Как лайки влияют на наш мозг
Лайки появились совсем недавно, но уже стали неотъемлемой чертой общения в сети. Раньше психологи, антропологи и социологи пытались разобраться в сути явления с помощью опросов или других косвенных методов. Сегодня ученые получили возможность заглянуть прямо в мозг — как он воспринимает лайки, как видоизменяются и адаптируются сформировавшиеся в течение долгого времени механизмы к новому феномену социальной жизни.
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяет с высоким пространственным разрешением оценить активность разных участков головного мозга во время выполнения разных дел, в том числе в процессе общения. Сложно вести светскую беседу, находясь внутри МРТ-сканнера, но при изучении коммуникации в социальных сетях сегодня можно обойтись и без собеседника.
В ходе эксперимента 58 участникам предъявлялись фотографии из Инстаграма: собственные снимки и фото других участников. После просмотра каждой фотографии можно было нажатием кнопки обозначить лайк или просто переключиться на новую фотографию. Все это время регистрировалась активность мозга. Далее участникам предъявлялись их собственные фотографии из соцсетей с уже проставленными лайками от других людей.
Так исследователи выделили зоны мозга, активирующиеся только в тех случаях, когда человек лайкал фотографию, и области, активность которых проявляется при просмотре собственной фотографии с большим количеством лайков.
После наложения картинок исследователи выделили области мозга, задействованные в обоих случаях:
На сегодня в мозге человека достаточно хорошо изучена система «вознаграждения» (reward system) — в первую очередь в ходе экспериментов в сфере нейроэкономики. В таких экспериментах обычно моделируются ситуации с выигрышем или потерей денежных средств и регистрируется активность мозга в случае удачи.
Так же существует пул исследований, посвященных изучению эмоционального отклика в мозге человека в момент возникновения положительных эмоций в ходе общения с другими людьми. Одно из важнейших отличий в этих двух ситуациях: «исчисляемость» реакции в случае с деньгами, возможность выделить отдельные «кванты». В ходе общения гораздо сложнее выделить какой-то единый эквивалент и лайки как раз позволяют это сделать.
Исследователи сравнили активность мозга в эксперименте с результатами предыдущих исследований и оказалось, что задействованы обе системы.
Получается, наш мозг вполне всерьез воспринимает лайки. Это помогает объяснить, почему мы постоянно обновляем страницы социальных сетей и смотрим, как изменяется заветное число под фотографией или постом.
Ирина Зябрева
Лайки появились совсем недавно, но уже стали неотъемлемой чертой общения в сети. Раньше психологи, антропологи и социологи пытались разобраться в сути явления с помощью опросов или других косвенных методов. Сегодня ученые получили возможность заглянуть прямо в мозг — как он воспринимает лайки, как видоизменяются и адаптируются сформировавшиеся в течение долгого времени механизмы к новому феномену социальной жизни.
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяет с высоким пространственным разрешением оценить активность разных участков головного мозга во время выполнения разных дел, в том числе в процессе общения. Сложно вести светскую беседу, находясь внутри МРТ-сканнера, но при изучении коммуникации в социальных сетях сегодня можно обойтись и без собеседника.
В ходе эксперимента 58 участникам предъявлялись фотографии из Инстаграма: собственные снимки и фото других участников. После просмотра каждой фотографии можно было нажатием кнопки обозначить лайк или просто переключиться на новую фотографию. Все это время регистрировалась активность мозга. Далее участникам предъявлялись их собственные фотографии из соцсетей с уже проставленными лайками от других людей.
Так исследователи выделили зоны мозга, активирующиеся только в тех случаях, когда человек лайкал фотографию, и области, активность которых проявляется при просмотре собственной фотографии с большим количеством лайков.
После наложения картинок исследователи выделили области мозга, задействованные в обоих случаях:
На сегодня в мозге человека достаточно хорошо изучена система «вознаграждения» (reward system) — в первую очередь в ходе экспериментов в сфере нейроэкономики. В таких экспериментах обычно моделируются ситуации с выигрышем или потерей денежных средств и регистрируется активность мозга в случае удачи.
Так же существует пул исследований, посвященных изучению эмоционального отклика в мозге человека в момент возникновения положительных эмоций в ходе общения с другими людьми. Одно из важнейших отличий в этих двух ситуациях: «исчисляемость» реакции в случае с деньгами, возможность выделить отдельные «кванты». В ходе общения гораздо сложнее выделить какой-то единый эквивалент и лайки как раз позволяют это сделать.
Исследователи сравнили активность мозга в эксперименте с результатами предыдущих исследований и оказалось, что задействованы обе системы.
Получается, наш мозг вполне всерьез воспринимает лайки. Это помогает объяснить, почему мы постоянно обновляем страницы социальных сетей и смотрим, как изменяется заветное число под фотографией или постом.
Ирина Зябрева
Мы перешли к системе, в которой компьютеры все меньше контролируются человеком. Вместо того чтобы вручную писать алгоритмы, управляющие поведением компьютера, мы часто просим машину написать свои собственные инструкции — на основе имеющегося опыта и некоторой модели проблемы, которую нужно решить. Это называется машинным обучением.
Гуманитарии могут внести вклад в этот образовательный проект, потому что они уже знакомы с одной из главных задач машинного обучения — поиском закономерностей в изменчивом человеческом поведении.
Гуманитарные науки несут в себе разумный скептицизм и критическое отношение к количественным данным и подходам.
Однако скептицизм — не единственное, что могут предложить гуманитарии. Они могут показать, что проблема не в только машинном обучении или алгоритмах, но в самом сложной и непредсказуемой сущности человека, культуры и общества. Сотрудничая с технарями и вдумчиво анализируя количественные модели, гуманитарные исследователи могут действительно приблизить людей к пониманию того, как функционируют сложные механизмы культуры.
https://telegra.ph/Zachem-nuzhny-gumanitarii-v-ehpohu-mashinnogo-obucheniya-03-28
Гуманитарии могут внести вклад в этот образовательный проект, потому что они уже знакомы с одной из главных задач машинного обучения — поиском закономерностей в изменчивом человеческом поведении.
Гуманитарные науки несут в себе разумный скептицизм и критическое отношение к количественным данным и подходам.
Однако скептицизм — не единственное, что могут предложить гуманитарии. Они могут показать, что проблема не в только машинном обучении или алгоритмах, но в самом сложной и непредсказуемой сущности человека, культуры и общества. Сотрудничая с технарями и вдумчиво анализируя количественные модели, гуманитарные исследователи могут действительно приблизить людей к пониманию того, как функционируют сложные механизмы культуры.
https://telegra.ph/Zachem-nuzhny-gumanitarii-v-ehpohu-mashinnogo-obucheniya-03-28
Telegraph
Зачем нужны гуманитарии в эпоху машинного обучения?
В наше время нелегко быть сознательным гражданином. Нам говорят, что нужно быть осторожными с поисковыми системами, но и недоверие к медиа тоже может сделать нас легкой добычей для пропаганды. Дональд Трамп, например, объявляет любую критику в свой адрес…
Наблюдать за появлением нового языка в XXI веке — редкая возможность, и у нас она есть! В октябре 2011 года Apple добавила emoji как международную клавиатуру. С тех пор цифровой язык развился настолько, что сейчас половина комментариев и хэштегов в Instagram содержат эмодзи.
А если у смайликов есть своя клавиатура, значит это фактически новый искусственный язык, и, применяя методы машинного обучения и обработки естественного языка, можно понаблюдать за его семантикой и обнаружить любопытные скрытые закономерности. 😎💻💡
https://telegra.ph/CHto-v-smajlike-tebe-moem-03-30
А если у смайликов есть своя клавиатура, значит это фактически новый искусственный язык, и, применяя методы машинного обучения и обработки естественного языка, можно понаблюдать за его семантикой и обнаружить любопытные скрытые закономерности. 😎💻💡
https://telegra.ph/CHto-v-smajlike-tebe-moem-03-30
Telegraph
Что в смайлике тебе моем?
Наблюдать за появлением нового языка в двадцать первом веке — редкая возможность, и у нас она есть! В октябре 2011 года Apple добавила emoji как международную клавиатуру. С тех пор цифровой язык развился настолько, что сейчас половина комментариев и хэштегов…
«Системный Блокъ» запускает новую рубрику — интервью с учеными! Мы будем общаться с деятелями науки, искусства и культуры о роли цифровых и точных методов в их областях.
Наше первое интервью — с лингвистом и популяризатором науки Александром Пиперски.
https://sysblok.ru/interviews/cifra-na-sluzhbe-u-filologa/
Наше первое интервью — с лингвистом и популяризатором науки Александром Пиперски.
https://sysblok.ru/interviews/cifra-na-sluzhbe-u-filologa/
Системный Блокъ
Цифра на службе у филолога - Системный Блокъ
“Гумилёва считали?”: лингвист и популяризатор Александр Пиперски рассказывает, как открыл для себя количественные методы, что из этого получилось и зачем они нужны филологу-исследователю
В честь Дня космонавтики рассказываем о прекрасном образце data-сторителлинга — арт-проекте «Мы верим в космос».
https://telegra.ph/Prosto-kosmos-04-12
https://telegra.ph/Prosto-kosmos-04-12
Telegraph
Просто космос!
58 лет назад 12 апреля человек впервые полетел в космос. Но помимо этого события в истории изучения внеземного пространства много важных достижений — от первого искусственного спутника до орбитальной обсерватории, от посадки на Луну до фотоснимков Плутона.…
Первого мая режиссер и волшебник Уэс Андерсон отметил пятидесятилетний юбилей. Узнать фильм Уэса Андерсона несложно: идеально симметричные кадры, теплая палитра, удивительные детали, странные костюмы… Не кино, а иллюстрированная книга — даже главы есть. Этот «кукольный» сеттинг позволяет без страха поднимать болезненные вопросы: о семейных проблемах, поиске места в жизни, одиночестве, смерти.
К юбилею режиссера мы перечитали фильмографию Уэса Андерсона и cделали визуализацию субтитров полнометражных лент. Так, как ее сделал бы Уэс, конечно!
https://sysblok.ru/visual/o-chem-govorjat-geroi-filmov-ujesa-andersona/
К юбилею режиссера мы перечитали фильмографию Уэса Андерсона и cделали визуализацию субтитров полнометражных лент. Так, как ее сделал бы Уэс, конечно!
https://sysblok.ru/visual/o-chem-govorjat-geroi-filmov-ujesa-andersona/
Системный Блокъ
О чем говорят герои фильмов Уэса Андерсона? - Системный Блокъ
Первого мая режиссер и волшебник Уэс Андерсон отмечает пятидесятилетний юбилей. Перечитываем его фильмографию и делаем визуализацию. Так, как ее сделал бы Уэс, конечно!
Всю весну кипит битва вокруг статьи The Computational Case against Computational Literary Studies. ⚡️⚡️⚡️ Автор статьи всерьез замахнулась на «закрытие» цифровой филологии как научного направления. Отдельно в этой статье досталось исследователям гендера в литературе ♀♂📚. Мол компьютерные литературоведы так любят гендер только потому, что он дает им легкое и однозначное разделение на две понятные категории, которые потом можно статистически сравнивать.
Нам кажется, что автор передергивает. Цифровые исследования репрезентации мужчин и женщин в художественных текстах — не дань моде или удобству. Они могут дать объективные сведения не только о том, как устроена литература, но и о том, как в культуре отражены гендерные стереотипы и общественные процессы. А главное — как это все эволюционирует и куда движется.
Пример такого исследования — работа о трансформации гендера в англоязычной литературе от Теда Андервуда, Дэвида Баммана и Сабрины Ли. На материале 104 тысяч книг они показывают, например, как изображение гендера становится все менее стереотипным в описаниях: в XIX веке алгоритмы машинного обучения легко справляются с разбиением персонажей на мужчин и женщин по связанным с ними прилагательным, в первой половине XX века это удается хуже, а ближе к 2000 годам — полный провал.
С другой стороны, доля внимания, которые уделяют авторы (особенно авторы-мужчины!) женским персонажам, по-прежнему несправедливо мала. Даже в XXI веке — что-то около 30%.
Подробности по ссылке:
https://sysblok.ru/philology/gendernye-trudnosti-anglijskoj-literatury/
Нам кажется, что автор передергивает. Цифровые исследования репрезентации мужчин и женщин в художественных текстах — не дань моде или удобству. Они могут дать объективные сведения не только о том, как устроена литература, но и о том, как в культуре отражены гендерные стереотипы и общественные процессы. А главное — как это все эволюционирует и куда движется.
Пример такого исследования — работа о трансформации гендера в англоязычной литературе от Теда Андервуда, Дэвида Баммана и Сабрины Ли. На материале 104 тысяч книг они показывают, например, как изображение гендера становится все менее стереотипным в описаниях: в XIX веке алгоритмы машинного обучения легко справляются с разбиением персонажей на мужчин и женщин по связанным с ними прилагательным, в первой половине XX века это удается хуже, а ближе к 2000 годам — полный провал.
С другой стороны, доля внимания, которые уделяют авторы (особенно авторы-мужчины!) женским персонажам, по-прежнему несправедливо мала. Даже в XXI веке — что-то около 30%.
Подробности по ссылке:
https://sysblok.ru/philology/gendernye-trudnosti-anglijskoj-literatury/
Системный Блокъ
Гендерные трудности английской литературы - Системный Блокъ
За двести пятьдесят лет положение женщин в обществе изменилось, и эти изменения затронули не только реальную жизнь, но и книжное пространство. Как изменялось место женщины в литературе как автора и персонажа? Возможно ли определить пол героя по его описанию?…
Вчера умер Сергей Доренко — ведущий, «телекиллер» и толстый тролль. В 1999 году Доренко помог вывести Путина в президенты, поливая грязью Лужкова и Примакова. А в 2000-м неожиданно сыграл в камикадзе, разнеся в пух и прах самого Путина прямо в прайм-тайме Первого канала — за катастрофу «Курска».
Доренко — противоречивая фигура в истории российской журналистики. Он часто менял убеждения и, кажется, никогда не был на 100% серьезен. Но в одном Доренко не откажешь: это был человек смелый до безбашенности. Умел переть напролом и рубить сплеча, не подстилая соломки — и этим отличался от 95% журналистов России. Смерть ему тоже досталась под стать характеру: разрыв аорты за рулем мотоцикла. Настоящий «Беспечный ездок» русских медиа.
А мы решили еще раз вспомнить знаковые эфиры Сергея Доренко — те самые, которые принесли ему противоречивую славу телекиллера. Для этого мы взяли расшифровки программ и визуализировали их в виде облаков частотностей слов.
Вот репортаж про Примакова и его тазобедренный сустав, где самое частотное слово — «операция». Этим выпуском Доренко уничтожил одного из политических тяжеловесов 90-х. До выпуска Примаков выглядел весомым кандидатом в преемники Ельцина. После — беспомощным и бесперспективным стариком, этаким Брежневым 3.0.
Вот выпуск про Лужкова, его жену Елену Батурину, ее братьев и фирму Мабетекс. Пятно на репутации «старика Батурина» с тех пор так и не отмылось, не позволив ему мечтать о чем-то большем, чем кресло московского мэра.
Ну и, наконец, выпуск про гибель подлодки «Курск». Ключевые слова катастрофы: «Лодка», «Экипаж», «Курск» — и те, кого призвал за нее к ответу Доренко: «президент», «власть», «путин». Власть и Путин журналиста не простили — это был его последний телеэфир на федеральном ТВ.
