа навигации: рекомендательная навигация, опирающаяся на социальные графы и фактор частотности, и редакторская навигация, опирающаяся на интерпретацию общей значимости специально приспособленным к этому профессионалом. Первый тип навигации рожден интернетом, второй происходит из медиа. Кто из них более матери-истории ценен будет?
Интересность против панорамности
Рекомендательная навигация утоляет индивидуальные потребности, медийная – социальные. Но это не единственное их функциональное различие.
Вирусный редактор интернета в ходе возгонки значимости способен находить и возносить в топ значимое, интересное, яркое. Былой топ блогов «Яндекса» – это сборник самого интересного (читаемого). Рейтинговый принцип отбора подхвачен множеством новых проектов.
Номер газеты и любой другой выпуск СМИ – это тоже сборник, казалось бы, тоже интересного. Однако интересность, на самом деле, в медиа является вторичным принципом отбора. А первичный принцип – подбор тем для заполнения стандартного шаблона. Этот шаблон отражен в композиции разделов, которая так или иначе представлена в любом СМИ: «политика, экономика, общество, культура, происшествия, спорт».
Обязательство наполнить все разделы шаблона независимо от того, произошло там что-то или нет, является одним из последних уникальных свойств СМИ, которое не может быть перебито ни блогосферой, ни социальными сетями. Для того, чтобы увидеть всю панораму в интернете, – надо прочитать весь интернет. У него нет способов кругозорной упаковки. Это все еще монополия СМИ.
Спортивное ориентирование и охота на лис
Производство информации нарастает угрожающе, и особо ценным продуктом становятся навигационные сервисы. Первичного контента – сообщений – в Сети производится довольно. Контента второго передела – мнений – тоже уже в избытке. Теперь будет расти спрос на контент третьего передела – навигацию. Думаю, значительная часть стартапов в ближайшем будущем будет связана именно с навигационными функциями (подобно тому, как в свое время телевизионный бум привел к буму телегидов).
Мы уже имеем три заметных навигационных проекта – F5 (газета и сайт), LJTimes и Besttoday.
Любопытна газета F5 – она не просто гид по интересному в блогах, но еще и афиша одноименного сайта. Я считаю, что это прообраз нового явления в печатных СМИ: в ближайшем будущем многие газеты станут афишами своих сайтов. Они будут перед смертью прессы загонять народ из офлайна в онлайн. Но в целом проект F5 явно построен по принципу рекомендательной, а не кругозорной навигации: он собирает интересное, а не сжимает всю панораму в повестку.
LJTimes навела немало шороху при запуске: редкий стартап собирает столько негодующих откликов. Удивительная манера запускать новшество заслонила инновационную суть проекта. Помимо навигации «Лжетаймс» предлагает рядовым юзерам еще и 15 минут славы: случайные посты незнаменитых блоггеров анонсируются в блымающей строке, что дает им шанс расширить свою аудиторию. Замысел понятен – рост внутренних переходов. Я думаю, при всей кривизне внедрения этот замысел удался. Хотя не всем понравятся толпы посторонних людей в своей уютной жежешечке, но многим и такой трафик интересен.
Однако и здесь навигационный принцип страдает атомарностью: «Лжетаймс» с помощью робота ли, редактора ли, но все равно отбирает интересное, а не сжимает панораму. Это все та же возгонка интереса частотностью, правда, с добавкой рандомизированного спорт-лото.
Наконец, Besttoday Марины Литвинович, пожалуй, ближе всего стоит к медийному принципу общественной повестки. В Besttoday, видимо, впервые реализован принцип освещения тематических эпидемий, когда под актуальную тему делается выборка из блогов и даже можно проследить источник заражения. Но и там отбор интересного дает подборку значимого, но не круговую панораму блогосферы. Потому что нет главного: обязательства редактора наполнить все разделы композиционного шаблона.
Достопримечательности вместо карты
Структура тематических рубрик в медийном шаблоне была легкоусвояемой моделью общества (не зря же этот медийный шаблон вырабатывался триста лет). Во всех трех проектах – F5, LJTimes, Besttoday – присутствуют зачатки, точнее, остатки рубрикации. Однако их рубрикация упорядочивает размещение контента, а не картину мира. Эти гиды содержат описание достопримечательностей, но в них нет карты местности.
Если уж навигация в инфосреде становится ключевым фактором потребительской стоимости контента, то будут востребованы полные, панорамные лоции, а не только крикливые анонсы. Полагаю, что потребность упорядочивания растущей сложности вернет навигацию к медийному шаблону: не по шумности автора, а по предмету отображения.
Скажем, основной источник прироста сообщений и мнений, блогосфера – вполне может быть поделена на сегменты, отражающие традиционный общественный уклад: политика, экономика, культура. Внутри политики, например, можно давать подборки интересного из разных сегментов политического интернета: либерального, патриотически-оппозиционного, молодежно-охранительского, кремлевско-губернаторского… Вот это будет реальная картина политической блогосферы и, стало быть, адекватная навигация. Думаю, таким будет следующий большой навигационный проект.
slon
read more...
The Guardian недавно рассказала ужасную историю: в Испании автомобилист ехал ночью по дороге и оказался под водой. Пассажир выплыл, а водитель – нет. Все дело в том, что в GPS-навигаторе была зашита устаревшая карта, которая показывала дорогу там, где уже выкопали водохранилище.
В условиях быстро меняющегося ландшафта адекватная навигация становится все более критической ценностью. Это особенно касается социального ландшафта, который не только меняется, но еще и распадается, причем благодаря… самим навигаторам.
Распадающиеся ориентиры
Наилучшую ориентацию в информационной среде каждый устраивает себе сам – набором закладок браузера и отбором друзей во френдленде. Казалось бы, подбор ориентиров по личным пристрастиям – лучший способ навигации, учитывающий персональные потребности. Однако следование общим ориентирам не менее важно, чем следование своим интересам, иначе можно оказаться не там, где все. Если для ориентации по своим интересам и интересам своего круга достаточно закладок и френдленты, то на уровне профессиональных, деловых, прочих сообществ и всего общества в целом нужны выделенные, отдельные механизмы единообразной навигации. Таковыми всегда были СМИ.
Информационная среда интернета родила новый механизм сгущения общей значимости – вирусный редактор, опирающийся на эпидемии частных выборов интересного. Новое слово в такой вирусной навигации – рекомендательный отбор. Скоро появятся механизмы, которые будут автоматически предлагать мне почитать то, что более всего прочитано или «залайкано» моими друзьями. Об этом замечательно написал Артур Вельф в своей колонке «Персонализируйся или умирай». Артур пишет, что успешными будут те медиа, которые смогут понравиться таким разным людям, как Каспаров и Сурков, изучив их индивидуальные предпочтения и предложив каждому свой контент. Персонализация против общности
Я считаю ровно наоборот: и Каспаров, и Сурков критически нуждаются в общем, а не в своем медийном контенте (они – особенно!). Персонализация – это прием маркетинга: узнать личный интерес, чтобы лучше достучаться и продать. Медиа построены на противоположном принципе: они унифицируют картину мира для сообществ или общества в целом.
Если СМИ будут показывать каждому, что ему нравится, то каждый увидит то, что ему нравится, а не то, что видят все. Дружеский отбор значимости недостаточен, потому что в обществе есть еще вражеский отбор. Каспаров и Сурков хотят видеть общую картину и иметь к ней разное отношение. Но не разные картины: куда ж они друг без друга-то? В конце концов, правильнее та картина мира, которая похожа на мир, а не на интересы наблюдателя.
Конечно, нам известна и тематическая, и нишевая дифференциация СМИ, когда картины мира в СМИ тоже дробятся в зависимости от предпочтений читателя. Но и в этом случае главным принципом медиа остается общность навигации для той или иной группы. «Таргетизация» в медиа не беспредельна и отражает перекосы нынешнего, рекламно-маркетингового периода в истории СМИ.
Карта местности должна быть общей для всех, частные навигационные карты невозможны. Больше того, общая навигация с необходимостью должна пренебрегать нюансами частного интереса. Отсечением частностей, устранением «лишних» мнений, загоном мнений в общие стойла занимается редактор СМИ. Он пишет общую повестку для сообществ или общества в целом.
Таким образом, мы имеем два типа навигации: рекомендательная навигация, опирающаяся на социальные графы и фактор частотности, и редакторская навигация, опирающаяся на интерпретацию общей значимости специально приспособленным к этому профессионалом. Первый тип навигации рожден интернетом, второй происходит из медиа. Кто из них более матери-истории ценен будет?
Интересность против панорамности
Рекомендательная навигация утоляет индивидуальные потребности, медийная – социальные. Но это не единственное их функциональное различие.
Вирусный редактор интернета в ходе возгонки значимости способен находить и возносить в топ значимое, интересное, яркое. Былой топ блогов «Яндекса» – это сборник самого интересного (читаемого). Рейтинговый принцип отбора подхвачен множеством новых проектов.
Номер газеты и любой другой выпуск СМИ – это тоже сборник, казалось бы, тоже интересного. Однако интересность, на самом деле, в медиа является вторичным принципом отбора. А первичный принцип – подбор тем для заполнения стандартного шаблона. Этот шаблон отражен в композиции разделов, которая так или иначе представлена в любом СМИ: «политика, экономика, общество, культура, происшествия, спорт».
