В недрах интернетов нашлась прекрасная работа, на которую можно манерно ссылаться в дискуссиях о свободе воли, кастомизации и уникальности, а именно - мини-исследование Джона Тубула (математический факультет Брандейского университета), посвященное животрепещущему вопросу о том, почему все хипстеры выглядят одинаково (2014, обновлено в 2019).

Человек не поленился и построил модель принятия решений относительно собственного внешнего вида с учетом информационного шума, задержек в передаче информации, соотношении конформной и неконформной частей населения и тучи других факторов - и пришел к выводу, что синхронизация принимаемых решений неизбежна, а конформность всегда выиграет у неконформности (даже в среде нонконформистов). Поэтому не стесняйтесь отращивать бороды, наши неконформные друзья!

Для самых усидчивых - полный текст исследования, для самых занятых - статья в MIT TechReview.

#придонные_исследования #контринтуитивное

Nature опубликовал результаты глобального исследования, посвященного особенностям научного сообщества. Если коротко, по сравнению с научной сферой крупные корпорации с их супер-токсичной рабочей культурой нервно курят в сторонке:

- около 50% исследователей страдает от депрессии или тревожного расстройства;
- 43% сталкивались с буллингом или харассментом;
- 80% считают причиной этого безобразия постоянно растущую в сообществе конкуренцию (за деньги, статус и позиции).

Ситуация настолько печальная, что научные центры уже всерьез обсуждают необходимость формирования "исследовательской культуры с человеческим лицом".

Прямо жаль, что нет данных такого типа по России, думается, мы узнали бы много нового и интересного про Наши Великие Научные Традиции.

#пронауку

Рубрика #большеада: официальный логотип ЕСовской форсайт-платформы - лучшее графическое выражение сути форсайта EVER 😏

RAND рванул гирьку анализа системных экономических рисков. В отличие от чуть менее чем всех заходов подобного рода, в этот раз наши заокеанские коллеги взялись не только за финансовую составляющую возможного... пардон, грядущего кризиса, но и за более широкий контекст, связанный, в первую очередь, с деятельностью реальных компаний. В качестве основного инструмента коллеги использовали графы (анализ связей между компаниями, в т.ч. в залоге "как будут вести себя системы поставок"), работу с массивами статистических данных и ряд классических инструментов вычислительной экономики (в т.ч. модель межотраслевых балансов, если нас не подводят наши глаза).

Выводы по итогам исследования довольно очевидные, но от этого не менее интересные:

а) таки системные риски связаны не только с деятельностью игроков финансового рынка и институциональными условиями, но и с реальным положением в реальных компаниях, связанных с реальной же экономикой (немного "хэллоу, Кэп", конечно, но этот аспект в разнообразных построениях на тему почему-то регулярно теряется);

б) самый простой способ обрушить экономику США - выбить из колеи технологические компании (Amazon, Apple, Cisco, далее везде; привет фондовым рынкам и капитализации) и компании из сферы здравоохранения (привет страховой медицине).

Ну, и вообще: заход на моделирование поведения экономики, понимаемой как совокупность связанных между собой экономических агентов (сеть), - очень хорошая история. Посмотрим, что рэндовцы будут делать с этой моделью дальше.

#toolbox

Внезапно: междисциплинарные исследования, оказывается, весьма сомнительное удовольствие, а власти скрывают!

Во-первых, на междисциплинарку сложно привлечь деньги (по понятной причине: чтобы обосновать заявку на грант, надо представить какие-то работы на тему, что - в случае с новьём - практически нереально): детальное изучение кейса Australian Research Council’s Discovery Programme (18,476 заявок) показало, что чем выше уровень междисциплинарности, тем меньше у заявителей шансов получить финансирование.

Во-вторых, импакт-фактор у статей по итогам междисциплинарных исследований тоже так себе - в первые 10-13 лет после публикации он заметно хуже, чем у "монодисциплинарных" статей (правда, на длинной дистанции - от 13 лет - импакт у междисциплинарки начинает превышать импакт у "моно").

