Как хеджфондовый миллиардер организовал Brexit и победу Трампа

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, рбработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
птичий грипп
Реновация. Снос пятиэтажек в Москве

Новостная лента форума ailab.ru

2017-06-22 10:20

большие данные

В прошлом году в мире глобальной политики прошли два события, не предсказанные ни самой именитой и самой высокооплачиваемой социологией, ни качественной прессой – если после прошлогодних выборов в США можно считать, что на планете осталась качественная пресса… Brexit и победа Трампа были неожиданностями. По той причине, что породившие их процессы оказались ненаблюдаемыми для традиционных методов. А вот средства работы с большими данными их обнаружили и позволили эффективно использовать. Давайте же посмотрим, как это было.

Феномен удивления общественно-политических деятелей тем, что социально-экономические процессы идут не так, как им хочется, а так, как определяет реальность, известен и в нашей стране. Классическим примером было искреннее удивление Юрия Карякина результатами выборов в Федеральное Собрание 1993 года, которое тот выразил воплем – «Россия, ты одурела!». Ну, трудно было за столичными развлечениями разглядеть шок народа от схлопывания экономики и полыхнувшей гиперинфляции.

Губернаторы, проигрывавшие в девяностые годы выборы оппозиционным кандидатам, и отправлявшиеся после этого под арест, также в момент выигрыша выглядели крайне удивленными – но там было все очень просто: ручные социологи, не имеющие ни малейшего представления о теории вероятности и матстатистике, просто рисовали те цифры, которые по их представлению должны были радовать начальственный глаз…

Но оба отечественных примера давностью в пару дюжин лет характерны примитивным пренебрежением исследованиями общественного мнения – ну где ему было научиться постсоветским диссидентам и губернаторам из секретарей сельских райкомов… Но ведь в референдуме по Brexit и в выборах президента США в 2016 году были задействованы лучшие специалисты англосаксонского мира; специалисты, устанавливающие планку в глобальной науке и образовании. Но ведь и они ошиблись! Почему?

0

Ну, социологи, если задать им этот вопрос, начинают рассуждать о том, как трудно сравнивать две почти равных величины… Ну да, трудно, это проходится в начале любого курса численных методов. Где даются и рекомендации того, что делать в этом случае – повышать точность, резко увеличивая количество замеров. Рецепт универсален – относится и к инженерному делу, и к социологии. Но этого сделано не было… Почему? Да вряд ли потому, что у штаба Клинтон не было денег. Просто не отследили социально-экономические процессы, которые привели к голосованиям за Brexit, и за Трампа.

Классические социологи – не отследили. Крупнобюджетная пресса Великобритании и США – не отследила. Но были и те, кто процессы эти не только обнаружил и отследил, но и сумел использовать в в целях тех избирательных кампаний, которым симпатизировал. За Brexit и за Трампа, соответственно. И сделали это не журналисты, не политологи с социологами. Сделал это специалист в информационных технологиях. Правда, специалист, имеющий опыт руководства большим бизнесом и являющийся спонсором известного политического сайта.

Роберт Лерой Мерсер – финансисты королей делали давно, но он перекраивает и геополитические карты, выводя из ЕС Британию!

Роберт Лерой Мерсер родился в 1946 году. Программировать учился школьником, в Национальном молодежном научном лагере, на пожертвованном IBM компьютере. Учился, работал на ВВС США и в исследовательских подразделениях IBM, где создал Mercer Clustering, «кластеризацию Мерсера», ставшую стандартной статистической процедурой при машинном переводе и распознавании речи. Ну а в 1993 году он был приглашен в Renaissance Technologies LLC – хедж-фонд, где отработанные во время Холодной войны математические методы используются для управления инвестициями.

Используются в высшей степени успешно – на 2015 год Renaissance Technologies стоил $65 млрд. И Мерсер, исполнительный со-директор фонда, давно миллиардер. Сохраняющий идущие от миллиардеров индустриальной эры, таких как строивший библиотеки Эндрю Карнеги, традиции благотворительности, сочетаемой с политическим активизмом. В 2011 году Мерсер пожертвовал известной консервативной новостной сети Breitbart News Network одиннадцать миллионов долларов. Ну а в несколько лет спустя начал вмешиваться в электоральные процессы непосредственно.

