Первые обобщения
#plato_mapping #scopus

ясно одно: как ни меняй проекцию, платоновских исследований в Гренладии нет. непорядок

make Greenland great again

Коллеги в лс и в чате предложили поменять проекцию. Чтобы два раза не вставать — поменяла сразу палитру и шрифты.

То, что еще утром было  quick and dirty, теперь прямо-таки красота (не спорьте).

#maps

Chatgpt специально для @rantiquity

На портале «Горький» вышла рецензия на книгу Франко Моретти «Движение в ложном направлении», в которой известный теоретик цифровых гуманитарных наук (DH) самокритично осмысляет развитие этого направления и разочарование в нем.

Моретти, один из основателей DH, признает, что через 20 лет после первых успехов он стал скептически относиться к роли количественных методов в гуманитарных науках. Его книга — это попытка осмысления того, почему DH отклонились от своих изначальных целей: соединить литературную теорию с эмпирическими, цифровыми способами анализа.

Моретти указывает, что количественные методы в DH развились до невероятного уровня, но при этом потеряли связь с теоретическими и социальными корнями. Главная мысль автора — data-driven подход вытеснил идею, а герменевтика (традиционное филологическое понимание и интерпретация текста) оказалась трудно совместимой с количественными методами.

Он также критикует бюрократизацию междисциплинарности, указывает на разрыв между количественными методами и литературной теорией и сетует на отсутствие настоящих теоретико-методологических прорывов. Основной вывод: DH зашли в тупик. Появилось много результатов, но исчезли теоретические обобщения и научная смелость. Моретти призывает коллег не увлекаться «датафилией», а возвращаться к дискуссии, к теории, к смыслу.

Автор рецензии хвалит «маэстро» за смелую самокритику, но мое отношение к подобной смене курса сложнее. Моретти, как настоящий левак, очень напористо продвигал свою повестку, собрал все возможные сливки с последовавшего «цифрового поворота» и теперь, разумеется, хочет, чтобы вся эта история закончилась на нем и все вернулись к своим обычным делам. А обычных дел — не осталось. Возвращаться не к чему.

По этому поводу процитирую одного известного обскуранта, который тоже стал свидетелем мощного “продвижения повестки”.

Публика встала.

— Пора одевать шубы и возвращаться домой.

Оглянулись.

Но ни шуб, ни домов не оказалось.

За наводку спасибо Стасу Нарановичу @parakharatteintonomisma

Дорогие друзья, мне надо срочно освободить lebensraum, отдам книги по программированию, самовывоз Отрадное

1) питон-сет
2) питон-nlp-сет
3) text mining in R set

Можете просто забрать, но если что-то из этого кажется вам ценным, взамен можете мне подарить бутылочку отечественного вина 😊

Фото сетов в комментариях

upd: книги по R обещаны
upd2: сет 1 тоже обещан
upd3: все книги скоро обретут новых читателей, спасибо))

🗓 С любезного разрешения организаторов делюсь приглашением на семинар, огранизованный Техническим университетом Нюрнберга.

✍️ 28 мая в 4 p.m. (европейское время) буду рассказывать о большом стилометрическом эксперименте на материале платоновского корпуса.

📝 На русском языке этот материал пока не опубликован, на английском буду представлять впервые перед смешанной аудиторией классиков и специалистов по ML.

🔗 Ссылка на Zoom в прикрепленном файле. Ссылка на презентацию здесь.

Наш человек в “Системном блоке” продолжает жечь глаголом https://t.iss.one/sysblok/1170

5 утра воскресенья. Готовлюсь к занятию по логистической регрессии, считаю логарифм риска на пачке чая гринфилд эрл грей. Очень странное чувство ☕️😴

И вообще в русском языке сосуществуют два термина: стилеметрия и стилометрия, –  и стоит больших трудов понять, в чем заключается разница (в одной букве).

Наконец-то кто-то набрался смелости это сказать 😅

Есть какая-то богословская шутка в том, что один из самых популярных оптимизаторов в глубоком обучении называется Adam. Вообще-то это акроним, Adaptive Moment Estimation. Но, учитывая, что речь идет об оптимизации функции потерь, то есть уменьшении ошибки, сами понимаете. Первый человек был без греха, а нам остается только оптимизировать. Извините.

А вот и приложение и код к нему: https://locusclassicus-news-app.share.connect.posit.cloud/

🌍 Академический год почти завершен, но до конца июня предстоит еще несколько защит и экзаменов — и заключительный академический рывок, конференция «Reading Plato from the Global South» в Чунцине (Китай) 🇨🇳


🎓 Конференция пройдет под эгидой кафедры ЮНЕСКО ARCHAI (Университет Бразилиа) и Центра китайских и греческих цивилизаций.

🌟 25-27 июня в Юго-западном университете Чунцина соберутся представители платоноведения из 15 стран — от Токийского университета до Бостона, от Университета Буэнос-Айреса до Университета Крита.

🏛️ С коллегами из Ганы, Индии, Бразилии и других стран обсудим новые перспективы понимания античного наследия в том числе через призму незападных философских традиций.

🚀 Замысел этой встречи — создать уникальную глобальную сеть исследований и способствовать развитию платоноведения во всем мире, включая Россию 🇷🇺

👾 По этому поводу планирую представить количественный обзор глобальных трендов в платоноведении; предварительные слайды доступны по ссылке: “Mapping Platonic Scholarship in Scopus: A Bird’s-Eye View”

С новостями по теме вернусь, если долечу, уже скоро #plato_mapping #scopus #china2025

Людвиг Витгенштейн в «Голубой книге» замечает по поводу «Теэтета»: Сократ не рассматривает перечисление случаев знания даже как предварительный ответ. В этом Сократ, с его точки зрения, неправ: мы прекрасно можем оперировать понятиями, не зная их точных определений.

Я не могу дать технически строго определения понятия «компьютер» и тем не менее прекрасно обособляю во внешнем мире предметы, которые являются компьютерами; то же самое может быть применимо и к более абстрактным понятиям вроде «знания» или «игра». Для игр может и не быть единого определения: игры в карты, в мяч, в слова или в молчанку обладают в лучшем случае «семейным сходством», и ни одно определение не сможет вместить всех признаков, отличающих игру от других видов активности. Требование Сократа всегда исходить из определения кажется в этом свете не только излишним, но и зачастую невыполнимым.

Можно привести такой пример. Алгоритмы, которые сортируют письма, не нуждаются в определении «спама». Машинное обучение работает так, как говорит Витгенштейн: мы снабжаем метками «спам» или «не спам» некоторое число наблюдений (писем), и по этим наблюдениям машина учится отличать одно от другого, извлекая релевантные признаки. Список этих признаков не задан раз и навсегда, в какой-то спам-рассылке будет слово «наследство», в другой будет слово «сглаз» — это не строгий критерий. Где-то под капотом машина перемножает некие вероятности и возвращает новую вероятность — вероятность, что данное письмо является спамом.

Но есть нюанс. Откуда мы берем метки для исходного датасета? Машина может фильтровать спам, не нуждаясь в определении, но человек, который изначально расставляет метки, имеет какое-то представление о спаме — возможно, не очень ясное или недостаточно артикулированное.

Сократ требует от своих собеседников упаковать это представление в определение и проверяет его примерами. В случае конфликта собеседнику доступно две стратегии: отвергнуть пример или пересмотреть определение (Бернит против Мура на стороне Сократа).

Википедия, например, предлагает такое определение спама:

Спам — это массовая рассылка корреспонденции (чаще всего рекламы) лицам, не выражавшим желания её получить.

Если исходить из этого, большая часть моей рабочей корреспонденции — это спам, потому что я не выражала желания ее получить и вообще ей не рада. Теперь представьте, что вы дали Сократу такое определение, а он показывает вам очередное рабочее письмо с требованием СРОЧНО снова куда-то бежать и что-то заполнять.

Вы, вероятно, захотите уточнить своё определение — добавить «не относящейся к профессиональным обязанностям» или «не связанной с рабочим процессом». Но в этот момент становится очевидно: без стремления к определению мы теряем возможность обсуждать понятие осмысленно, спорить о пограничных случаях, отстаивать различные трактовки и критиковать их. Именно определение — пусть даже неточное и неполное — позволяет нам не просто «размечать» датасеты, а выстраивать рациональный диалог о том, что к понятию относится, а что — нет, и почему.

Витгенштейн прав в том, что мы действительно можем пользоваться словами без строгих определений; но Сократ прав в более глубоком смысле: пока мы не пытаемся осмыслить и критически обсудить значение понятия, мы не отличаемся от алгоритма машинного обучения — просто расставляем метки на примерах, не понимая, что же именно делает их примерами.