Обязательство наполнить все разделы шаблона независимо от того, произошло там что-то или нет, является одним из последних уникальных свойств СМИ, которое не может быть перебито ни блогосферой, ни социальными сетями. Для того, чтобы увидеть всю панораму в интернете, – надо прочитать весь интернет. У него нет способов кругозорной упаковки. Это все еще монополия СМИ.
Спортивное ориентирование и охота на лис
Производство информации нарастает угрожающе, и особо ценным продуктом становятся навигационные сервисы. Первичного контента – сообщений – в Сети производится довольно. Контента второго передела – мнений – тоже уже в избытке. Теперь будет расти спрос на контент третьего передела – навигацию. Думаю, значительная часть стартапов в ближайшем будущем будет связана именно с навигационными функциями (подобно тому, как в свое время телевизионный бум привел к буму телегидов).
Мы уже имеем три заметных навигационных проекта – F5 (газета и сайт), LJTimes и Besttoday.
Любопытна газета F5 – она не просто гид по интересному в блогах, но еще и афиша одноименного сайта. Я считаю, что это прообраз нового явления в печатных СМИ: в ближайшем будущем многие газеты станут афишами своих сайтов. Они будут перед смертью прессы загонять народ из офлайна в онлайн. Но в целом проект F5 явно построен по принципу рекомендательной, а не кругозорной навигации: он собирает интересное, а не сжимает всю панораму в повестку.
LJTimes навела немало шороху при запуске: редкий стартап собирает столько негодующих откликов. Удивительная манера запускать новшество заслонила инновационную суть проекта. Помимо навигации «Лжетаймс» предлагает рядовым юзерам еще и 15 минут славы: случайные посты незнаменитых блоггеров анонсируются в блымающей строке, что дает им шанс расширить свою аудиторию. Замысел понятен – рост внутренних переходов. Я думаю, при всей кривизне внедрения этот замысел удался. Хотя не всем понравятся толпы посторонних людей в своей уютной жежешечке, но многим и такой трафик интересен.
Однако и здесь навигационный принцип страдает атомарностью: «Лжетаймс» с помощью робота ли, редактора ли, но все равно отбирает интересное, а не сжимает панораму. Это все та же возгонка интереса частотностью, правда, с добавкой рандомизированного спорт-лото.
Наконец, Besttoday Марины Литвинович, пожалуй, ближе всего стоит к медийному принципу общественной повестки. В Besttoday, видимо, впервые реализован принцип освещения тематических эпидемий, когда под актуальную тему делается выборка из блогов и даже можно проследить источник заражения. Но и там отбор интересного дает подборку значимого, но не круговую панораму блогосферы. Потому что нет главного: обязательства редактора наполнить все разделы композиционного шаблона.
Достопримечательности вместо карты
Структура тематических рубрик в медийном шаблоне была легкоусвояемой моделью общества (не зря же этот медийный шаблон вырабатывался триста лет). Во всех трех проектах – F5, LJTimes, Besttoday – присутствуют зачатки, точнее, остатки рубрикации. Однако их рубрикация упорядочивает размещение контента, а не картину мира. Эти гиды содержат описание достопримечательностей, но в них нет карты местности.
Если уж навигация в инфосреде становится ключевым фактором потребительской стоимости контента, то будут востребованы полные, панорамные лоции, а не только крикливые анонсы. Полагаю, что потребность упорядочивания растущей сложности вернет навигацию к медийному шаблону: не по шумности автора, а по предмету отображения.
Скажем, основной источник прироста сообщений и мнений, блогосфера – вполне может быть поделена на сегменты, отражающие традиционный общественный уклад: политика, экономика, культура. Внутри политики, например, можно давать подборки интересного из разных сегментов политического интернета: либерального, патриотически-оппозиционного, молодежно-охранительского, кремлевско-губернаторского… Вот это будет реальная картина политической блогосферы и, стало быть, адекватная навигация. Думаю, таким будет следующий большой навигационный проект.
slon
read more...
понедельник, 7 марта 2011 г.
Четвертая парадигма науки
В дополнение к экспериментальному,теоретическому и вычислительному методам познания мира буквально в последнее десятилетие в науку пришел новый метод - поиск закономерностей в огромных массивах данных. Jim Gray считается отцом-основателем этого направления. Поиском закономерностей астрономы занимались и раньше, новое здесь "огромные массивы данных" ! Речь идет о многих петабайтах данных, которые уже доступны сегодня, и сотнях петабайтах ожидающих нас завтра.
Каким образом увеличение количества информации привело к появлению новой парадигмы ? Открытия на кончике пера (на экране компьютера) случались в астрономии неоднократно и раньше, а количество данных влияет только на время получения результатов. Я понимаю,что изменяется информационная архитектура науки, компьютерный мир становится все более распределенным, параллельным и многоядерным, чтобы уметь работать с такими объемами данных, но так ли многое изменилось, чтобы говорить о новой парадигме ? На мой взгляд, основное что изменилось - это требование машинного доступа к данным !
Современные интерфейсы рассчитаны на интерактивную работу, когда ученый должен сам определить источник данных, способ доступа к этим данным (списаться с владельцем и получить логин:пароль, например). Однако, попробуйте ввести через веб-формочку данные о тысячи звезд и кликнуть тысячу раз кнопку ! А если вам нужно получить данные о миллиардах звезд ? До появления Виртуальной Обсерватории, которая в сущности является реализацией Сервисно-Ориентированной архитектуры в астрономии, астрономы-умельцы писали скрипты, которые могли парсить странички и автоматом запрашивать базы данных. Понятно, что все это работало очень ненадежно. Сейчас уже можно писать программы, которые могут по унифицированным официальным интерфейсам Виртуальной Обсерватории запрашивать данные. Большинство крупнейших астрономических центров так или иначе поддерживают subset запросов ВО. Мы, например, реализовали на vo.astronet.ru некоторые сервисы, с которыми можно работать из программ. Однако, унифицированный API к ресурсам - это только самая простая проблема ! Прежде надо решить задачу нахождения этих ресурсов и тут уже вовсю стает задача семантического описания ресурсов, задания семантических запросов и принятия решений. Астроном тем или иным способом в конце концов сможет разобраться в данных, например, через переписку с владельцем данных, но сколько времени это может занять ! А как это сделать вашему программному агенту (программе), которому была поставлена задача поиска данных, и на каком языке эту задачу поставить ? Каким образом этот агент сможет отыскать ресурсы и решить, что они подходят для вашей задачи ? Пример научной задачи: Найти все Сверхновые звезды, которые вспыхнули не в галактиках. Эту задачу сейчас можно решить обычным путем, однако, это будет не масштабируемое решение, т.е. для нескольких тысяч Сверхновых можно все сделать вручную, но через несколько лет, когда Сверхновые будут регистрироваться раз в полминуты, это будет уже нереально.
Вот так простое требование машинного доступа к данным приводит к появлению новой парадигмы научного познания. Здесь слово "научное" очень важно, оно означает соблюдение принципа науки - принципа воспроизведения научных результатов, который в наше переходное время не соблюдается.
Центром новой парадигмы является семантика межмашинного взаимодействия, все остальное тоже важно, но не так принципиально. Здесь я вижу слабость современной астрономии, так как до сих пор нет более-менее полной онтологии астрономии. Это очень сложная задача, которая требует координации усилий многих астрономов. Как всегда, большую задачу можно разбить на кучу более мелких задач, но я пока не вижу более-менее организованного списка задач и соответствующих рабочих групп. Мое ощущение, что должно прийти новое поколение информационно-подкованных астрономов, которые смогут работать на стыке дисциплин (астрономии и информационных технологий).
obartunov
read more...
Каким образом увеличение количества информации привело к появлению новой парадигмы ? Открытия на кончике пера (на экране компьютера) случались в астрономии неоднократно и раньше, а количество данных влияет только на время получения результатов. Я понимаю,что изменяется информационная архитектура науки, компьютерный мир становится все более распределенным, параллельным и многоядерным, чтобы уметь работать с такими объемами данных, но так ли многое изменилось, чтобы говорить о новой парадигме ? На мой взгляд, основное что изменилось - это требование машинного доступа к данным !
Современные интерфейсы рассчитаны на интерактивную работу, когда ученый должен сам определить источник данных, способ доступа к этим данным (списаться с владельцем и получить логин:пароль, например). Однако, попробуйте ввести через веб-формочку данные о тысячи звезд и кликнуть тысячу раз кнопку ! А если вам нужно получить данные о миллиардах звезд ? До появления Виртуальной Обсерватории, которая в сущности является реализацией Сервисно-Ориентированной архитектуры в астрономии, астрономы-умельцы писали скрипты, которые могли парсить странички и автоматом запрашивать базы данных. Понятно, что все это работало очень ненадежно. Сейчас уже можно писать программы, которые могут по унифицированным официальным интерфейсам Виртуальной Обсерватории запрашивать данные. Большинство крупнейших астрономических центров так или иначе поддерживают subset запросов ВО. Мы, например, реализовали на vo.astronet.ru некоторые сервисы, с которыми можно работать из программ. Однако, унифицированный API к ресурсам - это только самая простая проблема ! Прежде надо решить задачу нахождения этих ресурсов и тут уже вовсю стает задача семантического описания ресурсов, задания семантических запросов и принятия решений. Астроном тем или иным способом в конце концов сможет разобраться в данных, например, через переписку с владельцем данных, но сколько времени это может занять ! А как это сделать вашему программному агенту (программе), которому была поставлена задача поиска данных, и на каком языке эту задачу поставить ? Каким образом этот агент сможет отыскать ресурсы и решить, что они подходят для вашей задачи ? Пример научной задачи: Найти все Сверхновые звезды, которые вспыхнули не в галактиках. Эту задачу сейчас можно решить обычным путем, однако, это будет не масштабируемое решение, т.е. для нескольких тысяч Сверхновых можно все сделать вручную, но через несколько лет, когда Сверхновые будут регистрироваться раз в полминуты, это будет уже нереально.