И, конечно, фоном идет российская история рубежа 90-х — 2000-х. Скандал вокруг Скуратова, убийства и Чечня, Чечня, Чечня…
Доренко — противоречивая фигура в истории российской журналистики. Он часто менял убеждения и, кажется, никогда не был на 100% серьезен. Но в одном Доренко не откажешь: это был человек смелый до безбашенности. Умел переть напролом и рубить сплеча, не подстилая соломки — и этим отличался от 95% журналистов России. Смерть ему тоже досталась под стать характеру: разрыв аорты за рулем мотоцикла. Настоящий «Беспечный ездок» русских медиа.
А мы решили еще раз вспомнить знаковые эфиры Сергея Доренко — те самые, которые принесли ему противоречивую славу телекиллера. Для этого мы взяли расшифровки программ и визуализировали их в виде облаков частотностей слов.
Вот репортаж про Примакова и его тазобедренный сустав, где самое частотное слово — «операция». Этим выпуском Доренко уничтожил одного из политических тяжеловесов 90-х. До выпуска Примаков выглядел весомым кандидатом в преемники Ельцина. После — беспомощным и бесперспективным стариком, этаким Брежневым 3.0.
Вот выпуск про Лужкова, его жену Елену Батурину, ее братьев и фирму Мабетекс. Пятно на репутации «старика Батурина» с тех пор так и не отмылось, не позволив ему мечтать о чем-то большем, чем кресло московского мэра.
Ну и, наконец, выпуск про гибель подлодки «Курск». Ключевые слова катастрофы: «Лодка», «Экипаж», «Курск» — и те, кого призвал за нее к ответу Доренко: «президент», «власть», «путин». Власть и Путин журналиста не простили — это был его последний телеэфир на федеральном ТВ.
И, конечно, фоном идет российская история рубежа 90-х — 2000-х. Скандал вокруг Скуратова, убийства и Чечня, Чечня, Чечня…
Как оцифровать азулежу? Цифровая карта португальских изразцов
В солнечной и жаркой Португалии на стенах домов, дворцов, церквей и, в общем-то, почти чего угодно вы встретите не только штукатурку и бетон, но и национальное достояние каждого португальца — изразцы азулежу. Техника росписи маленьких керамических квадратиков была изначально принесена на Пиренейский полуостров во времена арабских завоеваний и осталась здесь на долгие годы. Пика распространенности азулежу достигли с началом массового промышленного производства в середине XIX века. Плитки перестали быть предметом роскоши, и ими начали украшать фасады домов.
Проект Mapping Our Tiles ставит своей целью собрать и классифицировать как можно больше (желательно, все) рисунки таких азулежу, а также места, где они встречаются. Дело в том, что большинство изразцов, украшающих церкви и дворцы, уже описаны и изучены искусствоведами и учеными, а домами обычных граждан никто не занимался.
На страничке проекта все предельно просто — вы можете выбрать любой понравившийся вам рисунок и посмотреть на карте, в каких городах добровольцы проекта заметили такой изразец — или его вариацию.
Авторы Mapping Out Tiles приглашают всех и каждого помочь им с наполнением базы, прислав фотографию какого-либо рисунка и адрес, где его можно найти. Это можно сделать как по почте, так и просто поставив хэштег в Инстаграме. Так что оказавшись в Португалии, берите в руки телефон и используйте Инстаграм с пользой! А пока можно просто насладиться красотой португальского изразца — Mapping Our Tiles
Нелли Бурцева
В солнечной и жаркой Португалии на стенах домов, дворцов, церквей и, в общем-то, почти чего угодно вы встретите не только штукатурку и бетон, но и национальное достояние каждого португальца — изразцы азулежу. Техника росписи маленьких керамических квадратиков была изначально принесена на Пиренейский полуостров во времена арабских завоеваний и осталась здесь на долгие годы. Пика распространенности азулежу достигли с началом массового промышленного производства в середине XIX века. Плитки перестали быть предметом роскоши, и ими начали украшать фасады домов.
Проект Mapping Our Tiles ставит своей целью собрать и классифицировать как можно больше (желательно, все) рисунки таких азулежу, а также места, где они встречаются. Дело в том, что большинство изразцов, украшающих церкви и дворцы, уже описаны и изучены искусствоведами и учеными, а домами обычных граждан никто не занимался.
На страничке проекта все предельно просто — вы можете выбрать любой понравившийся вам рисунок и посмотреть на карте, в каких городах добровольцы проекта заметили такой изразец — или его вариацию.
Авторы Mapping Out Tiles приглашают всех и каждого помочь им с наполнением базы, прислав фотографию какого-либо рисунка и адрес, где его можно найти. Это можно сделать как по почте, так и просто поставив хэштег в Инстаграме. Так что оказавшись в Португалии, берите в руки телефон и используйте Инстаграм с пользой! А пока можно просто насладиться красотой португальского изразца — Mapping Our Tiles
Нелли Бурцева
Как машинный перевод оценивает… машина?
Оценивать машинный перевод — сложно. Для такой оценки человек должен сопоставить адекватность, точность и естественность перевода, а это занимает много времени (недели и даже месяцы) и стоит довольно дорого. Для разработчиков систем МП это проблема — ведь им нужно ежедневно отслеживать изменения в системе и очень быстро отсеивать неудачные решения.
