Everybody Lies

Я все больше разочаровываюсь в иностранном нон-фикшне. Открытие очевидных вещей, повторение одних и тех же примеров, обыгрывание темы сексуальности. И мое любимое. Завлекающие названия. Вот просто умеют! Книга называется все лгут, и первый кто лжет... это автор.
Как говорится есть три вида лжи: ложь, большая ложь и статистика. А здесь Сет дорвался до огромных данных, которые можно использовать как хочешь. Вот тебе данные гугл, вот тебе фейсбук, а вот тебе порнохаб. И по поиску в этих ресурсах, автор делает выводы. Например, о том, что большинству нравятся видео с инцестом. Ну как большинству. Тем кто зарегистрирован на этом сайте. Или какие поисковые запросы есть у мужчин. Единственное мне интересно. А на западе семья пользуется разными логинами при поиске? То есть посидел, из своего аккаунта вышел. Потом приходит жена, вбивает свой запрос и тоже выходит. Насколько вы уверены, что именно этот человек вводил вопрос о своей ориентации? Я уже не говорю, что иногда людьми движет элементарное любопытство. Если даже не будем брать секс, а например, некоторые неприятные вещи. Читаю я книгу про холеру, и вот да хочу посмотреть, как она конкретнее выглядела. Или чума. Или сифилис. Список длинный.
Здесь вы найдете подтверждение каким-то очевидным вещам. Например, про игроков в баскетбол. Оказывается, успехов чаще добиваются игроки из полных семей и среднего класса. Вот неожиданно!
Если вы интересуетесь статистикой вы найдете здесь несколько занятных вещей. Не более.

Не для кого не секрет, что развитие интернета привело к прозрачности. Хорошо хоть, пока не на 100%.
Действительно, если вы вообще не будете пользоваться никакими гаджетами, окружающие все равно оставят ваш "информационный след" в сети и, определенные данные будут доступны любому, кто постарается их найти.
Книга как раз о том, что с этими данными могут делать. Автор не раз говорит, что большинство организаций занимаются просто накоплением разного рода информации, но никак не используют. На его взгляд, зря. Вашему вниманию будет представлен миллион примеров, как и зачем можно это все обрабатывать.
Ну, а теперь, как это вижу я. Развитие информационных технологий позволило большому количеству людей не на заводе работать, а заниматься горой накопленных данных. Как и в любой отрасли, есть нормальные ИТ-специалисты, а есть вот такие дешевенькие выскочки, гоняющиеся за сенсацией и делающие голословные заявления. В данном случае, прочитав книгу от начала до конца, я не поняла, чем работа Cета Cтивенса-Давидовица отличается от перетряхивания чужого нижнего белья. Обычная ситуация, когда люди, у которых нет личной жизни или она слишком унылая, направляют весь свой энтузиазм, чтобы порыться в чужих жизнях. В частности, сколько раз за 384 страницы этот Cтивенс-Давидовиц радостно потирает ладошки и восклицает: "Ага, все врут о своих сексуальных предпочтениях! Я видел данные PornHub!" или "Ага! В США вот столько геев, живут они там-то и врууут о своей ориентации." Серьёзно, упоминаний вот такого использования Big Data в этой книге значительно больше, чем примеров возможности ранней диагностики заболеваний и т.п.
Опять же, его личная боль пониже спины именно тот факт, что люди говорят не правду, приукрашивают что-то, чтобы казаться лучше или просто умалчивают. Но серьезно, почему люди должны быть честными и откровенными? Как часто кто-то из нас интересуется результатами опросов или статистическими данными? Если какая-то компания не узнает работает ли её реклама, я ни капельки не расстроюсь.
Вопрос этики. Очень скользкая тема, от которой автор старается увильнуть, упоминает о ней в самом конце и очень смазано. Идиотизм, когда полиция приезжает к каждому, кто забил в поиск фразу, вроде "как убить человека". С другой стороны, некоторое количество самоубийств и преднамеренных убийств можно предотвратить, отслеживая и анализируя вот такие поисковые запросы. Какой процент? Как отслеживать реальные и импульсивные запросы? Нет ответа. Другой пример: «Этично ли отказывать в кредите честным людям только потому, что статистика отправляет их в ряды ненадежных?» Нет ответа.
Мне противная сама идея бесконтрольного копания в чужой жизни ради гаденьких подробностей, этого и так предостаточно. Пока я не вижу, чтобы плюсы использования такой информации перевешивали мерзость самого факта. Тем более, когда собирается это все с условного согласия людей, в стиле "если не согласны, чтобы за вами следили, то и пользоваться нашим продуктом не сможете, а альтернатив у вас все равно нет".
Опять же, мне не приятна мысль, что теперь какой-то такой Cтивенс-Давидовиц сможет поставить знак равно между собой и Эйнштейном или любым из настоящих ученых. Все же рановато называть "специалистов по работе с данными" учеными. Про это автор разглагольствует ближе к концу, пытаясь доказать, что анализ данных PornHub очень научен...
Не хотелось бы, чтобы всю накопленную информацию использовали вот так, как описано в этой бредовой книжке. У Big Data большой потенциал, если люди будут подходить к работе с информацией более обдуманно, уважая других, не переходя границ, помня об этике и используя результаты для полезных вещей, а не дешевого хайпа ради. Очень наивно, да.

