Forwarded from Телеком-ревью
Конкурсы на покрытие автодорог провалились
Ни один из четырех конкурсов не состоялся. Причиной стала полное отсутствие желающих получить соответствующие субсидии - не подано ни одной заявки.
Т.о. Минкомсвязь не смогло распределить субсидии на сумму 3,3 млрд руб. на покрытие магистральных дорог сотовой связью. Операторы не стали участвовать в конкурсах.
Общий объем субсидий составлял 3,3 млрд руб. В том числе на обеспечение связи вдоль трассы «Колыма» (проходит по территории Якутии) планировалось потратить 1,69 млрд руб., вдоль трассы «Вилюй» (проходит по территории Якутии и Иркутской области) — 800 млн руб., вдоль трассы «Лена» (проходит по территории Якутии и Амурской области) — 500 млн руб., вдоль трассы «Кола» (проходит по территории Карелии и Мурманской области) — 330 млн руб.
Автодороги -
Лена
Колыма
Вилюй
Кола
Ни один из четырех конкурсов не состоялся. Причиной стала полное отсутствие желающих получить соответствующие субсидии - не подано ни одной заявки.
Т.о. Минкомсвязь не смогло распределить субсидии на сумму 3,3 млрд руб. на покрытие магистральных дорог сотовой связью. Операторы не стали участвовать в конкурсах.
Общий объем субсидий составлял 3,3 млрд руб. В том числе на обеспечение связи вдоль трассы «Колыма» (проходит по территории Якутии) планировалось потратить 1,69 млрд руб., вдоль трассы «Вилюй» (проходит по территории Якутии и Иркутской области) — 800 млн руб., вдоль трассы «Лена» (проходит по территории Якутии и Амурской области) — 500 млн руб., вдоль трассы «Кола» (проходит по территории Карелии и Мурманской области) — 330 млн руб.
Автодороги -
Лена
Колыма
Вилюй
Кола
Forwarded from Телеком-ревью
☝️ В случае возникновения угрозы национальной безопасности, Фонд может отстранять гендиректора российского ООО «Яндекса» сроком на 15 дней.
https://www.cnews.ru/news/top/2019-11-21_glavu_yandeksa_smogut_otstranit
Ранее Совет директоров «Яндекса» утвердил новую структуру управления компанией. Создается новый Фонд общественных интересов - https://t.iss.one/gip_24/4294
https://www.cnews.ru/news/top/2019-11-21_glavu_yandeksa_smogut_otstranit
Ранее Совет директоров «Яндекса» утвердил новую структуру управления компанией. Создается новый Фонд общественных интересов - https://t.iss.one/gip_24/4294
CNews.ru
Главу «Яндекса» смогут отстранить на 15 суток при угрозе национальной безопасности
Yandex раскрыл подробности взаимоотношений с новым Фондом общественных интересов, который получит влияние на принятие...
Forwarded from Малоизвестное интересное
А существует ли справедливость?
Мы можем заставить ИИ не быть расистом, но будет ли это справедливо?
В последнюю пару лет на пути расширения использования ИИ на основе машинного обучения образовывался все более фундаментальный завал – неконтролируемая предвзятость. Она проявлялась во всевозможных формах дискриминации со стороны алгоритмов чернокожих, женщин, малообеспеченных, пожилых и т.д. буквально во всем: от процента кредита до решений о досрочном освобождении из заключения.
Проблема стала настолько серьезной, что на нее навалились всем миром: IT-гиганты и стартапы, военные и разведка, университеты и хакатоны …
И вот, похоже, принципиальное решение найдено. Им стал «Алгоритм Селдона» (детали см. здесь: популярно, научно). Он назван так в честь персонажа легендарного романа «Основание» Айзека Азимова математика Гэри Селдона. Ситуация в романе здорово напоминает нашу сегодняшнюю. Галактическая империя разваливалась, отчасти потому, что выполнение Трех законов робототехники требует гарантий, что ни один человек не пострадает в результате действий роботов. Это парализует любые действия роботов и заводит ситуацию в тупик. Селдон же предложил, как исправить это, обратившись к вероятностным рассуждениям о безопасности.
Разработчики «Алгоритма Селдона» (из США и Бразилии) пошли тем же путем. В результате получился фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения, облегчающий пользователям алгоритма указывать ограничения безопасности и избегания дискриминации (это можно условно назвать справедливостью).
Идея 1й версии «Алгоритма Селдона» была предложена еще 2 года назад. Но нужно было проверить на практике, как она работает. 1е тестирование было на задаче прогнозирования средних баллов в наборе данных из 43 000 учащихся в Бразилии. Все предыдущие алгоритмы машинного обучения дискриминировали женщин. 2е тестирование касалось задачи улучшения алгоритма управления контроллера инсулиновой помпы, чтобы он из-за предвзятостей не увеличивал частоту гипогликемии. Оба теста показали, что «Алгоритм Селдона» позволяет минимизировать предвзятость.
Казалось бы, ура (!?). Не совсем.
Засада может ждать впереди (опять же, как и предсказано Азимовым). Проблема в понимании людьми справедливости. Алгоритмы же так и так ни черта не понимают. И потому решать, что справедливо, а что нет, «Алгоритма Селдона» предлагает людям. Фреймворк позволяет использовать альтернативные определения справедливости. Люди сами должны выбрать, что им подходит, а «Алгоритм Селдона» потом проследит, чтобы выбранная «справедливость» не была нарушена. Однако даже среди экспертов существуют порядка 30 различных определений справедливости. И если даже эксперты не могут договориться о том, что справедливо, было бы странно перекладывать бремя решений на менее опытных пользователей.
В результате может получиться следующее:
• Пользователь рассудит, что справедливо, и задаст правила справедливости алгоритму.
• «Алгоритм Селдона» отследит выполнение правил.
• Но, по-честному, люди так и не будут уверены, справедливо ли они рассудили или нет.
#МашинноеОбучение #Справедливость #ПредвзятостьИИ
Мы можем заставить ИИ не быть расистом, но будет ли это справедливо?
В последнюю пару лет на пути расширения использования ИИ на основе машинного обучения образовывался все более фундаментальный завал – неконтролируемая предвзятость. Она проявлялась во всевозможных формах дискриминации со стороны алгоритмов чернокожих, женщин, малообеспеченных, пожилых и т.д. буквально во всем: от процента кредита до решений о досрочном освобождении из заключения.
Проблема стала настолько серьезной, что на нее навалились всем миром: IT-гиганты и стартапы, военные и разведка, университеты и хакатоны …
И вот, похоже, принципиальное решение найдено. Им стал «Алгоритм Селдона» (детали см. здесь: популярно, научно). Он назван так в честь персонажа легендарного романа «Основание» Айзека Азимова математика Гэри Селдона. Ситуация в романе здорово напоминает нашу сегодняшнюю. Галактическая империя разваливалась, отчасти потому, что выполнение Трех законов робототехники требует гарантий, что ни один человек не пострадает в результате действий роботов. Это парализует любые действия роботов и заводит ситуацию в тупик. Селдон же предложил, как исправить это, обратившись к вероятностным рассуждениям о безопасности.
Разработчики «Алгоритма Селдона» (из США и Бразилии) пошли тем же путем. В результате получился фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения, облегчающий пользователям алгоритма указывать ограничения безопасности и избегания дискриминации (это можно условно назвать справедливостью).
Идея 1й версии «Алгоритма Селдона» была предложена еще 2 года назад. Но нужно было проверить на практике, как она работает. 1е тестирование было на задаче прогнозирования средних баллов в наборе данных из 43 000 учащихся в Бразилии. Все предыдущие алгоритмы машинного обучения дискриминировали женщин. 2е тестирование касалось задачи улучшения алгоритма управления контроллера инсулиновой помпы, чтобы он из-за предвзятостей не увеличивал частоту гипогликемии. Оба теста показали, что «Алгоритм Селдона» позволяет минимизировать предвзятость.
Казалось бы, ура (!?). Не совсем.
