Тёмные данные и предиктивная аналитика в профайлинге….

Тёмные данные и предиктивная аналитика в профайлинге….

Большинство непрофессионалов в области профайлинга не до конца понимают характер закономерностей в нашей жизни и совсем недооценивают роль случайностей. И это еще без учета того, что закономерности бывают разные,… в том числе и ложные.

Вы скорее всего слышали, что профайлинг необходим для предсказывания поведения человека в том или ином контексте. ОК, допустим, что это так. Однако такими предсказаниями занимается целая дисциплина – предиктивная аналитика, имеющая свой довольно объемный математический аппарат. Но вот только что-то я не слышал о том, что в профайлинге кто-то бы серьезно занимался математикой, статистикой и теорией вероятностей, абсолютно необходимых для прогнозирования того или иного события в будущем.

Нам все представляют очень просто: например – самое главное определить психотип человека и тогда мы точно будем понимать, что от него ждать, а чего – нет. То есть, нам говорят, что если этот человек, - истероид, то в определенной ситуации он будет вести себя так-то и так-то. И если у вас недостаточно критического мышления, то вас этот ответ может вполне удовлетворить. Действительно, подумаете вы, - истероид может так себя вести. И вспомнить примеры, подтверждающие это предположение.

Однако нормальный человек должен был задать уточняющий вопрос: «А какова вероятность того, что истероид будет вести себя именно так, как вы говорите? И какова вероятность того, любой случайный человек (не истероид) в данной ситуации будет вести себя также, как и истероид? Есть ли существенная разница между этими вероятностями? И вообще, где ваши доказательства?».

По идее для начала надо обосновать, что истероиды действительно бывают, а не являются плодом чьего-то воображения.

Потом надо определить строгий набор критериев, по которому можно точно отличить истероида от «неистероида».

Потом нужно обосновать, почему человек, который выглядит и ведет себя по-истероидному действительно является истероидом, а не кем-то другим, подменившим свое типовое поведение.

Потом нужно вычислить, с какой вероятностью истероид, ведущий и выглядящий по-истероидному в одном контексте вчера, завтра и в другом контексте будет вести себя примерно также.

Это сложные вопросы, на которые большинство не сможет ответить. А если хоть кто-то и ответит, то большинству не хватит экспертизы понять и проверить этот ответ).

Мы все любим простые вопросы и ответы.

Изучайте качественный профайлинг, основанный на доказательствах и цифрах, а не на «идеях» и личных глюках. Ведь уже слишком многие делают выводы на основе случайностей и крайне изменчивых признаках, которые не только не уложены в систему но и в принципе он оцифровываются, а значит – не проверяются.

Ну и в завершении давайте решим 3 простеньких задачки на теорию вероятностей:

1) Профайлер Х определяет «Истероида» по наличию у человека 7-ми следующих признаков:

- астеническое, «легкое» телосложение

- яркий цвет одежды

- блестящие и видные аксессуары

- манерные кистевые жесты

- большое количество местоимений «я» в речи

- эмоциональная неустойчивость

- открытые привлекающие внимание позы

100% истероидом человек признается при наличии всех перечисленных признаков. При этом известно, что наличие этих признаков не зависит друг от друга и они могут либо полностью присутствовать, либо полностью отсутствовать.

С какой вероятностью случайный человек окажется 100%-м истероидом, если предположить, что люди, имеющие истероидные признаки составляют лишь 1/7 от всех людей, а профайлер склонен к гипердиагностике указанных признаков в 20% случаев замечая их, даже если их нет.

2) У полиграфолога А. есть 5 полиграфов разных производителей: Диана, Триумф, Лафайет, Крис и Эпос. При этом известно, что полиграфолог работал только на 2х видах данных полиграфов.

Допустим, что вероятность правильного определения лжи полиграфологом на его рабочем полиграфе составляет 99%, а на «нерабочем» - 75%.

Какова вероятность того, что полиграфолог правильно определит ложь с использованием первого попавшегося ему под руку полиграфа?

3) Известно, что если Клиент на один вопрос Менеджера ответил «Да», то он с 70% вероятностью и на следующий вопрос ответит «Да». При этом известно, что Клиент при ответе на любой вопрос в 50% случаях врет.

Какова вероятность того, что Клиент ответит вам 3 раза «Да» при этом ни разу не соврав?

Ответы пишите в чате: T.me/ProProfilingChat

Кстати, в ближайшую пятницу, 13-го мая (?) в 20:00 я проведу открытый мастер-класс «Тёмные данные и предиктивная аналитика в профайлинге».

Поговорим и проработаем некоторые инструменты статистики и математики в профайлинге. Присоединяйтесь.

https://proprofiling.com/blackd

Источник: m.vk.com

Комментарии: