​​#Все_лгут. Поисковики, Big Data и интернет знают о вас всё
#Сет_Стивенис_Давидовиц

#нон_фикшн, #наука

✔О чем эта книга?

На прошлой неделе советовали бестселлеры NYT вам и решили выбрать оттуда что-нибудь себе. С выбором, кстати, не прогадали!

Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также на данные, которые может предоставить исследователю Интернет. В результате он получил сенсационные данные, полностью переворачивающие современные представления об обществе, в котором
мы живем.

✔Зачем стоит её прочитать?

Гениально. Я бы закончил на этом, но вы мне не поверите.
Эта книга – находка для любого человека, которые не занимается анализом данных. Я это утверждаю, потому сам преподаю «Введение в data science» студентам-гуманитариям.

Автор поделится с вами ответами на огромное количество вопросов, на которые вы хотите знать ответы: сколько точно геев среди мужчин? Как часто мы занимаемся сексом? Влияет ли место обучения на карьеру? Работает ли реклама? (Зря думаете, что все так уж очевидно). И эти ответы будут подкреплены данными, с которыми сложно спорить. И да, верифицируемость – главное свойство науки: вы можете все проверить сами (при желании и небольших усилиях).

Но это не главное, это рекламный ход. Эта книга на пальцах и примерах объясняет основные достижения науки анализа больших данных. Вы поймёте, как сильно изменился мир вокруг и как сильно заблуждаются традиционные социологи, когда берутся судить о людях через опросы. Трамп-то победил: опросы ошиблись, а гугл знал истину заранее (видимо, и сотрудники предвыборного штаба Трампа).

Автор разжёвывает основные инструменты и концепции анализа больших данных настолько, что вы при желании сможете читать научные статьи и понимать «бред там или нет». И даже можно открыть Google trends и провести своё исследование за полчаса.

Эта книга о глобальном понимании, а не технической скуке, терминах и математике.
Но есть кое-что ещё.
Затрагиваются этические вопросы больших данных и умного анализа вашего поведения.
Это нестандартно для специалиста по большим данным. На некоторые конференции по анализу данных приходят гуманитарии и задают этические вопросы касательно технологий. Из личного опыта: спикеры обычно отмахиваются от этих вопросов, называя их важными, но не в сфере их компетенций.


✔Почему не стоит её читать?

Книга не так хорошо структурирована, иногда она кажется бесчисленным набором очень любопытных исследований. Но может в этом есть глубокий смысл? Исследование больших данных – путь на ощупь.

Автор высказывается противоречиво: он утверждает, что только с появлением больших данных социальные науки стали науками. Только теперь возможно подтверждать строгие законы и искать причинно-следственные связи.
Но вот и его слова: в анализе больших данных не надо пытаться понять, почему какие-то закономерности работают. Не парьтесь: зарабатывайте деньги и пользуйтесь прогнозами.
Но ведь наука призвана отвечать на вопрос «почему?». Обычно именно поэтому социальные ученые не признают аналитиков данных: за их работой нет теории.
Истина где-то рядом.