Home Tags Posts tagged with "Анализ на данни"
Tag:

Анализ на данни

Наука за данни

Пазарувайки, издаваш личната си карта на крадци

by Петър
written by Петър

Как навиците ви на пазаруване могат да разкрият самоличността ви пред крадци

Езикът на тялото и навиците могат да ви издадат

Може да смятате, че сте бдителни относно вашата сигурност, но тялото и навиците ви могат неволно да ви издадат. Сложните лица могат да определят самоличността ви не само чрез анализиране на уникалните движения, заснети от прикрепени към тялото камери, но също така и чрез изследване на моделите ви на използване на кредитна карта. Те дори не се нуждаят от вашето име, адрес или номера на сметка; те могат да разберат кой сте въз основа единствено на поведението ви при пазаруване.

Изследване на MIT разкрива силата на данните от кредитни карти

Изследователи в MIT демонстрираха поразителната лекота, с която индивидите могат да бъдат идентифицирани с помощта на данни от кредитни карти. Тяхното изследване, публикувано в престижното списание Science, анализира данни от три месеца от 1,1 милиона потребители на кредитни карти в неназована държава.

Според Лари Грийнмайер от Scientific American, изследователите са постигнали 90% успеваемост при идентифицирането на индивиди, използвайки само информация за кредитна карта и транзакция. Забележително е, че когато са включили точните цени на транзакциите, способността им да идентифицират анонимни записи е нараснала с 22%. Изследователите открили, че могат да определят индивиди дори с ограничена информация, като например тяхното местоположение или времевия диапазон, през който са направили покупки.

Жените и хората с високи доходи са изложени на по-голям риск

Изследването разкрива, че определени групи индивиди са особено уязвими на идентификация чрез техните модели на пазаруване. Установено е, че жените и хората с по-високи доходи се идентифицират по-лесно.

Публична осведоменост и опасения

Проучване, проведено от консултантска фирма в Бостън, показва, че обществеността като цяло е наясно с чувствителността на данните от кредитни карти. Значително мнозинство от американците (87%) смятат такива данни за умерено или изключително лични. Въпреки това, само 68% изразяват подобни опасения относно своите здравни и генетични данни.

Опасностите от деидентификация на данни

Изследователите в статията в Science подчертават, че дори когато данните са „деидентифицирани“, те може да не са напълно защитени. Това поражда опасения относно ефективността на нашите закони за анонимизация, като например тези, предписани от Закона за преносимост и отчетност на здравното осигуряване (HIPAA).

Последици за неприкосновеността на личния живот

Изследването на MIT служи като сериозно напомняне, че концепцията за неприкосновеността на личния живот бързо се руши в цифровата ера. Дори когато предприемаме стъпки за защита на личната си информация, действията ни могат неволно да разкрият самоличността ни.

Разбиране на предсказуемостта на моделите на пазаруване

Изследователите посочват, че финансовите данни са били широко използвани за различни цели, включително кредитен рейтинг, откриване на измами и разбиране на предсказуемостта на моделите на пазаруване. Това подчертава необходимостта индивидите да бъдат наясно с потенциалните рискове, свързани с предоставянето на тяхната финансова информация.

Краят на неприкосновеността на личния живот?

Статията в Science е част от по-широка дискусия на тема „Краят на неприкосновеността на личния живот“. Тя твърди, че разпространението на технологиите за събиране и анализ на данни прави поддържането на неприкосновеността ни на личния живот все по-трудно в съвременния свят.

Защита на вашата самоличност

Въпреки че е невъзможно да се премахнат всички рискове за вашата неприкосновеност на личния живот, има стъпки, които можете да предприемете, за да защитите самоличността си:

  • Бъдете внимателни, когато споделяте информацията за кредитната си карта онлайн или по телефона.
  • Използвайте силни пароли и активирайте двуфакторно удостоверяване за вашите финансови сметки.
  • Редовно следете вашите кредитни отчети за всякакви неоторизирани дейности.
  • Помислете за използването на технологии за подобряване на поверителността, като например виртуални частни мрежи (VPN) и криптирани приложения за съобщения.
0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Безопасност на транспорта

Безопасност на въздушния транспорт: един задълбочен поглед

by Роза
written by Роза

Безопасност на въздушния транспорт: един задълбочен поглед

Разбиране на авиационните инциденти

Въпреки че 2014 г. беше белязана от няколко широко отразени авиационни инцидента, включително изчезването на полет QZ8501 на AirAsia и полет MH370 на Malaysia Airlines, важно е тези събития да бъдат оценени в по-широк контекст.