Вот так простое требование машинного доступа к данным приводит к появлению новой парадигмы научного познания. Здесь слово "научное" очень важно, оно означает соблюдение принципа науки - принципа воспроизведения научных результатов, который в наше переходное время не соблюдается.
Центром новой парадигмы является семантика межмашинного взаимодействия, все остальное тоже важно, но не так принципиально. Здесь я вижу слабость современной астрономии, так как до сих пор нет более-менее полной онтологии астрономии. Это очень сложная задача, которая требует координации усилий многих астрономов. Как всегда, большую задачу можно разбить на кучу более мелких задач, но я пока не вижу более-менее организованного списка задач и соответствующих рабочих групп. Мое ощущение, что должно прийти новое поколение информационно-подкованных астрономов, которые смогут работать на стыке дисциплин (астрономии и информационных технологий).
obartunov
read more...
Еще раз о хранилище научных данных
Очередной скандал в науке после климатгейта, на этот раз в биологии. Подробности опубликованы в NYTimes. Проблема в соблюдении принципа воспроизводимости научных результатов.
Современные хранилища научных данных призваны для хранения научных данных, те, уже обработанных сырых данных. Сами сырые данные часто затеряны в дисковых просторах без "прибитой" процедуры обработки, что делает их бесполезными. В Ликской обсерватории мне показали комнату с кучей магнитных лент, про которые никто ничего не знает. На всякий случай их хранят, не выкидывают, но без журнала наблюдений из научная ценность близка к нулю.
Близкая проблема о доверии к науке, которое и так в обществе пошатнулось после упомянутого климатгейта, Петрика и дружественных ему академиков (читайте Троицкий Вариант и встретите массу чернухи на эту тему). В настоящее время доверие к научным результатам в самой научной среде основывается, в основном, на доверии к личности исследователя, но меняется время, личности потихоньку пропадают, они замещаются многостраничным списком авторов исследований и возникает вопрос - а как бы нам проверить правильность научных выводов ?
Практически, на данный момент, это сделать нельзя ! Пропасть между сырыми данными и научными данными, которыми оперируют исследователи, сейчас настолько широка (и только увеличивается с развитием технологии производства сенсоров), что нужен доступ именно к сырым данным и процедуре их обработки, чтобы уметь воспроизвести представленные результаты. А кто это даст !
obartunov
read more...
Современные хранилища научных данных призваны для хранения научных данных, те, уже обработанных сырых данных. Сами сырые данные часто затеряны в дисковых просторах без "прибитой" процедуры обработки, что делает их бесполезными. В Ликской обсерватории мне показали комнату с кучей магнитных лент, про которые никто ничего не знает. На всякий случай их хранят, не выкидывают, но без журнала наблюдений из научная ценность близка к нулю.
Близкая проблема о доверии к науке, которое и так в обществе пошатнулось после упомянутого климатгейта, Петрика и дружественных ему академиков (читайте Троицкий Вариант и встретите массу чернухи на эту тему). В настоящее время доверие к научным результатам в самой научной среде основывается, в основном, на доверии к личности исследователя, но меняется время, личности потихоньку пропадают, они замещаются многостраничным списком авторов исследований и возникает вопрос - а как бы нам проверить правильность научных выводов ?
Практически, на данный момент, это сделать нельзя ! Пропасть между сырыми данными и научными данными, которыми оперируют исследователи, сейчас настолько широка (и только увеличивается с развитием технологии производства сенсоров), что нужен доступ именно к сырым данным и процедуре их обработки, чтобы уметь воспроизвести представленные результаты. А кто это даст !
obartunov
read more...
четверг, 20 января 2011 г.
Стартап Quora будоражит Кремниевую долину
Два выходца из Facebook решили попытать свои силы на сверхконкурентном рынке вопросов и ответов в сети. Их ставка — на борьбу с анонимностью
В компании Quora работает только 14 человек, а ее сайт вопросов и ответов в сентябре посетило 200 000 человек. Но несмотря на это, она остается одним из самых привлекательных стартапов в Кремниевой долине и стоит, по слухам, больше $50 млн.
Почему? Тому есть три причины. Во-первых, Quora завоевала популярность среди технически ориентированных жителей Калифорнии своей способностью быстро и толково отделять полезную информацию от шума. Во-вторых, основатели компании Адам д’Анджело (на фотографии) и Чарли Чивер стояли у истоков Facebook. Наконец, на вопросы на сайте отвечают люди, которые разбираются в своем предмете. Например, тренер сборной по санному спорту рассказал недавно, что олимпийские медали стираются от частого ношения. А на вопрос, сколько денег тратит на почтовую пересылку компания Netflix (сервис проката DVD и онлайн-видео стоимостью $9 млрд), ответил не кто иной, как ее основатель и генеральный директор Рид Хастингс. $500-600 млн, сказал он.
Цель основателей Quora — раздобыть информацию, которой еще нет в интернете, и поместить ее в социальный контекст, который благодаря Facebook становится все более естественным для пользователей. «Мы называем себя базой знаний, но, конечно, это и группа людей, которые делятся друг с другом информацией, учатся и просто выпендриваются», — говорит д’Анджело. «Вы видите только то, что вас интересует. А вокруг существует множество людей и вопросов, с которыми вы никогда не столкнетесь».
Как и реклама, которой на сайте нет, выручка остается вопросом будущего. Пока что компания привлекла $10 млн у группы инвесторов во главе с венчурным фондом Benchmark Capital. Бизнес Quora был тогда оценен, по слухам, в более чем убедительные $80 млн.
На том же поле играет множество конкурентов вроде Answers.com, Ask.com, Yahoo, Facebook или Formspring, и все они пока что более посещаемы. Но Quora удалось достичь определенных успехов. Журналисты пишут заметки по материалам ответов на сайте, а молодые предприниматели ищут там советов от старших коллег по части ведения бизнеса. Возможно, популярность сайта в Кремниевой долине связана с тем, что здесь принято выяснять, кто умнее. Quora поддерживает эту игру, давая возможность посетителям редактировать информацию на сайте, как в Википедии.
Quora прилагает специальные усилия для того, чтобы поддерживать сообщества «специалистов». Прежде чем выбрать, какие вопросы демонстрировать каждому пользователю, она просит назвать свои интересы. Кроме того, Quora рекомендует помещать прямо в ответ биографическую информацию, относящуюся к квалификации отвечающего. «Нам нравится, когда люди используют свои настоящие имена и ставят на кон репутацию», говорит Чивер.
Д’Анджело учился в старшей школе вместе с Марком Цукербергом и помогал с запуском Facebook во время учебы в Калифорнийском технологическом институте. Затем он работал техническим директором социальной сети, из которой ушел в 2008 году. Чивер начинал работу в Amazon, а потом перешел в Facebook под начало д’Анджело.
Два товарища основали Quora в марте 2009 года, после ухода от Цукерберга. Они решили начать с пользовательской, а не технической части проекта. В частности, написали специальную программу, которая позволяла дизайнерам исключительно просто менять внешний вид и устройство сайта. Затем они наняли дизайнера Ребекку Кокс, сделавшую себе имя во время работы над тем же Facebook.
Главная задача, стоящая перед Quora, не растерять свою простоту и эрудированную аудиторию по мере того, как сайт будет расти. Но д’Анджело и Чивер уже справились с болезнями роста, пока Facebook шел к своему 500-милионному пользователю. Возможно, у них еще есть пара трюков в рукаве.
forbes.ru
read more...
В компании Quora работает только 14 человек, а ее сайт вопросов и ответов в сентябре посетило 200 000 человек. Но несмотря на это, она остается одним из самых привлекательных стартапов в Кремниевой долине и стоит, по слухам, больше $50 млн.
Почему? Тому есть три причины. Во-первых, Quora завоевала популярность среди технически ориентированных жителей Калифорнии своей способностью быстро и толково отделять полезную информацию от шума. Во-вторых, основатели компании Адам д’Анджело (на фотографии) и Чарли Чивер стояли у истоков Facebook. Наконец, на вопросы на сайте отвечают люди, которые разбираются в своем предмете. Например, тренер сборной по санному спорту рассказал недавно, что олимпийские медали стираются от частого ношения. А на вопрос, сколько денег тратит на почтовую пересылку компания Netflix (сервис проката DVD и онлайн-видео стоимостью $9 млрд), ответил не кто иной, как ее основатель и генеральный директор Рид Хастингс. $500-600 млн, сказал он.
Цель основателей Quora — раздобыть информацию, которой еще нет в интернете, и поместить ее в социальный контекст, который благодаря Facebook становится все более естественным для пользователей. «Мы называем себя базой знаний, но, конечно, это и группа людей, которые делятся друг с другом информацией, учатся и просто выпендриваются», — говорит д’Анджело. «Вы видите только то, что вас интересует. А вокруг существует множество людей и вопросов, с которыми вы никогда не столкнетесь».
Как и реклама, которой на сайте нет, выручка остается вопросом будущего. Пока что компания привлекла $10 млн у группы инвесторов во главе с венчурным фондом Benchmark Capital. Бизнес Quora был тогда оценен, по слухам, в более чем убедительные $80 млн.
