Láncreakció

A Nature folyóiratban találkoztunk egy kutatással (https://www.nature.com/articles/s41562-021-01196-4), amelyet a Microsoft saját magán végzett el az első karantén alatt regisztrált munka-interakciók adataira támaszkodva. Az emailek és naptárba felvett Teams-hívások vajon megmutatják-e, hogy mi történt a dolgozók szociális hálózatával? Hová vezethet, ha az együttműködés informális kapcsolatai statikusabbá válnak és a kommunikáció áttevődik szinkron csatornákról az aszinkron platformokra? Mondtak-e valamit a remote work hatékonyságáról vagy a megváltozott információáramlás minőségéről? Miért gyönyörű egy adattudós számára egy olyan projekt, amely nem nyújt megrendítő újdonságokat az üzleti döntéshozók részére?

Októberben rájárt a rúd a Facebookra: nem elég, hogy hat órára elérhetetlenné váltak a szolgáltatásaik, amit a világ azonnal túlgondolt, nagyjából ugyanekkor lépett elő a félhomályból Frances Haugen, az egykori alkalmazott, aki már egy hónapja látta el belső anyagokkal a The Wall Street Journal tényfeltáró sorozatát, a The Facebook Files-t. A vezető közösségi szolgáltatás helyzetéről, felelősségéről és az azt övező közbeszédről írt véleménycikket Krekó Péter, mi pedig megbeszéltük, közmű-e a Facebook, meddig terjed a felelőssége, kell-e és szabad-e normákat definiálnia és ha megteszi, hogyan kellene betartatnia azokat?

Gyula és Feri az Internet Hungary konferencián jártak Siófokon és ennek apropóján elgondolkoztak azon, mire jó a konferenciázás? Tényleg csak a kapcsolati hálót lehet ott szövögetni? Vagy esetleg még az is tanulhat valamit, aki már mindent tud a témákról? Ráadásul az adattudomány műsorvezetőink várakozása szerint csak nagyon felszínesen kerülhet elő egy alapvetően marketinggel, médiával, HR-rel és e-kereskedelemmel foglalkozó mainstream eseményen. Vajon igazuk lett? Az pedig már csak a műszaki hab a tortán, hogy az ott hallottak nyomán szóba kerül a harmadik feles sütik közeledő megszűnése, és a világ, ami ezután következik.

Vendégünk ebben az epizódban dr. Geszler Nikolett szociológus, a Clementine-nál szöveganalítikával foglalkozó munkatársa, témánk pedig a hangvezérelt asszisztensek és chatrobotok beszéd-alapú interakcióra való képességének kérdései. A technikai feltételek adottak - a szöveg leiratozása, feldolgozása és a válaszhoz szükséges beszédszintézis jó minőségben áll rendelkezésre, azonban a hangasszisztensek számára az igazi nehézség az emberi beszéd struktúrájának, változatosságának kezelése. Mert még egy igenlő válasz is számtalan formában jelenhet meg, és nem jó, ha a bot ezek közül csak egyet ért meg. Mi az a conversational design? Miért fontos, hogy a chatbotokat kommunikációs szakemberek tervezzék? Milyen társadalmi egyenlőtlenségeket jelenít meg egy hangasszisztens? Mi köze a szexuális zaklatásnak Sirihez és Alexához? Milyen egy jó párbeszéd, kit hogyan lehet félbeszakítani és hogyan lehet célirányosan kérdezni?

Mesterséges intelligencia segítségével készített szülinapi whiskyt egy svéd főzde, és hiába kételkedtünk, végül megtaláltuk benne az adattudományt! Ugyanígy a profi sakkot először legyűrő, majd mostanra támogató AlphaZero-ról is kiderítettük, mit lehet szeretni benne, és miért van még mindig értelme az emberi sakknak a szuperhumán sakkautomaták árnyékában. Ennek kapcsán átgondoltuk Kramnyik nagymester sakkot megreformálni hivatott elvét, amit az AlphaZeróval értékelt ki, egy új kutatást az emberi hibák megjóslásának lehetőségevel kapcsolatban, és két magyar nagymester gondolatait az emberi sakk jövőjéről.

Miért vették fel Gyulát a Lufthansához? Mit tanácsolt Előd egy komoly pozícióra jelentkező ismerősének? Mit szólna Gyuri egy IQ teszt eredményhez, amit egy jelölt önéletrajzában talál? Hogyan fedezik fel a pszichológiai tesztek a hazugságot? Milyen etikai kérdéseket vet fel a HR analítika? Van-e értelme KPI-kre építeni az elemzéseket? Lehet-e költséget megtakarítani az adatalapú HR-rel? Mekkora dolgozói létszám fölött van értelme bevetni a data science-t? Munkavállalókat elemezni vagy ügyfeleket egyformán etikus? Vannak-e olyan munkakörök, ahol az elemzés magától értetődő? Hogy jön ide az egészségi állapot vagy a stressz-szint? Rádöbbenünk, hogy mi is rendszeresen elemzünk embereket.

Nyelvmozgás és a spiccato, a megjósolhatatlan hőmérséklet, a Göncölszekér nézeti rajza és a mazsola elfogadása. Etikus-e véletlenszerű kérdések sokaságából személyes nézeteket jósolni, ha amúgy lehetséges? Podcast verseny és tanulságai: megnyerte-e kategóriáját a Láncreakció és milyen adatértési meglátásokra jutottunk a verseny kapcsán? Adatalapú újságcikkek (sorrendben így volt róluk szó: kerékpáros balesetek, gyakoribb öngyilkosságok, kamuhírek sikere, tanulás külföldön, magyar fizetések) és értelmezésük: adat-írástudás nélkül el vagyunk veszve. Előd bekategorizálhatatlan könyve: Szergej Ivanov - Az emlékezet labirintusa. Mi az Ignobel-díj, és melyek a kedvenc adatelemzéseink, amelyek kiérdemelnék ezt az elismerést? A kilégzés összetételének változása a moziélmény hatására és más vicces elemzések. 

Egy magyar kutatás szerint a Spotify ajánlórendszere a siker demokratizálása helyett a hagyományos zeneipar egyenlőtlenségeit reprodukálja. Vajon mi működteti az ajánlórendszereket? Miben különböznek egy banki vagy telkós adattárháztól? Vajon miért primitívek a streaming szolgáltatók ajánlásai? Hogyan uralja a Youtube-ot egy indiai kiadó és egy kilencéves kisfiú? Felemelhet-e úgy a Spotify egy zenészt, mint a TikTok vagy a Youtube? Milyen módszerrel húzott hálót Gyula a Netflix filmjei közé? Mit hallgatnánk egy lakatlan szigeten felnőve? Miért nem segít felderíteni a zenét az új technológia és vajon leváltja-e ezt a megközelítést a zenei szerkesztők által összeállított listák világa?

Olimpiai érem-predikciók és az időeltolódás, no meg Katinka formaidőzítése, de főként az adatértés oktatásának értelme, fontossága és hasznossága. A cső legszűkebb keresztmetszete az emberi felfogóképesség, ehhez kell igazodjon az adatábrázolás. A szereplők közötti kulturális szakadék és a rendszerbe kódolt igazságtalanság. Vajon jobban-e a sportfogadási adatok elemzésében a focitagadók és lehet-e puszta bíztatással fejleszteni az adatértést? Hogyan befolyásolja az adat-írástudás megítélését a data democracy fogalma és mi ezzel a baj? Gyógyítják-e a fogfájást a szemészeten, avagy mire reflektáljon egy adatelemzés? Bizonyítékot adunk a Simpson-paradoxon létezésére, valamint engedélyezzük az adatelemzésben való tévesztést, de az érvényesség határainak helyes érzékelése kötelező minimum.

Kinek melyik matematika terület volt a leggyűlöletesebb? Előd nem értette a funkcinális analízist, viszont ki tudta forgatni a bűvös kockát, Gyulának máig rémálmai vannak az integrálszámításról, és Gyuri is ódzkodott az analízistől. Előd bevezetne egy új jelölést a logaritmusra, mert talán ott törik el először valami a gyerekeknél. Feri szerint a programozáshoz nem kell matek, Gerald M. Weinberg: A számítógép-programozás pszichológiája című könyve tulajdonképpen meg is erősíti ezt. Másfelől mégis kell, erre Előd példákat is mond - például amikor egy módszer végtelen memóriát vagy gépidőt igényelne. Gyula emlékei szerint két kaszt volt a prog-mat szakon: a matematikusok és a programozók. Miért a Matroidból írta Gyula a szakdolgozatát és hogyan oldotta meg Gauss a büntetésfeladatot? Tudnak-e a gyerekek számolni? És tudnak-e problémát megoldani? Szabályok alkalmazásának képessége vagy analítikus gondolkodás vezet-e a magabiztos matematika-tudáshoz? Hogyan működik a magyar kompetencia-mérés és a matematikai tehetséggondozás?