О том что люди хотят казаться лучше, Чем есть на самом деле, широко известный факт. Но поисковики знают о нас всё. Ведь запрашивая нужную информацию, человек снимает свои маски и ищет только то, что его действительно интересует.
Проанализировав все запросы можно составить представление о многих мировых событиях, В том числе выборы президента. Для многих победа Трампа стала неожиданностью, но проанализировав запросы американцев, можно говорить о том, что это было предсказуемо.
Помимо этого приводится еще несколько интересов фактов. Но если говорить о книге в целом, то большая часть показалась мне скучной.
Несомненным плюсом является, то что книга сравнительно новая, поэтому информация более-менее свежая.
Ради интереса можно с ней познакомиться

Книга вышла очень вовремя. Выйди она до избрания Дональда Трампа, возможно отклик был бы менее сильный. Но так как одна часть Америки сходит с ума после избрания Трампа президентом США, то поиск ответов - почему он выиграл - становится настоящим Клондайком для многих авторов non-fiction. И, разумеется, автор в самом начале пишет о Трампе, о выборах и как это так получилось, что он выиграл. Возможно, кто-то посчитает, что в этом нет ничего страшного, однако я считаю, что автор нехудожественной литературы должен оставаться над схваткой и не использовать такие низкие способы манипуляции, чтобы продать книгу.
Переходя к самой книге можно сказать, что вся она состоит из историй. Вначале автор коротко рассказывает про Big Data и что они могут нам дать (довольно поверхностно). Далее он приводит примеры того, как же это выглядит на практике. Довольно часто будут упоминаться порно сайты, информация о которых автор будет использовать, чтобы трактовать предпочтения мужчин и женщин. Это, кстати, интересный, но не новый способ поведения. Маркетологи ещё в XX веке писали в своей профессиональной литературе, что люди часто не говорят на опросах того, что на самом деле думаю. И, далее продолжают спрашивать маркетологи, что мы тогда можем сделать, чтобы узнать истинные мысли потребителей? Частично ответ на этот вопрос дан. Разумеется, 100% способ мы не имеем, но некоторые инструменты всё же имеются в нашем распоряжении. Одним из таких инструментов стали и Big Data. Сам термин Big Data всегда был для меня не до конца понятен, так как я не понимаю, чем отличается он от словосочетания «статистическая информация/данные», куда также входят и мнения людей при прохождении различных опросов (крайне похоже на то, что предлагает Google со своими трендами или «часто используемые запросы»). Но не суть. Итак, благодаря интернету мы имеем огромное количество различных данных. Автор пишет, что именно они могут нам сказать, что на самом деле думают люди. Это так. Но также нужно не забывать старый афоризм про три вида лжи: «Ложь, наглая ложь и статистика». Я думаю, в данном случаи, это также уместно. В особенности, когда кто-то начинает трактовать эти данные. И вот тут мы возвращаемся к автору. Меня просто поразило, когда автор, вооружившись информацией о поисковых запросах людей, стал оценивать идеи Фрейда как правдивые или ложные (верифицированные или нет – так будет даже точнее). Это ещё тот номер! При всём при том, что психоанализ крайне критикуем и Фрейд в особенности, но вот так брать и, не будучи, ни профессиональным психологом, ни человеком который прочитал существенную часть книг по академической психологии, рубить с плеча, выносить вердикт, это очень недальновидно. Более того, не видеть разницы между клавиатурой и ручным почерком, может только слепой (или тот, у кого слабые аргументы). Поэтому мы можем поставить под вопрос все дальнейшие трактовки автора. Собственно, вся книга и состоит из этих трактовок. Автор собирает определённую информацию, а потом выносит своё мнение. Для кого-то это возможно будет интересно, забавно даже (в особенности для мужчин, т.к. автор довольно часто будет упоминать +18 темы). Однако нужно сразу предупредить, что никакой практической пользы в книге нет. Это чисто сборник забавных историй (такой же, как «Фрикономика»).
Но есть у книги один важным плюс. Так как книга ориентирована на тех, кто совсем или почти ничего не знает о Big Data, она знакомит людей с самим этим понятием, почему оно так важно в XXI веке и почему важность будет только нарастать. Я думаю, каждый образованный человек должен знать о таком понятии и уметь, что важно, этой информацией пользоваться, уметь её анализировать. К сожалению, в книге об этом нет ни слова. Возможно, это просто невозможно описать. Не знаю.
И последнее. Большим минусом является полное отсутствие критического взгляда на это явление. Насколько мы можем доверять этой информации? Насколько точно Big Data отражает реальность? Какие существуют ловушки? Ничего этого в книге нет.