Засада может ждать впереди (опять же, как и предсказано Азимовым). Проблема в понимании людьми справедливости. Алгоритмы же так и так ни черта не понимают. И потому решать, что справедливо, а что нет, «Алгоритма Селдона» предлагает людям. Фреймворк позволяет использовать альтернативные определения справедливости. Люди сами должны выбрать, что им подходит, а «Алгоритм Селдона» потом проследит, чтобы выбранная «справедливость» не была нарушена. Однако даже среди экспертов существуют порядка 30 различных определений справедливости. И если даже эксперты не могут договориться о том, что справедливо, было бы странно перекладывать бремя решений на менее опытных пользователей.
В результате может получиться следующее:
• Пользователь рассудит, что справедливо, и задаст правила справедливости алгоритму.
• «Алгоритм Селдона» отследит выполнение правил.
• Но, по-честному, люди так и не будут уверены, справедливо ли они рассудили или нет.
#МашинноеОбучение #Справедливость #ПредвзятостьИИ
Wired
Researchers Want Guardrails to Help Prevent Bias in AI
Machine-learning experts often design their algorithms to avoid some unintended consequences. But that’s not as easy for others.
FSCP
Конкурсы на покрытие автодорог провалились Ни один из четырех конкурсов не состоялся. Причиной стала полное отсутствие желающих получить соответствующие субсидии - не подано ни одной заявки. Т.о. Минкомсвязь не смогло распределить субсидии на сумму 3,3 млрд…
То состояние, когда даже имея деньги, ты не в состоянии что-либо реализовать и грош тебе цена как административному ресурсу.
@cryptovorchun
@cryptovorchun
Полиция Новой Зеландии конфисковала около $4.2 млн в криптовалютах у 31-летнего программиста Джарона Дэвида МакАйвора (Jaron David McIvor), участвовавшего в создании сайта пиратских фильмов в США.
https://bitnovosti.com/2019/11/23/politsiya-novoj-zelandii-izyala-4-2-mln-v-kriptovalyutah-u-sozdatelya-sajta-piratskih-filmov/
https://bitnovosti.com/2019/11/23/politsiya-novoj-zelandii-izyala-4-2-mln-v-kriptovalyutah-u-sozdatelya-sajta-piratskih-filmov/
Bitnovosti
Полиция Новой Зеландии изъяла $4.2 млн в криптовалютах у создателя сайта пиратских фильмов |
Forwarded from Sina Tech: Китай, бизнес и технологии (Анастасия Муравьёва)
SinaTech рекомендует: “Криптоаюнь вместо долларов. Как Китай строит международную финансовую систему будущего”
Как мы писали ранее, в Китае планируют создать национальную криптовалюту. В аналитической статье для Московского центра Карнеги Леонид Ковачич более подробно разбирает историю блокчейна и криптовалют в мире и в Китае, а также рассказывает, почему Facebook стал вдохновителем для китайского ЦБ, как криптоюань может сосущестовать с системой социального кредита и насколько реальна угроза доллару и деньгам в традиционном понимании.
Как мы писали ранее, в Китае планируют создать национальную криптовалюту. В аналитической статье для Московского центра Карнеги Леонид Ковачич более подробно разбирает историю блокчейна и криптовалют в мире и в Китае, а также рассказывает, почему Facebook стал вдохновителем для китайского ЦБ, как криптоюань может сосущестовать с системой социального кредита и насколько реальна угроза доллару и деньгам в традиционном понимании.
Carnegie Moscow Center
Криптоюань вместо долларов. Как Китай строит международную финансовую систему будущего
Власти Китая сменили гнев на милость в области криптовалют и блокчейна. Два года назад ICO и криптовалютные биржи запретили, планировали запретить и майнинг. Но теперь о блокчейне как прорывной технологии говорит председатель КНР Си Цзиньпин, а крупнейшие…
Forwarded from ШТОСМ
Вместо одного райдшеринга теперь работаю в другом, побольше. Пока американцы рассказывали о светлом будущем, где все бросят свои машины и будут пользоваться их сервисом, я задумался: такое ли оно светлое? Неужели будущее в том, что бедные будут возить богатых?
https://shtosm.ru/all/buduschee-raydsheringa-eto-avtobus/
https://shtosm.ru/all/buduschee-raydsheringa-eto-avtobus/
shtosm.ru
Будущее райдшеринга — это автобус
На этой неделе компанию Juno, в которой я работаю, закрыли
Forwarded from Neurohive - Нейронные сети, AI, ML, DL
Генеративная нейросеть MarioNETte меняет выражение лица человека на изображении. На вход нейросети дополнительно подается выражение лица, которое необходимо перенести. MarioNETte обходит state-of-the-art подходы и генерирует более реалистичные изображения. Разработкой модели занимались исследователи из Hyperconnect.