На том же поле играет множество конкурентов вроде Answers.com, Ask.com, Yahoo, Facebook или Formspring, и все они пока что более посещаемы. Но Quora удалось достичь определенных успехов. Журналисты пишут заметки по материалам ответов на сайте, а молодые предприниматели ищут там советов от старших коллег по части ведения бизнеса. Возможно, популярность сайта в Кремниевой долине связана с тем, что здесь принято выяснять, кто умнее. Quora поддерживает эту игру, давая возможность посетителям редактировать информацию на сайте, как в Википедии.
Quora прилагает специальные усилия для того, чтобы поддерживать сообщества «специалистов». Прежде чем выбрать, какие вопросы демонстрировать каждому пользователю, она просит назвать свои интересы. Кроме того, Quora рекомендует помещать прямо в ответ биографическую информацию, относящуюся к квалификации отвечающего. «Нам нравится, когда люди используют свои настоящие имена и ставят на кон репутацию», говорит Чивер.
Д’Анджело учился в старшей школе вместе с Марком Цукербергом и помогал с запуском Facebook во время учебы в Калифорнийском технологическом институте. Затем он работал техническим директором социальной сети, из которой ушел в 2008 году. Чивер начинал работу в Amazon, а потом перешел в Facebook под начало д’Анджело.
Два товарища основали Quora в марте 2009 года, после ухода от Цукерберга. Они решили начать с пользовательской, а не технической части проекта. В частности, написали специальную программу, которая позволяла дизайнерам исключительно просто менять внешний вид и устройство сайта. Затем они наняли дизайнера Ребекку Кокс, сделавшую себе имя во время работы над тем же Facebook.
Главная задача, стоящая перед Quora, не растерять свою простоту и эрудированную аудиторию по мере того, как сайт будет расти. Но д’Анджело и Чивер уже справились с болезнями роста, пока Facebook шел к своему 500-милионному пользователю. Возможно, у них еще есть пара трюков в рукаве.
forbes.ru
read more...
воскресенье, 2 января 2011 г.
Цитата
Мне кажется, что про современный мир очень важно понять одну вещь: изобилие информации не гарантирует ее достоверности
Ричард Гир, Esquire март 2010
read more...
воскресенье, 12 декабря 2010 г.
Прислушиваясь к глобальным голосам
Конечно, всемирная паутина соединяет земной шар, но большинство из нас в основном слышат от людей похожих на нас. Блоггер и технолог Итан Цукерман хочет помочь делиться историями всего обширного мира. Он говорит об умных стратегиях раскрытия вашего мира Твиттера и чтения новостей на языках которых вы даже не знаете.
Цитаты:
мы находимся в состоянии, которое я называю воображаемым космополитизмом. Мы смотрим на интернет. Мы думаем что получаем широкое представление о мире, … но если вы посмотрите на потребление средств массовой информации онлайн - в этом случае, в топе 10 пользователей интернета - больше 95 процентов чтения новостей приходится на местные сайты новостей.
Но если ты ищешь чего-то непредсказуемого, если ты хочешь наткнуться на что-то, в чём не знал надобности, наша главная философия - это обратиться к социальным сетям, обратиться к нашим друзьям. На что они смотрят? Может и нам стоит на это посмотреть. Мы оказываемся внутри пузырей-фильтров, где мы видим людей, которых мы уже знаем, и людей, которые похожи на людей, которых мы уже знаем.И зачастую мы не видим более широкую картину.
Проблема в том, что, по существу, то, что вы через некоторое время получите, это мудрость стада. Вы станете сбиваться в стада с множеством людей, которые, вероятно, похожи на вас и имеют похожие интересы. И очень-очень трудно получить информацию от других стад, из других частей мира, где люди собираются и разговаривают о своих собственных интересах. Чтобы сделать это, в какой-то момент нужно чтоб кто-то вытолкнул вас из одного стада в другое. Вам нужен гид.
Я Американец, что значит, как правило, я игнорирую футбол, если только в него не играют парни моего или Бруно размера, сталкивающиеся на огромных скоростях. Тем не менее, было очень трудно игнорировать футбол последние несколько недель. Я захожу на Твиттер, там повсюду эти незнакомые слова, которых я раньше никогда не слышал: ФИФА, вувузела, странные шутки про осьминогов. Но одна вещь, которая особенно не давала мне покоя это то, что я не мог понять, что означает фраза "Cala a boca, Galvao." Если вы заходили в Твиттер в последнюю пару недель, вы наверняка ее видели. Это была одна из самых актуальных тем.
Будучи одноязычным американцем, я, естественно, не знаю, что эта фраза значит Поэтому я пошел в Твиттер и попросил нескольких людей объяснить мне значение "Cala a boca, Galvao." К счастью, мои бразильские друзья были более чем готовы помочь. Они объяснили что птица Гальвао это редкий и вымирающий попугай который находится в страшной опасности. Пусть они сами побольше расскажут вам об этом, в самом деле Диктор: Пару слов о Гальвао, очень редком виде птиц, проживающем в Бразилии. Каждый год больше чем 300,000 птиц Гальвао убивают во время карнавальных парадов. Итан Цукерман: Очевидно, что это трагическая ситуация, и фактически она ухудшается. Оказывается, попугай Гальвао не только очень привлекательный, пригодный для головных уборов, он очевидно обладает определёнными галлюциногенными свойствами, что означает, что существует ужасная проблема злоупотребления Гальвао. Некоторые больные, извращённые люди нахают Гальвао как наркотик. И он находится под серьезной угрозой исчезновения. Хорошие новости состоят в том, что всемирная общественность опять же, как говорят мне мои бразильские друзья - взялась активно помогать. Оказывается, что Леди Гага выпустила новый сингл - даже пять или шесть новых синглов, если не ошибаюсь, названных "Cala a boca, Galvao". Также мои бразильские друзья сказали мне, что если я просто напишу в своём твиттере фразу "Cala a boca, Galvao", 10 центов будут переданы глобальному движению по спасению этой редкой и красивой птицы.
Большинство из вас сообразили, что это была шутка, и на самом деле очень, очень хорошая шутка. "Cala a boca, Galvao" в действительности имеет совсем другое значение. По-португальски это значит "Заткнись, Гальвао." А точнее это обращение к этому парню, Гальвао Буэно, который является ведущим футбольным комментатором на Rede Globo. И насколько я понял своих бразильских друзей, этот парень просто постоянно выдает избитые фразы. Он может загубить интереснейший матч, извергая клише, одно за другим, снова и снова. Поэтому бразильцы пошли на первый матч против Северной Кореи, подняли этот флаг, начали Твиттер кампанию и пытались убедить остальных твитить фразу :"Cala a boca, Galvao." И в самом деле, были в этом настолько успешны что две недели эта тема находилась в топе Твиттера.
Здесь есть пара -- пара уроков, которые из этого можно извлечь. Первый урок, на мой взгляд, стоящий, состоит в том, что невозможно навредить, прося людей быть активными в сети, пока эта активность ограничивается ретвитом фразы. До тех пор пока активность настолько проста, она довольно легко сходит с рук. Ещё одна вещь которую можно извлечь из всего этого, это то что на Твиттере много бразильцев. Их больше пяти миллионов. Что до национального представительства, 11 процентов бразильских интернет пользователей имеют Твиттер. Это значительно большее количество чем в США и Соединённом Королевстве. После Японии, это вторая самая представленная нация по численности населения.
Если вы пользуетесь Твиттером или другими социальными сетями, и вы не догадывались что там полно бразильцев, вы как большинство из нас. Потому что в социальной сети вы общаетесь с людьми, с которыми вы сами предпочли общаться. И если вы как я, крупный, помешанный на технологиях, белый, американский парень, то вы скорее всего будете общаться с другими помешанными на технологиях, белыми американскими парнями. И вы совсем не обязательно осознаёте, что большая часть Твиттера, на самом деле, находится в бразильском пространстве. Также, к удивлению множества американцев, в твиттере большое число афро-американцев. Твиттер недавно провёл исследование. Они посмотрели на своё пользовательское население. Они считают, что 24 процента американских пользователей Твиттера являются афро-американцами. Это почти в два раза больше количества афро-американцев, представленных в народонаселении. Опять же, это очень шокировало многих пользователей Твиттера, хотя не должно бы было. А не должно было, потому что в любой момент можно посмотреть на Актуальные Темы. И зачастую вы обнаружите темы, которые являются почти исключительно афро-американскими разговорами.
Это визуализация была сделана Фернандо Виегасом и Мартином Ваттенбергом, двумя удивительными специалистами по инфографике, которые просмотрели траффик, генерируемый Твиттером за уик-энд, и, по существу, обнаружили, что большинство этих Актуальных Тем были в основном отдельными обсуждениями - причем природа их отделения весьма необычна. Оказывается, разлив нефти в большей мере тема обсуждения белых. А Пикники - в большей мере тема обсуждения чёрных. И самое замечательное во всём этом то, что от того чтоб разнообразить то, кого вы видите на Твиттере, вас отделяет буквально один щелчок мыши. Вы кликаете по этому ярлыку пикника, а там совершенно другой разговор с другими собеседниками. Но, говоря в общем, большинство из нас этого не делают. Мы оказываемся внутри этих пузырей-фильтров, как называет их мой друг Илай Пэризер, где мы видим людей, которых мы уже знаем, и людей, которые похожи на людей, которых мы уже знаем. И зачастую мы не видим более широкую картину.