Сначала – на стороне кандидата-республиканца Теда Круза. Потом помог своему давнему другу Найджелу Фараджу, британскому борцу против ЕС. Ну а потом обеспечил победу главному республиканскому кандидату Дональду Трампу. Во всех случаях инструментом Мерсера была британская фирма Cambridge Analytica, деятельность которой основывается на трех технологиях – на анализе больших данных; на компьютерном поведенческом анализе; на таргетировании рекламы, в том числе и политической. О финансировании этой компании Мерсером с использованием весьма сложных схем рассказал сначала швейцарский журнал Das Magazin, а потом и британская The Guardian.

Схема работы Cambridge Analytica представляется следующей – сначала производится анализ больших данных, которые пользователи социальных сетей сами любезно сообщают всем желающим. И вот по этим массивам – десяткам и десяткам миллионов аккаунтов, в то время как классическая социология оперирует опросами лишь нескольких тысяч человек – делаются выводы о существовании в Великобритании достаточно большого количества людей, недовольных обилием мигрантов и засильем брюссельских бюрократов. Ну и в Штатах нетрудно найти шестидесятилетнего строителя каркасных домов, озабоченного тем, что его сын будет жить много беднее его…

Михаил Козинский ныне работает в Стэнфорде - этот скромный ученый научил компьютеры понимать человеческую природу лучше прожженных политиканов...

Но это всего лишь тенденции, всего лишь протестный потенциал, который надо реализовать. Для этого была задействована вторая технология – психологическое профилирование. Оно основывается на работах поляка Михаила Козинского – он в кембриджском Центре психометрии некогда создал приложение для Facebook, названное MyPersonality. Отвечаешь в нем на вопросы – и получаешь свой психологический портрет. Ну а создатели программы получают данные о миллионах пользователей соцсетей.

Так что дальше необходимо построить психологические портреты избирателей в Британии и США, недовольных существующим положением дел, потенциально готовых проголосовать против всевластья Брюсселя и клана Клинтонов. И перейти к активным действиям. Разбить этих потенциальных сторонников на достаточное количество групп по психотипу и сформировать для каждого из них адресную рекламу, которая побудит его прийти на избирательный участок и проголосовать нужным образом.

Для пожилой прихожанки, дергающейся от обилия ЛГБТ, реклама будет своя, а для любителя оружия, возмущенного покушениями либералов на Вторую поправку – своя!

Причем она будет дифференцированна даже внутри этих групп. Консерватор с парой докторских степеней получит текст, написанный на хорошем литературном языке. Ну а реднек – так, как разговаривают в его графстве. Кстати, в эффективности методов компьютерного анализа в применении к реднекам многие сомневаются, мол, редко пользуются белые рабочие Юга США соцсетями. Но это и не нужно – каждый из нас живет в прозрачном мире, и покупки двух пачек патронов с «девяткой» вполне достаточно для того, чтобы сделать вывод о предстоящей охоте на вальдшнепа… Писать об этом излишне. А вывод-то такой сделал обычный поисковик…

Евроскептикам Фараджа помощь Cambridge Analytica была предоставлена бесплатно, вернее – за спонсорские пожертвования Мерсера. Штаб Трампа заплатил за нее шесть миллионов долларов, хотя по некоторым оценкам цифры достигали и пятнадцати миллионов. Ну и в том, что повышение эффективности рекламы при применении методов Cambridge Analytica достигает 1400%, высказываются сомнения – «Eine 1400-Prozent-Bombe?». Но в том, что они повышают эффективность на 60%, не сомневаются и самые строгие критики психологических профайлеров. А это ведь очень много!

Особенно когда речь идет о конфликте двух почти равных по численности групп населения. Найти и проанализировать скрытые от традиционной социологии тенденции жизни общества, оценить их перспективность и сделать верный ход – все это позволяют сделать методы Cambridge Analytica, которые с блеском внедрил в политическую практику Роберт Мерсер. А такие процессы идут ведь на всех уровнях управления во всех странах – и тех, кто не сможет адекватно работать с ними, ждут малоприятные сюрпризы!


Источник: so-l.ru