Статистическа безопасност на въздушния транспорт

Въпреки трагичната загуба на човешки живот при тези инциденти, данните от Aviation Safety Network показват, че 2014 г. все още е била статистически безопасна година за летене, като загубата на човешки живот е под 10-годишния среден показател от 676 смъртни случая.

Международната асоциация за въздушен транспорт съобщава, че коефициентът на злополуки за самолетите през 2014 г. е бил едва 2,1 катастрофи на 1 милион полета, което показва дългосрочна тенденция към подобряване на безопасността на въздушния транспорт.

Медийно отразяване и обществено възприятие

Основните авиационни инциденти разбираемо привличат общественото внимание, но е от решаващо значение да се избягват прекомерните реакции и да не се губи представа за цялостната безопасност на въздушния транспорт. Стотици хора умират всяка година при автомобилни катастрофи, но тези инциденти получават много по-малко внимание.

Сравняване на рисковете

За да поставим опасността от въздушния транспорт в перспектива, помислете, че изследователите са изчислили, че 14 души на 100 000 ще загинат всяка година при пътнотранспортни произшествия в Америка. Това се сравнява със 143 души на 100 000, които умират от исхемична болест на сърцето всяка година.

Обектвна оценка на риска

Професорът по статистика от Масачузетския технологичен институт Арнолд Барнет е установил, че рискът от смърт за пътниците на търговски авиокомпании е един на 45 милиона полета. Според The New York Times един пътник би могъл да лети всеки ден в продължение на 123 000 години и все пак да бъде в безопасност.

Роля на групите за авиационна безопасност

Групите за авиационна безопасност играят жизненоважна роля за контрол върху щетите от обществените отношения, като изтъкват статистическата безопасност на въздушния транспорт въпреки широко отразените инциденти. Те помагат да се гарантира, че обществеността има точно разбиране за свързаните рискове.

Подобряване на безопасността на въздушния транспорт

Въпреки че въздушният транспорт обикновено е безопасен, винаги има място за подобрение. Авиационните власти и авиокомпаниите непрекъснато работят за подобряване на мерките за безопасност чрез:

  • Технологични подобрения, като подобрени конструкции на самолети и навигационни системи
  • Строги програми за обучение и сертифициране на пилоти
  • Редовна поддръжка и инспекции на самолети
  • Международно сътрудничество за обмен на най-добри практики и извлечени поуки

Заключение

Въпреки че авиационните инциденти винаги са трагични, от съществено значение е да се поддържа балансирана перспектива относно безопасността на въздушния транспорт. Чрез разбиране на статистическите данни, сравняване на рисковете с други форми на транспорт и признаване на ролята на групите за авиационна безопасност, можем да вземаме информирани решения относно избора си на пътуване.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Наука за данни

Twitter: Глобалната карта на човешката дейност

by Роза
written by Роза

Twitter: Глобална карта на човешката дейност

Twitter се превърна в повсеместна платформа, с милиони потребители по цял свят, генериращи огромно количество данни. Изследователите откриха, че тези данни могат да предоставят ценна информация за човешката дейност в световен мащаб.

Туитовете като източник на географски данни

Отвореното API на Twitter позволява на изследователите да имат достъп и да анализират сурови данни от туитове, включително техните географски местоположения. Това даде възможност за създаването на сложни карти, които разкриват модели на човешка дейност въз основа на плътността на туитовете.

Езиково разнообразие в Twitter

Най-разпространеният език в Twitter е английският, но има голямо разнообразие и от други представени езици. Изследователите са създали карти, които показват разпределението на различните езици по света, разкривайки езиковото разнообразие на потребителската база на Twitter.

Електрификация и използване на Twitter

Географското разпределение на туитовете тясно съответства на нивата на електрификация и използване на изкуствена светлина, особено в развитите региони. Това подсказва, че използването на Twitter е силно повлияно от достъпа до технологии.