В мои интересы она входит, но только на уровне "узнать что-то новенькое". Если оценивать книгу с точки зрения полезности, количества нужной информации, то, оценка бы упала довольно сильно.

Мне было интересно прочесть про обработку данных, запросы в интернете, и что с этим статистически можно сделать. Это я от книги и получила. Мне было читать интересно и увлекательно, написана и переведена она хорошо. Свою цель (для меня) книга закрыла. А то, что эти знания я не буду применять в жизни - это уже совсем другой разговор)

По мере чтения текста я все больше и больше симпатизировал автору: в начале книги он предстает влюбленным в цифры аналитиком, который посредством текста хочет заразить и поделиться своей одержимостью. Он искренне очарован идеей описания и жизни, и людей числами, он очарован задачей, ключ к которой будто бы можно найти где-то между правильными запросами в гугл и достаточно сложными математическими функциями. В общем, такой милый чудак с неловким чувством юмора и нездоровой одержимостью своей работой:

«Большую часть прошлого года я прожил отшельником. Только я и мой компьютер. Я жил в фешенебельной части Нью-Йорка и почти не выходил на улицу. На мой взгляд, эта книга — мой magnum opus, лучшее, что я сотворил в жизни. И я был готов пожертвовать всем, чтобы все сделать правильно. Я хотел отшлифовать каждое слово в этой книге.»

И вот тем более неловко было в процессе чтения признаться себе, что книга совсем не удалась, а те редкие моменты, в которые ее чтение доставляет удовольствие, не имеют ничего общего с заявленной темой: это или небольшие фрагменты случайных данных, которые некоторым читателям могут показаться забавными, или главы-отступления с рассказами о людях, которые местами талантливо работают с данными. Всему этому тексту не помогает и то, что первая глава книги максимально заряжена ключевыми словами и попытками изобразить фонтанирующий избыток материала, интересных фактов и уникальных источников информации. Но вот примерно к сотой странице, когда Стивенс-Давидовиц уже 3-й (третий) раз обращается к одному и тому же, ну, допустим, «факту», что — равно как мужчины втайне поголовно обеспокоены размерами своих половых органов, также и женщины чрезвычайно обеспокоены своим интимным запахом — к этому моменту становится понятно, что, с такими популяризаторами как Сет Стивенс-Давидовиц, Big Data и Data Science могут обойтись без критиков.

Перед прочтением книги я пробежался по обзорам текста и списал большое количество негативных отзывов на ханжество — подумаешь, в книге по «большим данным» каждый второй факт рассказывает про запросы на порно-сайтах — надо же автору чем-то развлекать читателя? Проблемой же, к сожалению, оказалось не то, что в книге есть анекдотические факты о сексуальных предпочтениях, скажем, индусов. Проблема в том, что кроме этих то ли шуток, то ли фактов в книге нет вообще ничего:

«Например, известно ли вам, что в Индии большинство поисковых запросов начинается со слов «мой муж хочет...». Например: «Мой муж хочет, чтобы я кормила его грудью».Этот запрос распространен в Индии гораздо больше, чем в других странах. Кроме того, уровень поиска по порносайтам изображений, где женщина кормит мужчину грудью, в Индии и Бангладеш в четыре раза выше, чем в любой другой стране. Я, конечно, никогда и не подозревал ни о чем подобном до того, как увидел эти данные.»

