Матмодель уточнила слова Спасителя и Эффект Матфея
(богатые не просто продолжат богатеть, а бедные беднеть, - ситуация еще хуже)
Фраза Спасителя «ибо кто имеет, тому дано будет и приумножится, а кто не имеет, у того отнимется и то, что имеет» уже 2 тыс лет считается непреложной истиной, используемой в науке под названием Эффект Матфея.
И вот сенсация! Матмодель, проверенная на основе достоверной статистики распределения богатств за последние 100 лет существенно уточнила слова Спасителя и, соответственно, Эффект Матфея.
Моделирование показало, что у тех, кто не имеет, отнимется не только то, что они имеют, но и то, чего они не имеют.
Звучит дико, но это факт, подтвержденный не только математической формулой, но и достоверной статистикой динамики распределения богатств.
N.B. Для нас также важно, что эти результаты применимы и к сегодняшней России, поскольку относятся к любой рыночной экономике.
Про то, что богатые богатеют быстрее, полагаю, объяснять не нужно. Как сказано еще в Евангелие: «Получивший пять талантов пошёл, употребил их в дело и приобрёл другие пять талантов; точно так же и получивший два таланта приобрёл другие два; получивший же один талант пошёл и закопал его в землю» (как сделало в 90е большинство со своими ваучерами).
В современном капитализме существует система госраспределения средств от богатых к бедным через коллективные инвестиции в инфраструктуру, образование, социальные программы, налогообложение и пр.
Упрощенно это можно представить так, что каждый год любой индивидуум вносит определенную долю своего богатства в государственный котел, а государство потом в равных долях распределяет эти средства по всем. Назовем этот процесс усредненным возвратом богатств.
В результате усредненного возврата богатств, если я богаче среднего, то стану немного беднее. Если же я беднее среднего, - стану немного богаче.
Теперь о модели.
Ее математическая основа – усовершенствованная модель геометрического броуновского движения - активно применяется при моделировании роста биомассы, популяций и расчета динамики цен на акции. Новая модель работает так.
1) Авторы закачали в компьютер статистику распределения богатств в США за 1913-2014 гг.
2) «Населили» модель 100 млн. индивидуумов.
3) Установили коэффициенты модели из статистики 1913 г. и состояния тогдашних фондовых рынков.
4) Запустили моделирование, позволив компьютеру каждый модельный год подстраивать коэффициенты так, чтобы модель воспроизводила реальные статданные за соответствующий год.
Теперь о результатах.
Показав высокую точность совпадения результатов моделирования со статданными, модель построила такой процесс усредненного возврата богатств, что, начиная с 1980 г. бедные стали отдавать в общий котел государства больше, чем они имели.
Казалось бы, - этого не может быть. Как можно отдавать больше, чем имеешь? Что это – ошибка модели? Оказалось - нет. Эффект реален.
Проверив этот эффект на дополнительных статданных, авторы обнаружили, что с 1980 в США происходит отрицательное перераспределение богатств.
Его суть в том, что совокупное богатство более бедной части американского населения примерно равно нулю. А это значит, что должен существовать большой класс людей с отрицательным богатством (см. график https://goo.gl/QG11jW ), т.е. тех, у кого долг превышает состояние.
Но как это может продолжаться в течение длительного времени? Задолженности не только нужно выплачивать, но и обслуживать. А чтобы обслуживать растущую задолженность, необходимо постоянно снижать процентные ставки.
Так вот, в реальности ровно это и происходит. Процентные ставки падают с 1980 года (см. график https://goo.gl/1UQxTr ) - точно с того же года, когда ставка перераспределения в модели стала отрицательной.
Что будет дальше, ведь ставки уже достигли нуля? Это будет продолжаться бесконечно или произойдет слом в процессе перераспределения богатств от бедных к богатым?
Спаситель этого не сказал. Но модель, возможно, покажет.
Отчет по исследованию https://goo.gl/To6NCJ
Его популярное изложение https://goo.gl/cTodUW
#РаспределениеБогатств #ЭффектМатфея
(богатые не просто продолжат богатеть, а бедные беднеть, - ситуация еще хуже)
Фраза Спасителя «ибо кто имеет, тому дано будет и приумножится, а кто не имеет, у того отнимется и то, что имеет» уже 2 тыс лет считается непреложной истиной, используемой в науке под названием Эффект Матфея.
И вот сенсация! Матмодель, проверенная на основе достоверной статистики распределения богатств за последние 100 лет существенно уточнила слова Спасителя и, соответственно, Эффект Матфея.
Моделирование показало, что у тех, кто не имеет, отнимется не только то, что они имеют, но и то, чего они не имеют.
Звучит дико, но это факт, подтвержденный не только математической формулой, но и достоверной статистикой динамики распределения богатств.
N.B. Для нас также важно, что эти результаты применимы и к сегодняшней России, поскольку относятся к любой рыночной экономике.
Про то, что богатые богатеют быстрее, полагаю, объяснять не нужно. Как сказано еще в Евангелие: «Получивший пять талантов пошёл, употребил их в дело и приобрёл другие пять талантов; точно так же и получивший два таланта приобрёл другие два; получивший же один талант пошёл и закопал его в землю» (как сделало в 90е большинство со своими ваучерами).
В современном капитализме существует система госраспределения средств от богатых к бедным через коллективные инвестиции в инфраструктуру, образование, социальные программы, налогообложение и пр.
Упрощенно это можно представить так, что каждый год любой индивидуум вносит определенную долю своего богатства в государственный котел, а государство потом в равных долях распределяет эти средства по всем. Назовем этот процесс усредненным возвратом богатств.
В результате усредненного возврата богатств, если я богаче среднего, то стану немного беднее. Если же я беднее среднего, - стану немного богаче.
Теперь о модели.
Ее математическая основа – усовершенствованная модель геометрического броуновского движения - активно применяется при моделировании роста биомассы, популяций и расчета динамики цен на акции. Новая модель работает так.
1) Авторы закачали в компьютер статистику распределения богатств в США за 1913-2014 гг.
2) «Населили» модель 100 млн. индивидуумов.
3) Установили коэффициенты модели из статистики 1913 г. и состояния тогдашних фондовых рынков.
4) Запустили моделирование, позволив компьютеру каждый модельный год подстраивать коэффициенты так, чтобы модель воспроизводила реальные статданные за соответствующий год.
Теперь о результатах.
Показав высокую точность совпадения результатов моделирования со статданными, модель построила такой процесс усредненного возврата богатств, что, начиная с 1980 г. бедные стали отдавать в общий котел государства больше, чем они имели.
Казалось бы, - этого не может быть. Как можно отдавать больше, чем имеешь? Что это – ошибка модели? Оказалось - нет. Эффект реален.
Проверив этот эффект на дополнительных статданных, авторы обнаружили, что с 1980 в США происходит отрицательное перераспределение богатств.
Его суть в том, что совокупное богатство более бедной части американского населения примерно равно нулю. А это значит, что должен существовать большой класс людей с отрицательным богатством (см. график https://goo.gl/QG11jW ), т.е. тех, у кого долг превышает состояние.
Но как это может продолжаться в течение длительного времени? Задолженности не только нужно выплачивать, но и обслуживать. А чтобы обслуживать растущую задолженность, необходимо постоянно снижать процентные ставки.
Так вот, в реальности ровно это и происходит. Процентные ставки падают с 1980 года (см. график https://goo.gl/1UQxTr ) - точно с того же года, когда ставка перераспределения в модели стала отрицательной.
Что будет дальше, ведь ставки уже достигли нуля? Это будет продолжаться бесконечно или произойдет слом в процессе перераспределения богатств от бедных к богатым?
