К вопросу о странных совпадениях в данных и безумных корреляциях:

Источник

Первая диаграмма показывает число твитов в день (включая ретвиты) с 2017 по 2020 годы. Заметно, что с каждым годом он твитит всё больше. Рекорд — 166 твитов и ретввитов поставлен 5 июня 2020 года (в тот день хоронили Флойда).

Вторая диаграмма показывает число лайков на самом его популярном твите дня. Рекорд по числу лайков — сообщение об обнаружении у Трампа коронавируса. Второе место — сообщение о выздоровлении.

Подробности и интерактив

Журналисты канадской газеты The Toronto Star проанализировали 1,3 млн слов, публично написанных и сказанных Дональдом Трампом за время его президентства.

С января 2017 по июль 2018 он сделал 1972 ложных утверждения. Сколько из них сознательная ложь, а сколько невежество, никто не знает.

В 2017 году он делал в среднем 2,9 ложных утверждения в день, в 2018 — 5,1 в день. При этом число слов выросло только на 20%. Ниже график с количеством ложных утверждений в неделю.

В начале 2017 года 3,8% слов Трампа входили в состав ложных утверждений. В 2018 — 7,3%.

Источник

с января 2016 по январь 2018.

Источник: Economist

Источник: hugeinc

Источник: hugeinc

Прочитал интересную статью о применении больших данных в политическом маркетинге. Русский перевод называется «Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit», немецкий оригинал — «Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt». Вообще статья интересная целиком, а для публикации тут мне показались интересными три штуки.

1. Специалистам по Big Data достаточно анализа 68 лайков в Фэйсбуке, чтобы определить цвет кожи испытуемого с вероятностью 95%, его гомосексуальность с вероятностью 88%, а приверженность Демократической или Республиканской партии США с вероятностью 85%.

2. Козинский, автор методики анализа личности по лайкам в Фэйсбуке говорит, что прочитать нас довольно просто: «скоро модель смогла лучше узнавать личность после десяти изученных лайков, нежели его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друг. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем партнер. С еще большим количеством изученных действий можно было бы узнать о человеке лучше, чем он сам».

3. Таргетирование сообщений действительно сильно влияет на поведение людей: «Например, психологическое таргетирование, подобно тому, что использовали в Cambridge Analytica, повышают число кликов на рекламе в Фэйсбуке на 60%. Вероятность же того, что после просмотра персонализированной рекламы люди перейдут к действиям (купят ту или иную вещь или проголосуют за нужного кандидата) возрастает на 1400%».

Русский перевод
Оригинал на немецком