Так, например, уже третья глава книги посвящена восхищению Джеффом Седером, который даже будучи знакомым автора книги звучит и выглядит как человек, который в жизни не слышал словосочетания big data: он просто замерял размеры внутренних органов скаковых лошадей с помощью самодельного УЗИ, пока случайно не нашел «золотую» закономерность: оказывается, что чем больше левый желудочек лошади и чем меньше ее селезенка — с тем большей уверенностью можно сказать, что перед нами будущий чемпион. Ну что же. Доказательной выборкой этого фрагмента книги является ровно один конь. То есть мало того, что представленный рассказ не имеет ровно никакого отношения к big data (очевидно, что Джефф Седер со своим самодельным УЗИ аппаратом не объездил всю страну, а ограничился, в лучшем случае, парой тысяч экземпляров), но и имеет смехотворную доказательную базу. И даже на это можно было бы закрыть глаза, будь этот рассказ исключением из книги; но, к сожалению, буквально каждому примеру автора хочется задать ряд вопросов. Вопросов, задать которые, будучи научным публицистом, должен был сам автор (на худой конец — его редакторы; ведь у этой книги были редакторы?). Но в какой-то момент становится очевидно, что Сету Стивенс-Давидовицу интереснее проигнорировать неудобные моменты работы с данными и просто подогнать выборку под какой-нибудь более сенсационный вывод. Научные принципы, подвиньтесь, здесь человек пытается написать еще одну «Фрикономику».

Возвращаясь к вышеупомянутому Джеффу Седеру и его «лошадиной френологии» — конечно, автор не просто так избавляет читателя от лишних подробностей. Просто даже самый поверхностный поиск информации о нем выдает портрет отнюдь не талантливого гения аналитики в мире лошадиных бегов, а самого заурядного сельского фрика, о котором вряд ли слышал хоть кто-то за пределами читателей этой книги. А еще у Джеффа Седера вполне себе стандартный для торговца воздухом сайт, на котором можно насладиться схожей с автором книги аналитикой данных, рекомендую: eqb-точка-ком.

Беря в руки книгу, подобную этой, я изначально не жду от нее откровений: пусть вечернее чтение окажется чуть более полезным чем просмотр ситкома или разгадывание судоку. Но, к сожалению, книга «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все» не справилась даже с этой задачей — грамотный научный редактор оставил бы от этого текста страниц 10 материала, а остальное вернул своему словоохотливому автору. Книга не справляется даже со своей минимальной планкой: говорить правду — а потому и обсуждать здесь в общем-то больше нечего. (Но и других проблем у книги хватает.)

Всеми привет! Эту книгу мне посоветовали в библиотеке, и я очень рада, что она попала в мои руки! Я давно не читала нон-фикшен с таким удовольствием!

Начинается книга с «горяченького»: почему на выборах победил Дональд Трамп? Скандалы, интриги, расследования, вах! Но постепенно автор уходит с темы выборов, исследуя самые сложные и важные вещи: как экономические реформы влияют на отношение к детям, кто говорит правду: результаты опросов или поисковые запросы в Интернете, как понять истинность своего собеседника, что важно для мужчин и женщин и прочее. Удивительно, как автор всего лишь с помощью одного приложения Гугл написал кучу научных статей и провёл не одно исследование! Поражаюсь его научному чутью и способности фактически «из ничего» сделать ого-го как много!

Очень рекомендую эту книгу всем девушкам: это прекрасное подспорье, чтобы лучше понять ход мыслей мужчин. Автор раскрыл секрет, о чём думает большинство мужчин 19-22, 23-29, 30-65 лет (очень интересное облако тегов получилось); дал совет, как заинтересовать мужчину на первом свидании (есть неплохой ход), и какой самый важный возраст для покорения сердца мальчика спортом (мамы, берите на заметку!). Но, кроме того, я рекомендую эту книгу всем (независимо от возраста!), кто хочет что-то изменить в своей жизни: есть неплохие доказательства, почему важно выйти из зоны комфорта ради собственной жизни, а также благополучия своей семьи и детей.

Мне больше понравился этот пруф:

Жизненно, блин!

И да, если вы хотите стать оратором и покорить толпу, то вам автор подскажет, какие правильные слова стоит подобрать для своей речи: интересный анализ речи Обамы, призывающей не кидаться с кулаками на мусульман. Очень понравились описание маркетинговых уловок при тестировании рекламы и новых продуктов: действительно, всё гениальное просто!

Однозначно автор заслуживает 10 из 10! Браво!

