Симуляция общественного мнения в игре
Демонстрация технического прототипа манипуляции общественным мнением и рассказ как он работает.
Продолжаю участвовать в школе World Builders. За последний месяц набросал технический прототип механик манипуляции общественным мнением.
Вы играете за главного редактора новостного агентства, который отправляет журналистов на задания, а по результатам расследований публикует статьи с фокусом на нужные (игроку) темы.
Всё интересное можно найти в заглавном видео, ниже текстом пройдусь по основным моментам.
Предпочтения игроков в стратегии
Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.
Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.
В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.
В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.
Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.
В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.
Чистим результаты опроса игроков в стратегии
Опрос был нацелен на любителей стратегических игр, удалось попасть достаточно точно.
Недавно просил вас пройти опрос о стратегических играх.
Спасибо всем, кто уделил этому время. Пора делиться результатами.
Было заполнено 363 анкеты. После нормализации и очистки данных осталось 304.
Будет два поста:
- Этот — о методике сбора и обработки данных, их очистке. Будут пошарены очищенные данные.
- Следующий — об анализе результатов.
Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT
Выглядит неприглядно, но это временно.
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
- Репозиторий: github.com/tiendil/feeds.fun
- Сайт: feeds.fun — заходите, подписывайтесь на подготовленные коллекции новостей, экспериментируйте.
Суть:
- Читалка автоматически определяет теги для каждой новости. Тут очень кстати пришлась ChatGPT.
- Вы создаёте правила в духе
elon-musk & twitter => score -100500,procedural-content-generation & hentai => score +13. - В интерфейсе сортируете новости по интересности и читаете только самые-самые именно для вас.
Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Монополизация машинного обучения
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.