» » » » Жан-Батист Мишель - Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры


Авторские права

Жан-Батист Мишель - Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры

Здесь можно купить и скачать "Жан-Батист Мишель - Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры" в формате fb2, epub, txt, doc, pdf. Жанр: Научная Фантастика, издательство АСТ, год 2016. Так же Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги на сайте LibFox.Ru (ЛибФокс) или прочесть описание и ознакомиться с отзывами.
Жан-Батист Мишель - Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры
Рейтинг:
Название:
Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры
Издательство:
неизвестно
Год:
2016
ISBN:
978-5-17-088935-8
Вы автор?
Книга распространяется на условиях партнёрской программы.
Все авторские права соблюдены. Напишите нам, если Вы не согласны.

Как получить книгу?
Оплатили, но не знаете что делать дальше? Инструкция.

Описание книги "Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры"

Описание и краткое содержание "Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры" читать бесплатно онлайн.



Насколько велики на самом деле «большие данные» – огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на «большие данные» вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель – лингвисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина «культуромика», показывают, каким образом анализ «больших данных» помогает исследовать трудные проблемы языка, культуры и истории.






Психология юридического отдела компании из рейтинга Fortune 500

После того как Google в 2004 году публично заявила о своем намерении оцифровать все книги в мире, книгоиздательская отрасль начала – по вполне понятным причинам – нервничать. Что значит для нее, если по изданным книгам можно будет осуществлять поиск в сети Интернет? Каким именно содержимым Google хотела поделиться с аудиторией? И даже если она собиралась соблюдать закон об авторском праве, то как она могла понять, кому именно принадлежат права на ту или иную книгу? Может быть, Google просто поставит с ног на голову всю отрасль, как это сделала Apple с iTunes в области музыки?

Вскоре появились и первые иски. 20 сентября 2005 года организация Authors Guild, представляющая большое количество независимых авторов, подала групповой иск. 19 октября свой собственный иск подала Американская ассоциация издателей, представлявшая интересы крупнейших издателей McGraw-Hill, Penguin USA, Simon  &  Schuster, Pearson Education и John Wiley. Оба иска заявляли о «широкомасштабном нарушении авторского права». В 2006 году в схватку вступили французские и немецкие издатели, а к марту 2007 года – и конкуренты Google. Томас Рубин, один из старших юристов Microsoft, подготовил ряд заметок, критиковавших усилия Google по оцифровке и утверждавших, что Google «систематически нарушает авторские права» и «лишает людей важнейших стимулов для творчества». Проект Google Books быстро стал одной из самых горячих правовых точек в истории больших данных[86].

Проблемы Google Books являются предвестником юридических проблем, с которыми совсем скоро столкнутся исследования больших данных. Самые интересные массивы больших данных часто находятся в руках крупных корпораций – аналогов Google, Facebook, Amazon и Twitter во всем мире. Но это еще не значит, что данные им принадлежат. Обычно источником данных оказываются отдельные люди, написавшие книгу, создавшие веб-страницу или сделавшие фотографию. Эти люди сохраняют за собой значительные права на данные – и это вполне нормально, поскольку данные представляют собой их творчество. Права могут принимать форму копирайта, авторского права, прав на интеллектуальную собственность и другие. Поэтому данные не являются ни частными, ни общедоступными. Вместо этого они находятся в зоне общих прав на совместное использование, на ничейной земле, где проживает много миллионов заинтересованных людей, ни одно лицо не имеет полного авторитета, а юридический статус происходящего часто туманен.

Для ученых эта ситуация ведет к полному изменению правил игры. Мы привыкли к миру, в котором мы создаем или получаем данные, а затем анализируем их любым желательным для нас образом. В некоторых случаях ученому может потребоваться одобрение со стороны научного совета по этике. Однако традиционный подход мог сделать незаконным и неэтичным каждое из исследований в области больших данных, упомянутых нами во «Введении», – от произведенного Левином анализа eBay до проведенного Барабаши исследования движений мобильного телефона. В мире больших данных получить все сразу и проанализировать это позднее невозможно ни по практическим, ни по моральным соображениям. Как можно воспользоваться всеми преимуществами больших данных, если их не хотят – или даже не имеют права – передать нам?

Вопрос Норвига заставил нас задуматься над этой важнейшей проблемой.

Большие данные и их большая тень

Если бы мы попросили Google просто передать нам полные тексты всех книг мира, эта просьба повисла бы в воздухе. К счастью, это было не нужно.

Дело в том, что большие данные отбрасывают большие тени. Подобно тому как тень представляет собой темную проекцию реального объекта – визуальную трансформацию, сохраняющую некоторые характеристики изначального объекта, при этом искажающую остальные, тень данных сохраняет часть изначальной информации. Хотя анализ тени представляет собой скорее искусство, а не науку, он крайне важен для успеха при работе с большими данными. Неправильная тень может оказаться этически сомнительной, юридически ущербной и бесполезной с научной точки зрения. Но если вы выберете правильный угол, то, возможно, вам удастся справиться с юридически и этически чувствительными элементами изначального массива данных, сохраняя при этом значительную часть его содержания.