Спаситель этого не сказал. Но модель, возможно, покажет.
Отчет по исследованию https://goo.gl/To6NCJ
Его популярное изложение https://goo.gl/cTodUW
#РаспределениеБогатств #ЭффектМатфея
В дополнение к словам Спасителя
Исследование «Технологии, институты и неравенство за 11 тыс. лет» https://goo.gl/BwfX5u в пандан к моему посту «Матмодель уточнила слова Спасителя и Эффект Матфея» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/303 отвечает на 2 важнейших вопроса.
А) Зависит ли неравенство от общественно-политических формаций и уровня развития технологий?
Б) От чего сильнее всего зависит неравенство? (кроме собственных способностей людей и их таланта, характера и судьбы)
Ответы на эти вопросы опираются на анализ широченной базы документированных фактов за последние 11 тыс. лет. Ответы таковы.
А) Ни от общественно-политических формаций, ни от уровня развития технологий неравенство в обществе не зависит – см. рис. 1 https://yadi.sk/i/EwGJpGnG3MiNob.
Египет времен Клеопатры и современные США имеют примерно одинаковый коэффициент Джини (чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице).
Б) Сильнее всего неравенство зависит от наличия у общества государства.
Древнее рабовладельческое и современное капиталистическое общество примерно одинаковы по коэффициенту Джини - см. рис. 2 https://yadi.sk/i/t1IIPr9N3MiNqW.
Также не играет никакой роли демократическая или авторитарная форма управления государством – см. рис. 3 https://yadi.sk/i/MGLOH0eh3MiNrY.
Т.е. стоит только людям создать государство (форма самоорганизации общества, обладающая монополией на насилие), и платите в кассу – богатые будут богатеть, а бедные беднеть до конца веков.
N.B. Вообще-то общество может жить и без государства. Может стоит попробовать?
#РаспределениеБогатств #ЭффектМатфея
Исследование «Технологии, институты и неравенство за 11 тыс. лет» https://goo.gl/BwfX5u в пандан к моему посту «Матмодель уточнила слова Спасителя и Эффект Матфея» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/303 отвечает на 2 важнейших вопроса.
А) Зависит ли неравенство от общественно-политических формаций и уровня развития технологий?
Б) От чего сильнее всего зависит неравенство? (кроме собственных способностей людей и их таланта, характера и судьбы)
Ответы на эти вопросы опираются на анализ широченной базы документированных фактов за последние 11 тыс. лет. Ответы таковы.
А) Ни от общественно-политических формаций, ни от уровня развития технологий неравенство в обществе не зависит – см. рис. 1 https://yadi.sk/i/EwGJpGnG3MiNob.
Египет времен Клеопатры и современные США имеют примерно одинаковый коэффициент Джини (чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице).
Б) Сильнее всего неравенство зависит от наличия у общества государства.
Древнее рабовладельческое и современное капиталистическое общество примерно одинаковы по коэффициенту Джини - см. рис. 2 https://yadi.sk/i/t1IIPr9N3MiNqW.
Также не играет никакой роли демократическая или авторитарная форма управления государством – см. рис. 3 https://yadi.sk/i/MGLOH0eh3MiNrY.
Т.е. стоит только людям создать государство (форма самоорганизации общества, обладающая монополией на насилие), и платите в кассу – богатые будут богатеть, а бедные беднеть до конца веков.
N.B. Вообще-то общество может жить и без государства. Может стоит попробовать?
#РаспределениеБогатств #ЭффектМатфея
www.santafe.edu
sfiscience
Welcome to Santa Fe Institute.
Может ли BigData-подход предсказывать новые открытия
BigData-подход (соберите много-много данных, запустите комп искать в них образцы корреляций, попытайтесь дать трактовку наиболее интересным из найденных корреляций и используйте их для предсказаний) показал свою продуктивность и универсальность.
Так почему бы не использовать его для предсказания новых научных открытий: кто, что, где, когда откроет прорывного в научных исследованиях?
Казалось бы, данных море: планы исследований, объемы финансирования, персоналии исследователей, их статьи и доклады, гранты и премии и тд. Все это стали тщательно записывать задолго до интернетовской эпохи. И что?
Так вот. Есть такая новая исследовательская область - Science of science, а в ней - интереснейшее направление – Data-driven predictions in the science of science, - которое как раз и занимается выявлением паттернов в научных исследованиях, которые можно использовать для предсказаний.
Текущее состояние этого направления описано в эссе с одноименным названием, опубликованном учеными 4х известных американских и европейских научных центров.
https://science.sciencemag.org/content/355/6324/477.full
Резюме такое.
1) Каждое новое открытие можно позиционировать по шкале от «Непредсказуемое» до «Предсказуемое» с десятком промежуточных состояний между ними - см. рис.
https://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/355/6324/477/F1.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1
2) BigData-подход отлично работает применительно к зоне, близкой к «Предсказуемое», например, выявляя следующее:
— самыми продуктивными по числу публикаций являются первые 8 лет научной карьеры (а пиковый год – 5й);
— однако, самая ценная работа любого ученого может быть равновероятно опубликована в любом году его карьеры.
3) Касательно же «Непредсказуемое», BigData-подход не дает ничего. Эти открытия реально непредсказуемы (можно писать без кавычек).
Но это еще полбеды. А беда вот в чем.
Многие непредсказуемые открытия – это «спящие красавицы» - уже открытые и хорошо описанные прорывные идеи, лежащие в столах авторов и редакций (обычно, в архивах) и ждущие, когда научная общественность, наконец, их догонит (в обоих смыслах этого слова).
Такими «спящими красавицами» были: ныне знаменитая работа 1935 года Эйнштейна, Подольского и Розена по квантовой механике, доклад 1958 года Розенблатта о искусственных нейронных сетях (да-да, не удивляйтесь, что так давно) и многие другие.
Самое прискорбное, что наличие «спящих красавиц» и другая большая беда – закон Матфея для науки (уже признанные станут еще более признанными), - суть следствие используемого человечеством принципиально неверного принципа оценки перспективности научных направлений «от достигнутого» - по предыдущим успехам (например, цитирование).
Следствие из этого доминирующего ошибочного научного принципа выражается в появлении «самосбывающихся пророчеств». Открывают то, что и предсказали. А куда более важные и ценные открытия не делаются или, еще хуже, - пребывают в летаргии «спящих красавиц».
Ну и самая страшная из бед – от ученых все чаще требуют доказательства немедленной и ощутимой пользы от их работы. А как следствие, тревожная тенденция - ставшие традиционными заявления новых Нобелевских лауреатов, что их открытия, над которыми они работали в прошлых десятилетиях, были бы невозможны в сегодняшней исследовательской среде.
Прочтите еще раз последнее предложение. Т.е. раньше это было возможным открыть, а теперь, к сожалению, уже нет.
И это значит, что нам только кажется, что наука, беря все новые и новые высоты, идет правильным путем к вершинам, что открывают перед человечеством самые многообещающие и желанные перспективы.
Science of science показывает, что это не так.
Видимо, в какой-то момент свернули не туда. И «с тех пор все тянутся предо мною кривые, глухие, окольные тропы…»
#ScienceOfScience #Предсказания #ЭффектМатфея
BigData-подход (соберите много-много данных, запустите комп искать в них образцы корреляций, попытайтесь дать трактовку наиболее интересным из найденных корреляций и используйте их для предсказаний) показал свою продуктивность и универсальность.
Так почему бы не использовать его для предсказания новых научных открытий: кто, что, где, когда откроет прорывного в научных исследованиях?
