Калев Литару по-русски
Сначала о революционном подходе Калева Литару написали ведущие зарубежные средства массовой информации, включая New York Times, Financial Times, журнал компьютерных наук МТИ, Всемирный вестник информационных технологий. Публикации о тех или иных результатах применения подхода опубликовали такие авторитетные российские интернет СМИ, как Компьютерра и Толкователь. Но везде речь шла прежде всего о о результатах применения метода. Я же как и обещала, выкладываю первую часть сокращенного оригинального перевода работы Калева Литару, посвященной его методу – Сulturomics 2.0.
Несколько слов от себя. В появившихся публикациях по-русски этот метод называется либо культурономика, либо культуромика. На самом деле, на мой взгляд, неправильно ни то, ни другое. Сам автор характеризовал свой метод, как прогнозирование и классификация человеческого поведения, используя глобальные новостные медиа, распределенные во времени и пространстве при помощи сложных алгоритмов. По сути, речь идет о скрещивании прогнозирования, культуры и математики. Поэтому, если уж переводить, то на русский более точно было бы перевести культуроматика 2.0.
Итак…
Часть 1. Введение.
Культуроматика 2.0 стремится спрогнозировать культурные и другие тенденции через компьютерный анализ огромных архивов. Традиционная культуроматика имела дело с использованием оцифрованных книг. Иными словами, она занималась исследованием того, что уже было или попросту историей.
Люди осуществляют свои действия, основываясь на неполной информации, которая доступна для них в момент действия, а также исходя из своего прошлого опыта и знаний. Средства массовой информации представляют собой своего рода снимок событий в режиме реального времени. Чем более разнообразные средства информации и новые социальные СМИ используются, тем больше фрагментов попадает в мозаику нашего моментального снимка. Кроме того, новости сами по себе оказывают влияние и формируют действия людей. Появившиеся в последнее время исследования показывают, что электронные СМИ все в большей степени формируют индивидуальное и коллективное сознание и позволяют делать прогнозы в самых различных сферах, начиная от продаж на фондовом рынке, заканчивая политическими событиями.
В своем исследовании я задался вопросом, позволяют ли архивы СМИ, включая оцифрованные архивы бумажных СМИ и новых интернет СМИ прогнозировать тенденции и события. В качестве событий я интересовался местонахождением террористов, а в качестве тенденций я прогнозировал политические события в разных странах и взаимоотношения между ними. Для этого я использовал архив новостей из СМИ всех видов и политических оттенков, практически из всех стран мира за последние 30 лет.
Традиционная культуроматика рассматривает каждое слово или фразу в качестве обособленного объекта, вне связи с другими, и анализирует только изменение частоты их использования в течение долгого времени. Мой подход существенно меняет эту модель. Он использует совершенно другие алгоритмы, которые, во-первых, позволяют устанавливать неявные связи между фразами и словами, характеризующими события, объекты и субъекты, делает акцент на географическое расположение источника новостей, а также на тон или оценочные суждения об этом событии. (Фактически Литару использует сложные математические алгоритмы в комбинации с элементами семантического веба. Есть только один прецедент движения в том же направлении, отличающийся по алгоритмической базе и привлекаемым источникам, – это Recorded Future, о котором мы уже писали – Е.Л.).
В своем исследовании нам удалось также обеспечить визуализацию результатов. В итоге получен подход, который позволяет осуществлять раннее распознавание конфликтов различного рода и их взаимное влияние. Конфликты могут относиться к глобальному уровню, уровню отдельной страны, региона, к различным предметным областям – культуре, политике, экономике. Принципиально новый подход позволяет делать высокоточные краткосрочные прогнозы и, как я надеюсь, достаточно достоверные среднесрочные прогнозы.
В качестве подтверждения надежности алгоритма можно отметить, что он позволил предсказать революции в Египте, Тунисе и Ливии, а также конфликт в населенной сербами части Косово. Алгоритм также позволил обнаружить местонахождение Бен Ладана с точностью до 200 км.
Прокомментировать
Последние записи
- Рецензия на книгу Р.В.Ромачева «История частной разведки США»
- Новое на блоге
- Воспоминание о будущем — 2050
- Новая среда обитания
- Главная технология ближайшего будущего. Битва за кванты
Архивы
- Март 2022
- Февраль 2022
- Март 2021
- Январь 2021
- Декабрь 2020
- Ноябрь 2020
- Октябрь 2020
- Сентябрь 2020
- Август 2020
- Июнь 2020
- Май 2020
- Апрель 2020
- Март 2020
- Февраль 2020
- Январь 2020
- Декабрь 2019
- Ноябрь 2019
- Август 2019
- Июль 2019
- Май 2019
- Апрель 2019
- Март 2019
- Февраль 2019
- Декабрь 2018
- Октябрь 2018
- Сентябрь 2018
- Август 2018
- Июль 2018
- Июнь 2018
- Апрель 2018
- Март 2018
- Январь 2018
- Декабрь 2017
- Ноябрь 2017
- Октябрь 2017
- Сентябрь 2017
- Август 2017
- 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
- Декабрь 2015
- Ноябрь 2015
- Октябрь 2015
- Сентябрь 2015
- Август 2015
- Июль 2015
- Июнь 2015
- Май 2015
- Апрель 2015
- Март 2015
- Февраль 2015
- Январь 2015
- Декабрь 2014
- Ноябрь 2014
- Октябрь 2014
- Сентябрь 2014
- Июль 2014
- Июнь 2014
- Май 2014
- Апрель 2014
- Март 2014
- Февраль 2014
- Январь 2014
- Декабрь 2013
- Ноябрь 2013
- Октябрь 2013
- Сентябрь 2013
- Август 2013
- Июль 2013
- Июнь 2013
- Май 2013
- Апрель 2013
- Март 2013
- Февраль 2013
- Январь 2013
- Декабрь 2012
- Ноябрь 2012
- Октябрь 2012
- Сентябрь 2012
- Август 2012
- Июль 2012
- Июнь 2012
- Май 2012
- Апрель 2012
- Март 2012
- Февраль 2012
- Январь 2012
- Декабрь 2011
- Ноябрь 2011
- Октябрь 2011
- Сентябрь 2011
- Август 2011
- Июль 2011
- Июнь 2011
- Май 2011
- Апрель 2011
- Март 2011
- Февраль 2011
- Январь 2011
- Декабрь 2010