Что касается меня, я удивлён этим, потому что в основе интернета лежала другая идея. Если мы вспомним начало интернета, когда кибер-утописты как Ник Негропонте писали большие книги вроде "Being Digital," предсказание было таково, что интернет станет невероятно мощной силой, которая смягчит культурные различия и и так или иначе установит всех нас на общее поле. Негропонте начал свою книгу с истории о том как сложно создавать связи в мире атомов. Он находится на технической конференции во Флориде. И смотрит на что-то по-настоящему нелепое, а именно на бутылки воды Эвиан на столе. И Негропонте говорит что это ненормально. Что это старая экономика. Это экономика передвижения этих тяжёлых, медленных атомов на длинные расстояния, что очень сложно сделать. Мы направляемся в будущее битов, где всё быстро, невесомо. и может быть в любой точке мира и в любое время. И это изменит мир.
Негропонте был прав во многом. Но в этом он полностью ошибался. Оказывается, во многих случаях атомы намного мобильнее чем биты. Если я зайду в магазин в Соединённых Штатах, мне будет очень и очень легко купить воду которая была разлита на Фиджи, и доставлена в Соединённые Штаты с большими затратами. Однако, мне удивительно сложно посмотреть фильм фиджийского производства. Мне очень сложно послушать фиджийскую музыку. Мне чрезвычайно сложно заполучить фиджийские новости, что странно, так как на самом деле на Фиджи происходит огромная масса событий. Там идет государственный переворот. Там военное правительство. Там происходит подавление прессы. Это в действительности место на которое мы, вероятно, должны обращать внимание в данный момент.
Вот что, по моему мнению, происходит. Я думаю, что мы склонны смотреть на инфраструктуру глобализации. Мы смотрим на структуру, которая делает возможной жизнь в соединённом мире. И это та структура которая включает в себя такие вещи как воздушные маршруты. Она включает вещи как интернет-кабель. Мы смотрим на карту вроде этой, и кажется будто весь мир плоский потому что всё находится в пределах одного-двух скачков. Вы можете сесть на самолёт в Лондоне, вы можете оказаться в тот же день в Бангалоре. Два скачка и вы в Суве, столице Фиджи. Здесь всё хорошо.
Когда вы начинаете смотреть, что на самом деле движется по этим сетям, вы получаете совсем другую картину. Вы начинаете смотреть на то, как движутся мировые воздушные потоки, и вы вдруг обнаруживаете, что мир ни разу не плосок. Он очень бугорчатый. В мире есть очень хорошо соединённые места. Существует, по сути, гигантская магистраль в небе между Лондоном и Нью-Йорком. но взгляните на эту карту и наблюдайте за ней две или три минуты. Вы не увидите много самолётов летящих из Южной Америки в Африку. Вы обнаружите что существуют части земного шара, которые систематически отсекаются. Когда мы перестаем смотреть на инфраструктуру, которая делает связь возможной, а смотрим на то, что происходит на самом деле, мы начинаем осознавать, что мир функционирует не совсем так, как мы думаем.
Вот этой проблемой я и интересовался последние лет десять. Мир, фактически, становится более глобальным. Становится более взаимосвязанным. Больше проблем глобальны по своему масштабу. Наша экономика по большей части глобальна. А вот наши средства массовой информации менее глобальны на данный момент. Если бы вы посмотрели телепередачу в США в 1970ых, 35 - 40 процентов её, составляли бы международные новости в ночной выпуск новостей. Этот показатель уменьшился до 12 - 15 процентов. И это приводит к тому, что мы имеем крайне искажённый взгляд на мир. Вот слайд, который Алиса Миллер показала на предыдущем TED Talk. Алиса - президент Public Radio International. И она сделала картограмму, которая по сути является искажённой картой, основанной на том, что американские телевизионные новостные выпуски освещали за месяц. Вы видите карту мира, деформированную в соответствии с количеством уделенного внимания, и получается, что мир, в представлении американских телевизионных новостей, по большому счёту сводится к этим гигантских раздутым Соединённым Штатам и паре других стран в которые мы вторгались. И это по сути то, что представляют из себя наши средства массовой информации. И прежде чем вы сделаете вывод, что так действуют только новости американского телевидения - что ужасно, и я соглашусь что это ужасно - я скажу вам, что наносил на карту элитные СМИ как Нью Йорк Таймс, и получал тот же результат. Если вы обратитесь к Нью Йорк Таймс и к другим элитным СМИ, вы по большей части увидите описания очень богатых стран и стран, в которые мы вторгались.
Оказывается, что новые средства массовой информации не особенно сильно нам помогают. Вот карта, сделанная Марком Грэмом, который сидит тут недалеко - в Оксфордском Институте Интернета. Это карта статей Википедии, которые были геокодированы. Вы заметите, что существует очень большое смещение в сторону Северной Америки и Западной Европы. Даже в пределах Википедий, где мы сами создаем содержимое, есть сильный уклон в сторону местности, где проживает большое количество авторов Википедии, а не в сторону остального мира. В Великобритании, вы можете встать, взять свой компьютер после нашего собрания, вы можете прочитать газету из Индии или Австралии, из Канады, боже упаси из США. Вероятнее всего вы этого не сделаете. Если вы посмотрите на потребление средств массовой информации онлайн - в этом случае, в топе 10 пользователей интернета - больше 95 процентов чтения новостей приходится на местные сайты новостей. Это один из тех редких случаев, где США немного лучше чем [Великобритания] потому что мы, на самом деле, любим читать Ваши СМИ, но не наоборот.
Всё это наводит меня на мысль, что мы находимся в состоянии, которое я называю воображаемым космополитизмом. Мы смотрим на интернет. Мы думаем что получаем широкое представление о мире. Мы иногда наталкиваемся на веб-страницу на китайском, и мы приходим к выводу, что действительно владеем величайшей технологией из когда-либо созданных для соединения нас с остальным миром. И мы забываем, что большую часть времени мы проверяем результаты игр Бостон Ред Сокс. Вот это настоящая проблема - не только потому что у Ред Сокс выдался плохой сезон - это реальная проблема, потому что, как мы обсуждаем здесь на TED, Актуальные мировые проблемы, проблемы, которые интересно решать, глобальны по масштабу и смыслу, они требуют глобальных переговоров, чтобы получить глобальные решения. Это задача, которую мы должны решить.
Вот хорошие новости. Шесть лет я общался с этими ребятами. Это группа под названием Глобальные Голоса. Это команда блоггеров со всего мира. Нашей миссией было исправление мировых СМИ. Мы начали в 2004ом. И, как вы могли заметить, пока у нас это не очень хорошо получается. Я вообще не думаю что мы сами, своими силами, действительно можем решить эту проблему. Но чем больше я об этом думаю, тем больше я думаю, что некоторые вещи, которые мы узнали попутно - являются интересными уроками того, как мы могли бы перестроиться, если бы захотели использовать всемирную сеть, чтобы получить более обширный мир. Первая вещь, которую следует принять к сведению, это то, что существуют части мира, которые в плане внимания являются тёмными пятнами. В этом случае, на карте ночного мира НАСА они тёмные в прямом смысле слова - из-за отсутствия электричества. Я раньше думал, что тёмное пятно на этой карте по сути значит, что оттуда не получить новостей, потому что там не удовлетворены более базовые нужды.
Я начинаю понимать, что новости получить возможно, просто это огромный труд, и нужна большая поддержка. Одно из этих тёмных пятен это Мадагаскар, страна, которая больше известна из-за фильма Дримворкс, чем тем, какие прекрасные люди там живут. Люди, которые основали Фоко Клуб на Мадагаскаре на самом деле не были озабочены сменой имиджа своей страны. Они делали нечто более простое. Это был клуб изучения английского языка, компьютеров и интернета. Но на Мадагаскаре произошёл насильственный переворот. Большинство независимых СМИ были закрыты. А школьники, которые учились пользоваться блогами в Фоко Клубе, вдруг обнаружили себя в диалоге с международной аудиторией о демонстрациях, о насилии, обо всём, что происходило внутри страны. Таким образом, малюсенькая программа, предназначенная для того, чтобы посадить людей за компьютеры, публиковать свои мысли, публиковать независимые новости, оказала огромное влияние на то, что мы знаем об этой стране.
Подвох заключается в том, что, как я подозреваю, большинство из вас здесь не говорят по-малагасийски. Я также подозреваю, что большинство даже не говорят по-китайски - что как-то грустно, если подумать, так как сейчас это наиболее представленный язык в интернете. К счастью, люди пытаются придумать, как это решить. Если вы пользуетесь Google Chrome и заходите на китайский сайт, сверху вы заметите такой очень симпатичный квадратик, который автоматически определяет, что веб-страница на китайском языке и очень быстро по щелчку мышки даст вам перевод этой веб-страницы. К сожалению, это машинный перевод страницы. И в то время как Google очень-очень хорош в некоторых языках, он ужасен в китайском. И результаты могут оказаться довольно смешными. Что вы действительно хотите - что я действительно хочу, это со временем иметь возможность нажать кнопку и поставить это в очередь на живой перевод.
Если вы думаете, что это абсурдно, это не так. В Китае сейчас существует группа под названием Yeeyan. Yeeyan - это группа, включающая 150, 000 добровольцев, которые в сети каждый день. Они ищут самые интересные информационные ресурсы на английском языке. Они переводят приблизительно 100 статей в день из ведущих газет и веб-сайтов. Они выкладывают это в интернет бесплатно. Это проект парня по имени Zhang Lei, который жил в Соединённых Штатах во время беспорядков в Лхасе, и не мог поверить, насколько пристрастно было освещение событий американскими СМИ. И он сказал, " Есть одна вещь которую я могу сделать, я могу начать переводить, чтобы люди этих стран начали понимать друг друга немного лучше." И мой вопрос к вам таков: если Yeeyan может собрать 150,000 людей для перевода английского интернета на китайский, где же Yeeyan для английского языка? Кто займётся китайским языком, на котором сейчас говорят 400 миллионов пользователей в интернете? И я думаю, что по крайней мере один из них может сказать нечто интересное.
Итак, даже если есть возможность найти способ переводить с китайского, нет никакой гарантии, что мы сделаем это. Когда мы ищем информацию онлайн, у нас, по сути, есть две стратегии. Мы много пользуемся поиском. Поиск это замечательно, если ты знаешь что ищешь. Но если ты ищешь чего-то непредсказуемого, если ты хочешь наткнуться на что-то, в чём не знал надобности, наша главная философия - это обратиться к социальным сетям, обратиться к нашим друзьям. На что они смотрят? Может и нам стоит на это посмотреть. Проблема в том, что, по существу, то, что вы через некоторое время получите, это мудрость стада. Вы станете сбиваться в стада с множеством людей, которые, вероятно, похожи на вас и имеют похожие интересы. И очень-очень трудно получить информацию от других стад, из других частей мира, где люди собираются и разговаривают о своих собственных интересах. Чтобы сделать это, в какой-то момент нужно чтоб кто-то вытолкнул вас из одного стада в другое. Вам нужен гид.
Это Амира аль Хусаини. Она является редактором Глобальных Голосов по Ближнему Востоку. У неё одна из сложнейших работ в мире\. Она не только должна помешать нашим израильским и палестинским авторам убить друг друга, но также она должна понять, что заинтересует вас в Ближнем Востоке. И для того, чтобы попытаться выбить вас из вашей привычной сферы, и попытаться обратить ваше внимание на историю о ком-то кто бросил курить на месяц Рамадана, она должна знать кое-что о глобальной аудитории. Она должна знать об уже имеющихся историях. По сути, она диджей. Она опытный куратор, который знает какой материал ей доступен, который умеет слушать аудиторию, и который умеет делать подборку и тем или иным образом толкать людей вперёд. Я не думаю что это обязательно алгоритмический процесс. Что хорошо в интернете, это то что он сильно упрощает охват большей аудитории для диджеев. Я знаю Амиру. Я могу спросить у неё что почитать. Но с интернетом, она в положении, в котором она может сказать многим людям что читать. Вы тоже можете её послушать, если вас интересует такой метод расширения кругозора.
Однажды начав такое расширение, начав зажигать голоса в тёмных пятнах, начав переводить, начав курировать, вы окажетесь в некоторых очень странных местах. Это изображение с моего почти самого любимого блога, коим является АфриГаджет. АфриГаджет - это блог, который смотрит на технологию в африканском контексте. А конкретнее, он следит за кузнецом в Кибере, Найроби, который делает из оси Лэндровэра слесарное зубило. Когда вы посмотрите на эту фотографию, вы возможно подумаете, "С какой стати меня это должно волновать?" И, по правде говоря, этот парень вероятно сможет вам это объяснить. Это Эрик Херсман. Вы могли его видеть на конференции. Его кличка Белый Африканец. Он одновременно хорошо известный американский компьютерщик, но также он кениец; он родился в Судане, вырос в Кении. Он связующая фигура. Он тот, кто буквально стоит ногами в обоих мирах -- одна нога в мире африканского технологического сообщества, вторая нога в мире американского технологического сообщества. И он может рассказать об этом кузнеце из Киберы и превратить это в историю о технологии повторного использования, об инновациях из принуждения, о поиске вдохновения, основанном на повторном использовании материалов. Он знает один мир, и он находит способ сообщения его с другим миром, имея глубокие связи с обоими мирами. Эти связующие фигуры, я глубоко убеждён, есть будущее наших стараний сделать мир шире, используя всемирную паутину.
Но в конечном счёте, хитрость мостов в том, что нужен кто-то кто будет их переходить. И здесь пойдёт речь о ксенофилах. Если бы я играл в НФЛ [Национальная Футбольная Лига], подозреваю что в перерывы между сезонами я бы залечивал свои травмы, наслаждался бы своим домом, и так далее -- возможно, записал бы хип-хоп альбом. у Дхани Джонса, среднего полузащитника Цинциннати Бенгалс, немного другой подход к межсезонью. У Дхани есть своя телевизионная передача. Называется "Дхани борется с миром." И каждую неделю на этом шоу, Дхани ездит в разные страны мира. Находит местную спортивную команду. Неделю тренируется с ними, и играет с ними матч. И смысл в этом для него не только в том чтобы овладеть Муай Тай. А в том, что для него спорт это язык, позволяющий ему встретиться со всей шириной и всем чудом мира. Для кого-то из нас это может быть музыка. Для кого-то еда. Для многих из нас это может быть литература или письмо. Но существует много различных методов, позволяющих вам посмотреть на мир и найти в нём свое место.
Цель моей речи здесь не в том, чтоб убедить людей в этой комнате стать ксенофилами. Я думаю - учитывая что вы находитесь на конференции под названием TEDGlobal - что большинство из вас и есть ксенофилы, не важно, пользуетесь вы этим термином или нет. Мой же задача следующая. Недостаточно принять личное решение, что вы хотите более широкий мир. Мы должны придумать, как перестроить существующую систему. Мы должны улучшить СМИ. Мы должны улучшить интернет. Мы должны улучшить наше образование. Мы должны улучшить нашу иммиграционную политику. Нам необходимо искать способы совершения неожиданных открытий, сделать переводы вездесущими, и нам нужно найти способы использования этих связующих фигур и оценки их по достоинству. И мы должны придумать как взращивать ксенофилов. Вот что я пытаюсь сделать. Мне нужна ваша помощь.
ted
read more...
Цитаты:
мы находимся в состоянии, которое я называю воображаемым космополитизмом. Мы смотрим на интернет. Мы думаем что получаем широкое представление о мире, … но если вы посмотрите на потребление средств массовой информации онлайн - в этом случае, в топе 10 пользователей интернета - больше 95 процентов чтения новостей приходится на местные сайты новостей.
Но если ты ищешь чего-то непредсказуемого, если ты хочешь наткнуться на что-то, в чём не знал надобности, наша главная философия - это обратиться к социальным сетям, обратиться к нашим друзьям. На что они смотрят? Может и нам стоит на это посмотреть. Мы оказываемся внутри пузырей-фильтров, где мы видим людей, которых мы уже знаем, и людей, которые похожи на людей, которых мы уже знаем.И зачастую мы не видим более широкую картину.
Проблема в том, что, по существу, то, что вы через некоторое время получите, это мудрость стада. Вы станете сбиваться в стада с множеством людей, которые, вероятно, похожи на вас и имеют похожие интересы. И очень-очень трудно получить информацию от других стад, из других частей мира, где люди собираются и разговаривают о своих собственных интересах. Чтобы сделать это, в какой-то момент нужно чтоб кто-то вытолкнул вас из одного стада в другое. Вам нужен гид.
Я Американец, что значит, как правило, я игнорирую футбол, если только в него не играют парни моего или Бруно размера, сталкивающиеся на огромных скоростях. Тем не менее, было очень трудно игнорировать футбол последние несколько недель. Я захожу на Твиттер, там повсюду эти незнакомые слова, которых я раньше никогда не слышал: ФИФА, вувузела, странные шутки про осьминогов. Но одна вещь, которая особенно не давала мне покоя это то, что я не мог понять, что означает фраза "Cala a boca, Galvao." Если вы заходили в Твиттер в последнюю пару недель, вы наверняка ее видели. Это была одна из самых актуальных тем.
Будучи одноязычным американцем, я, естественно, не знаю, что эта фраза значит Поэтому я пошел в Твиттер и попросил нескольких людей объяснить мне значение "Cala a boca, Galvao." К счастью, мои бразильские друзья были более чем готовы помочь. Они объяснили что птица Гальвао это редкий и вымирающий попугай который находится в страшной опасности. Пусть они сами побольше расскажут вам об этом, в самом деле Диктор: Пару слов о Гальвао, очень редком виде птиц, проживающем в Бразилии. Каждый год больше чем 300,000 птиц Гальвао убивают во время карнавальных парадов. Итан Цукерман: Очевидно, что это трагическая ситуация, и фактически она ухудшается. Оказывается, попугай Гальвао не только очень привлекательный, пригодный для головных уборов, он очевидно обладает определёнными галлюциногенными свойствами, что означает, что существует ужасная проблема злоупотребления Гальвао. Некоторые больные, извращённые люди нахают Гальвао как наркотик. И он находится под серьезной угрозой исчезновения. Хорошие новости состоят в том, что всемирная общественность опять же, как говорят мне мои бразильские друзья - взялась активно помогать. Оказывается, что Леди Гага выпустила новый сингл - даже пять или шесть новых синглов, если не ошибаюсь, названных "Cala a boca, Galvao". Также мои бразильские друзья сказали мне, что если я просто напишу в своём твиттере фразу "Cala a boca, Galvao", 10 центов будут переданы глобальному движению по спасению этой редкой и красивой птицы.