Казалось бы, данных море: планы исследований, объемы финансирования, персоналии исследователей, их статьи и доклады, гранты и премии и тд. Все это стали тщательно записывать задолго до интернетовской эпохи. И что?
Так вот. Есть такая новая исследовательская область - Science of science, а в ней - интереснейшее направление – Data-driven predictions in the science of science, - которое как раз и занимается выявлением паттернов в научных исследованиях, которые можно использовать для предсказаний.
Текущее состояние этого направления описано в эссе с одноименным названием, опубликованном учеными 4х известных американских и европейских научных центров.
https://science.sciencemag.org/content/355/6324/477.full
Резюме такое.
1) Каждое новое открытие можно позиционировать по шкале от «Непредсказуемое» до «Предсказуемое» с десятком промежуточных состояний между ними - см. рис.
https://d2ufo47lrtsv5s.cloudfront.net/content/sci/355/6324/477/F1.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1
2) BigData-подход отлично работает применительно к зоне, близкой к «Предсказуемое», например, выявляя следующее:
— самыми продуктивными по числу публикаций являются первые 8 лет научной карьеры (а пиковый год – 5й);
— однако, самая ценная работа любого ученого может быть равновероятно опубликована в любом году его карьеры.
3) Касательно же «Непредсказуемое», BigData-подход не дает ничего. Эти открытия реально непредсказуемы (можно писать без кавычек).
Но это еще полбеды. А беда вот в чем.
Многие непредсказуемые открытия – это «спящие красавицы» - уже открытые и хорошо описанные прорывные идеи, лежащие в столах авторов и редакций (обычно, в архивах) и ждущие, когда научная общественность, наконец, их догонит (в обоих смыслах этого слова).
Такими «спящими красавицами» были: ныне знаменитая работа 1935 года Эйнштейна, Подольского и Розена по квантовой механике, доклад 1958 года Розенблатта о искусственных нейронных сетях (да-да, не удивляйтесь, что так давно) и многие другие.
Самое прискорбное, что наличие «спящих красавиц» и другая большая беда – закон Матфея для науки (уже признанные станут еще более признанными), - суть следствие используемого человечеством принципиально неверного принципа оценки перспективности научных направлений «от достигнутого» - по предыдущим успехам (например, цитирование).
Следствие из этого доминирующего ошибочного научного принципа выражается в появлении «самосбывающихся пророчеств». Открывают то, что и предсказали. А куда более важные и ценные открытия не делаются или, еще хуже, - пребывают в летаргии «спящих красавиц».
Ну и самая страшная из бед – от ученых все чаще требуют доказательства немедленной и ощутимой пользы от их работы. А как следствие, тревожная тенденция - ставшие традиционными заявления новых Нобелевских лауреатов, что их открытия, над которыми они работали в прошлых десятилетиях, были бы невозможны в сегодняшней исследовательской среде.
Прочтите еще раз последнее предложение. Т.е. раньше это было возможным открыть, а теперь, к сожалению, уже нет.
И это значит, что нам только кажется, что наука, беря все новые и новые высоты, идет правильным путем к вершинам, что открывают перед человечеством самые многообещающие и желанные перспективы.
Science of science показывает, что это не так.
Видимо, в какой-то момент свернули не туда. И «с тех пор все тянутся предо мною кривые, глухие, окольные тропы…»
#ScienceOfScience #Предсказания #ЭффектМатфея
Science
Data-driven predictions in the science of science
The desire to predict discoveries—to have some idea, in advance, of what will be discovered, by whom, when, and where—pervades nearly all aspects of modern science, from individual scientists to publishers, from funding agencies to hiring committees. In this…
Если ты такой умный, почему не богатый? Оказывается, по случайности.
Самые успешные люди - не самые талантливые, а самые удачливые.
Это подтверждает фантастически интересная работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах», способная вызвать революцию в широком спектре важнейших сфер деятельности:
— подбор высших руководящих кадров (в бизнесе и госуправлении);
— выбор стартапов для инвестиций и направлений финансирования в НИОКР;
— оценка механизмов социальной мобильности;
— отношение к распределению богатств, миритократии, эффективности, персональным карьерным стимулам, образованию, социальной репутации и, как следствие всего названного, - социальной структуре общества.
Основанием такой «революции революций» является сочетание 3х факторов.
Новая работа:
✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;
✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;
✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».
Об этом можно прочесть в моем новом посте на 6 мин. чтения https://goo.gl/9MvoNT
#Талант #Случайность #Удача #ЭффектМатфея
Самые успешные люди - не самые талантливые, а самые удачливые.
Это подтверждает фантастически интересная работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах», способная вызвать революцию в широком спектре важнейших сфер деятельности:
— подбор высших руководящих кадров (в бизнесе и госуправлении);
— выбор стартапов для инвестиций и направлений финансирования в НИОКР;
— оценка механизмов социальной мобильности;
— отношение к распределению богатств, миритократии, эффективности, персональным карьерным стимулам, образованию, социальной репутации и, как следствие всего названного, - социальной структуре общества.
Основанием такой «революции революций» является сочетание 3х факторов.
Новая работа:
✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;
✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;
✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».
Об этом можно прочесть в моем новом посте на 6 мин. чтения https://goo.gl/9MvoNT
#Талант #Случайность #Удача #ЭффектМатфея
Medium
Если ты такой умный, почему не богатый?
Оказывается, по случайности
Формула бестселлера
Эйнштейн XXI века Альберт Барабаши создал матмодель, точно предсказывающую продажи книги
Наука Больших Данных добралась до анализа книжного рынка и описала его законы, вычислив:
✔️ универсальный паттерн динамики продаж бестселлеров;
✔️ универсальную модель «всемподходящести», «бурнопродажности» и «быстроприедаемости» любой книги: фикшн или нонфикшн, в картонном, мягком или вообще без переплета (е-книга).
Научная работа проводилась на базе данных самого известного и авторитетного еженедельного списка бестселлеров New York Times, ежегодно просеивающего около 3 млн. книг (включая 100+ тыс. новых) в поисках примерно 500 бестселлеров.
Результаты этой работы https://goo.gl/NJCXiG столь же потрясающие, сколь и обескураживающие.
➖ Потрясность в том, что найденная модель математически подтвердила, что экономика цифрового мира стоит всего на одном ките – внимании массовой аудитории. Чем привлекать это внимание: рекламным бюджетом, создавая впечатление, подкупом инфлюэнсеров или фейковыми новостями, – все равно. Главное – захватить внимание и держать.
➖ Обескураживающий вывод груб и банален. В цифровом мире Закон Матфея («Богатые будут богаче, а бедные беднее») уже не просто закон, а Основной закон – т.с. Конституция Цифрового Мира.
Резюме результатов работы.
1) Созданная модель не только воспроизводит всю траекторию продаж книги, но также предсказывает общее количество копий, которые будут проданы в течение всей «жизни» книги, исходя из объема ее «ранних продаж» (предзаказ до официального выхода).
2) Точная модель, помимо «бурнопродажности» (объема «ранних продаж») содержит еще 2 параметра: «всемподходящесть» - широта охвата аудитории и «быстроприедаемость» - как быстро затухает интерес к книге.
3) Жизнь и судьба книги описывается до банальности просто:
▪️ стартовая маркетинговая кампания (деньги + инфлюэнсеры) – это основной фактор «бурнопродажности»;
▪️ последняя – это основной фактор рейтинга в списке бестселлеров;
▪️ последний – это основной фактор продаж 1й недели и даже месяца.
▪️ а дальше Закон Матфея: чем выше продажи 1й недели, тем выше они будут и дальше.
И самый потрясающий результат.