Так как же оценить качество перевода автоматически? Гипотеза такова: чем ближе МП к профессиональному человеческому, тем он лучше. В 2002 году команда из Научно-исследовательского центра IBM имени Томаса Дж. Уотсона создала собственную метрику точности — BLEU (BiLingual Evaluation Understudy), основная идея которой заключается в подсчете совпадений N-граммов в оцениваемом и эталонном переводах. Качество машинного перевода постепенно приближается к качеству перевода, выполненного человеком, и BLEU - маленький шаг для исследователей, но огромный скачок для всех переводчиков.
https://sysblok.ru/nlp/kak-mashinnyj-perevod-ocenivaet-mashina/
Оценивать машинный перевод — сложно. Для такой оценки человек должен сопоставить адекватность, точность и естественность перевода, а это занимает много времени (недели и даже месяцы) и стоит довольно дорого. Для разработчиков систем МП это проблема — ведь им нужно ежедневно отслеживать изменения в системе и очень быстро отсеивать неудачные решения.
Так как же оценить качество перевода автоматически? Гипотеза такова: чем ближе МП к профессиональному человеческому, тем он лучше. В 2002 году команда из Научно-исследовательского центра IBM имени Томаса Дж. Уотсона создала собственную метрику точности — BLEU (BiLingual Evaluation Understudy), основная идея которой заключается в подсчете совпадений N-граммов в оцениваемом и эталонном переводах. Качество машинного перевода постепенно приближается к качеству перевода, выполненного человеком, и BLEU - маленький шаг для исследователей, но огромный скачок для всех переводчиков.
https://sysblok.ru/nlp/kak-mashinnyj-perevod-ocenivaet-mashina/
Системный Блокъ
Как машинный перевод оценивает… машина? - Системный Блокъ
Если качество машинного перевода проверяет человек, то это долго и дорого. А если нужно быстро и дёшево?
Игра престолов: Финал
Этого ждали восемь лет.
Джордж Мартин сначала писал книги, потом адаптировал их для съемок, а потом стал писать сразу сценарий для сериала. На выживание героев делали ставки, но сегодня день, когда «ставки сделаны, ставок больше нет»: на HBO вышла последняя серия Игры престолов.
Мы решили вспомнить, как Игра престолов отражалась в инфографике: от семейных деревьев — до 50 оттенков серого в холодном мраке Вестероса и инструкции по изготовлению собственной теплой шкуры а-ля Джон Сноу! 🐲 🔥
ВНИМАНИЕ: текст содержит спойлеры о 8 сезоне. https://sysblok.ru/visual/igra-prestolov-grand-final/
Этого ждали восемь лет.
Джордж Мартин сначала писал книги, потом адаптировал их для съемок, а потом стал писать сразу сценарий для сериала. На выживание героев делали ставки, но сегодня день, когда «ставки сделаны, ставок больше нет»: на HBO вышла последняя серия Игры престолов.
Мы решили вспомнить, как Игра престолов отражалась в инфографике: от семейных деревьев — до 50 оттенков серого в холодном мраке Вестероса и инструкции по изготовлению собственной теплой шкуры а-ля Джон Сноу! 🐲 🔥
ВНИМАНИЕ: текст содержит спойлеры о 8 сезоне. https://sysblok.ru/visual/igra-prestolov-grand-final/
Системный Блокъ
Игра престолов: гранд финал - Системный Блокъ
От генеалогических деревьев Семи королевств — до 50 оттенков серого во мраке Вестероса: лучшие инфографики по Игре престолов к выходу последней серии сериала.
Лев Манович — пионер цифровых исследований культуры и новых медиа, король Instagram studies, провокатор и революционер.
«Системный Блокъ» поговорил с Мановичем о том, почему Тюмень сегодня интереснее Нью-Йорка, что ждет соцсети в будущем и почему Россия экспортирует страдание:
https://sysblok.ru/interviews/manovich/
«Системный Блокъ» поговорил с Мановичем о том, почему Тюмень сегодня интереснее Нью-Йорка, что ждет соцсети в будущем и почему Россия экспортирует страдание:
https://sysblok.ru/interviews/manovich/
Системный Блокъ
Гуманитарии должны прогнозировать культуру - Системный Блокъ
Лев Манович — о будущем соцсетей, смещении глобальных культурных центров и экспорте русского страдания
Московско-тартуская школа по цифровым методам в гуманитарных науках — это смесь хакатона, воркшопа и интенсивного научного семинара на 3-4 дня. В этом году школа пройдет в 4-й раз — а мы публикуем обзор интересных исследований с прошлых школ.
— Грамматика мотива: разработка компьютерных инструментов для автоматического выделения в тексте базовых «кирпичиков», из которых строится сюжет художественного произведения. Код. Слайды. Видеопрезентация.
— Историческая география в статистике языка. Когда в русском сближаются Москва и Петербург? В какие годы степь становится «более украинской»? Слайды.
— Сравнение характеристик отдельных частей художественного текста (упоминания персонажей, положительная или отрицательная окраска, диалоги) — и читательского поведения во время чтения. Данные логов Bookmate использовались для того, чтобы посмотреть, как и на что реагирует читатель. А еще тут есть сегментация разных пространств художественного текста с помощью дистрибутивной семантики. Слайды. Видеопрезентация.
— Цифровое исследование «Игры престолов»: цвета, социальные сети, семантическая кластеризация персонажей и мест. Код. Слайды.
Центр Digital Humanities НИУ ВШЭ приглашает исследователей принять участие в 4-й школе. Если у вас есть идея исследования по Digital Humanities, но вечно не хватает рук для ее осуществления — вам сюда. Приходите делать мастерскую вместе с нами!