Если вам повезет, создание тени для набора данных становится простым процессом. Например, часто проблема большого массива данных состоит в том, что он придает огласке конфиденциальную и личную информацию. В этом случае можно просто удалить имя человека, связанного с каждой записью. Но такая простая ситуация возникает крайне редко. Проблема состоит в том, что множество больших массивов данных настолько перенасыщено информацией, что при ближайшем рассмотрении имя человека становится лишним. Данные содержат так много определяющих характеристик, что под них часто подпадает один-единственный житель планеты. И в этом случае удаление имени нам мало чем поможет.

Компания America Online усвоила этот печальный урок в 2006 году, когда, пытаясь помочь научным исследованиям, предоставила в открытый доступ поисковые логи более чем 650 000 пользователей[87]. Разумеется, AOL отредактировала их – имена людей были исключены, а идентификатор каждого пользователя был заменен на ничего не значащую цифровую комбинацию. AOL посчитала, что это обеспечит должную степень конфиденциальности пользователей. Однако компания сильно ошиблась.

Благодаря изучению логов, оказавшихся в открытом доступе, и их перекрестному сравнению с другими широкодоступными данными журналисты из New York Times Майкл Барбаро и Том Целлер-мл. смогли определить личности пользователей. Через несколько дней после выхода данных в свет Барбаро и Целлер заметили, что среди сотен других запросов за трехмесячный период пользователь 4417749 искал «специалистов по ландшафтному дизайну в Лилберне, штат Калифорния» и нескольких людей по фамилии «Арнольд». Быстрое изучение телефонного справочника показало, что этим пользователем, по всей видимости, была 62-летняя жительница Лилберна по имени Тельма Арнольд.

Когда Барбаро и Целлер связались с госпожой Арнольд и прочитали ей текст нескольких запросов из ее поискового лога, она пришла в ярость от того, что сделала AOL: «У всех нас есть право на частную жизнь. Об этом никто не должен был узнать».

AOL поняла свою ошибку и попыталась исправить проблему. Уже через три дня после выхода списка данных компания закрыла к нему общий доступ. Она также принесла свои извинения, уволила исследователя, выпустившего в свет логи, и его начальника. Через несколько недель в отставку подал технический директор AOL. Но было слишком поздно – данные уже разлетелись по Сети. Вследствие своих благородных, но непродуманных действий по содействию исследовательской работе AOL столкнулась с волной вполне заслуженной критики и была вынуждена отвечать за свои действия в суде в ответ на групповой иск. Эта ситуация стала классическим примером того, насколько сложно сделать анонимными большие данные, – а для работников отрасли она стала предостережением: с какими опасностями может столкнуться компания, занимающаяся альтруистическим обменом данными. AOL не получила никаких благ от публикации логов и в конечном итоге заплатила за свои действия огромную цену. Об этом помнил и Норвиг.

Разумеется, имена – не единственное, что может скомпрометировать массив данных. У Google Books имеется обратная проблема. Пожалуй, одним из немногих элементов текста, который вы можете выложить в открытый доступ, не боясь исков, является имя автора. Остальной текст книги защищен авторским правом.

Каким же образом большие тени помогают нам преодолеть это препятствие? Для того чтобы воспользоваться большими данными, исследователь должен найти тень, удовлетворяющую четырем важным критериям. Прежде всего тень должна защищать права миллионов людей, коллективные усилия которых создали изначальный массив данных. Во-вторых, она должна быть интересной. В-третьих, она не должна противоречить целям компании – хранителя данных. В-четвертых, она должна представлять собой нечто, что может быть реально создано на практике. Проблема AOL состояла не в том, что она выпустила в свет данные о пользовательских поисковых запросах, а в том, что выбранная ею тень слишком слабо скрывала реальные данные, в результате чего был серьезно нарушен первый критерий. Когда Джереми Гинсбург создал Google Flu Trends[88], он также выпустил в свет информацию, основанную на пользовательских поисковых запросах. Однако его тень представила данные в таком виде, что от этого никто не пострадал – не считая вируса гриппа.


На Facebook В Твиттере В Instagram В Одноклассниках Мы Вконтакте
Подписывайтесь на наши страницы в социальных сетях.
Будьте в курсе последних книжных новинок, комментируйте, обсуждайте. Мы ждём Вас!

Похожие книги на "Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры"

Книги похожие на "Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры" читать онлайн или скачать бесплатно полные версии.


Понравилась книга? Оставьте Ваш комментарий, поделитесь впечатлениями или расскажите друзьям

Все книги автора Жан-Батист Мишель

Жан-Батист Мишель - все книги автора в одном месте на сайте онлайн библиотеки LibFox.

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Отзывы о "Жан-Батист Мишель - Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры"

Отзывы читателей о книге "Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры", комментарии и мнения людей о произведении.

А что Вы думаете о книге? Оставьте Ваш отзыв.