Forwarded from Offshore Channel
Панама и Сан-Марино исключены из списка государств и территорий, не обменивающихся с Россией налоговой информацией
Соответствующий приказ Федеральной Налоговой Службы опубликован на официальном портале правовой информации и вступает в силу с 1 января 2020 года. Теперь в ежегодно обновляемом перечне — 98 государств и 18 территорий. Это юрисдикции, с которыми у России отсутствуют договоры об избежании двойного налогообложения или страны, с которыми такие соглашения заключены, но не вступили в силу.
Панама считается одной из самых популярных у граждан РФ офшорных юрисдикций, ранее Росфинмониторинг выявил 4 тыс. панамских компаний, подконтрольных россиянам.
Подробнее с новостным материалом можно ознакомиться на сайте Коммерсант.
Соответствующий приказ Федеральной Налоговой Службы опубликован на официальном портале правовой информации и вступает в силу с 1 января 2020 года. Теперь в ежегодно обновляемом перечне — 98 государств и 18 территорий. Это юрисдикции, с которыми у России отсутствуют договоры об избежании двойного налогообложения или страны, с которыми такие соглашения заключены, но не вступили в силу.
Панама считается одной из самых популярных у граждан РФ офшорных юрисдикций, ранее Росфинмониторинг выявил 4 тыс. панамских компаний, подконтрольных россиянам.
Подробнее с новостным материалом можно ознакомиться на сайте Коммерсант.
Коммерсантъ
Панама стала прозрачнее
Панама и Сан-Марино с 1 января 2020 года будут исключены из списка государств и территорий, не обменивающихся с Россией налоговой информацией. Соответствующий приказ Федеральной налоговой службы (ФНС) опубликован на официальном портале правовой информации.…
Forwarded from Du Rove's Channel
Telegram keeps growing at a rate of ~50% annually in DAU. This extraordinary growth, unfortunately, still comes with certain growing pains.
Yesterday from 1PM to 2PM GMT about 15% of users who were online at that time experienced connection issues on Telegram. This disruption mainly affected users from Germany, Iraq, Uzbekistan, Russia, Ukraine, Kazakhstan and Belarus.
We apologize for each of the messages we failed to deliver during that hour. We are striving to make our platform as reliable as possible. We are proud that, even despite some attempts to disrupt its availability (like the DDoS from China in June), every year Telegram becomes less prone to such issues.
Yesterday from 1PM to 2PM GMT about 15% of users who were online at that time experienced connection issues on Telegram. This disruption mainly affected users from Germany, Iraq, Uzbekistan, Russia, Ukraine, Kazakhstan and Belarus.
We apologize for each of the messages we failed to deliver during that hour. We are striving to make our platform as reliable as possible. We are proud that, even despite some attempts to disrupt its availability (like the DDoS from China in June), every year Telegram becomes less prone to such issues.
Кому выгодно блокировать сайты за информацию, которая не является запрещённой? комментарии_экспертов
Бывает, что прокуроры подают запросы о блокировке сайтов из-за информации, которая не относится к запрещённой. Почему так происходит, объясняет адвокат Центра цифровых прав Екатерина Абашина.
“На практике часто происходит подмена понятий. Нарушение, например, правил торговли представляется суду как нарушение правил распространения информации, хотя это совершенно разные по составу действия. Чтобы зафиксировать правонарушение, чиновник должен заполнить бумаги, вызвать бизнесмена, рассмотреть дело и т. д. Рассмотрение уголовных дел проходит по ещё более сложной процедуре. А чтобы подать заявление о блокировке сайта в суд, достаточно сделать скриншот и написать своё видение того, в чём суть правонарушения. Такая процедура проще, чем привлечение к административной или уголовной ответственности”.
Читайте о прокурорских блокировках теперь и в журнале "Рыболовство и рыбоводство"
https://magazine.fish/publikatsii/odnim_klikom_pochemu_blokiruyut_sayty_rybkhozyaystv/odnim_klikom_pochemu_blokiruyut_sayty_rybkhozyaystv/
Бывает, что прокуроры подают запросы о блокировке сайтов из-за информации, которая не относится к запрещённой. Почему так происходит, объясняет адвокат Центра цифровых прав Екатерина Абашина.
“На практике часто происходит подмена понятий. Нарушение, например, правил торговли представляется суду как нарушение правил распространения информации, хотя это совершенно разные по составу действия. Чтобы зафиксировать правонарушение, чиновник должен заполнить бумаги, вызвать бизнесмена, рассмотреть дело и т. д. Рассмотрение уголовных дел проходит по ещё более сложной процедуре. А чтобы подать заявление о блокировке сайта в суд, достаточно сделать скриншот и написать своё видение того, в чём суть правонарушения. Такая процедура проще, чем привлечение к административной или уголовной ответственности”.
Читайте о прокурорских блокировках теперь и в журнале "Рыболовство и рыбоводство"
https://magazine.fish/publikatsii/odnim_klikom_pochemu_blokiruyut_sayty_rybkhozyaystv/odnim_klikom_pochemu_blokiruyut_sayty_rybkhozyaystv/
Forwarded from Импорт в Россию
Импортные товары, наиболее востребованные на международных рынках
Категории продуктов, используемые в этом анализе, находятся на четырехзначном уровне кода Гармонизированной системы.
Ниже приведены 30 продуктов, которые привели к самым высоким долларовым затратам на импортные закупки в 2018 году.
В целом мировые импортные закупки в 2018 году составили 19,7 триллионов долларов США. Эта сумма в долларах отражает 10,5%-ный прирост по сравнению с 2017 годом и 4-процентное повышение с 2014 года.
1) Сырая нефть: 1,188 трлн долларов США (рост на 33,9% по сравнению с 2017 годом)
2) Интегральные микросхемы / микросборки: $ 860,7 млрд (рост на 15,3%)
3) Автомобили: $ 782 млрд (рост на 3,1%)
4) Переработанные нефтяные масла: $ 774 млрд (рост на 26,6%)
5) Устройства для телефонных систем, включая смартфоны: $ 624 млрд (рост на 1,2%)
6) Автозапчасти / аксессуары: $ 420,8 млрд (рост на 8,4%)
7) Смеси лекарств: $ 381,6 млрд (рост на 6%)
8) Компьютеры, оптические считыватели: $ 380,1 млрд (рост на 11,1%)
9) Нефтяные газы: $ 367 млрд (рост на 29,2%)
10) Золото (необработанное): $ 311,3 млрд (снижение на 11,3%)
11) Фракции крови (включая антисыворотку): $ 188,6 млрд (рост на 17,2%)
12) Турбореактивные самолеты: $ 167,3 млрд (рост на 13,3%)
13) Уголь, твердое топливо из угля: $ 149,5 млрд (рост на 12,2%)
14) Грузовые автомобили: $ 145 млрд (рост на 5,9%)
15) Самолеты, космические аппараты: $ 140,2 млрд (снижение на 3,4%)
16) Компьютерные комплектующие, аксессуары: $ 139,1 млрд (рост на 15,2%)
17) Бриллианты: $ 130,9 млрд (рост на 1,5%)
18) Изолированный провод / кабель: $ 130,9 млрд (рост на 10,6%)
19) Электромедицинское оборудование: $ 127,5 млрд (рост на 10,3%)
20) Солнечные диоды / полупроводники: $ 117,4 млрд (рост на 1,7%)
21) Железные руды, концентраты: $ 115,6 млрд (рост на 0,2%)
22) Низковольтные выключатели, предохранители: $ 113,2 млрд (рост на 6,6%)
23) Электрические преобразователи / блоки питания: $ 101,7 млрд (рост на 7,6%)
24) Авиационные запчасти: $ 101,1 млрд (рост на 10,7%)
25) Печатное оборудование: $ 99 млрд (рост на 0,2%)
26) Краны, клапаны и аналогичные устройства: $ 96,8 млрд (рост на 9,5%)
27) Оборудование для производства полупроводников: 93,7 млрд. Долларов США (рост на 15,4%)
28) ТВ-приемники / мониторы / проекторы: $ 93,5 млрд (рост на 3,4%)
29) Этиленовые полимеры: $ 88,6 млрд (рост на 10,9%)
30) Ювелирные изделия: $ 87,4 млрд (рост на 18,8%)
На вышеуказанные 30 продуктов приходится 43,3%, стоимости импорта в глобальном масштабе в 2018 году.
@proimport
Категории продуктов, используемые в этом анализе, находятся на четырехзначном уровне кода Гармонизированной системы.
Ниже приведены 30 продуктов, которые привели к самым высоким долларовым затратам на импортные закупки в 2018 году.
В целом мировые импортные закупки в 2018 году составили 19,7 триллионов долларов США. Эта сумма в долларах отражает 10,5%-ный прирост по сравнению с 2017 годом и 4-процентное повышение с 2014 года.
1) Сырая нефть: 1,188 трлн долларов США (рост на 33,9% по сравнению с 2017 годом)
2) Интегральные микросхемы / микросборки: $ 860,7 млрд (рост на 15,3%)
3) Автомобили: $ 782 млрд (рост на 3,1%)
4) Переработанные нефтяные масла: $ 774 млрд (рост на 26,6%)
5) Устройства для телефонных систем, включая смартфоны: $ 624 млрд (рост на 1,2%)
6) Автозапчасти / аксессуары: $ 420,8 млрд (рост на 8,4%)
7) Смеси лекарств: $ 381,6 млрд (рост на 6%)
8) Компьютеры, оптические считыватели: $ 380,1 млрд (рост на 11,1%)
9) Нефтяные газы: $ 367 млрд (рост на 29,2%)
10) Золото (необработанное): $ 311,3 млрд (снижение на 11,3%)
11) Фракции крови (включая антисыворотку): $ 188,6 млрд (рост на 17,2%)
12) Турбореактивные самолеты: $ 167,3 млрд (рост на 13,3%)
13) Уголь, твердое топливо из угля: $ 149,5 млрд (рост на 12,2%)
14) Грузовые автомобили: $ 145 млрд (рост на 5,9%)
15) Самолеты, космические аппараты: $ 140,2 млрд (снижение на 3,4%)
16) Компьютерные комплектующие, аксессуары: $ 139,1 млрд (рост на 15,2%)
17) Бриллианты: $ 130,9 млрд (рост на 1,5%)
18) Изолированный провод / кабель: $ 130,9 млрд (рост на 10,6%)
19) Электромедицинское оборудование: $ 127,5 млрд (рост на 10,3%)
20) Солнечные диоды / полупроводники: $ 117,4 млрд (рост на 1,7%)
21) Железные руды, концентраты: $ 115,6 млрд (рост на 0,2%)
22) Низковольтные выключатели, предохранители: $ 113,2 млрд (рост на 6,6%)
23) Электрические преобразователи / блоки питания: $ 101,7 млрд (рост на 7,6%)
24) Авиационные запчасти: $ 101,1 млрд (рост на 10,7%)
25) Печатное оборудование: $ 99 млрд (рост на 0,2%)
26) Краны, клапаны и аналогичные устройства: $ 96,8 млрд (рост на 9,5%)
27) Оборудование для производства полупроводников: 93,7 млрд. Долларов США (рост на 15,4%)
28) ТВ-приемники / мониторы / проекторы: $ 93,5 млрд (рост на 3,4%)
29) Этиленовые полимеры: $ 88,6 млрд (рост на 10,9%)
30) Ювелирные изделия: $ 87,4 млрд (рост на 18,8%)
На вышеуказанные 30 продуктов приходится 43,3%, стоимости импорта в глобальном масштабе в 2018 году.
@proimport
Forwarded from linkmeup
Ещё есть вопросы зачем капиталисты купили Red Hat?
https://www.networkworld.com/article/3454503/ibm-aims-at-hybrid-cloud-enterprise-security.html
https://www.networkworld.com/article/3454503/ibm-aims-at-hybrid-cloud-enterprise-security.html
Network World
IBM aims at hybrid cloud, enterprise security
IBM Cloud Pak for Security features open-source Red Hat technology for hunting threats and automation to speed response to cyberattacks
Forwarded from data stories
Вычислительные социальные науки и сложности доступа к данным
Наткнулся на такую небольшую статью «Computational Sociology in the Post-API Age» (2018), которая может быть интересна тем, кто хочет работать с данными из больших западных платформ, например, Facebook или Twitter.