— Грамматика мотива: разработка компьютерных инструментов для автоматического выделения в тексте базовых «кирпичиков», из которых строится сюжет художественного произведения. Код. Слайды. Видеопрезентация.
— Историческая география в статистике языка. Когда в русском сближаются Москва и Петербург? В какие годы степь становится «более украинской»? Слайды.
— Сравнение характеристик отдельных частей художественного текста (упоминания персонажей, положительная или отрицательная окраска, диалоги) — и читательского поведения во время чтения. Данные логов Bookmate использовались для того, чтобы посмотреть, как и на что реагирует читатель. А еще тут есть сегментация разных пространств художественного текста с помощью дистрибутивной семантики. Слайды. Видеопрезентация.
— Цифровое исследование «Игры престолов»: цвета, социальные сети, семантическая кластеризация персонажей и мест. Код. Слайды.
Центр Digital Humanities НИУ ВШЭ приглашает исследователей принять участие в 4-й школе. Если у вас есть идея исследования по Digital Humanities, но вечно не хватает рук для ее осуществления — вам сюда. Приходите делать мастерскую вместе с нами!
hum.hse.ru
IV Московско-тартуская DH-школа ждет ваших мастерских (call for tutorials)
Готовы провести мастерскую на IV Московско-тартуской школе по Digital Humanities в октябре 2019? Подавайте заявку до 23 мая включительно.
Мы публикуем перевод статьи профессора Аннет Маркхам о том, как антропологи и этнографы работают с цифровыми феноменами. Маркхам с 1980-х годов занимается исследованием поведения людей в цифровой среде и пишет об интернете как пространстве и способе существования, о сопротивлении «датафикации» человека и об ответственности ученого за будущее.
(статья публикуется в двух частях)
https://sysblok.ru/society/ethnography-in-the-digital-internet-era-1
https://sysblok.ru/society/ethnography-in-the-digital-internet-era-2/
(статья публикуется в двух частях)
https://sysblok.ru/society/ethnography-in-the-digital-internet-era-1
https://sysblok.ru/society/ethnography-in-the-digital-internet-era-2/
Раньше машинные переводчики работали по правилам, которые писали лингвисты. Лингвистов нужно было много, правила писались долго, а перевод все равно получался далеким от идеала. Но потом на помощь человеку пришла статистика, и появился он — рецепт хорошего перевода:
1) Загрузить в компьютер много текстов с готовыми переводами.
2) Указать какие предложения на разных языках соответствуют друг другу.
3) Научить компьютер находить соответствия между конкретными фразами, даже если они разной длины в разных языках.
4) Готово! Теперь компьютер, пользуясь своей коллекцией текстов, научился переводить.
Разобраться подробнее, с примерами и понятными картинками, можно тут:
https://sysblok.ru/knowhow/kak-rabotaet-statisticheskij-perevod-po-frazam/
1) Загрузить в компьютер много текстов с готовыми переводами.
2) Указать какие предложения на разных языках соответствуют друг другу.
3) Научить компьютер находить соответствия между конкретными фразами, даже если они разной длины в разных языках.
4) Готово! Теперь компьютер, пользуясь своей коллекцией текстов, научился переводить.
Разобраться подробнее, с примерами и понятными картинками, можно тут:
https://sysblok.ru/knowhow/kak-rabotaet-statisticheskij-perevod-po-frazam/
Системный Блокъ
Как работает статистический перевод по фразам? - Системный Блокъ
Разбираемся, как научиться переводить, не зная ни одного языка
Почему на Невском есть модная кофейня, а на моей улице нет?
Рассказываем, почему мы редко гуляем по спальным районам, часто ездим в центр, стоим в пробках, и при чем тут космический синтаксис.
https://sysblok.ru/urban/i-na-tvoej-vysoko-integrirovannoj-ulice-budet-prazdnik/
Рассказываем, почему мы редко гуляем по спальным районам, часто ездим в центр, стоим в пробках, и при чем тут космический синтаксис.
https://sysblok.ru/urban/i-na-tvoej-vysoko-integrirovannoj-ulice-budet-prazdnik/
Системный Блокъ
И на твоей (высоко интегрированной) улице будет праздник - Системный Блокъ
В каждом городе есть улицы, где людей больше, и улицы, где людей меньше. Потому ли, что на центральной улице много магазинов, ресторанов и кофеен? А может, потому что на тихой улице спального района нечем заняться, кроме как на лавочке сидеть? А причём тут…
“стоят перед ним три собаки: собака с глазами, как чайные чашки, собака с глазами, как мельничные колеса, и собака с глазами, как круглая башня...”
С чем писатели чаще всего сравнивают размеры предметов?
https://sysblok.ru/nlp/fasolina-ili-jajco-s-chem-sravnivajut-razmery-veshhej/
С чем писатели чаще всего сравнивают размеры предметов?
https://sysblok.ru/nlp/fasolina-ili-jajco-s-chem-sravnivajut-razmery-veshhej/
Системный Блокъ
Фасолина или яйцо? С чем сравнивают размеры вещей - Системный Блокъ
Какие метафоры популярны при описании габаритов предмета, как они изменялись со временем и почему из сравнений исчезли голубиные яйца
Диалоги в голливудских фильмах: герои против героинь
В последнее время Голливуд борется с неравенством на экране. Но белые мужчины все равно получают больше экранного времени. Насколько больше?
