Отзывы на книги автора «Cет Cтивенс-Давидовиц»

Cет Cтивенс-Давидовиц напоминает ребенка, которому дали интересную игрушку и он никак не может наиграться. Это забавно и одновременно здорово, когда человек от своей работы получает так много удовольствия. Сейчас, когда каждый человек каждый день чувствует на себе давление интернет-маркетинга, и всё актуальнее становятся ужастики про захват нашей жизни социальными сетями, поговорка "предупрежден-значит вооружен" становится как никогда актуальной. Наша жизнь становится все более бесконтрольной, человек в поисках комфорта лишает себя способности контролировать свою жизнь, напрочь пропадает такое понятие как осознанность. Жизнь превращается в очень комфортное бессознательное и бездумное существование. Алгоритмы за нас выбирают, что нам смотреть, реклама за нас решает что нам есть, бизнес нас зомбирует, чем нам увлекаться. Психология и экономика стали действенными науками, способными менять нас по щелчку пальца и это страшно. Это нужно осознавать, нужно задаваться вопросами, мы живем в информационную эпоху и эту информацию нужно обрабатывать, жизненно необходимо. Мне нравится, что автор не только делится своими находками и интересной статистикой, он так же (как и преподаватели в ВУЗе) учит мыслить нас самостоятельно, делать выводы, анализировать, смотреть шире. В этом плане книга меня очень порадовала, элемент обучения и информационного обогащения – два в одном.

Чтец Павел Константиновский отчитал идеально, мне тут прямо таки даже сказать больше нечего.

Есть несколько наук, к которым я питаю симпатию. Если отбросить физику и математику, то остаются логика и статистика. Зачастую статистикой прикрываются тогда, когда не могут увидеть логику. И наоборот, логикой прикрываются тогда, когда не сходятся данные. Давайте разбираться.

Автор мне был знаком, собственно поэтому я купил и эту книгу сразу в бумажном варианте. Cет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут.  во всех отношениях прекрасная книга и она слегка отличается от той, которую мы разбираем сейчас. «Все лгут» – это многомерное исследование. Вторая книга автора же является естественным продолжением первой!

«Не лги себе» –это селф-хелп от аналитика больших данных.

«Не лги себе» – это цифровая сыворотка правды.

Но всё ли так очевидно? Дьявол кроется в деталях.

Давайте начну с того, что мне не понравилось? Ради объективности нужно было бы сказать, что погоня за статистикой может испортить жизнь. По статистике какие-то виды препаратов не влияют на психику, но и у вас и у меня есть обратные тому примеры. По статистике, чтобы привлечь противоположный пол, нужно быть экстравагантным, нужно выделяться. Но и у вас и у меня есть примеры из жизни, что на обратной стороне «экстравагантности» стоят реальные люди, которые клюнули на эти показатели. И есть ли смысл быть нарочито экстравагантным, если вы не хотите того партнёра, который бы выбрал вас по этому показателю?

Если начистоту, то интересно было бы посмотреть статистику к тому, когда человек гнался за каким-то показателем по этой же статистике и что он получил. Запутал? Интересно, а как статистически влияет знание статистики? Ведь в том же примере про экстравагантность полового партнёра скорее всего недостаточно притворятся, скорее всего нужно быть по-настоящему «пришибленным».

Если дальше раскручивать цепочку нелепостей, то вы, вполне возможно, будете сидеть на гвоздях с ирокезом на голове и торчащим пером  из пятой точки, будете читать книги и не иметь вредных привычек, возможно будете вегетарианцем. Статистика редко выделяет показатель «стараться» (да и статистики бывают разные), поэтому вы получите «чуть выше среднего образования» и будете прозябать на нелюбимой работе. Желанием выделится – вы станете такими же как все, потому что в ХХI веке все хотят выделятся. А стать таким же как все – это противоположность успеха, любого успеха.

Успех – дело личное.

Спросите у компьютера – «Станете ли вы успешны?». Спросите второй раз у компьютера – «Смогут ли эти двое людей вместе прожить счастливую жизнь?». И алгоритмы заложенные в программу окажутся беспомощны в обоих случаях. Почему? Что значит %, когда в жизни всё слегка проще. Вы или сделали или нет. Да-да, нет-нет. В реальной жизни, в вашей жизни – нет процентов. Статистика – это направление ветра, это лишь тенденция. Жизнь же отдельного человека – это всегда своя история. По статистике успешные политики не пьют и не курят, но в этой же статистике есть Черчилль. То есть вести здоровый образ жизни является хорошей тенденцией к последующим высоким постам. Не больше и не меньше.

С другой стороны есть абсолютная статистика (моя интерпретация), когда действие заведомо ведёт к успеху. Давайте банальный пример, я бы даже назвал детский. Если вы пытаетесь что-то сделать, то результат призрачный. Но если вы не пытаетесь это же сделать, то результат нулевой. И я бы этот селф-хелп бы брал только с целью проникнуться идеей, что:

«Возможно я что-то не знаю, что мне нужно сделать!»

