Читаем Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха полностью

О’Рурка эта идея заинтриговала, но он не стал принимать на веру слова друзей. Вместо этого он начал собирать данные. Для каждого вида спорта он собрал данные о том, сколько учеников старших классов им занимается и сколько стипендий для него выдается. И тогда он смог создать метрику «Простота получения спортивной стипендии» – процент спортсменов в старших классах, занимавшихся конкретным видом спорта и получивших при этом стипендию.

Итак, что же показали данные?

Друзья О’Рурка были решительно неправы. Конечно, в старших классах меньше юношей играет в лакросс, чем в бейсбол. Но при этом и стипендий для лакросса гораздо меньше. В целом шанс для игрока в лакросс добиться стипендии составляет 85:1, а для бейсболиста – 60:1, что несколько выше.

О’Рурк узнал из данных, которые выложил на всеобщее обозрение на своем сайте ScholarshipStars.com, не только это. Кстати, первым на его работу обратил внимание журналист Джейсон Нотт[91].

Вероятность получения стипендии для юношей в зависимости от вида спорта

Источник: ScholarshipStars.com. Впервые таблица была составлена Джейсоном Ноттом для Marketplace

Вероятность получения стипендии для девушек в зависимости от вида спорта

Источник: ScholarshipStars.com. Впервые таблица была составлена Джейсоном Ноттом для Marketplace

Эти таблицы поражают. Кто знал, что у юноши-гимнаста из старших классов шанс получить стипендию примерно в 9 раз выше, чем у юноши-волейболиста? Или что у девушки, которая в старших классах занимается греблей, шанс получить стипендию примерно в 30 раз выше, чем у той, которая занимается легкой атлетикой?

При всем при том О’Рурк обнаружил несколько подвохов в этих данных. Некоторые виды спорта среди дающих наибольшую вероятность получить стипендию почти не имеют программ в выпускных классах и требуют дорогостоящего членства в клубных командах. Вдобавок некоторые стипендии невелики. Веб-сайт О’Рурка содержит больше информации по каждому виду спорта.

Если вы американец, было бы разумно проконсультироваться с ScholarshipStars.com, если ваш ребенок мечтает специализироваться на спорте и собирается заниматься этим спортом в колледже. Но достигнуть вершин в любом спорте при отсутствии генетических данных все равно будет сложно, как объяснил нам Эпштейн.

Итак, какие виды спорта больше всего опираются на генетику, а какие – меньше всего? Я понял, что ключ к пониманию этого в подсчете… количества близнецов, ими занимающихся.

<p>Близнецы – это не только клуб из Миннесоты<a l:href="#n92" type="note">[92]</a></p>

Ученые, занимающиеся генетикой поведения, исследуют вопрос, почему судьба взрослых сложилась именно так – например, почему некоторые в конце концов оказываются республиканцами, а другие демократами. Сколько здесь природы и сколько воспитания?

Однако разделить эти два фактора не так просто. В чем же заключается главная трудность? Люди, обладающие общей природой, чаще всего имеют и общее воспитание.

Возьмите для примера братьев и сестер.

В среднем они проявляют больше сходства по любому мыслимому признаку для сравнения. Например, братья и сестры с большей вероятностью будут иметь одинаковые политические взгляды, чем случайно выбранные люди. Мой младший брат Ной почти всегда соглашается с моим анализом политических событий. Мы оба восхищаемся Бараком Обамой. Мы оба терпеть не можем Дональда Трампа.

Но почему так? Может быть, у Ноя и у меня в ДНК закодирована одна и та же генетическая информация, принуждающая нас сочувствовать идеям Обамы о надежде и переменах и отворачиваться от идей Трампа? Такое вполне возможно, поскольку 50 % ДНК у нас с Ноем общие.

Или, может, мы с ним разделяем одни и те же политические взгляды, потому что его и мой ум формировался в детстве одинаково? Такое тоже возможно, поскольку разговоры во время многих семейных обедов вращались вокруг политики. И моя мать, и мой отец поддерживали демократов. Подобное направление мысли закреплялось в нас друзьями-демократами из либерального района в пригороде Нью-Йорка, где мы выросли.

У Ноя со мной общие и природа, и воспитание.

Немецкий генетик Герман Вернер Сименс предложил остроумное решение задачи. Для эксперимента можно воспользоваться средством, предоставляемым самой природой. Я говорю о близнецах.

Примерно в четырех случаях на каждую тысячу беременностей яйцеклетка после оплодотворения делится на два самостоятельных эмбриона, и в результате на свет появляются совершенно одинаковые однояйцевые близнецы[93]. У таких братьев и сестер генетическая информация совпадает на 100 %.

Примерно в восьми случаях на каждую тысячу беременностей две яйцеклетки оплодотворяются двумя разными сперматозоидами, и в результате на свет появляются разнояйцевые близнецы. У разнояйцевых близнецов одного пола, как и у однояйцевых, совпадает дата рождения, они получают одно и то же воспитание – но их генетическая информация в среднем совпадает только на 50 %.

Перейти на страницу:

Все книги серии Библиотека ИТ. Главные книги о современных технологиях

Похожие книги

Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Компании в веб-пространстве тратят колоссальные средства на веб-аналитику и оптимизацию своих веб-сайтов, которые, в свою очередь, приносят миллиарды долларов дохода. Если вы аналитик или работаете с веб-данными, то эта книга ознакомит вас с новейшими точками зрения на веб-аналитику и то, как с ее помощью сделать вашу компанию весьма успешной в веб. Вы изучите инструментальные средства и показатели, которые можно использовать, но что важнее всего, эта книга ознакомит вас с новыми многочисленными точками зрения на веб-аналитику. Книга содержит много советов, приемов, идей и рекомендаций, которые вы можете взять на вооружение. Изучение веб-аналитики по этой уникальной книге позволит познакомиться с проблемами и возможностями ее современной концепции. Написанная практиком, книга охватывает определения и теории, проливающие свет на сложившееся мнение об этой области, а также предоставляет поэтапное руководство по реализации успешной стратегии веб-аналитики.Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.Здесь также находятся:- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.- Шесть способов замера успеха блога.- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.- Десять признаков великого веб-аналитика.

Авинаш Кошик

ОС и Сети, интернет