✔️ Универсальный паттерн динамики продаж бестселлеров оказался абсолютно таким же, как и у цитирования научных статей, ссылок между документами в Интернете, «формулы городов», «формулы жизни» … и любых иных безмасштабных сетей.
Это «предпочтительность установления связей» (preferential attachment) (например, новый документ в сети более вероятно будет иметь ссылку на уже существующий документ, на который уже есть много ссылок).
Т.е. preferential attachment – это и есть Закон Матфея Цифрового Мира.
Кто-то скажет, - ну и что нового? Все и так известно — бабло побеждает все, а пиар – это то же бабло. Инфлюэнсеры рулят, а пипл хавает…
Не соглашусь. Одно дело хоть и двухтысячелетняя, но лишь вербальная формулировка Закона Матфея. Другое дело – универсальный паттерн и подкрепляющая его матмодель.
Вывод из всего этого, увы, грустный.
Появление новых супербестселлеров теперь просчитывается и (внимание!) проплачивается по математически выверенной таксе.
И никаких сюрпризов! Но только для тех, кто в курсе и понимает цифровой мир. Т.е. для диджитал гроков.
Грок (Grok) – это тот, кто умеет «переваривать» и превращать новые смыслы в часть себя, делать их частью своей жизни.
Для таких диджитал гроков пишет на авторском канале @groks Илья Пестов — о технологических трендах и маркетинге (отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, собственный взгляд на события от человека, работающего в этой индустрии).
Ведь одно дело - смотреть на диджитал мир со стороны, а другое - жить в нём и уже сегодня делать его таким, каким он только станет.
#BigData #ЭффектМатфея
Эйнштейн XXI века Альберт Барабаши создал матмодель, точно предсказывающую продажи книги
Наука Больших Данных добралась до анализа книжного рынка и описала его законы, вычислив:
✔️ универсальный паттерн динамики продаж бестселлеров;
✔️ универсальную модель «всемподходящести», «бурнопродажности» и «быстроприедаемости» любой книги: фикшн или нонфикшн, в картонном, мягком или вообще без переплета (е-книга).
Научная работа проводилась на базе данных самого известного и авторитетного еженедельного списка бестселлеров New York Times, ежегодно просеивающего около 3 млн. книг (включая 100+ тыс. новых) в поисках примерно 500 бестселлеров.
Результаты этой работы https://goo.gl/NJCXiG столь же потрясающие, сколь и обескураживающие.
➖ Потрясность в том, что найденная модель математически подтвердила, что экономика цифрового мира стоит всего на одном ките – внимании массовой аудитории. Чем привлекать это внимание: рекламным бюджетом, создавая впечатление, подкупом инфлюэнсеров или фейковыми новостями, – все равно. Главное – захватить внимание и держать.
➖ Обескураживающий вывод груб и банален. В цифровом мире Закон Матфея («Богатые будут богаче, а бедные беднее») уже не просто закон, а Основной закон – т.с. Конституция Цифрового Мира.
Резюме результатов работы.
1) Созданная модель не только воспроизводит всю траекторию продаж книги, но также предсказывает общее количество копий, которые будут проданы в течение всей «жизни» книги, исходя из объема ее «ранних продаж» (предзаказ до официального выхода).
2) Точная модель, помимо «бурнопродажности» (объема «ранних продаж») содержит еще 2 параметра: «всемподходящесть» - широта охвата аудитории и «быстроприедаемость» - как быстро затухает интерес к книге.
3) Жизнь и судьба книги описывается до банальности просто:
▪️ стартовая маркетинговая кампания (деньги + инфлюэнсеры) – это основной фактор «бурнопродажности»;
▪️ последняя – это основной фактор рейтинга в списке бестселлеров;
▪️ последний – это основной фактор продаж 1й недели и даже месяца.
▪️ а дальше Закон Матфея: чем выше продажи 1й недели, тем выше они будут и дальше.
И самый потрясающий результат.
✔️ Универсальный паттерн динамики продаж бестселлеров оказался абсолютно таким же, как и у цитирования научных статей, ссылок между документами в Интернете, «формулы городов», «формулы жизни» … и любых иных безмасштабных сетей.
Это «предпочтительность установления связей» (preferential attachment) (например, новый документ в сети более вероятно будет иметь ссылку на уже существующий документ, на который уже есть много ссылок).
Т.е. preferential attachment – это и есть Закон Матфея Цифрового Мира.
Кто-то скажет, - ну и что нового? Все и так известно — бабло побеждает все, а пиар – это то же бабло. Инфлюэнсеры рулят, а пипл хавает…
Не соглашусь. Одно дело хоть и двухтысячелетняя, но лишь вербальная формулировка Закона Матфея. Другое дело – универсальный паттерн и подкрепляющая его матмодель.
Вывод из всего этого, увы, грустный.
Появление новых супербестселлеров теперь просчитывается и (внимание!) проплачивается по математически выверенной таксе.
И никаких сюрпризов! Но только для тех, кто в курсе и понимает цифровой мир. Т.е. для диджитал гроков.
Грок (Grok) – это тот, кто умеет «переваривать» и превращать новые смыслы в часть себя, делать их частью своей жизни.
Для таких диджитал гроков пишет на авторском канале @groks Илья Пестов — о технологических трендах и маркетинге (отчёты, данные, графики, новости, подборки статей на русском и английском, собственный взгляд на события от человека, работающего в этой индустрии).
Ведь одно дело - смотреть на диджитал мир со стороны, а другое - жить в нём и уже сегодня делать его таким, каким он только станет.
#BigData #ЭффектМатфея
SpringerOpen
Success in books: a big data approach to bestsellers - EPJ Data Science
Reading remains the preferred leisure activity for most individuals, continuing to offer a unique path to knowledge and learning. As such, books remain an important cultural product, consumed widely. Yet, while over 3 million books are published each year…
5 законов, определяющих структуру и динамику научных открытий.
Если раньше о них догадывались, то теперь они подтверждены экспериментально.
По своей сути, наука – это расширяющаяся и развивающаяся вселенная, построенная в виде гигантской сети идей, ученых и их статей (см. рисунок).
На стыке сетевых наук и больших данных обнаруживаются универсальные и предметно-ориентированные законы, лежащие в основе структуры и динамики научных открытий.
Вот пятерка первых из них.
1. Традиции обычно побеждают инновации
Если идея по-настоящему инновационная, скорее всего, ей не будет ходу. Чтобы добиться ее признания, идею нужно поместить внутрь контекста устоявшихся знаний.
2. Настойчивость
Ученый никогда не бывает слишком стар, чтобы сделать крупное открытие, пока он или она
остается продуктивным.
3. Сотрудничество
Работы небольших команд, как правило, более прорывные, а работы больших команд, как правило, имеют большее признание.
4. Принцип Матфея по-прежнему рулит
Среди соавторов, наибольшую пользу получает тот, кто уже был больше известен.
5. Финансируется преимущественно не то, что нужно для ускорения науки
Инвесторы ориентируются не на новаторство, а на потенциальный финансовый успех разработок. Такая близорукость – большая ошибка. Если это изменить, наука сильно ускорится.
Подробней: https://barabasi.com/f/939.pdf
#SciSci #ЭффектМатфея
Если раньше о них догадывались, то теперь они подтверждены экспериментально.
По своей сути, наука – это расширяющаяся и развивающаяся вселенная, построенная в виде гигантской сети идей, ученых и их статей (см. рисунок).
На стыке сетевых наук и больших данных обнаруживаются универсальные и предметно-ориентированные законы, лежащие в основе структуры и динамики научных открытий.
Вот пятерка первых из них.