Ну то есть здравомыслящий исследователь (особенно начинающий) должен десять раз подумать, прежде чем ввязываться в междисциплинарку. Такие дела.

#контринтуитивное #неконвенционноеоружие

Brookings Institute опубликовал результаты сравнительного исследования производительности труда в США, Японии и Германии (1991-2016). Как и многое от Brookings Institute, исследование получилось унылое - с обширной констатирующей частью и полным отсутствием сколько-нибудь внятных выводов. НО: данные в его основе лежат всё-таки интересные, ребята сделали несколько хороших графиков, которые можно со вкусом интерпретировать.

Итак, что наглядно показывает собранная Brookings статистика:

1) Цифровизация, индустрия 4.0 и пр. - это, с точки зрения производительности, битва за десятые, если не сотые доли процента: основной productivity gain во всех индустриях произошёл ещё в 1970-е (с временным пиком в 1990-х - на фоне внедрения разнообразных IT-решений); начиная с 1970-х темпы роста производительности поступательно снижаются. В этом плане много вопросов вызывают победные реляции адептов цифровой экономики и предиктивной аналитики: не слишком ли дорого стоят решения, дающие статистически незначимые прибавки к эффективности и продуктивности?

2) Самая большая прибавка в производительности за последние годы произошла в двух отраслях промышленности: лидеры по темпам роста - машиностроение всех родов и видов и химия / фарма, а вовсе не IT-сектор, как можно было бы ожидать. Объяснить же это можно очень просто: рост производительности в промке в последние 20 лет был связан не столько с появлением новых технологических платформ, сколько с очень, очень кондовыми инструментами урезания костов, главные из которых - вынос производств в Азию и аутсорсинг.

Такие дела.

#ванильнаяаналитика #контринтуитивное

Те самые данные по производительности

Американский думающий танк Economic Policy Institute опубликовал данные, при взгляде на которые прям чудится скорое появление очередного Интернационала:

- Начиная с 1980-го года производительность (выработка на одного сотрудника) в экономике США выросла примерно на 150%, а средняя заработная плата - в лучшем случае на 15% (т.е. корпорации стали зарабатывать в разы больше, но на благосостоянии их сотрудников это никак не отразилось).
- Законодательно установленный минимальный размер оплаты труда (в ценах 2019 года) в США за последние 10 лет снизился на 17%, а с 1968 года - на 31%.
- Ну, и отдельное прекрасное: динамика сверхконцентрации доходов прямо коррелирует с упадком профсоюзов.

#ванильнаяаналитика #марксбылправ

Think tank New America выкатил прекрасную коллективную монографию про финансовое положение миллениалов. Вкратце:

- Среднестатистический миллениал на 40% беднее, чем человек того же возраста в 1989 году, и речь идёт не только и не столько про зарплату, сколько про общий объем wealth, т.е. - наличие движимого и недвижимого имущества, накоплений и пр.
- ЧСХ, "старшие" поколения упорно богатеют, а "младшие" так же упорно нищают. Например, кризис 2007-2008 годов больнее всего ударил именно по миллениалам - и они не отошли от него до сих пор, хотя более "старшие" домохозяйства уже более или менее вернулись к докризисному состоянию (за счёт чего - хороший вопрос; в голову приходят общая "длина пробега" и связанный с ней уровень оплаты труда, больший объём подкожного жирка на чёрный день - ну, и наличие связей более высокого уровня).
- Есть чёткие культурные различия в моделях накопления wealth между белыми, азиатами, латиносами и чёрными: белые активно используют кредиты, азиаты пашут, как проклятые, и откладывают деньги, остальные - перебиваются от зарплаты до зарплаты на временных работах.

Вообще там ещё масса вкуснейших данных - про паттерны реагирования на "финансовые ЧП", отношение к вэлфэру и пр. (жаль, что только в виде инфографики, но тут уж ничего не поделаешь)

#ванильнаяаналитика #думающиетанки