СУДНЫЙ ДЕНЬ ПРИДЕТ К НАМ ЧЕРЕЗ ТВИТТЕР
ИЛИ КАК НЕЙРОСЕТЬ НАУЧИЛАСЬ
ПРЕДСКАЗЫВАТЬ БУДУЩЕЕ
Довольно пугающий эксперимент провели ученые из Мичиганского университета (США) Steven R. Wilson и Rada Mihalcea — они смогли научить нейросеть предсказывать действия пользователей соцсети в реальной жизни (не в интернете!) на основании сведений об их прошлых поступках.
Не смотря на все сложности и трудоемкость процесса, ученые смогли прийти к необходимому алгоритму действий и ушли от обычной вероятности событий.
С помощью API Twitter ученым удалось собрать данные на основе записей более 200 000 пользователей, разделив посты на «кластеры активности». На основе постов из класса «поел пиццу», «погулял с собакой» был разработан алгоритм повторяющихся событий.
Также в дополнение был проведен опрос среди 1 000 американских пользователей Twitter об их деятельности в реальной жизни за одну неделю — с тем, чтобы уточнить классификацию активностей. При сборе данных принимались во внимание только фразы с точным совпадением с конструкцией типа «я пошел в спортзал».
После сбора необходимых данных нейросеть должна была предсказывать их дальнейшие действия в ближайшем будущем.
ЧТО ДАННАЯ РАЗРАБОТКА ДАЕТ МАРКЕТОЛОГАМ
И ОБЫЧНЫМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ СЕТИ?
При тенденции развития системы предсказания, скоро можно запускать таргетинговую рекламу на аудиторию под названием «люди, которые через неделю пойдут покупать хлопья с молоком».
Сами пользователи сети не в восторге от происходящего. Когда они что-то говорят о себе, то явно не с целью анализа жизни и уж тем более предсказания поведения. Все больше людей сейчас стараются уйти от соц. сетей и общедоступной открытости. В том числе подтвердились и слухи об участии министерства обороны США и госдепа, так как финансировался проект из бюджета DARPA — Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США.
Юлия Чеховских
Таргетолог S1
Не смотря на все сложности и трудоемкость процесса, ученые смогли прийти к необходимому алгоритму действий и ушли от обычной вероятности событий.
С помощью API Twitter ученым удалось собрать данные на основе записей более 200 000 пользователей, разделив посты на «кластеры активности». На основе постов из класса «поел пиццу», «погулял с собакой» был разработан алгоритм повторяющихся событий.
Также в дополнение был проведен опрос среди 1 000 американских пользователей Twitter об их деятельности в реальной жизни за одну неделю — с тем, чтобы уточнить классификацию активностей. При сборе данных принимались во внимание только фразы с точным совпадением с конструкцией типа «я пошел в спортзал».
После сбора необходимых данных нейросеть должна была предсказывать их дальнейшие действия в ближайшем будущем.
ЧТО ДАННАЯ РАЗРАБОТКА ДАЕТ МАРКЕТОЛОГАМ
И ОБЫЧНЫМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМ СЕТИ?
При тенденции развития системы предсказания, скоро можно запускать таргетинговую рекламу на аудиторию под названием «люди, которые через неделю пойдут покупать хлопья с молоком».
Сами пользователи сети не в восторге от происходящего. Когда они что-то говорят о себе, то явно не с целью анализа жизни и уж тем более предсказания поведения. Все больше людей сейчас стараются уйти от соц. сетей и общедоступной открытости. В том числе подтвердились и слухи об участии министерства обороны США и госдепа, так как финансировался проект из бюджета DARPA — Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США.
Юлия Чеховских
Таргетолог S1
