Positive Algorithmic Bias Cannot Stop Fragmentation in Homophilic Social Networks
https://arxiv.org/abs/2001.02878v1

TL;DR; Авторы пишут о процессе фрагментации в социальных сетях. Любая социальная сеть, в которой есть малейший preferential attchment процесс, рано или поздно скатится к полной фрагментации. Авторы приводят доказательства этого для одной из моделей. Далее авторы ставят вопрос, могут ли администраторы сети избежать процесса фрагментации. И доказывают, что сохранение равномерного разнообразия и полного отсутствия сегментации не возможно.

Сразу оговорюсь, что я не социолог, просто увидел интересный заголовок в рассылке  и решил посмотреть. Авторы опираются на довольно простую модель: мы начинаем с бесконечно большой сети, где у каждой вершины есть одна случайна связь. Все вершины двух разных цветов. На каждом шаге для каждой вершины выбирается новая связь с некоторым предпочтением (в реальности предпочтение обеспечивается как склонностями людей, так и рекомендательными системами) в пользу "своего" цвета. Чем больше разнообразие имеющихся связей, тем больше предпочтение. С некоторой вероятностью "забывается" одна из старых связей, причем вероятность забыть "долгоживущую" связь меньше. Авторы доказывают, что такая система в пределе приходит к полной сегментации, даже если учитывать слабые связи (aka друзья друзей). Дальше авторы предлагают механизм, имитирующий возможности администраторов сети влиять на цвет (типа мы можем показывать модифицированные рекомендации связей), после чего доказывают, что такой механизм в пределе не способен удержать разнообразие связей на уровне 0.5.

Плюсы:
• Прикольная тема, я, например, раньше об этом не думал в таком ключе
• Интересна сама постановка вопроса
• Строгие доказательства
Минусы:
• Все в пределах бесконечного времени и бесконечного размера сети
• То, что нельзя удержать разнообразие связей на уровне 0.5 мало о чем говорит: это как в анекдоте про физика-теоретика, которого попросили оценить устойчивость стула с тремя ножками (легко оценить устойчивость стула с нулем и бесконечным числом ножек, но с произвольном числом ножек возникают трудности)

Вспомнилась статья (не помню где) о том, что люди голосовавшие за Хиллари в США писали, что не понимают, кто голосует за Трампа, так как все, кого они знают тоже голосовали за Хиллари: кажется фрагментация это наша реальность. Не ясно, в чем опасность фрагментации, может в ограниченности информации? Или быстром достижении пределов роста? В целом постановка вопроса именно про возможности влиять на процесс фрагментации довольно любопытная и кажется, эта тема довольно актуальна.

Забавный график, свидетельствующий о дискриминации роботов. Результативность необозначенных чатботов сопоставима с уровнем профессиональных продажников и они в 4 раза эффективнее неопытных сотрудников с точки зрения стимулирования покупок. Но если идентичность чатбота обозначена до начала диалога с клиентом, то продажи падают на 80%.

https://www.fox.temple.edu/wp-content/uploads/2019/07/AI_chatbot.GBM_.pdf #аналитика #боты

«Карта культурных различий. Как люди думают, руководят и добиваются целей в международной среде»
Эрин Мейер

Концепция
Книга задает 8 осей по которым дифференциирует культуры:
① Контекст: низкий — высокий
② Критика: прямая — непрямая
③ Убеждение: конкретное — концептуальное
④ Дистанция власти: эгалитаризм — иерархия
⑤ Принятие решения: консентное — иерархичное
⑥ Доверие: задачи — отношения
⑦ Несогласие: конфронтация — избегание
⑧ Время: жесткое — гибкое

Принятое в основной массе поведение в каждой из культур отмечено точкой по каждой из осей. По относительному положению культур по оси можно понять как отличается другая культура от твоей.

Конспект: https://medium.com/@aznakai/карта-культурных-различий-2a4c41662b94

PS. Обратите внимание: русские — самые стрейтфорвард в доставке прямой негативной обратной связи :–)