1. Традиции обычно побеждают инновации
Если идея по-настоящему инновационная, скорее всего, ей не будет ходу. Чтобы добиться ее признания, идею нужно поместить внутрь контекста устоявшихся знаний.
2. Настойчивость
Ученый никогда не бывает слишком стар, чтобы сделать крупное открытие, пока он или она
остается продуктивным.
3. Сотрудничество
Работы небольших команд, как правило, более прорывные, а работы больших команд, как правило, имеют большее признание.
4. Принцип Матфея по-прежнему рулит
Среди соавторов, наибольшую пользу получает тот, кто уже был больше известен.
5. Финансируется преимущественно не то, что нужно для ускорения науки
Инвесторы ориентируются не на новаторство, а на потенциальный финансовый успех разработок. Такая близорукость – большая ошибка. Если это изменить, наука сильно ускорится.
Подробней: https://barabasi.com/f/939.pdf
#SciSci #ЭффектМатфея
ИИ не умеет делать моральный выбор, а люди не договорятся.
Итог - невиданное неравенство.
Создание ядерных технологий породило орудие для суицида человечества. И единственным сдерживающим фактором самоуничтожения цивилизации стало устройство общества, гарантирующее взаимное уничтожение и тем, кто войну начнет, и тем, кто будет защищаться.
Но вот появились ИИ-технологии, по мощи не уступающие ядерным и ведущие к небывало быстрому росту неравенства между «ИИ-обладателями» и «обычными людьми».
• Первые будут принимать решения, пользуясь наставлениями ИИ и его сверхскоростными возможностями анализа и действий (как это уже сегодня делают, например, брокеры и онлайн-платформы).
• Вторые по старинке будут думать и действовать сами, - может, из консерватизма, а может, и в силу дороговизны билета в стан «ИИ-обладателей» (наличие у вас умной колонки и смартфона не только не дает вам такого билета, но делает для вас все более неподъемной его цену).
Прискорбно, но факт: в истории земной цивилизации есть два неизменных тренда: рост технологической мощи и рост неравенства. В обоих были временные замедления и реверсы. Но в историческом масштабе оба тренда неумолимы, как смерть.
С развитием ИИ-технологий, разделяющих мир на «ИИ-обладателей» и «обычных людей» тренд роста неравенства только усилился.
• «Обычные люди» генерируют большие данные через все возрастающее разнообразие цифровых устройств.
• «ИИ-обладатели» совершенствуют алгоритмы и методы монетизации собранных данных.
Возникает вопрос.
Может ли устройство общества с помощью регулирования каким-то образом повлиять на процесс неизбежного роста неравенства вследствие развития ИИ?
Моделирование сценариев различных форм и видов взаимодействия «ИИ-обладателей» и «обычных людей», с учетом возможных регуляторных ограничений со стороны общества, дало отрицательный ответ на поставленный выше вопрос. Увы!
Модель разработана для анализа т.н. «Проблемы выравнивания общественных ценностей».
Эта проблема не менее сложна, чем пресловутая «трудная проблема сознания». Ее суть такова.
• Возможность встраивания в ИИ собственных моральных принципов пока под большим вопросом. Конечно, есть методы IRL и CIRL … Но их возможности на практике пока весьма ограничены.
• Значит в вопросах морального выбора (типа, кого убьет самоуправляемый авто: пассажира, старушку справа или ребенка слева) будут решать люди (авторы алгоритмов, политики, регуляторы, владелец авто …)
• Но какие варианты решений они будут выбирать, ведь ценности у всех разные? Возможно ли достижение некоего равновесия выгод для себя-любимого и всех остальных?
• Моделирование процесса выравнивания ценностей, в котором решения принимаются конкретными людьми и конкретными ИИ-системами, показывает, что равновесия не будет – победит меньшинство «ИИ-обладателей», которое навяжет свои ценности большинству «обычных людей».
Попытка найти равновесие ценностей, путем включения в модель ИИ 3го типа, также не привела к успеху.
Поясню.
1й тип ИИ – эгоист. Сталкиваясь с интересами «обычных людей», он блюдет «свою выгоду» (выгоду «ИИ-обладателей»). А при конфликте интересов «ИИ-обладателей» выходит на равновесие Нэша.
2й – прагматик (в отличие от альтруиста, он одинаково блюдет и свой интерес и интересы других).
3й – сознательный. Средний путь между 1м и 2м: блюдет свой интерес, минимизируя вред остальным.
Важный момент. Модель – это безмасштабная сеть (таковы все социальные сети в онлайне и реале, где правит закон Матфея). И как в жизни, модель постоянно перекоммутируется: часть старых связей рвется, и образуются новые.
Сеть состоит из людей и ИИ. Люди, подобно ИИ, тех же 3х типов (эгоист …)
У людей есть две стратегии перекоммутации: консервативная (рвутся лишь вредные связи) и алчная (рвутся и вредные и бесполезные связи)
Как и ожидалось, обе стратегии плодят неравенство, но алчная быстрее.
Резюме – в заголовке.
#ИИ #Неравенство #ЭффектМатфея
Итог - невиданное неравенство.
Создание ядерных технологий породило орудие для суицида человечества. И единственным сдерживающим фактором самоуничтожения цивилизации стало устройство общества, гарантирующее взаимное уничтожение и тем, кто войну начнет, и тем, кто будет защищаться.
Но вот появились ИИ-технологии, по мощи не уступающие ядерным и ведущие к небывало быстрому росту неравенства между «ИИ-обладателями» и «обычными людьми».
• Первые будут принимать решения, пользуясь наставлениями ИИ и его сверхскоростными возможностями анализа и действий (как это уже сегодня делают, например, брокеры и онлайн-платформы).
• Вторые по старинке будут думать и действовать сами, - может, из консерватизма, а может, и в силу дороговизны билета в стан «ИИ-обладателей» (наличие у вас умной колонки и смартфона не только не дает вам такого билета, но делает для вас все более неподъемной его цену).
Прискорбно, но факт: в истории земной цивилизации есть два неизменных тренда: рост технологической мощи и рост неравенства. В обоих были временные замедления и реверсы. Но в историческом масштабе оба тренда неумолимы, как смерть.
С развитием ИИ-технологий, разделяющих мир на «ИИ-обладателей» и «обычных людей» тренд роста неравенства только усилился.
• «Обычные люди» генерируют большие данные через все возрастающее разнообразие цифровых устройств.
• «ИИ-обладатели» совершенствуют алгоритмы и методы монетизации собранных данных.
Возникает вопрос.
Может ли устройство общества с помощью регулирования каким-то образом повлиять на процесс неизбежного роста неравенства вследствие развития ИИ?
Моделирование сценариев различных форм и видов взаимодействия «ИИ-обладателей» и «обычных людей», с учетом возможных регуляторных ограничений со стороны общества, дало отрицательный ответ на поставленный выше вопрос. Увы!
Модель разработана для анализа т.н. «Проблемы выравнивания общественных ценностей».
Эта проблема не менее сложна, чем пресловутая «трудная проблема сознания». Ее суть такова.
• Возможность встраивания в ИИ собственных моральных принципов пока под большим вопросом. Конечно, есть методы IRL и CIRL … Но их возможности на практике пока весьма ограничены.
• Значит в вопросах морального выбора (типа, кого убьет самоуправляемый авто: пассажира, старушку справа или ребенка слева) будут решать люди (авторы алгоритмов, политики, регуляторы, владелец авто …)
• Но какие варианты решений они будут выбирать, ведь ценности у всех разные? Возможно ли достижение некоего равновесия выгод для себя-любимого и всех остальных?