У меня современная модная профессия - я дата-инженер. Поэтому эта книга имела для меня не только развлекательный, но и некоторый профессиональный интерес - очень уж хотелось узнать, с какими данными некторые люди работают для своего удовольствия.

Конечно, все то, что автор выкопал из статистики гугл поиска очень интересно - интересно, как поисковые запросы кореллируют с результатами выборов и со всплесками насилия. Интересно было также узнать о том, насколько не репрезентативными могут быть опросники, и о том, насколько люди могут хотеть казаться лучше.

Конечно, автор явно работает с данными самыми простыми и общедоступными методами и просто проводит достаточно обычную аналитику. При все при этом, эта книга показывает, сколько всего интересного мы можем узнать через самый простой анализ данных, и это прекрасно.

Если вы также любите данные как и я, то обязательно познакомтесь с этой книгой.

Данные, данные, данные... О людях, об обществе, об экономике, о финансах. Сплошная эйфория с громкими заявлениями о «революции» в познании, о раскрытии «тайн», о новых «невиданных» возможностях социологии и т.п. О «сенсационности» кричит и аннотация, да и само заглавие книги явно (в русском переводе даже в бОльшей степени) перегружено маркетинговой аффектацией в ущерб смыслу.

А, собственно, по поводу чего весь этот шум? «Революция» – в чем? Если в методологии познания – так это «старый добрый» контент-анализ, хорошо известный социологам и лингвистам вот уже не один десяток лет, а «новизна» всего лишь в расширении исследовательской базы и в усовершенствовании программной «оснастки». Если это «революция» в познании «сокровенных тайн» человека, даже его «природы», то тоже абсолютно ничего нового, хотя, вероятно, для «верующих в человека» (особенно в американского как эталонного во всем) это и впрямь шок – прочитать о массовом латентном расизме, любви к порнографии, насилию и т.п. И если это «революция» в шансах и перспективах «усовершенствования» человека и общества (теперь мы, якобы, лучше знаем себя и будем лучше «работать над собой»), то вообще смешно. Сам же автор пишет о том, как «хозяева» интернета цинично используют все человеческие слабости, если не сказать пороки, с одной единственной целью – делания денег (можно еще добавить – власти). Так кто кого будет «усовершенствовать»?

Вообще вся книга пронизана какой-то восторженной наивностью и мальчишеской горячностью (автору чуть более 30-ти). Оно бы и неплохо на первый взгляд, да только уж больно много в этом возбуждении каких-то «специфических» акцентов. Например, дословно:

Одержимость прямо-таки фрейдовская, хотя, надо отдать должное, ряд знаменитых фрейдистских мифов Стивенс-Давидович развенчивает с помощью своих же «революционных» методик.

Особенно много он пишет о гомосексуализме, причем раскрывая данные о латентном г-ме американцев, но умалчивая о латентной гомофобии. Официальные, мол, данные «лгут» о 2% геев, а Big Data «знают правду» о 5%. Почему-то аналогичную «правду» о латентном расизме автор раскрыть не побоялся, а вот о латентном неприятии гомосексуализма политкорректно не упоминает вообще (либо «забыл» изучить, либо цифры зашкаливают).

А в общем-то, все ясно – набор тем и расстановка акцентов (секс, аборты, насилие, в том числе над детьми, политические свободы) очень уж напоминают «повестку дня» той идеологии, в которой на первом месте личная свобода. А она на самом деле есть рабство – страстям и похотям, что автор своим изложением как раз наглядно проиллюстрировал.

Читать книгу было сложно в первую очередь из-за избытка данных и основанных на них выводов, которые льются на вас из 4-5 разных сфер естественных и общественных наук на одну страницу. Но книга интересная и прочитать её стоит, потому что она подтверждает то, что мы знаем или то, о чем мы уже догадываемся. Например, что богатые живут дольше бедных, мужчины охотно смотрят порно с мамочками, а женщины с папочками, проживая Эдипов комплекс, на самом деле всем очень интересно узнать, как живут их соседи и сослуживцы, а мужчины слишком обеспокоены размерами своего члена, что люди сохраняют в закладках документалки о Второй мировой войне, а после работы предпочитают смотреть ситкомы, что количество женщин, которые в соцсетях награждают своих мужей определениями вроде «самый хороший», намного меньше запросов в гугле «мой муж не хочет заниматься со мной сексом» или «мой муж меня бесит» и, вишенка на торте, количество тех, кто не завел детей и сожалеет о своем решении, существенно меньше тех, кто решился создать семью.