Исследователи из проекта The Pudding рассмотрели гендер в кино со всех сторон и посчитали реплики персонажей мужского и женского пола в 8000 сценариев, которые потом превратились в 2000 фильмов. Теперь мы знаем, что даже в мультике про Мулан женщины произносят только четверть всех слов — что уж говорить про Стар Трек (9%) или боевики.
А еще женщины с возрастом получают все меньше и меньше ролей. У мужчин такие проблемы начинаются после 60 — до этого режиссеры с удовольствием их снимают.
https://sysblok.ru/society/dialogi-v-gollivudskih-filmah-geroi-protiv-geroin/
В последнее время Голливуд борется с неравенством на экране. Но белые мужчины все равно получают больше экранного времени. Насколько больше?
Исследователи из проекта The Pudding рассмотрели гендер в кино со всех сторон и посчитали реплики персонажей мужского и женского пола в 8000 сценариев, которые потом превратились в 2000 фильмов. Теперь мы знаем, что даже в мультике про Мулан женщины произносят только четверть всех слов — что уж говорить про Стар Трек (9%) или боевики.
А еще женщины с возрастом получают все меньше и меньше ролей. У мужчин такие проблемы начинаются после 60 — до этого режиссеры с удовольствием их снимают.
https://sysblok.ru/society/dialogi-v-gollivudskih-filmah-geroi-protiv-geroin/
Системный Блокъ
Диалоги в голливудских фильмах: герои против героинь - Системный Блокъ
8000 сценариев. 2000 фильмов. 2 гендера
Сверточные нейросети – как это работает?
С технологиями компьютерного зрения мы встречаемся каждый день, но часто не замечаем этого. Мы привыкли, что в ВК, Фейсбуке или Инстаграме можно за пару секунд наложить фильтр: размыть картинку, подправить цвет, яркость и контрастность. Если разобраться, окажется, что в своей основе фильтр размытия в Инстаграме и сверточная нейросеть работают одинаково:
Сначала алгоритм выделяет на картинке очень конкретные и низкоуровневые признаки - группы пикселей, оказавшихся рядом с каким-нибудь цветовым пятном. Эти признаки усложняются, а исходное изображение превращается в бесконечные комбинации, где активированы те или иные пиксели. Так изображение медленно сжимается, доходя в размерах до единственной точки - сигнала, передаваемого нейроном. Такой сигнал комбинируется с другими сигналами и активирует нейронную цепочку в полносвязной сети, на конце которой один-единственный нейрон, сложив достаточное количество «очков» от других нейронов, заявляет: «Я вижу на картинке лицо!»
Подробнее рассказываем в наших материалах по этой теме:
https://sysblok.ru/knowhow/kak-rabotajut-filtry-v-instagrame/
https://sysblok.ru/knowhow/kak-posmotret-na-mir-glazami-nejrosetej/
С технологиями компьютерного зрения мы встречаемся каждый день, но часто не замечаем этого. Мы привыкли, что в ВК, Фейсбуке или Инстаграме можно за пару секунд наложить фильтр: размыть картинку, подправить цвет, яркость и контрастность. Если разобраться, окажется, что в своей основе фильтр размытия в Инстаграме и сверточная нейросеть работают одинаково:
Сначала алгоритм выделяет на картинке очень конкретные и низкоуровневые признаки - группы пикселей, оказавшихся рядом с каким-нибудь цветовым пятном. Эти признаки усложняются, а исходное изображение превращается в бесконечные комбинации, где активированы те или иные пиксели. Так изображение медленно сжимается, доходя в размерах до единственной точки - сигнала, передаваемого нейроном. Такой сигнал комбинируется с другими сигналами и активирует нейронную цепочку в полносвязной сети, на конце которой один-единственный нейрон, сложив достаточное количество «очков» от других нейронов, заявляет: «Я вижу на картинке лицо!»
Подробнее рассказываем в наших материалах по этой теме:
https://sysblok.ru/knowhow/kak-rabotajut-filtry-v-instagrame/
https://sysblok.ru/knowhow/kak-posmotret-na-mir-glazami-nejrosetej/
Системный Блокъ
Как работают фильтры в Инстаграме - Системный Блокъ
Разбираемся в том, как устроено компьютерное зрение, что такое ядро свертки — и при чем тут фильтры в Инстаграме
6 июня центре Москвы был задержан спецкор «Медузы» Иван Голунов — один из лучших журналистов-расследователей в России. Голунова обвиняют в распространении наркотиков, которые у него якобы нашли полицейские. Сам журналист говорит, что наркотики грубо подбросили — его рюкзак после задержания был у сотрудников МВД. Сверток лежал поверх вещей Голунова — то есть его могли подложить в любой момент. Далее полиция заявила, что наркотики найдены у Голунова дома, но фотографии «нарколаборатории» оказались не из его квартиры. Сейчас Голунов помещен под домашний арест.
В защиту журналиста выступили Юрий Дудь, Оксимирон, Борис Гребенщиков, Юрий Шевчук, Владимир Познер, а также тысячи людей, вышедших на пикеты по всей России. Все они уверены, что арест Голунова — месть за расследования, в которых журналист вскрывал коррупционные схемы московских властей и властных группировок в других регионах, провокации ФСБ и Роснефти, сомнительную деятельность ГРУ, махинации депутатов Госдумы. Путаница и подлоги в заявлениях МВД о наркотиках подтверждают эту версию.