• Моделирование процесса выравнивания ценностей, в котором решения принимаются конкретными людьми и конкретными ИИ-системами, показывает, что равновесия не будет – победит меньшинство «ИИ-обладателей», которое навяжет свои ценности большинству «обычных людей».
Попытка найти равновесие ценностей, путем включения в модель ИИ 3го типа, также не привела к успеху.
Поясню.
1й тип ИИ – эгоист. Сталкиваясь с интересами «обычных людей», он блюдет «свою выгоду» (выгоду «ИИ-обладателей»). А при конфликте интересов «ИИ-обладателей» выходит на равновесие Нэша.
2й – прагматик (в отличие от альтруиста, он одинаково блюдет и свой интерес и интересы других).
3й – сознательный. Средний путь между 1м и 2м: блюдет свой интерес, минимизируя вред остальным.
Важный момент. Модель – это безмасштабная сеть (таковы все социальные сети в онлайне и реале, где правит закон Матфея). И как в жизни, модель постоянно перекоммутируется: часть старых связей рвется, и образуются новые.
Сеть состоит из людей и ИИ. Люди, подобно ИИ, тех же 3х типов (эгоист …)
У людей есть две стратегии перекоммутации: консервативная (рвутся лишь вредные связи) и алчная (рвутся и вредные и бесполезные связи)
Как и ожидалось, обе стратегии плодят неравенство, но алчная быстрее.
Резюме – в заголовке.
#ИИ #Неравенство #ЭффектМатфея
Подрывные технологии похоронят демократию.
Спасения из Силиконовой долины можно больше не ждать.
Новый отчет Исследовательского центра Пью – убедительное дополнение к моим неоднократным воззваниям на тему Большого брата – сына Большого Бога, которому суждено похоронить демократию земной цивилизации. Ведь одно дело стенания одиночки, - пусть это даже суперпопулярный Харари. И совсем другое – толково проведенный опрос почти 1000 человек (включая ученых, предпринимателей, разработчиков и исследователей), непосредственно причастных к разработке цифровых подрывных технологий (ЦПТ).
Более половины из них уверены, что ЦПТ нанесут ощутимый вред демократии в ближайшее десятилетие. Вот основные факторы наносимого вреда.
Эти технологии:
1) расширяют могущество и власть и без того могущественных и властных (торжество закона Матфея, о котором я неоднократно писал);
2) упрощают подминать управляемых (от слежки за телами до слежки за умами);
3) легко превращаются в оружие и средства насилия (вплоть до интеллектуального изнасилования с особым цинизмом и жестокостью);
4) плодят цифровую неграмотность и способствуют краху журналистики, лавинообразно расширяющих на Земле численность тупеющих незнаек (про эпидемию «интеллектуальной слепоты» я также уже не раз писал).
Все 4 фактора – совсем не новость для тех, кто задумывался над тем, как ЦПТ влияют на общество.
Но помимо этой констатирующей части, подкрепленной словами сотен знающих дело экспертов, в отчете Пью есть еще 3 ценных находки.
А. Обобщающий вывод о причинах неизбежной интеллектуальной деградации, вследствие цунами, порождаемого гремучей смесью консьюмеризма с тотальной цифровизацией бизнеса и «ментальным вшиванием» в нас смартфонов и прочих смарт-гаджетов. Результатом этого становится торжество «технологического решианизма» (Technological Solutionism – термин Евгения Морозова) – интеллектуальной патологии, заставляющей нас принимать во внимание только те проблемы, для которых мы в состоянии найти хорошие и чистые решения. Именно «технологический решианизм» позволил разработчиком ИИ-систем легко свернуть с трудного изначального пути познания человеком самого себя на путь создания «прибыльных машин»: от умных колонок до самоуправляемых авто.
Б. Отчет Пью, чуть ли не впервые, публично огласил столь нелицеприятную для Силиконовой долины правду – её «техновершители» столкнулись с кризисом среднего возраста. Компании, которые они создали, также демонстрируют признаки вступления в экзистенциальный кризис. Несмотря на бурные демократические идеалы, которые привели их молодое я к совершенству, «техновершители» погрязли в корпоративизме, распродали свои идеалы или поменяли их на переход к вершинам власти, вместо того, чтобы разрушать ее.
В. Некоторые цепляются за идею, что в конечном итоге общество просто преодолеет проблемы цивилизации, порожденные ЦПТ. Пол Саффо, например, считает, что «существует долгая история новых медиаформ, которые создают первоначальный хаос при внедрении, а затем ассимилируются в обществе в качестве позитивной силы… Именно это произошло с печатью в начале 1500-х годов и с газетами более века назад. Новые технологии похожи на диких животных - культурам нужно приручить их».
Но как считает большинство опрошенных экспертов, даже если «текущий хаос» в конце концов уступит «более солнечным цифровым временам», грядущее десятилетие будет веселеньким. И демократии мало не покажется не только в Китае, но и в США, а также и в Европе.
Это будет десятилетие торжества Большого Брата – сына Большого Бога.
Не верите?
Так прочтите отчет.
А кому лень – хоть его резюме.
#БольшойБрат #БольшиеБоги #Демократия #ЭффектМатфея
Спасения из Силиконовой долины можно больше не ждать.
Новый отчет Исследовательского центра Пью – убедительное дополнение к моим неоднократным воззваниям на тему Большого брата – сына Большого Бога, которому суждено похоронить демократию земной цивилизации. Ведь одно дело стенания одиночки, - пусть это даже суперпопулярный Харари. И совсем другое – толково проведенный опрос почти 1000 человек (включая ученых, предпринимателей, разработчиков и исследователей), непосредственно причастных к разработке цифровых подрывных технологий (ЦПТ).
Более половины из них уверены, что ЦПТ нанесут ощутимый вред демократии в ближайшее десятилетие. Вот основные факторы наносимого вреда.
Эти технологии:
1) расширяют могущество и власть и без того могущественных и властных (торжество закона Матфея, о котором я неоднократно писал);
2) упрощают подминать управляемых (от слежки за телами до слежки за умами);
3) легко превращаются в оружие и средства насилия (вплоть до интеллектуального изнасилования с особым цинизмом и жестокостью);
4) плодят цифровую неграмотность и способствуют краху журналистики, лавинообразно расширяющих на Земле численность тупеющих незнаек (про эпидемию «интеллектуальной слепоты» я также уже не раз писал).
Все 4 фактора – совсем не новость для тех, кто задумывался над тем, как ЦПТ влияют на общество.
Но помимо этой констатирующей части, подкрепленной словами сотен знающих дело экспертов, в отчете Пью есть еще 3 ценных находки.
А. Обобщающий вывод о причинах неизбежной интеллектуальной деградации, вследствие цунами, порождаемого гремучей смесью консьюмеризма с тотальной цифровизацией бизнеса и «ментальным вшиванием» в нас смартфонов и прочих смарт-гаджетов. Результатом этого становится торжество «технологического решианизма» (Technological Solutionism – термин Евгения Морозова) – интеллектуальной патологии, заставляющей нас принимать во внимание только те проблемы, для которых мы в состоянии найти хорошие и чистые решения. Именно «технологический решианизм» позволил разработчиком ИИ-систем легко свернуть с трудного изначального пути познания человеком самого себя на путь создания «прибыльных машин»: от умных колонок до самоуправляемых авто.
Б. Отчет Пью, чуть ли не впервые, публично огласил столь нелицеприятную для Силиконовой долины правду – её «техновершители» столкнулись с кризисом среднего возраста. Компании, которые они создали, также демонстрируют признаки вступления в экзистенциальный кризис. Несмотря на бурные демократические идеалы, которые привели их молодое я к совершенству, «техновершители» погрязли в корпоративизме, распродали свои идеалы или поменяли их на переход к вершинам власти, вместо того, чтобы разрушать ее.