Давайте еще один пример из книги Малькольм Гладуэлл - Гении и аутсайдеры. Почему одним все, а другим ничего?  ,где с точки зрения статистики юниоры хоккеисты имели преимущество, если их дата рождения была сразу после отбора. Поясню. Если отбор был в феврале, а дата рождения мальчика была в марте, то по факту 10-ти летний хоккеист соревновался с 9-ти летними (а в этом возрасте 1 год на вес золота). Возможно и в вашей жизни есть что-то подобное, открытые двери. Скорее всего эти возможности не так очевидны…

Конкретно вам эта книга ничего не даст, никакой совет с вероятностью 99% вам не поможет. Но если вы заразитесь мыслью, избитой по своей сути, что для успеха вам нужно выйти за рамки своего представления, то это уже будет вашей маленькой победой над собственным невежеством. Вы не знаете того, чего не знаете…

Нам вполне по силам улучшить качество решение, касающихся вашей жизни, почему бы не начать делать это уже сегодня?!

Все лгут. В соцсетях, в соцопросах и даже у психотерапевта. Только наедине со своим компьютером мы становимся достаточно откровенны сами с собой. Интернет-гиганты прекрасно знают об этом и накапливают данные о поведении и запросах пользователей, чтобы потом аналитики вроде автора этой книги обнаруживали неочевидные корреляции. Объемы таких данных уже сегодня зашкаливают, поэтому их называют большими.

Уважаемые гуманитарии, не волнуйтесь, что книга окажется сложной. Никаких математических алгоритмов и формул не будет, только занимательные истории на любой вкус. Выбирайте, что вам ближе: президентские выборы в Америке, конный бизнес, сексуальные предпочтения в странах мира, бейсбольная лига, структура литературных бестселлеров, онлайн-реклама, вопросы толерантности, заговоры правительств и корпораций...

На примере всех этих историй Cет Cтивенс-Давидовиц показывает, как большие данные помогают прогнозировать и отвечать на интересные вопросы. Как можно было предсказать победу Трампа? Как выбрать лучшую скаковую лошадь? О чем говорить на первом свидании, чтобы было второе? Сколько в действительности геев в Америке? Какое порно предпочитают индийцы? Как сочинить шедевр и сколько людей дочитают его до конца?

Некоторые выводы и находки автора кажутся очевидными, другие удивляют. Не ожидала, что люди, имеющие детей, чаще выражают сожаление об этом, чем люди без детей жалеют о том, что они бездетны. Интересно, что количество преступлений снижается, когда по телевизору показывают жестокий фильм, а вовсе не наоборот, как можно предположить. А пары с общими друзьями чаще расходятся, чем те, где у каждого своя компания.

Поразительно, сколько информации можно выудить из одних только поисковых запросов. Появившиеся в цифровую эпоху большие данные могут многое рассказать о политике, экономике и обществе в целом. Это настоящая революция в социальных науках. Правда, просто иметь кучу информации не достаточно для успеха. Важно уметь отбирать нужные данные, обрабатывать их и, самое главное, задавать правильные вопросы.

Технологии сегодня развиваются быстрее, чем люди успевают научиться их применять. Некоторые ученые продолжают проводить исследования на маленьких выборках добровольцев, не замечая огромные массивы данных миллиардов пользователей Интернета. Однако будущее, конечно, за большими данными. Хотя бы поэтому стоит ознакомиться с этой книгой. Ну, или просто ради того, чтобы пополнить свою копилку рандомных фактов.

М.

Сет Стивенс-Давидовиц — американский специалист по большим данным. В 2018 году я прочитал его книгу "Все лгут" и это было лучшее, что я читал в том году. Поэтому новая работа Сета — "Не лги себе" — никак не могла пройти мимо моего внимания.

Со времени выхода "Все лгут" в жизни Стивенса-Давидовица кое-что изменилось. Во-первых, он пережил серьезную депрессию, во-вторых, уволился из Google, в-третьих, защитил докторскую по экономике в Гарварде. Эти изменения довольно серьезно сказались на интересах Сета и, как следствие, на его новой книге. Если "Все лгут" — это такой набор баек про какие-то неочевидные вещи, которые можно выяснить благодаря большим данным (например, как болельщик выбирает любимую команду или как по рейтингу анекдотов можно понять, за кого будет голосовать конкретный штат), то "Не лги себе" — это уже ближе к науке, а конкретнее — к социологии. И если автора первой книги больше интересовало, как читателя развлечь, то автора второй — как читателю помочь.

Новая книга Стивенса-Давидовица состоит из 9 глав, каждая из которых посвящена какой-то большой теме. Могут ли большие данные помочь в выборе супруги? Что важнее для успеха ребенка — воспитание или генетика? А что важнее для спортсмена — генетика или ведра пота на тренировках? Справедливы ли стереотипы о том, что молодые успешнее в бизнесе? Почему все знают Пикассо, но никто не знает его соседа, рисовавшего примерно так же? Наконец, можно ли измерить уровень счастья и определить, какие занятия способны его повысить? По каждому из этих вопросов у Стивенса-Давидовица есть теория, основанная на данных, и излагает эти теории он в фирменном легком стиле, приправленном шуточками (в основном про спорт).