Модели на ретуитване и препратки

Изследователите са анализирали и географията на ретуитването и препратките в Twitter. Те установиха, че средното разстояние между потребителите, които ретуитват или се позовават един на друг, е изненадващо голямо. Това показва, че Twitter се използва за свързване на хора, които живеят далеч един от друг.

Покритие на масовите новини и използване на Twitter

Изследователите сравниха съотношението на отразяване в масовите медии към броя на туитовете в различните държави. Те установиха, че Европа и САЩ получават непропорционално медийно отразяване, докато Латинска Америка и Индонезия са пренебрегвани.

Ръст на Twitter и бъдещи изследвания

Twitter продължава да расте бързо и с натрупването на повече данни изследователите ще могат да провеждат още по-подробни анализи. Тези данни могат да предоставят ценна информация за човешкото поведение, демографията и моделите на комуникация.

Глобалният пулс на Twitter

Един забележителен изследователски проект, Глобалният пулс на Twitter, анализира над един милиард туита от САЩ, за да създаде карти на положителни и отрицателни емоции, изразени по време на урагана Sandy и в подкрепа на кандидати за президент.

Предупреждения и ограничения

Важно е да се отбележи, че данните, анализирани в тези изследвания, представляват само малка част от всички изпратени туитове. Освен това потребителите, които активират геотагирането, могат да се държат различно от другите потребители. Следователно резултатите може да не са напълно представителни за всички модели в Twitter.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Музейна иновация

Изкуството среща науката: камери с изкуствен интелект проследяват ангажираността на посетителите в музея

by Жасмин
written by Жасмин

Изкуството среща науката: камери с изкуствен интелект проследяват ангажираността на посетителите в музея

Изкуственият интелект помага на кураторите да определят „привлекателността“ на произведенията на изкуството

Музеите възприемат технологиите, за да добият по-задълбочено разбиране за това как посетителите взаимодействат с изкуството. В Болоня, Италия, изследователите са разработили система с изкуствен интелект, която използва камери за проследяване на израженията на лицето, стойката и позиционирането на посетителите в музея. Тези данни се анализират, за да се определи „привлекателността“ на конкретни произведения на изкуството и да се оптимизират оформленията на галериите.

ShareArt: инструмент за разбиране на оценяването на изкуството

Система с изкуствен интелект, наречена ShareArt, е разработена от изследователи в ENEA, италианската национална агенция за нови технологии, и Istituzione Bologna Musei. Състои се от малки камери, инсталирани в галериите на музея, които събират данни за поведението на посетителите.

Проследяване на показателите за ангажираност на посетителите

ShareArt проследява редица показатели, свързани с ангажираността с изкуството, включително:

  • Време, прекарано в разглеждане на произведения на изкуството
  • Маршрути, взети през галериите
  • Области на фокус върху конкретни платна
  • Изражения на лицето и стойка

Съображения за поверителността и етиката

Устройствата на ShareArt са проектирани да спазват поверителността на посетителите. Те не записват лица или друга лична информация и събраните данни са анонимни.

Подобряване на музейното изживяване

Данните, събрани от ShareArt, могат да се използват от музеите за подобряване на посетителското изживяване по няколко начина:

  • Оптимизиране на оформлението на галериите, за да се увеличи видимостта и ангажираността на произведенията на изкуството
  • Регулиране на техниките на осветление и показ, за да се подобри оценяването на изкуството
  • Идентифициране на произведения на изкуството, които резонират най-силно с посетителите
  • Разработване на образователни програми и обиколки, съобразени с интересите на посетителите

Първоначални констатации

Първоначалното тестване на ShareArt даде интригуващи резултати. Изследователите откриха, че:

  • Повечето посетители разглеждат произведения на изкуството сами и носят маски за лице правилно.
  • Посетителите обикновено прекарват по-малко от 15 секунди, застанали пред дадена творба.
  • Хората, които разглеждат диптих от 14-ти век на Витале дели Екуи, се фокусират главно върху „по-оживената“ дясна половина на творбата, която изобразява Свети Петър, получаващ благословия.