В. Некоторые цепляются за идею, что в конечном итоге общество просто преодолеет проблемы цивилизации, порожденные ЦПТ. Пол Саффо, например, считает, что «существует долгая история новых медиаформ, которые создают первоначальный хаос при внедрении, а затем ассимилируются в обществе в качестве позитивной силы… Именно это произошло с печатью в начале 1500-х годов и с газетами более века назад. Новые технологии похожи на диких животных - культурам нужно приручить их».
Но как считает большинство опрошенных экспертов, даже если «текущий хаос» в конце концов уступит «более солнечным цифровым временам», грядущее десятилетие будет веселеньким. И демократии мало не покажется не только в Китае, но и в США, а также и в Европе.
Это будет десятилетие торжества Большого Брата – сына Большого Бога.
Не верите?
Так прочтите отчет.
А кому лень – хоть его резюме.
#БольшойБрат #БольшиеБоги #Демократия #ЭффектМатфея
Pew Research Center
Many Tech Experts Say Digital Disruption Will Hurt Democracy
About half the experts we canvassed predict technology will weaken democracy by 2030, while a third expect technology to strengthen it.
Справедливая госпомощь или социальный взрыв.
По заключению INET Oxford, это ключевой вопрос человечества в 2020
Всего главных вопросов три.
1й - о стратегии торможения пандемии, - более-менее прояснен на практике.
Необходимо социальное дистанцирование и карантинные меры переменной жесткости, в зависимости от фазы эпидемии и национальной специфики.
2й - о необходимости наискорейшего ослабления карантинных мер всюду, где это допускает эпидемиологическая обстановка, - тоже практически решен. Тянуть нельзя.
Уже ясно, – коронакризис несоизмеримо сильнее финансового кризиса 2008, когда занятость в США упала на 3,28%. Сейчас она ориентировочно упадет на 24%, при снижении заработной платы на 17% и потере добавленной стоимости на 22%. Подобные цифры были лишь при Великой депрессии 1929-1932, когда занятость упала на 21,7%. И потому возвращение людей на работу должно быть максимально быстрым, насколько это возможно без угрозы общественному здоровью.
В ближайшие недели правительствам предстоит решать 3й вопрос. И он сейчас ключевой - как предотвратить социальный взрыв в результате обнищания людей на фоне нового скачка неравенства?
Глубокий и многосторонний анализ этого вопроса (103 стр.) опубликован в отчете «Шоки спроса и предложения в пандемии COVID-19: перспективы развития промышленности и занятости». Эта работа выполнена Институтом нового экономического мышления при Оксфордской школе Мартина (INET Oxford) - это междисциплинарный исследовательский центр, посвященный применению передового мышления из социальных и физических наук для решения глобальных экономических проблем.
Главный вывод многовариантного анализа жесток.
✔️ Экономико-социальные последствия коронакризиса будут крайне ассиметричны и ведут к новому беспрецедентному по амплитуде и скорости скачку неравенства.
Главная проблема, выявленная исследованием такова.
✔️ Люди пострадают от последствий коронакризиса сильно по-разному (кое-кто вообще не пострадает). Кто и насколько пострадает, зависит от двух шоков:
1. Шока от падения предложения конкретных продуктов/услуг из-за невозможности их производства (осуществления) удаленно.
2. Шока от падения спроса на конкретные продукты/услуги в результате коронакризиса
На этой диаграмме видно.
А) Люди одних профессий и рода деятельности (запросто выполняемых удаленно), работающие в наиболее важных для государства отраслях, - вообще не пострадают (а кое-кто из бизнесменов сильно обогатится).
Эти люди в правом верхнем квадранте диаграммы: медработники, офисные служащие и т.д. (в первую очередь, работающие в правых верхних индустриях на другой диаграмме – госслужба, медиа, продукты питания и т.д)
Б) Людей других профессий и рода деятельности (которые невозможно выполнять удаленно – таких 56% - все цифры по США), работающие в наименее важных для государства отраслях (таких 36%), - ждет крушение в бедность, а то и в нищету. Совокупно, это примерно 21% населения.
Эти люди в левом нижнем квадранте диаграммы: официанты, повара и т.д. (в первую очередь, работающие в левых нижних индустриях на другой диаграмме – развлечения, рестораны, отели и т.д)
В) И самое малоприятное. Люди из п. А – это самая обеспеченная сегодня часть общества. А люди из п.Б - самая малообеспеченная часть общества (см. диаграмму) Т.е. опять сработает закон Матфея – богатые станут богаче, а бедные беднее.
Главная рекомендация отчета политическая. И она предельно конкретна.
В таких условиях предотвратить социальный взрыв можно только с помощью СПРАВЕДЛИВОЙ госпомощи.
✔️ Для обеспечения максимально справедливого разделения тягот коронакризиса, госпомощь должна быть, в первую очередь, предоставлена наиболее пострадавшим, в то время как дополнительные налоги на поддержку таких программ должны взиматься, в первую очередь, с менее затронутых коронакризисом индустрий.
#Эпидемия #ЭффектМатфея
По заключению INET Oxford, это ключевой вопрос человечества в 2020
Всего главных вопросов три.
1й - о стратегии торможения пандемии, - более-менее прояснен на практике.
Необходимо социальное дистанцирование и карантинные меры переменной жесткости, в зависимости от фазы эпидемии и национальной специфики.
2й - о необходимости наискорейшего ослабления карантинных мер всюду, где это допускает эпидемиологическая обстановка, - тоже практически решен. Тянуть нельзя.
Уже ясно, – коронакризис несоизмеримо сильнее финансового кризиса 2008, когда занятость в США упала на 3,28%. Сейчас она ориентировочно упадет на 24%, при снижении заработной платы на 17% и потере добавленной стоимости на 22%. Подобные цифры были лишь при Великой депрессии 1929-1932, когда занятость упала на 21,7%. И потому возвращение людей на работу должно быть максимально быстрым, насколько это возможно без угрозы общественному здоровью.
В ближайшие недели правительствам предстоит решать 3й вопрос. И он сейчас ключевой - как предотвратить социальный взрыв в результате обнищания людей на фоне нового скачка неравенства?
Глубокий и многосторонний анализ этого вопроса (103 стр.) опубликован в отчете «Шоки спроса и предложения в пандемии COVID-19: перспективы развития промышленности и занятости». Эта работа выполнена Институтом нового экономического мышления при Оксфордской школе Мартина (INET Oxford) - это междисциплинарный исследовательский центр, посвященный применению передового мышления из социальных и физических наук для решения глобальных экономических проблем.
Главный вывод многовариантного анализа жесток.
✔️ Экономико-социальные последствия коронакризиса будут крайне ассиметричны и ведут к новому беспрецедентному по амплитуде и скорости скачку неравенства.
Главная проблема, выявленная исследованием такова.
✔️ Люди пострадают от последствий коронакризиса сильно по-разному (кое-кто вообще не пострадает). Кто и насколько пострадает, зависит от двух шоков:
1. Шока от падения предложения конкретных продуктов/услуг из-за невозможности их производства (осуществления) удаленно.
2. Шока от падения спроса на конкретные продукты/услуги в результате коронакризиса
На этой диаграмме видно.
А) Люди одних профессий и рода деятельности (запросто выполняемых удаленно), работающие в наиболее важных для государства отраслях, - вообще не пострадают (а кое-кто из бизнесменов сильно обогатится).