Большинство из вас сообразили, что это была шутка, и на самом деле очень, очень хорошая шутка. "Cala a boca, Galvao" в действительности имеет совсем другое значение. По-португальски это значит "Заткнись, Гальвао." А точнее это обращение к этому парню, Гальвао Буэно, который является ведущим футбольным комментатором на Rede Globo. И насколько я понял своих бразильских друзей, этот парень просто постоянно выдает избитые фразы. Он может загубить интереснейший матч, извергая клише, одно за другим, снова и снова. Поэтому бразильцы пошли на первый матч против Северной Кореи, подняли этот флаг, начали Твиттер кампанию и пытались убедить остальных твитить фразу :"Cala a boca, Galvao." И в самом деле, были в этом настолько успешны что две недели эта тема находилась в топе Твиттера.
Здесь есть пара -- пара уроков, которые из этого можно извлечь. Первый урок, на мой взгляд, стоящий, состоит в том, что невозможно навредить, прося людей быть активными в сети, пока эта активность ограничивается ретвитом фразы. До тех пор пока активность настолько проста, она довольно легко сходит с рук. Ещё одна вещь которую можно извлечь из всего этого, это то что на Твиттере много бразильцев. Их больше пяти миллионов. Что до национального представительства, 11 процентов бразильских интернет пользователей имеют Твиттер. Это значительно большее количество чем в США и Соединённом Королевстве. После Японии, это вторая самая представленная нация по численности населения.
Если вы пользуетесь Твиттером или другими социальными сетями, и вы не догадывались что там полно бразильцев, вы как большинство из нас. Потому что в социальной сети вы общаетесь с людьми, с которыми вы сами предпочли общаться. И если вы как я, крупный, помешанный на технологиях, белый, американский парень, то вы скорее всего будете общаться с другими помешанными на технологиях, белыми американскими парнями. И вы совсем не обязательно осознаёте, что большая часть Твиттера, на самом деле, находится в бразильском пространстве. Также, к удивлению множества американцев, в твиттере большое число афро-американцев. Твиттер недавно провёл исследование. Они посмотрели на своё пользовательское население. Они считают, что 24 процента американских пользователей Твиттера являются афро-американцами. Это почти в два раза больше количества афро-американцев, представленных в народонаселении. Опять же, это очень шокировало многих пользователей Твиттера, хотя не должно бы было. А не должно было, потому что в любой момент можно посмотреть на Актуальные Темы. И зачастую вы обнаружите темы, которые являются почти исключительно афро-американскими разговорами.
Это визуализация была сделана Фернандо Виегасом и Мартином Ваттенбергом, двумя удивительными специалистами по инфографике, которые просмотрели траффик, генерируемый Твиттером за уик-энд, и, по существу, обнаружили, что большинство этих Актуальных Тем были в основном отдельными обсуждениями - причем природа их отделения весьма необычна. Оказывается, разлив нефти в большей мере тема обсуждения белых. А Пикники - в большей мере тема обсуждения чёрных. И самое замечательное во всём этом то, что от того чтоб разнообразить то, кого вы видите на Твиттере, вас отделяет буквально один щелчок мыши. Вы кликаете по этому ярлыку пикника, а там совершенно другой разговор с другими собеседниками. Но, говоря в общем, большинство из нас этого не делают. Мы оказываемся внутри этих пузырей-фильтров, как называет их мой друг Илай Пэризер, где мы видим людей, которых мы уже знаем, и людей, которые похожи на людей, которых мы уже знаем. И зачастую мы не видим более широкую картину.
Что касается меня, я удивлён этим, потому что в основе интернета лежала другая идея. Если мы вспомним начало интернета, когда кибер-утописты как Ник Негропонте писали большие книги вроде "Being Digital," предсказание было таково, что интернет станет невероятно мощной силой, которая смягчит культурные различия и и так или иначе установит всех нас на общее поле. Негропонте начал свою книгу с истории о том как сложно создавать связи в мире атомов. Он находится на технической конференции во Флориде. И смотрит на что-то по-настоящему нелепое, а именно на бутылки воды Эвиан на столе. И Негропонте говорит что это ненормально. Что это старая экономика. Это экономика передвижения этих тяжёлых, медленных атомов на длинные расстояния, что очень сложно сделать. Мы направляемся в будущее битов, где всё быстро, невесомо. и может быть в любой точке мира и в любое время. И это изменит мир.
Негропонте был прав во многом. Но в этом он полностью ошибался. Оказывается, во многих случаях атомы намного мобильнее чем биты. Если я зайду в магазин в Соединённых Штатах, мне будет очень и очень легко купить воду которая была разлита на Фиджи, и доставлена в Соединённые Штаты с большими затратами. Однако, мне удивительно сложно посмотреть фильм фиджийского производства. Мне очень сложно послушать фиджийскую музыку. Мне чрезвычайно сложно заполучить фиджийские новости, что странно, так как на самом деле на Фиджи происходит огромная масса событий. Там идет государственный переворот. Там военное правительство. Там происходит подавление прессы. Это в действительности место на которое мы, вероятно, должны обращать внимание в данный момент.
Вот что, по моему мнению, происходит. Я думаю, что мы склонны смотреть на инфраструктуру глобализации. Мы смотрим на структуру, которая делает возможной жизнь в соединённом мире. И это та структура которая включает в себя такие вещи как воздушные маршруты. Она включает вещи как интернет-кабель. Мы смотрим на карту вроде этой, и кажется будто весь мир плоский потому что всё находится в пределах одного-двух скачков. Вы можете сесть на самолёт в Лондоне, вы можете оказаться в тот же день в Бангалоре. Два скачка и вы в Суве, столице Фиджи. Здесь всё хорошо.
Когда вы начинаете смотреть, что на самом деле движется по этим сетям, вы получаете совсем другую картину. Вы начинаете смотреть на то, как движутся мировые воздушные потоки, и вы вдруг обнаруживаете, что мир ни разу не плосок. Он очень бугорчатый. В мире есть очень хорошо соединённые места. Существует, по сути, гигантская магистраль в небе между Лондоном и Нью-Йорком. но взгляните на эту карту и наблюдайте за ней две или три минуты. Вы не увидите много самолётов летящих из Южной Америки в Африку. Вы обнаружите что существуют части земного шара, которые систематически отсекаются. Когда мы перестаем смотреть на инфраструктуру, которая делает связь возможной, а смотрим на то, что происходит на самом деле, мы начинаем осознавать, что мир функционирует не совсем так, как мы думаем.
Вот этой проблемой я и интересовался последние лет десять. Мир, фактически, становится более глобальным. Становится более взаимосвязанным. Больше проблем глобальны по своему масштабу. Наша экономика по большей части глобальна. А вот наши средства массовой информации менее глобальны на данный момент. Если бы вы посмотрели телепередачу в США в 1970ых, 35 - 40 процентов её, составляли бы международные новости в ночной выпуск новостей. Этот показатель уменьшился до 12 - 15 процентов. И это приводит к тому, что мы имеем крайне искажённый взгляд на мир. Вот слайд, который Алиса Миллер показала на предыдущем TED Talk. Алиса - президент Public Radio International. И она сделала картограмму, которая по сути является искажённой картой, основанной на том, что американские телевизионные новостные выпуски освещали за месяц. Вы видите карту мира, деформированную в соответствии с количеством уделенного внимания, и получается, что мир, в представлении американских телевизионных новостей, по большому счёту сводится к этим гигантских раздутым Соединённым Штатам и паре других стран в которые мы вторгались. И это по сути то, что представляют из себя наши средства массовой информации. И прежде чем вы сделаете вывод, что так действуют только новости американского телевидения - что ужасно, и я соглашусь что это ужасно - я скажу вам, что наносил на карту элитные СМИ как Нью Йорк Таймс, и получал тот же результат. Если вы обратитесь к Нью Йорк Таймс и к другим элитным СМИ, вы по большей части увидите описания очень богатых стран и стран, в которые мы вторгались.
Оказывается, что новые средства массовой информации не особенно сильно нам помогают. Вот карта, сделанная Марком Грэмом, который сидит тут недалеко - в Оксфордском Институте Интернета. Это карта статей Википедии, которые были геокодированы. Вы заметите, что существует очень большое смещение в сторону Северной Америки и Западной Европы. Даже в пределах Википедий, где мы сами создаем содержимое, есть сильный уклон в сторону местности, где проживает большое количество авторов Википедии, а не в сторону остального мира. В Великобритании, вы можете встать, взять свой компьютер после нашего собрания, вы можете прочитать газету из Индии или Австралии, из Канады, боже упаси из США. Вероятнее всего вы этого не сделаете. Если вы посмотрите на потребление средств массовой информации онлайн - в этом случае, в топе 10 пользователей интернета - больше 95 процентов чтения новостей приходится на местные сайты новостей. Это один из тех редких случаев, где США немного лучше чем [Великобритания] потому что мы, на самом деле, любим читать Ваши СМИ, но не наоборот.
Всё это наводит меня на мысль, что мы находимся в состоянии, которое я называю воображаемым космополитизмом. Мы смотрим на интернет. Мы думаем что получаем широкое представление о мире. Мы иногда наталкиваемся на веб-страницу на китайском, и мы приходим к выводу, что действительно владеем величайшей технологией из когда-либо созданных для соединения нас с остальным миром. И мы забываем, что большую часть времени мы проверяем результаты игр Бостон Ред Сокс. Вот это настоящая проблема - не только потому что у Ред Сокс выдался плохой сезон - это реальная проблема, потому что, как мы обсуждаем здесь на TED, Актуальные мировые проблемы, проблемы, которые интересно решать, глобальны по масштабу и смыслу, они требуют глобальных переговоров, чтобы получить глобальные решения. Это задача, которую мы должны решить.
