Врубаем тэхно для рабочего настроения

Прежде всего, разумно будет попытаться разобраться в том, заради чего мы тут собрались. Ну, попробуем…

Вот, скажем, решили мы замерить уровень щастя российского населения — задача, прямо скажем, не суперпростая. Дать опросник 144 миллионам людей весьма энергозатратно, и хотелось бы как-то упростить себе задачу. Сколько нам надо опросить людей, чтобы наш замер отражал реальность? Как нам их выбрать? Как потом обсчитать цифры, которые мы получим? И вообще, наш опросник — он точный? Надежный? Им вообще законно что-либо измерять?

Или вот мы учёный. Решили провести некоторый суровый когнитвный эксперимент, чтобы узнать, как пользователи Android и iOS ищут иконки разных приложений. Скачали статей, выдвинули гипотезы, придумали дизайн, запрогали эксп, нашли несчастных, которые прошли этот эксп — по итогу получили какие-то цифири. Возникает справедливый вопрос: и чё? Как нам сказать, что данные подтвердили или опровергли наши гипотезы? Можем ли мы вообще по этим данным что-то сказать? Ну, дапустим, мы ленивые и вообще программировать это для умных — отдадим специально обученным аналитикам посчитать это всё. И получим цифири. О, нет — опять! Возникает ещё один справедливый вопрос: и чё? Как нам сказать, что эти цифры подверждают или опровергают наши гипотезы? Можем лм мы вообще по этим цифрам что-либо сказать осмысленного? А содержательно как это интерпретировать? Иконки-то как пользователи ищут?

Ну, или мы HR в компании на 100500 тыщ человек сотудников. Пришел гендир, сказал «уволить нельзя премировать, только непонятно кого». Дал нам экселевскую таблицу со всякими показателями эффективности и сказал «завтра к вечеру должна быть система грейдов, по которой будем оценить сотрудников». И что делать? Придется всю ночь ворочить цифры и статистически моделировать.

А вот, скажем, залезли мы в ковидные новости — там что-то страшное, да в графиках, да снова цифры какие-то ужасные. Хлебнули чаю, включили статистический взгляд — а, ну так все норм же. Оценили риски для себя, друзей, родных, убедились в том, что журналисты снова навели излишней суеты, восхитились собой, пошли инвестировать в крипту.

Опять какие-то графики увидели, тренды, прогнозы и всё такое. Как понять? Как прочитать это всё? Как оценить, куда надо стипуху вкласть? Вспомнили статистику, навели шороху, собрали достойный инвестиционный портфельчик — хлебнули кофе, пошли покупать билеты на Бали.

Дальше можно расписывать огромное количество подобных случаев. Приходится признать, что сегодня мы живем в окружении огромного количества алгоритмов, основанных на статистическом анализе. Все то, что называется модным словосочетанием «машинное обучение» базируется на тех статистических методах, которые мы будем с вами изучать.

Можно ли жить без этого знания? В принципе, да. Однако

  • когнитивщикам и нейроисследователям необходимо анализировать свои данные своих экспериментов и — что значительное более важно — корректно интерпретировать результаты статистического анализа, что невозможно без понимания того, как используемые статистические методы работают
  • социальщикам и личностникам-исследователям также необходимо анализировать данные своих исследований — и используемые ими модели даже сложнее, чем у когнитивщиков и нейроученых
  • организационщикам придется также работать с данными, потому что HR-аналитика на хайпе и экспертный подход к оценке персонала постепенно теряет актуальность [а еще айтишников нанимать придётся]
  • личностникам-консультантам надо быть в теме того, что творят личностники-исследователи, а значит придется читать статьи и оценивать их адекватность, в том числе, в аспекте анализа данных
  • всем [даже некоторым когнитивщикам] придется работать с опросниками — а вся психометрика строится на статистике
  • всем придется в жизни анализировать потоки информации, возрастающие в невероятной скоростью, данные и графики, критически и оценивать, выявлять неочевидные закономерности, чтобы понимать, что происходит — и статистика в этом сильно поможет
  • все мы продолжаем жить в мире гаджетов и технологий, и понимание того, какие модели лежат в их основе, очень прилично апгрейдит наше понимание того, что восстание машин будет о-о-о-очень не скоро.

Конечно, мы не можем обсудить всё. Мы находимся в рамках суровых институциональных ограничений. Но мы постараемся заложить достаточно прочный фундамент, который при правильном применении и должном уходе поможет вам преуспеть и в жизни, и в работе и вообще.