Эти люди в правом верхнем квадранте диаграммы: медработники, офисные служащие и т.д. (в первую очередь, работающие в правых верхних индустриях на другой диаграмме – госслужба, медиа, продукты питания и т.д)
Б) Людей других профессий и рода деятельности (которые невозможно выполнять удаленно – таких 56% - все цифры по США), работающие в наименее важных для государства отраслях (таких 36%), - ждет крушение в бедность, а то и в нищету. Совокупно, это примерно 21% населения.
Эти люди в левом нижнем квадранте диаграммы: официанты, повара и т.д. (в первую очередь, работающие в левых нижних индустриях на другой диаграмме – развлечения, рестораны, отели и т.д)
В) И самое малоприятное. Люди из п. А – это самая обеспеченная сегодня часть общества. А люди из п.Б - самая малообеспеченная часть общества (см. диаграмму) Т.е. опять сработает закон Матфея – богатые станут богаче, а бедные беднее.
Главная рекомендация отчета политическая. И она предельно конкретна.
В таких условиях предотвратить социальный взрыв можно только с помощью СПРАВЕДЛИВОЙ госпомощи.
✔️ Для обеспечения максимально справедливого разделения тягот коронакризиса, госпомощь должна быть, в первую очередь, предоставлена наиболее пострадавшим, в то время как дополнительные налоги на поддержку таких программ должны взиматься, в первую очередь, с менее затронутых коронакризисом индустрий.
#Эпидемия #ЭффектМатфея
INET Oxford
Supply and demand shocks in the COVID-19 pandemic: An industry and…
We provide quantitative predictions of first-order supply and demand shocks for the US economy associated with the COVID-19 pandemic at the level of…
5я колонна COVID-19.
Почему антипрививочники непобедимы.
Прорывное исследование проф. Нила Джонсона и Со. открывает завесу тайны непобедимости интеллектуальной слепоты масс.
Влияние антипрививочников (вакциноскептиков) может стать важным фактором в борьбе с COVID-19 после появления вакцины. Беда в том, что это влияние вовсе не ослабевает и даже усиливается.
Причины вакциноскептицизма понемногу становятся понятней. Это особенность мышления антипрививочников, связанная с преувеличением последствий негативных событий.
Однако вопрос о том, почему позиция антипрививочников оказывается в обществе, как минимум, не менее влиятельной, чем научные аргументы, до сих пор был без ответа.
Новое прорывное исследование объясняет, почему это происходит.
По большому счету, причины две.
1. Глобальная инфосеть социальных медиа оказывает беспрецедентное влияние на формирование представлений о мире и персональных убеждений людей.
2. Наука о инфосетевом влиянии на мышление людей до последнего времени не обладала убедительными данными о механизмах этого влияния и, в первую очередь, о «мировом соревновании» кластеров полярных убеждений. Теперь эти данные собраны и проанализированы.
Анализ динамики «мирового соревнования» кластеров полярных убеждений анти- и про-прививочников на полях 100 млн. страниц Facebook позволяет понять, почему антипрививочники в социальных медиа сильнее.
Причин этого аж семь. Но чтобы не влезать в сложности матмодели, назовем лишь 3 главных.
✔️ У антипрививочников существенно привлекательней «рассказ». Он сочетает наиболее интересные для масс темы (такие, как проблемы безопасности, теории заговора, альтернативное здоровье и медицина, а теперь еще и причину, а также лечение COVID-19).
✔️ Антипрививочники берут не числом, а умением (они куда активней и правильней организованы с точки зрения организации сетевых кластеров: тематически, географически и т.д.) «Сетевая сила» антипрививочников столь высока, что они даже нарушают сетевой закон Матфея о преференциальных предпочтениях. Это переворот в сетевой науке.
✔️ Решающую роль в локальных победах антипрививочников играют неопределившиеся, имеющие самый высокий рост новых исходящих связей. Это ставит под сомнение существующее представление о том, что неопределившиеся люди являются пассивным фоном в битве за «сердца и умы»
Полученные результаты и выводы весьма важны не только для победы здравого смысла в вопросе о вакцинации. Интеллектуальная слепота человечества, к сожалению, нарастает по мере прогресса инфосетевых технологий.
И если человечество не научится организовывать правильные кластерные структуры и рассказывать правильные истории массам, число интеллектуальных слепцов будет расти по всем темам. Благо их предостаточно: от плоской Земли до сильного ИИ.
Доп. Материалы:
• Об интеллектуальной слепоте вследствие мотивированных рассуждений
• Об интеллектуальной слепоте ученых
• О главной проблеме человечества — сингулярности его глупости (на материале последней книги Харари)
• О том, как Земля превращается в мир идиотов
#ИнтеллектуальнаяСлепота #Вызовы21века #ЭффектМатфея
Почему антипрививочники непобедимы.
Прорывное исследование проф. Нила Джонсона и Со. открывает завесу тайны непобедимости интеллектуальной слепоты масс.
Влияние антипрививочников (вакциноскептиков) может стать важным фактором в борьбе с COVID-19 после появления вакцины. Беда в том, что это влияние вовсе не ослабевает и даже усиливается.
Причины вакциноскептицизма понемногу становятся понятней. Это особенность мышления антипрививочников, связанная с преувеличением последствий негативных событий.
Однако вопрос о том, почему позиция антипрививочников оказывается в обществе, как минимум, не менее влиятельной, чем научные аргументы, до сих пор был без ответа.
Новое прорывное исследование объясняет, почему это происходит.
По большому счету, причины две.
1. Глобальная инфосеть социальных медиа оказывает беспрецедентное влияние на формирование представлений о мире и персональных убеждений людей.
2. Наука о инфосетевом влиянии на мышление людей до последнего времени не обладала убедительными данными о механизмах этого влияния и, в первую очередь, о «мировом соревновании» кластеров полярных убеждений. Теперь эти данные собраны и проанализированы.
Анализ динамики «мирового соревнования» кластеров полярных убеждений анти- и про-прививочников на полях 100 млн. страниц Facebook позволяет понять, почему антипрививочники в социальных медиа сильнее.
Причин этого аж семь. Но чтобы не влезать в сложности матмодели, назовем лишь 3 главных.
✔️ У антипрививочников существенно привлекательней «рассказ». Он сочетает наиболее интересные для масс темы (такие, как проблемы безопасности, теории заговора, альтернативное здоровье и медицина, а теперь еще и причину, а также лечение COVID-19).
✔️ Антипрививочники берут не числом, а умением (они куда активней и правильней организованы с точки зрения организации сетевых кластеров: тематически, географически и т.д.) «Сетевая сила» антипрививочников столь высока, что они даже нарушают сетевой закон Матфея о преференциальных предпочтениях. Это переворот в сетевой науке.
✔️ Решающую роль в локальных победах антипрививочников играют неопределившиеся, имеющие самый высокий рост новых исходящих связей. Это ставит под сомнение существующее представление о том, что неопределившиеся люди являются пассивным фоном в битве за «сердца и умы»
Полученные результаты и выводы весьма важны не только для победы здравого смысла в вопросе о вакцинации. Интеллектуальная слепота человечества, к сожалению, нарастает по мере прогресса инфосетевых технологий.
И если человечество не научится организовывать правильные кластерные структуры и рассказывать правильные истории массам, число интеллектуальных слепцов будет расти по всем темам. Благо их предостаточно: от плоской Земли до сильного ИИ.
Доп. Материалы:
• Об интеллектуальной слепоте вследствие мотивированных рассуждений
• Об интеллектуальной слепоте ученых
• О главной проблеме человечества — сингулярности его глупости (на материале последней книги Харари)
• О том, как Земля превращается в мир идиотов
#ИнтеллектуальнаяСлепота #Вызовы21века #ЭффектМатфея