Идея в том, что получение доступа к данным через API (Application Programming Interfaces) для социальных исследователей это один из основных способов получения данных на больших платформах. До какого-то момента этот путь был открыт для исследователей, но одним из долгоиграющих последствий скандала с Cambridge Analytica в 2016 году стало то, что доступ стал постепенно ограничиваться и передаваться ограниченному кругу организаций и сотрудничающим с платформами исследовательским командам. Большинство исследователей от этого не в восторге: без таких данных намного сложнее или даже невозможно изучать социальные медиа.
Конечно, все еще есть веб скраппинг – практика создания кода / использования расширений или отдельных программ, позволяющих автоматически собирать данные с веб-страниц. Но с ним есть свои проблемы; в частности, существуют правовые и этические ограничения сбора большого массива данных. Есть Terms of Service (TOS; условия пользования) платформы, есть вопросы согласия вовлеченных в исследования людей и риски, связанные с пользовательской приватности. Иными словами, необходимое для подобной работы согласие – сложный правовой и этический вопрос, устроенный на нескольких уровнях. При этом, даже казалось бы получая согласие от людей, исследователям нужно все равно постоянно сохранять чуткость в использовании этих данных. Часто люди могут не понимать, на что они действительно дают согласие.
Если TOS направлены на защиту интересов компании, то этические комиссии во многих университетах, чье одобрение необходимо для большинства исследований с участием людей, руководствуются другой логикой. Вот это контекстуальное и динамично меняющиеся пересечение интересов академии, бизнеса и даже зачастую государства (банальный пример – GDPR) создает сложную ситуацию для исследователя, которому необходимо принять решение о том, что делать с теми или иными данным.
Еще чтение по теме: в статье Акселя Бранса «After the ‘APIcalypse’: social media platforms and their fight against critical scholarly research» (2019) описывается сложная история взаимоотношений исследователей социальных медиа и платформ.
Наткнулся на такую небольшую статью «Computational Sociology in the Post-API Age» (2018), которая может быть интересна тем, кто хочет работать с данными из больших западных платформ, например, Facebook или Twitter.
Идея в том, что получение доступа к данным через API (Application Programming Interfaces) для социальных исследователей это один из основных способов получения данных на больших платформах. До какого-то момента этот путь был открыт для исследователей, но одним из долгоиграющих последствий скандала с Cambridge Analytica в 2016 году стало то, что доступ стал постепенно ограничиваться и передаваться ограниченному кругу организаций и сотрудничающим с платформами исследовательским командам. Большинство исследователей от этого не в восторге: без таких данных намного сложнее или даже невозможно изучать социальные медиа.
Конечно, все еще есть веб скраппинг – практика создания кода / использования расширений или отдельных программ, позволяющих автоматически собирать данные с веб-страниц. Но с ним есть свои проблемы; в частности, существуют правовые и этические ограничения сбора большого массива данных. Есть Terms of Service (TOS; условия пользования) платформы, есть вопросы согласия вовлеченных в исследования людей и риски, связанные с пользовательской приватности. Иными словами, необходимое для подобной работы согласие – сложный правовой и этический вопрос, устроенный на нескольких уровнях. При этом, даже казалось бы получая согласие от людей, исследователям нужно все равно постоянно сохранять чуткость в использовании этих данных. Часто люди могут не понимать, на что они действительно дают согласие.
Если TOS направлены на защиту интересов компании, то этические комиссии во многих университетах, чье одобрение необходимо для большинства исследований с участием людей, руководствуются другой логикой. Вот это контекстуальное и динамично меняющиеся пересечение интересов академии, бизнеса и даже зачастую государства (банальный пример – GDPR) создает сложную ситуацию для исследователя, которому необходимо принять решение о том, что делать с теми или иными данным.
Еще чтение по теме: в статье Акселя Бранса «After the ‘APIcalypse’: social media platforms and their fight against critical scholarly research» (2019) описывается сложная история взаимоотношений исследователей социальных медиа и платформ.