Всего Иван Голунов написал для «Медузы» свыше сотни текстов. Так как не у всех есть время читать длинные расследования, мы собрали статистику и сделали инфографику по текстам Голунова. По инфографике можно понять, какие темы освещал Иван Голунов — и какие «болевые точки» коррумпированной власти он задевал.
Из списка наиболее частотных слов (за вычетом служебных слов и глаголов вроде «говорить») видно, что Голунов занимался экономическими расследованиями — и в основном в Москве. Топ-5 слов во всем массиве его текстов на Медузе — компания, рубль, Москва, Россия, миллион. Очень часто упоминаются мэрия, центр, деньги, миллиард. Голунов и правда много писал о том, как Москва тратит огромные деньги на сомнительные закупки — то бордюров, то плитки, то туалетов, то новогодних украшений. А миллиарды за это получали люди, давно и тесно связанные с городскими или федеральными властями.
Самые интересные расследования Ивана Голунова о Москве:
— Откуда берется гранитная плитка на московских улицах и почему она со временем ржавеет
— Кто будет вывозить мусор из Москвы и как они связаны с московской мэрией
— Кто заработал на новогоднем оформлении Москвы — и при чем тут братья Ротенберги
— Как чиновники, силовики и бандиты делят похоронный рынок — и при чем тут Максим Тесак
Еще заметнее городская тематика, если взять только 2019 год. Здесь мэрия входит в топ 10 самых частых слов, округ — в топ-5, Москва на 3 месте по частоте упоминания, а слово квартира — на втором (первая по-прежнему компания).
В 2019 Голунов написал о
— Ограждениях для сугробов, на которых заработали приближенные префекта ЦАО
— Конфликте вокруг Дома звукозаписи на Малой Никитской. Там находится уникальная звукозаписывающая студия размером с концертный зал, изолированная от внешних шумов по принципу «комната в комнате». Здание передали под офисы издательству «Известия», которым руководит дочь фигуранта расследования «Он вам не Димон», посвященного Дмитрию Медведеву.
— Очередном масштабном «перекопе» Москвы летом 2019 года
Настойчивый интерес Голунова к действиям московских городских властей виден и на графиках упоминания мэрии за три года. Кстати, лично мэра Москвы Сергея Собянина Голунов тоже упоминает в своих расследованиях регулярно. Сочетание «мэр Москвы Сергей Собянин» — одна из самых частотных 4-грамм (сочетаний из 4 слов) в текстах Голунова.
В защиту журналиста выступили Юрий Дудь, Оксимирон, Борис Гребенщиков, Юрий Шевчук, Владимир Познер, а также тысячи людей, вышедших на пикеты по всей России. Все они уверены, что арест Голунова — месть за расследования, в которых журналист вскрывал коррупционные схемы московских властей и властных группировок в других регионах, провокации ФСБ и Роснефти, сомнительную деятельность ГРУ, махинации депутатов Госдумы. Путаница и подлоги в заявлениях МВД о наркотиках подтверждают эту версию.
Всего Иван Голунов написал для «Медузы» свыше сотни текстов. Так как не у всех есть время читать длинные расследования, мы собрали статистику и сделали инфографику по текстам Голунова. По инфографике можно понять, какие темы освещал Иван Голунов — и какие «болевые точки» коррумпированной власти он задевал.
Из списка наиболее частотных слов (за вычетом служебных слов и глаголов вроде «говорить») видно, что Голунов занимался экономическими расследованиями — и в основном в Москве. Топ-5 слов во всем массиве его текстов на Медузе — компания, рубль, Москва, Россия, миллион. Очень часто упоминаются мэрия, центр, деньги, миллиард. Голунов и правда много писал о том, как Москва тратит огромные деньги на сомнительные закупки — то бордюров, то плитки, то туалетов, то новогодних украшений. А миллиарды за это получали люди, давно и тесно связанные с городскими или федеральными властями.
Самые интересные расследования Ивана Голунова о Москве:
— Откуда берется гранитная плитка на московских улицах и почему она со временем ржавеет
— Кто будет вывозить мусор из Москвы и как они связаны с московской мэрией
— Кто заработал на новогоднем оформлении Москвы — и при чем тут братья Ротенберги
— Как чиновники, силовики и бандиты делят похоронный рынок — и при чем тут Максим Тесак
Еще заметнее городская тематика, если взять только 2019 год. Здесь мэрия входит в топ 10 самых частых слов, округ — в топ-5, Москва на 3 месте по частоте упоминания, а слово квартира — на втором (первая по-прежнему компания).
В 2019 Голунов написал о
— Ограждениях для сугробов, на которых заработали приближенные префекта ЦАО
— Конфликте вокруг Дома звукозаписи на Малой Никитской. Там находится уникальная звукозаписывающая студия размером с концертный зал, изолированная от внешних шумов по принципу «комната в комнате». Здание передали под офисы издательству «Известия», которым руководит дочь фигуранта расследования «Он вам не Димон», посвященного Дмитрию Медведеву.
— Очередном масштабном «перекопе» Москвы летом 2019 года
Настойчивый интерес Голунова к действиям московских городских властей виден и на графиках упоминания мэрии за три года. Кстати, лично мэра Москвы Сергея Собянина Голунов тоже упоминает в своих расследованиях регулярно. Сочетание «мэр Москвы Сергей Собянин» — одна из самых частотных 4-грамм (сочетаний из 4 слов) в текстах Голунова.