Возможно, в занимательности вторая книга чуть проигрывает первой, но зато в структурированности и общей полезности она, как мне кажется, выигрывает. В любом случае, у нее, как и у предшественницы, есть отличные шансы стать для меня лучшей книгой года. Уверенные 5/5.

Для меня, как человека совсем не знакомого с анализом больших данных, книга была довольно интересной. По крайней мере, первая ее половина, где автор знакомит читателя с основами. Было интересно наблюдать, как автор приводит примеры того, как люди врут по мелочам. Но при этом по их поисковым запросам в интернете можно узнать много интересного.
Написано все довольно простым, легким языком. Автор почти не использует какой-то специфической терминологии. Что облегчает процесс чтения. Также заметно, что автор увлечен своей работой. Местами это переходит в некоторое самовосхваление, но довольно терпимо.
Жирный минус книги в излишней "желтушности" исследований. На мой взгляд тут присутствует зацикленность на сексе, жестокости... Только доказательствам того, что мужчины часто гуглят про размер полового органа, посвящено несколько страниц. Зачем? Вообще большая часть информации в книге посвящена довольно известным истинам, просто автор пытается доказать их с цифрами.
Еще один момент меня смутил. Книга построена именно на американскую аудиторию. По крайней мере, все примеры (да и источники данных) основаны исключительно на американском населении.
Почитать книгу стоит, если вы ничего не знаете о Big Data. В ином случае, я сильно сомневаюсь, что тут найдется что-то новое.

Не доверяйте тому, что люди говорят – верьте только тому, что они делают.

Чем отличается психиатр (медицинское образование) от психолога (гуманитарное образование)? Чем отличаются их методы диагностики душевных расстройств? Тем же чем отличаются методы охотника от методов метеоролога. Когда им нужно узнать погоду, охотник смотрит на небо, а метеоролог – на барометр. Психиатр, соответственно, разговаривает с пациентом, а психолог, предлагает пациенту заполнить сто различных анкет. Эта медицинская байка вспомнилась мне где-то к середине книги.

Наивно-восторженное отношение автора к новым источникам данных вызывает удивление. Хотя, может быть, это осознанно выбранная тональность, чтобы воодушевить читателей и не дать им заснуть, знакомясь с очевидными выводами, известными всем задолго до появления Google и Facebook? Какие из приведенных автором фактов были для нас неожиданными? Мы не знали, что злые отцы, оказавшись без работы, чаще бьют детей, а факты домашнего насилия часто скрываются? Что правильная реклама увеличивает продажи товаров? Нас удивило, что достижения в спорте (лошади - частный случай) зависят от насосной функции сердца в сочетании с количеством депонированной в селезенке крови ?

В книге есть любопытный эпизод. Не знаю, насколько осознанно автор вставил его в текст. Эпизод следующий – добившись определенной популярности, автор был приглашен к умному человеку. Умный человек выслушав рассказы автора, задал ему главный вопрос – могут ли предлагаемые автором методы помочь успешно инвестировать деньги? Уверен, что умным человеком двигала не жлобская тяга к обогащению. Все проще. В некоторых случаях деньги (или способ их заработать) позволяют быстро нейтрализовать демагогию. Что и произошло с автором книги. Можно красиво рассказывать о радужных перспективах нового метода, но все иллюзии быстро тают, как только этот метод начинают использовать на практике.

И даже тотальная прозрачность каждого из нас уже давно не новость. Мир становится большой деревней, где все про всех знают. Параноидальное стремление к скрытности может быть удовлетворено где-нибудь в глухой тайге. Но и это не точно.

Наша культура постоянно заваливает нас изображениями прекрасных, счастливых семей. Большинство людей никогда даже не предполагали, что могут пожалеть о наличии детей. Но некоторые жалеют. И они не могут признаться в этом никому - кроме Google.

Я раньше и правда не задумывалась, какой компромат есть у google на меня. Что я там только не гуглила,страшно подумать. Понимаю, что мы живем в век информационных технологий и вся приватность сошла на нет, но после прочтения этой книги стало как-то неуютно. Как будто за мной кто-то постоянно шпионит, анализирует, сует свой нос в мое личное пространство, неприятно, правда? Но ближе к содержанию книги, если объективно и честно - было скучно. Тонны никому ненужных данных, чисел и бесполезной информации. Много воды, автор умудрялся по три раза писать одно и тоже только другими словами. Были конечно и любопытные данные, но в общем и целом, никакой революции я там не рассмотрела. Возможно, людям, работающим в схожих сферах и будет интересно ознакомиться с книгой, то мне было просто скучно.