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

В том, что касается восприятия меня окружающими, радикально сказываются на результате только борода и очки. И до тех пор, пока я не покрашу волосы в розовый цвет, все остальные возможные изменения во внешности не будут иметь особого значения.

Благодаря искусственному интеллекту, быстрому анализу рынка и статистическому анализу я считаю, что свой имидж нашел. Я буду носить очки и бороду. Эта версия меня, может, и не способна будет конкурировать с Миттом Ромни или Бараком Обамой, находящимися на самых верхних этажах американской политики. Но эта версия меня, как говорят данные, определенно будет производить положительное первое впечатление. А в 25 лет предположение, что какая бы то ни было версия меня сможет получить 7,8/10 по какой бы то ни было 10-балльной шкале, было для меня немыслимо.

Итак, что вы можете вынести для себя из моего преображения по-научному?

Я понимаю, что в некотором смысле дошел в этом проекте до крайности, прибегнув к электронным таблицам и статистическому анализу. Но чуть менее экстремальная его версия может пригодиться всем.

Как минимум вы можете скачать FaceApp или другое подобное приложение и примерить на себя разные варианты имиджа. Даже если вы не воспользуетесь случайной выборкой людей из Интернета, вы можете попросить пользователей социальных медиа или наиболее честных друзей выбрать внешний вид, который идет вам больше всего.

Я убежден, что анализ такого типа гораздо лучше, чем (несовершенный, опирающийся на интуицию) подход к изучению собственного имиджа, которым пользуется большинство из нас.

Часто мы фиксируемся на проблемах, которые находятся исключительно в нашей голове – как я, например, переживал из-за улыбки. Многие из нас проживают большую часть жизни, даже не задумываясь об имидже, который мог бы существенно улучшить восприятие нас окружающими – а я прожил 10 лет без бороды. И большинство из нас неспособно адекватно воспринимать собственный образ – ведь я был уверен, что очки смотрятся на мне ужасно.

Я пытаюсь сказать следующее: научных данных, свидетельствующих в пользу важности внешнего вида, исключительно много, свой внешний вид мы можем улучшить, и о собственном внешнем виде мы неспособны судить сами. Иными словами, искусственный интеллект плюс быстрый анализ рынка плюс статистический анализ важнее, чем зеркало.

<p>Далее</p>

Прежде мы разбирали, как быть более успешным в карьере. Если вы воспользуетесь этими советами, то, может быть, окажетесь более успешными. Но вы можете оказаться, как и многие успешные люди, крайне несчастными. К счастью, новые данные могут дать рекомендации даже относительно того, как стать счастливее.

<p>Глава 8</p><p>Магия, меняющая жизнь: встать с дивана</p>

Что делает людей счастливыми? Некоторые из величайших философов в истории пытались найти ответ на этот вопрос – и в основном неудачно. Может, его наконец удастся найти… в наших iPhone?

Нет, ответ, конечно, не заключается в том, чтобы пользоваться нашими iPhone еще больше: это гарантированно сделает вас еще несчастнее (подробнее об этом позже). Просто ответ на загадку счастья дало исследование, которое стало возможным благодаря iPhone и другим смартфонам.

Джордж Маккеррон и Сюзанна Мурато, возглавлявшие проект Mappiness, который я вскользь упомянул во введении, пригласили десятки тысяч добровольцев – пользователей смартфонов, чтобы с их помощью попытаться понять загадку счастья. Mappiness в случайные моменты времени отправлял своим пользователям уведомления и просил ответить на простые вопросы – например, где они сейчас находятся и какое у них настроение.

Из ответов на эти простые вопросы ученые собрали свыше 3 миллионов «замеров счастья» – гораздо больше, чем в любых предыдущих собранных массивах данных о счастье.

Итак, что же эти замеры говорят нам? Я совсем скоро отвечу на этот вопрос. Но сначала я хотел бы поговорить о состоянии науки о счастье до появления проектов типа Mappiness, основанных на использовании смартфонов. Один из основных уроков небольших исследований, опиравшихся на проведение опросов, заключался в следующем. Люди прекрасно понимают, что делает их счастливыми, но при этом отчаянно нуждаются в проектах типа Mappiness, которые могли бы дать указания, как этого счастья достичь.

<p>Ложные представления о счастье</p>

Насколько счастливы вы будете, если получите работу вашей мечты? Насколько несчастным, если ваш любимый кандидат на выборах проиграет? А если вас бросит романтический партнер?

Если вы похожи на среднего человека, то ваши ответы будут вроде «буду очень счастлив, если получу работу мечты», «глубоко несчастен, если мой кандидат проиграет» и «еще несчастнее, если меня бросят».

Скорее всего, ваши ответы на все эти вопросы будут неверными. Именно такой вывод содержится в революционной работе Дэниела Гилберта и его коллег.

Работа делится на две части.

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