Вот хорошие новости. Шесть лет я общался с этими ребятами. Это группа под названием Глобальные Голоса. Это команда блоггеров со всего мира. Нашей миссией было исправление мировых СМИ. Мы начали в 2004ом. И, как вы могли заметить, пока у нас это не очень хорошо получается. Я вообще не думаю что мы сами, своими силами, действительно можем решить эту проблему. Но чем больше я об этом думаю, тем больше я думаю, что некоторые вещи, которые мы узнали попутно - являются интересными уроками того, как мы могли бы перестроиться, если бы захотели использовать всемирную сеть, чтобы получить более обширный мир. Первая вещь, которую следует принять к сведению, это то, что существуют части мира, которые в плане внимания являются тёмными пятнами. В этом случае, на карте ночного мира НАСА они тёмные в прямом смысле слова - из-за отсутствия электричества. Я раньше думал, что тёмное пятно на этой карте по сути значит, что оттуда не получить новостей, потому что там не удовлетворены более базовые нужды.
Я начинаю понимать, что новости получить возможно, просто это огромный труд, и нужна большая поддержка. Одно из этих тёмных пятен это Мадагаскар, страна, которая больше известна из-за фильма Дримворкс, чем тем, какие прекрасные люди там живут. Люди, которые основали Фоко Клуб на Мадагаскаре на самом деле не были озабочены сменой имиджа своей страны. Они делали нечто более простое. Это был клуб изучения английского языка, компьютеров и интернета. Но на Мадагаскаре произошёл насильственный переворот. Большинство независимых СМИ были закрыты. А школьники, которые учились пользоваться блогами в Фоко Клубе, вдруг обнаружили себя в диалоге с международной аудиторией о демонстрациях, о насилии, обо всём, что происходило внутри страны. Таким образом, малюсенькая программа, предназначенная для того, чтобы посадить людей за компьютеры, публиковать свои мысли, публиковать независимые новости, оказала огромное влияние на то, что мы знаем об этой стране.
Подвох заключается в том, что, как я подозреваю, большинство из вас здесь не говорят по-малагасийски. Я также подозреваю, что большинство даже не говорят по-китайски - что как-то грустно, если подумать, так как сейчас это наиболее представленный язык в интернете. К счастью, люди пытаются придумать, как это решить. Если вы пользуетесь Google Chrome и заходите на китайский сайт, сверху вы заметите такой очень симпатичный квадратик, который автоматически определяет, что веб-страница на китайском языке и очень быстро по щелчку мышки даст вам перевод этой веб-страницы. К сожалению, это машинный перевод страницы. И в то время как Google очень-очень хорош в некоторых языках, он ужасен в китайском. И результаты могут оказаться довольно смешными. Что вы действительно хотите - что я действительно хочу, это со временем иметь возможность нажать кнопку и поставить это в очередь на живой перевод.
Если вы думаете, что это абсурдно, это не так. В Китае сейчас существует группа под названием Yeeyan. Yeeyan - это группа, включающая 150, 000 добровольцев, которые в сети каждый день. Они ищут самые интересные информационные ресурсы на английском языке. Они переводят приблизительно 100 статей в день из ведущих газет и веб-сайтов. Они выкладывают это в интернет бесплатно. Это проект парня по имени Zhang Lei, который жил в Соединённых Штатах во время беспорядков в Лхасе, и не мог поверить, насколько пристрастно было освещение событий американскими СМИ. И он сказал, " Есть одна вещь которую я могу сделать, я могу начать переводить, чтобы люди этих стран начали понимать друг друга немного лучше." И мой вопрос к вам таков: если Yeeyan может собрать 150,000 людей для перевода английского интернета на китайский, где же Yeeyan для английского языка? Кто займётся китайским языком, на котором сейчас говорят 400 миллионов пользователей в интернете? И я думаю, что по крайней мере один из них может сказать нечто интересное.
Итак, даже если есть возможность найти способ переводить с китайского, нет никакой гарантии, что мы сделаем это. Когда мы ищем информацию онлайн, у нас, по сути, есть две стратегии. Мы много пользуемся поиском. Поиск это замечательно, если ты знаешь что ищешь. Но если ты ищешь чего-то непредсказуемого, если ты хочешь наткнуться на что-то, в чём не знал надобности, наша главная философия - это обратиться к социальным сетям, обратиться к нашим друзьям. На что они смотрят? Может и нам стоит на это посмотреть. Проблема в том, что, по существу, то, что вы через некоторое время получите, это мудрость стада. Вы станете сбиваться в стада с множеством людей, которые, вероятно, похожи на вас и имеют похожие интересы. И очень-очень трудно получить информацию от других стад, из других частей мира, где люди собираются и разговаривают о своих собственных интересах. Чтобы сделать это, в какой-то момент нужно чтоб кто-то вытолкнул вас из одного стада в другое. Вам нужен гид.
Это Амира аль Хусаини. Она является редактором Глобальных Голосов по Ближнему Востоку. У неё одна из сложнейших работ в мире\. Она не только должна помешать нашим израильским и палестинским авторам убить друг друга, но также она должна понять, что заинтересует вас в Ближнем Востоке. И для того, чтобы попытаться выбить вас из вашей привычной сферы, и попытаться обратить ваше внимание на историю о ком-то кто бросил курить на месяц Рамадана, она должна знать кое-что о глобальной аудитории. Она должна знать об уже имеющихся историях. По сути, она диджей. Она опытный куратор, который знает какой материал ей доступен, который умеет слушать аудиторию, и который умеет делать подборку и тем или иным образом толкать людей вперёд. Я не думаю что это обязательно алгоритмический процесс. Что хорошо в интернете, это то что он сильно упрощает охват большей аудитории для диджеев. Я знаю Амиру. Я могу спросить у неё что почитать. Но с интернетом, она в положении, в котором она может сказать многим людям что читать. Вы тоже можете её послушать, если вас интересует такой метод расширения кругозора.
Однажды начав такое расширение, начав зажигать голоса в тёмных пятнах, начав переводить, начав курировать, вы окажетесь в некоторых очень странных местах. Это изображение с моего почти самого любимого блога, коим является АфриГаджет. АфриГаджет - это блог, который смотрит на технологию в африканском контексте. А конкретнее, он следит за кузнецом в Кибере, Найроби, который делает из оси Лэндровэра слесарное зубило. Когда вы посмотрите на эту фотографию, вы возможно подумаете, "С какой стати меня это должно волновать?" И, по правде говоря, этот парень вероятно сможет вам это объяснить. Это Эрик Херсман. Вы могли его видеть на конференции. Его кличка Белый Африканец. Он одновременно хорошо известный американский компьютерщик, но также он кениец; он родился в Судане, вырос в Кении. Он связующая фигура. Он тот, кто буквально стоит ногами в обоих мирах -- одна нога в мире африканского технологического сообщества, вторая нога в мире американского технологического сообщества. И он может рассказать об этом кузнеце из Киберы и превратить это в историю о технологии повторного использования, об инновациях из принуждения, о поиске вдохновения, основанном на повторном использовании материалов. Он знает один мир, и он находит способ сообщения его с другим миром, имея глубокие связи с обоими мирами. Эти связующие фигуры, я глубоко убеждён, есть будущее наших стараний сделать мир шире, используя всемирную паутину.
Но в конечном счёте, хитрость мостов в том, что нужен кто-то кто будет их переходить. И здесь пойдёт речь о ксенофилах. Если бы я играл в НФЛ [Национальная Футбольная Лига], подозреваю что в перерывы между сезонами я бы залечивал свои травмы, наслаждался бы своим домом, и так далее -- возможно, записал бы хип-хоп альбом. у Дхани Джонса, среднего полузащитника Цинциннати Бенгалс, немного другой подход к межсезонью. У Дхани есть своя телевизионная передача. Называется "Дхани борется с миром." И каждую неделю на этом шоу, Дхани ездит в разные страны мира. Находит местную спортивную команду. Неделю тренируется с ними, и играет с ними матч. И смысл в этом для него не только в том чтобы овладеть Муай Тай. А в том, что для него спорт это язык, позволяющий ему встретиться со всей шириной и всем чудом мира. Для кого-то из нас это может быть музыка. Для кого-то еда. Для многих из нас это может быть литература или письмо. Но существует много различных методов, позволяющих вам посмотреть на мир и найти в нём свое место.
Цель моей речи здесь не в том, чтоб убедить людей в этой комнате стать ксенофилами. Я думаю - учитывая что вы находитесь на конференции под названием TEDGlobal - что большинство из вас и есть ксенофилы, не важно, пользуетесь вы этим термином или нет. Мой же задача следующая. Недостаточно принять личное решение, что вы хотите более широкий мир. Мы должны придумать, как перестроить существующую систему. Мы должны улучшить СМИ. Мы должны улучшить интернет. Мы должны улучшить наше образование. Мы должны улучшить нашу иммиграционную политику. Нам необходимо искать способы совершения неожиданных открытий, сделать переводы вездесущими, и нам нужно найти способы использования этих связующих фигур и оценки их по достоинству. И мы должны придумать как взращивать ксенофилов. Вот что я пытаюсь сделать. Мне нужна ваша помощь.
ted
read more...
Подписаться на:
Сообщения (Atom)