Превръщане на музеите в изследователски лаборатории

ShareArt все още е в процес на разработка, но има потенциала да превърне музеите в изследователски лаборатории. Чрез събиране и анализ на данни за поведението на посетителите музеите могат да получат по-задълбочено разбиране за оценяването на изкуството и да разработят по-ангажиращи и ефективни изложби.

Бъдещето на изкуствения интелект в музеите

Технологията на изкуствения интелект бързо променя начина, по който функционират музеите. От проследяването на ангажираността на посетителите до предоставянето на персонализирани препоръки, изкуственият интелект има потенциала да революционизира музейното изживяване. Тъй като изкуственият интелект продължава да се развива, музеите ще трябва да се адаптират и да възприемат тези нови технологии, за да останат актуални и ангажиращи за бъдещите поколения.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Компютърни науки

IBM Watson: Силата в когнитивните изчисления

by Роза
written by Роза

IBM Watson: Силата в когнитивните изчисления

По-интелигентен помощник

IBM Watson е революционна система за когнитивни изчисления, която трансформира начина, по който взаимодействаме с информацията. Като интелигентен спътник, Watson може да помогне в широк кръг от задачи – от отговарянето на сложни въпроси до предоставянето на персонализирани препоръки.

Usher: Върховният музеен гид

Възможностите на Watson са демонстрирани в Usher – мобилно приложение за музейни водачи. Използвайки геолокация и анализ на данни, Usher предоставя съобразена с индивидуалните предпочитания информация за експонатите, предлагайки прозрения и контекст, които традиционните аудиогидове не могат да съпоставят. Той реагира на поведението на потребителя, предлагайки информация в реално време въз основа на тяхното местоположение и интереси.

Отключване на знанието с Watson

Основната сила на Watson се крие в способността му да анализира огромни количества данни и да извлича смислени прозрения. Той може да прегледа милиони страници текст, идентифицирайки връзки и модели, които хората биха пропуснали. Това прави Watson безценен инструмент за изследвания, образование и вземане на решения.

Отвъд търсенето: Ръководство и обучение

Watson е повече от обикновена търсачка. Той може да предостави контекст и обяснения за своите отговори, като помага на потребителите да разберат логиката зад препоръките му. Това ръководство прави Watson ефективен спътник за обучение, предлагайки прозрения и гледни точки, които могат да подобрят разбирането.

Адаптиране към индивидуалните нужди

Watson е проектиран да се учи от опита и непрекъснато разширява своята база от знания. Проследявайки потребителските взаимодействия и предпочитания, той може да съобрази отговорите и препоръките си с индивидуалните нужди. Този персонализиран подход прави Watson мощен инструмент за образование и самоусъвършенстване.

Приложения в различни индустрии

Универсалността на Watson се простира до широк кръг от индустрии, включително:

  • Здравеопазване: Подпомагане на онколозите с анализ на данни и препоръки за лечение.
  • Образование: Задвижване на CogniToy – образователен динозавър, който отговаря на въпросите на децата и се адаптира към техните интереси.
  • Финанси: Предоставяне на персонализирани финансови съвети чрез приложения като CafeWell Concierge.
  • Застраховане: Позволява на USAA да предлага съобразена с индивидуалните предпочитания информация и услуги на военнослужещи.

Сътрудничество и иновации

IBM предлага множество възможности за разработчици и организации да използват технологията на Watson. OpenAPI на Bluemix позволява експериментиране и разработка на приложения, докато партньорските програми предоставят поддръжка и ресурси за мащабиране на иновативни решения. Освен това хакатони и състезания предизвикват студентите да разработват нови приложения на възможностите на Watson.

Пакетирани решения на Watson

За организации, които търсят по-всеобхватно решение, IBM предлага предварително изградени пакетирани решения на Watson. Тези решения предоставят поддръжка в ключови области като анализ на данни, ангажираност и вземане на решения, като помагат на предприятията да извлекат стойност от своите данни и да подобрят клиентските изживявания.

Потенциалът на безкрайното знание

Силата на Watson се крие в способността му да отключи огромния резервоар от знания, натрупани през вековете. Като прави това знание достъпно и приложимо, Watson има потенциала да революционизира начина, по който учим, работим и вземаме решения.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail