Home Tags Posts tagged with "Анализ данных"
Tag:

Анализ данных

Наука о данных

Как ваши покупательские привычки могут выдать вашу личность мошенникам

by Питер
written by Питер

Как ваши покупательские привычки могут раскрыть вашу личность мошенникам

Язык тела и привычки могут вас выдать

Вы можете думать, что проявляете бдительность в отношении безопасности, но ваше тело и привычки могут вас невольно выдать. Искушённые личности могут определить вашу личность не только анализируя уникальные движения, зафиксированные нательными камерами, но и изучая шаблоны использования ваших кредитных карт. Им даже не требуются ваше имя, адрес или номера счетов; они могут понять, кто вы, основываясь исключительно на вашем покупательском поведении.

Исследование Массачусетского технологического института раскрывает силу данных кредитных карт

Исследователи из Массачусетского технологического института продемонстрировали поразительную простоту, с которой можно идентифицировать людей с помощью данных кредитных карт. Их исследование, опубликованное в престижном журнале Science, проанализировало трехмесячные данные 1,1 миллиона пользователей кредитных карт в неназванной стране.

По словам Ларри Гринмайера из Scientific American, исследователи достигли 90% успеха в идентификации людей, используя только информацию о кредитных картах и транзакциях. Примечательно, что когда они включали точные цены транзакций, их способность повторно идентифицировать анонимные записи возросла на 22%. Исследователи обнаружили, что они могут точно определить личности даже с ограниченной информацией, такой как их общее местоположение или временной интервал, в течение которого они совершали покупки.

Женщины и люди с высокими доходами подвергаются большему риску

Исследование показало, что определенные группы людей особенно уязвимы для идентификации по их покупательским привычкам. Было обнаружено, что женщин и людей с более высокими доходами легче идентифицировать.

Осознание общественностью и опасения

Опрос, проведенный бостонской консалтинговой компанией, показывает, что общественность в целом осознает конфиденциальность данных кредитных карт. Подавляющее большинство американцев (87%) считают такие данные умеренно или крайне конфиденциальными. Однако только 68% выражают аналогичные опасения по поводу своих данных о здоровье и генетических данных.

Опасности деидентификации данных

Исследователи в статье Science подчеркивают, что даже когда данные «деидентифицированы», они могут быть не полностью защищены. Это вызывает опасения по поводу эффективности наших законов об анонимизации, таких как те, которые предусмотрены Законом о переносе и подотчётности медицинского страхования (HIPAA).

Последствия для конфиденциальности

Исследование Массачусетского технологического института служит отрезвляющим напоминанием о том, что концепция конфиденциальности быстро разрушается в цифровую эпоху. Даже когда мы принимаем меры для защиты нашей личной информации, наши действия могут непреднамеренно раскрыть нашу личность.

Понимание предсказуемости покупательских привычек

Исследователи отмечают, что финансовые данные широко используются для различных целей, включая оценку кредитоспособности, выявление мошенничества и понимание предсказуемости покупательских привычек. Это подчеркивает необходимость того, чтобы люди осознавали потенциальные риски, связанные с предоставлением своей финансовой информации.

Конец конфиденциальности?

Статья в Science является частью более широкой дискуссии на тему «Конец конфиденциальности». В ней утверждается, что распространение технологий сбора и анализа данных делает все более трудным сохранение нашей конфиденциальности в современном мире.

Защита вашей личности

Хотя невозможно устранить все риски для вашей конфиденциальности, есть шаги, которые вы можете предпринять для защиты своей личности:

  • Будьте осторожны, когда делитесь информацией о своей кредитной карте в Интернете или по телефону.
  • Используйте надежные пароли и включите двухфакторную аутентификацию для своих финансовых счетов.
  • Регулярно отслеживайте свои кредитные отчеты на предмет любой несанкционированной деятельности.
  • Рассмотрите возможность использования технологий, повышающих конфиденциальность, таких как виртуальные частные сети (VPN) и приложения для обмена зашифрованными сообщениями.
0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Безопасность на транспорте

Безопасность авиаперелетов: глубже в цифры

by Роза
written by Роза

Безопасность авиаперелетов: более глубокий взгляд

Понимание авиационных инцидентов

Хотя в 2014 году произошло несколько громких авиационных инцидентов, включая исчезновение рейса QZ8501 AirAsia и рейса MH370 Malaysia, важно оценивать эти события в более широком контексте.

Статистическая безопасность авиаперелетов

Несмотря на трагические потери жизней в этих инцидентах, данные Aviation Safety Network показывают, что 2014 год по-прежнему статистически был безопасным годом для полетов, при этом число погибших было ниже среднего показателя за 10 лет в 676 погибших.

Международная ассоциация воздушного транспорта сообщает, что уровень аварийности авиалайнеров в 2014 году составил всего 2,1 аварии на 1 миллион рейсов, что свидетельствует о долгосрочной тенденции к повышению безопасности авиаперелетов.

Освещение в СМИ и общественное восприятие

Крупные авиационные инциденты, понятное дело, привлекают внимание общественности, но важно избегать чрезмерной реакции и упускать из виду общую безопасность авиаперелетов. Каждый год сотни людей погибают в автомобильных авариях, но эти инциденты получают гораздо меньше внимания.

Сравнение рисков

Чтобы оценить опасность авиаперелетов в перспективе, следует учесть, что исследователи подсчитали, что 14 человек из 100 000 будут ежегодно погибать в дорожно-транспортных происшествиях в Америке. Это сопоставимо со 143 людьми на 100 000, которые ежегодно умирают от ишемической болезни сердца.

Оценка риска с объективной точки зрения

Профессор статистики Массачусетского технологического института Арнольд Барнетт определил, что риск смерти для пассажиров коммерческих авиалиний составляет один на 45 миллионов рейсов. По данным The New York Times, путешественник мог бы летать каждый день в течение 123 000 лет и все равно оставаться в безопасности.

Роль групп авиационной безопасности

Группы авиационной безопасности играют жизненно важную роль в контроле ущерба для общественных связей, указывая на статистическую безопасность авиаперелетов, несмотря на громкие инциденты. Они помогают обеспечить точное понимание общественностью связанных с этим рисков.

Повышение безопасности полетов

Хотя авиаперелеты в целом безопасны, всегда есть возможности для улучшения. Авиавласти и авиакомпании постоянно работают над повышением мер безопасности с помощью:

  • Технологические достижения, такие как улучшенные конструкции самолетов и навигационные системы
  • Строгие программы подготовки и сертификации пилотов
  • Регулярное техническое обслуживание и осмотры самолетов
  • Международное сотрудничество по обмену передовым опытом и извлеченными уроками

Заключение

Хотя авиационные инциденты всегда трагичны, важно сохранять сбалансированное представление о безопасности авиаперелетов. Понимая статистические данные, сравнивая риски с другими видами транспорта и признавая роль групп авиационной безопасности, мы можем принимать обоснованные решения о наших вариантах путешествий.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Наука о данных

Твиттер: мировая карта человеческой активности

by Роза
written by Роза

Твиттер: мировая карта человеческой активности

Твиттер стал повсеместной платформой, миллионы пользователей которой по всему миру генерируют огромное количество данных. Исследователи обнаружили, что эти данные могут дать ценную информацию о человеческой активности по всему миру.

Твиты как источник географических данных

Открытый API Твиттера позволяет исследователям получать доступ к необработанным данным твитов и анализировать их, включая их географическое местоположение. Это позволило создать сложные карты, которые показывают закономерности человеческой активности на основе плотности твитов.

Языковое разнообразие в Твиттере

Наиболее распространенным языком в Твиттере является английский, но представлено большое разнообразие других языков. Исследователи создали карты, которые показывают распределение различных языков по всему миру, раскрывая языковое разнообразие базы пользователей Твиттера.

Электрификация и использование Твиттера

Географическое распределение твитов тесно совпадает с показателями электрификации и использования искусственного освещения, особенно в развитых регионах. Это говорит о том, что использование Твиттера в значительной степени зависит от доступа к технологиям.

Ретвиты и модели ссылок

Исследователи также проанализировали географию ретвитов и ссылок в Твиттере. Они обнаружили, что среднее расстояние между пользователями, которые ретвитят или ссылаются друг на друга, на удивление велико. Это указывает на то, что Твиттер используется для связи между людьми, живущими далеко друг от друга.

Освещение в основных новостях и использование Твиттера

Исследователи сравнили соотношение освещения в основных новостях и количества твитов в разных странах. Они обнаружили, что Европа и США получают непропорционально большое освещение в СМИ, в то время как Латинская Америка и Индонезия остаются без внимания.

Рост Твиттера и будущие исследования

Твиттер продолжает быстро расти, и по мере того, как появляется все больше данных, исследователи смогут проводить еще более подробные анализы. Эти данные могут предоставить ценную информацию о поведении человека, демографии и моделях общения.

Глобальное сердцебиение Твиттера

Один из замечательных исследовательских проектов, Global Twitter Heartbeat, проанализировал более миллиарда твитов из США, чтобы создать карты положительных и отрицательных эмоций, выраженных во время урагана Сэнди, и поддержку кандидатов в президенты.

Оговорки и ограничения

Важно отметить, что данные, проанализированные в этих исследованиях, представляют собой лишь небольшую часть всех отправленных твитов. Кроме того, пользователи, которые включают геотеги, могут вести себя иначе, чем другие пользователи. Поэтому результаты могут быть не полностью репрезентативными для всех шаблонов Twitter.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Музейная инновация

Искусственный интеллект на страже искусства: как камеры следят за вовлеченностью посетителей музея

by Жасмин
written by Жасмин

Искусство встречается с наукой: камеры искусственного интеллекта отслеживают вовлеченность посетителей музея

Искусственный интеллект помогает кураторам определять «привлекательность» произведения искусства

Музеи внедряют технологии, чтобы глубже понять, как посетители взаимодействуют с искусством. В Болонье, Италия, исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая использует камеры для отслеживания выражений лиц, осанки и положения посетителей музея. Эти данные анализируются, чтобы определить «привлекательность» конкретных произведений искусства и оптимизировать планировку галереи.

ShareArt: инструмент для понимания оценки искусства

Система искусственного интеллекта под названием ShareArt была разработана исследователями из ENEA, итальянского национального агентства по новым технологиям, и Istituzione Bologna Musei. Она состоит из небольших камер, установленных по всей галерее музея, которые собирают данные о поведении посетителей.

Отслеживание показателей вовлеченности посетителей

ShareArt отслеживает ряд показателей, связанных с вовлеченностью в искусство, в том числе:

  • Время, проведенное за просмотром произведений искусства
  • Маршруты через галереи
  • Зоны фокусировки на конкретных полотнах
  • Выражения лиц и осанка

Конфиденциальность и этические соображения

Устройства ShareArt разработаны с учетом конфиденциальности посетителей. Они не записывают лица или другую личную информацию, а собранные данные обезличиваются.

Улучшение впечатлений от посещения музея

Собранные ShareArt данные могут использоваться музеями для улучшения впечатлений посетителей несколькими способами:

  • Оптимизация планировки галереи для максимальной наглядности и привлекательности произведений искусства
  • Регулировка освещения и демонстрационных методов для улучшения восприятия искусства
  • Выявление произведений искусства, которые наиболее сильно резонируют с посетителями
  • Разработка образовательных программ и туров, адаптированных к интересам посетителей

Первоначальные выводы

Первоначальное тестирование ShareArt дало интригующие результаты. Исследователи обнаружили, что:

  • Большинство посетителей просматривают произведения искусства в одиночку и правильно носят маски для лица.
  • Посетители, как правило, проводят менее 15 секунд перед какой-либо работой.
  • Люди, просматривавшие диптих Витале дельи Экви XIV века, в первую очередь фокусировались на «более оживленной» правой половине работы, на которой изображено, как Святой Петр получает благословение.

Превращение музеев в исследовательские лаборатории

ShareArt все еще находится в стадии разработки, но у него есть потенциал превратить музеи в исследовательские лаборатории. Собирая и анализируя данные о поведении посетителей, музеи могут глубже понять оценку искусства и разработать более привлекательные и эффективные выставки.

Будущее искусственного интеллекта в музеях

Технология искусственного интеллекта быстро меняет методы работы музеев. Отслеживание вовлеченности посетителей до предоставления персонализированных рекомендаций, искусственный интеллект имеет потенциал для революционизации музейного опыта. По мере развития искусственного интеллекта музеям необходимо адаптироваться и внедрять эти новые технологии, чтобы оставаться актуальными и привлекательными для будущих поколений.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Информатика

IBM Watson: открываем безграничное знание

by Роза
written by Роза

IBM Watson: центр когнитивных вычислений

Более умный помощник

IBM Watson — это революционная система когнитивных вычислений, которая меняет способ нашего взаимодействия с информацией. В качестве интеллектуального помощника Watson может помогать в решении широкого круга задач: от ответов на непростые вопросы до предоставления персонализированных рекомендаций.

Usher: лучший гид по музеям

Возможности Watson наглядно продемонстрированы в приложении Usher — мобильном путеводителе по музеям. Используя геолокацию и анализ данных, Usher предоставляет индивидуальную информацию об экспонатах, рассказывает об их истории и значении — то, что традиционные аудиогиды предоставить не могут. Приложение реагирует на поведение пользователя, в режиме реального времени предлагая информацию с учетом его местоположения и интересов.

Открываем знания вместе с Watson

Главная сила Watson заключается в его способности анализировать огромные объемы данных и извлекать важную информацию. Он может просматривать миллионы страниц текста, выявляя взаимосвязи и закономерности, которые человек мог бы упустить. Это делает Watson неоценимым инструментом для исследований, образования и принятия решений.

Больше, чем поиск: руководство и обучение

Watson — это не просто поисковая система. Он может предоставлять контекст и объяснения к своим ответам, помогая пользователям понять логику, лежащую в основе его рекомендаций. Это руководство делает Watson эффективным помощником в обучении, предоставляя информацию и взгляды, которые могут расширить кругозор.

Адаптация к индивидуальным потребностям

Watson разработан таким образом, чтобы учиться на опыте и постоянно пополнять свою базу знаний. Отслеживая взаимодействие и предпочтения пользователя, он может настраивать свои ответы и рекомендации под конкретные потребности. Этот персонализированный подход делает Watson мощным средством для обучения и самосовершенствования.

Применение в различных отраслях

Универсальность Watson позволяет использовать его в широком спектре отраслей, в том числе:

  • Здравоохранение: помощь онкологам в анализе данных и составлении рекомендаций по лечению.
  • Образование: создание CogniToy — обучающего динозавра, который отвечает на вопросы детей и приспосабливается к их интересам.
  • Финансы: предоставление персонализированных финансовых консультаций через приложения, такие как CafeWell Concierge.
  • Страхование: предоставление USAA возможности предлагать индивидуальную информацию и услуги военнослужащим.

Сотрудничество и инновации

IBM предлагает несколько способов разработчикам и организациям использовать технологию Watson. OpenAPI на Bluemix позволяет проводить эксперименты и разрабатывать приложения, а партнерские программы предоставляют поддержку и ресурсы для масштабирования инновационных решений. Кроме того, хакатоны и конкурсы бросают вызов студентам, предлагая им разрабатывать новые способы применения возможностей Watson.

Решения от Watson в виде пакета

Для организаций, которым требуется более комплексное решение, IBM предлагает готовые пакетные решения Watson. Эти решения обеспечивают поддержку в таких ключевых областях, как анализ данных, взаимодействие и принятие решений, помогая компаниям извлекать ценность из своих данных и улучшать взаимодействие с клиентами.

Потенциал безграничного знания

Мощь Watson заключается в его способности раскрывать обширный резервуар знаний, накопленный на протяжении веков. Делая эти знания доступными и применимыми на практике, Watson может революционизировать способы нашего обучения, работы и принятия решений.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail