Катаклизмы и новый вирус. Что наванговали россиянам в наступающем году
Издание приводит суждения собеседников в ознакомительных целях и не настаивает на научности или достоверности их прогнозов.
Наводнения, пожары и новые вирусы
Член профессиональной психотерапевтической лиги, астролог, астропсихолог Любовь Калиновская дает неутешительный прогноз на 2022 год. По ее словам, год Тигра не бывает простым, особенно для России: в 1914-м началась Первая Мировая война с последующей революцией в стране, в 1986-м произошел взрыв на Чернобыльской АЭС, в 1998-м случился экономический кризис.
«Важная дата — это 1856 год, когда было соединение Нептуна с Юпитером в Рыбах. Дело в том, что в 2022 году, примерно в марте-апреле, произойдет повторное соединение Юпитера с Нептуном, которое последний раз было в 1856-м. Тогда Россия проиграла войну за Крым и случилось сильное наводнение во Франции. Юпитер всегда расширяет все, куда он приходит — и к чему относится. Поэтому нас ожидает глобальное наводнение, цунами, то есть повышение уровня мирового океана до высоких отметок», — утверждает астролог.
При этом весна будущего года изменит духовное осознание людей, считает Калиновская. Будут преобладать такие чувства, как сострадание, жертвенность, благородство, благотворительность. Но, так или иначе, глобальных катаклизмов не избежать.
«Год Тигра славится пожарами. Как, например, в 2010-м, когда были торфяные пожары в Москве и Московской области. После великого наводнения, потопа, лето нас ждет максимально засушливым — возможны сильнейшие пожары, крайне высокая температура воздуха», — говорит она.
Что касается пандемии, то она, по словам Калиновской, вскоре закончится — либо будет разработано новое лекарство, либо страны достигнут общего иммунитета. При этом она не исключает и новых штаммов и вирусов.
«Юпитер — планета добрая и хорошая. Она соединяется с Нептуном в Рыбах, а это океан, инфекции, болезни и так далее — Юпитер в данном случае выступает как благо. Поэтому я прогнозирую, что будет завершение пандемии. Но эта планета в то же время может принести что-то новое — какой-то новый штамм или вирус», — отметила она.
Самыми напряженными месяцами будут март — апрель с природными катаклизмами, август с пожарами и октябрь-ноябрь, которые, как считает эксперт, обернутся международными конфликтами вплоть до военных действий.
«Обстановка будет ухудшаться»
Биоэнерголог, экстрасенс и таролог Ольга Баст также не дает позитивных прогнозов на 2022 год. Она отмечает, что россиянам нужно быть особенно осторожными в первом полугодии наступающего года и заботиться о своем здоровье и финансах. Завершения пандемии, в отличие от астролога, ясновидящая не видит — напротив, землянам стоит готовиться к худшему.
«Коронавирус никуда не денется: до середины года обстановка будет ухудшаться, потом будет пик, ослабнет спустя 4-6 месяцев после Нового года. Разговоры о том, что пандемия закончится или появится новый вирус, можно интерпретировать по-разному — может появиться коронавирус №2. Сама эпидемия все равно будет», — предполагает она.
Баст предупреждает, что в 2022 году людей ждут разрушения, неудачи и много смертей — в том числе и из-за пандемии.
«Катаклизмов как таковых особых не будет, но те люди, которые стоят во главе [государств], скорее всего, принесут разрушение людям через хитрость: повышение цен, закручивание болтов во всех сферах, безработицу, мутирование болезней. Чего-то глобального: наводнений, обвалов, извержений вулканов — ничего этого не будет. Во второй половине 2022 года возникнет послабление, ситуация изменится в более мягкую сторону», — уточнила она.
Также может произойти дисбаланс на геополитической арене, однако о войне речи пока не идет — конфликты наберут обороты к 2023 году, утверждает Баст.
Нововведения и грибковые инфекции
В трех словах охарактеризовала будущий 2022 год сооснователь Международной академии нумерологии «Альвасар», автор книг и методик по нумерологии Джули По — это реконструкция, провокация и истерия. Особое внимание она уделила экономическому устройству мира.
«Следующий год будет полон сюрпризов, нововведений в правовых, финансовых, банковских, валютных, имущественных вопросах, принесет массу ограничений по всей планете.
Климат тоже не порадует спокойствием — в мире обострится стихия Ветра и Воды, что приведет к опасности для таких стран, как США, Китай, Турция и Австралия. В России же крепкий мороз сменится жарким летом, и Джули По посоветовала гражданам привыкать к ураганам и смерчам в черте крупных городов.
«Угрозы коронавируса в масштабе 2020 года нет, но стоит настороженно относиться к развитию грибковых заболеваний. Поэтому в будущем году путешествия и отпуск лучше планировать в России, выбирать маршруты и регионы с более прохладным климатом», — добавляет нумеролог.
Кроме того, Джули По прогнозирует, что мир окажется не пороге глобального выбора: мир или война.
«Очень многие страны вспомнят о своем прошлом и территориях, принадлежащих им многие годы. Традиции, религиозная и идеологическая культура подтолкнут не только к созданию коалиций стран, но и к нарастанию конфликтов с соседями. Три раза (дважды весной и один раз летом) остро встанет вопрос о конфронтации, лишь дипломатия и мудрость способны будут остановить волну, надвигающуюся на Россию», — отмечает Джули По.
Тенденция 2022 года показывает пробуждение духовности в людях, что приведет к переосмыслению.
Ученые ИТМО создали платформу для предсказания каталитической активности искусственных ферментов
Ученые ИТМО создали первую в мире платформу для предсказания каталитической активности нанозимов — искусственных ферментов. За пару секунд алгоритм определяет все основные параметры протекания реакции и подсказывает наилучшие условия для ее проведения. В перспективе ресурс поможет в разработке новых лекарств и диагностических систем.
В отличие от натуральных ферментов нанозимы гораздо более стабильны (не требовательны к условиям хранения), намного дешевле, что снижает затраты при производстве, и просты в получении.
Ученые Университета ИТМО решили проблему, создав открытую расширяемую платформу DiZyme. Она содержит базу данных наночастиц с ферментативной активностью, интерактивный визуализатор данных и алгоритмы искусственного интеллекта, которые предсказывают параметры ферментативной реакции, то есть ее скорость и сродство участвующих в химическом процессе веществ.
«Наш сервис на данный момент направлен, в первую очередь, на исследование наночастиц с пероксидазной активностью. Это подкласс ферментов, которые катализируют окисление субстратов перекисью водорода.
По этим системам у нас накоплен большой массив данных. Любой желающий может зайти на сайт, ввести интересующую химическую формулу и параметры наночастицы, после этого алгоритм спрогнозирует ее активность. Весь процесс занимает считанные секунды», — подчеркивает первый автор исследования, студентка магистратуры ИТМО Юлия Разливина.
Сервис будет полезен разным пользователям. Как тем, кто хочет разработать конкретный материал для насущных задач: для этого достаточно вписать химическую формулу, после чего алгоритм автоматически проварьирует все остальные параметры и выдаст границы активности наночастиц данного состава. Так и тем, кто серьезно занимается этой предметной областью.
«Более того, сервис не ограничен только пероксидазной активностью и потенциально может быть перенесен на все остальные типы, что и планируется сделать, когда будет оцифровано достаточное количество экспериментальных данных. Наша задача — значительно ускорить экспериментальные исследования и минимизировать затраты на них.
Любой желающий может ввести параметры своей системы, чтобы получить графики зависимости активности наночастиц от разных показателей, например, pH или температуры. Таким образом ученые смогут до проведения экспериментов спрогнозировать ферментативную активность наноматериала. В обычной практике это измеряется вручную и требует большого количества времени и проверки эмпирическим путём.
«Нам было важно продемонстрировать точность работы модели. Для этого мы выбрали 16 разных образцов, полученных в нашей лаборатории, на которых измерили пероксидазную активность, чтобы сравнить, насколько точны предсказания платформы. Получилось, что примерно у 70% систем сервис показал очень хорошее совпадение по параметрам. У остальных 30% — значения попадают в допустимый предел точности для оценки перед проведением экспериментов. Это говорит о том, что наша платформа обладает высоким уровнем точности предсказания ферментативной активности», — комментирует д.
х.н., руководитель института SCAMT Университета ИТМО Владимир Виноградов.
Ванга, оказывается, предсказала эпидемию коронавируса | Последние Новости Омска и Омской области
И даже когда она закончится.
Причем, это еще не самая страшная пандемия будущего…
Обнародованы предсказания слепой ясновидящей из Болгарии Ванги о конце эпидемии коронавируса, — сообщается в программе НТВ «Русские сенсации».
Как утверждают авторы передачи, часть ее пророчеств уже сбылись. Ванга в свое время говорила, что мир охватит страшная пандемия.
«Болезнь охватит весь мир и затронет огромное количество людей, но вскоре исчезнет. Всё потому, что к 2021 году солнечная активность резко снизится», — передаёт, в частности, портал chudotvorstvo.ru слова Ванги.
Одним из очевидцев предсказания о Ванги о грядущей эпидемии был её кум Сергей Косторной. Он лично беседовал с прорицательницей в 1995 году.
И, как он утверждает, точно ее цитирует.
«Очень значимое событие для человечества произойдет в год пяти двоек. Когда настанет год-зеркало, то всему миру не поздоровится… Планета будет охвачена некой страшной болезнью из прошлого, которая за короткий период сможет забрать жизни огромного количества людей. Они будут падать прямо на улице и умирать».
Вакцина от коронавируса, как говорил прорицательница, будет разработана через три месяца после пика эпидемии.
«Однажды этот мир закончится, но край наступит не скоро. Не бойтесь! Живите в согласии и помогайте друг другу. Жить в страхе — это не жизнь! А написанное на Небесах человек не может изменить. Рано или поздно, оно случается», — пророчила Ванга.
Прорицательница также призывала молиться Богу, чтобы он пощадил человека, «потому что он ушёл слишком далеко в своей ненависти к ближнему». Также она говорила, что спастись в страшные времена можно, лишь став добрее и внимательнее к ближним.
Далее в публикации говорится, что через 40 лет мир настигнет еще одна эпидемия. И она будет серьезнее, чем COVID-19.
Как примирить модели с реальностью, точнее предсказать инфляцию и заглянуть в будущее криптовалют
Для прогнозов и выработки экономической политики можно использовать различные модели макроэкономики. Сегодня наиболее популярны новокейнсианские модели – их используют ЕЦБ и ФРС (см. врез), но свои сторонники есть у неоклассических моделей, у моделей нового монетаризма и многих других. Выбор модели должен быть обоснован тем, насколько хорошо она объясняет релевантные факты из макроэкономических данных. Но любая модель упрощает реальность, поэтому ни одна из них не объяснит все наблюдаемые факты. Экономисты работают над улучшением моделей и добавляют в них новые элементы, чтобы полнее отразить реальность и получить более точные прогнозы.
Новые кейнсианцы
В 1970-х гг.
экономисты новой классической школы, например Роберт Лукас и Роберт Барро, стали оспаривать положения доминировавшего с 1940-х гг.
кейнсианства. Но в 1980-х гг. в спор с этими «новыми классиками» вступили уже «новые кейнсианцы». Один из ключевых вопросов их спора – как быстро зарплаты и цены подстраиваются под изменение экономических условий,
пишет Грегори Мэнкью. «Новые классики» исходят из того, что зарплаты и цены гибкие, то есть быстро изменяются и таким образом помогают вернуть баланс спроса и предложения в экономике. «Новые кейнсианцы», напротив, исходят из жесткости цен и зарплат. А раз они не могут быстро подстроиться под новые условия, то государству не стоит ожидать, что равновесие в экономике восстановится за счет рыночных сил, и следует вмешаться – например, при помощи монетарной или фискальной политики.
Алан Ауэрбах и Юрий Городниченко (Беркли) вместе с Дэниелом Мерфи (Виргинский университет) на основе статистических данных
проверяют, как оборонные расходы влияют на различные экономические показатели, и сравнивают результаты с предсказаниями моделей, чтобы понять, какая из них объясняет больше обнаруженных закономерностей.
Резкое увеличение расходов министерства обороны США в их исследовании выступает шоком спроса. О закупках минобороны есть надежная отчетность, и при этом это экзогенный и экономически значимый фактор, определяющий спрос на продукцию локальных рынков. Выяснилось, что в ответ на резкий рост закупок возрастает доля труда в общем доходе (она считается обратно пропорциональной наценкам фирм), сокращается трудовой клин (labor wedge, разница между предельной отдачей от труда для фирмы и предельной выгодой от труда для работника: чем она выше, тем больше несовершенств на рынке труда), падает безработица, растут номинальные зарплаты, но еще сильнее растут локальные цены на аренду жилья, а ВВП растет больше, чем выросли расходы на оборону.
Но обнаруженный благодаря анализу данных высокий мультипликатор государственных расходов сложно примирить с новокейнсианскими и неоклассическими моделями. В таком случае пришлось бы предполагать, что количество отработанных часов нереалистично возросло.
Наконец, данные показывают, что в ответ на шок государственных расходов растет потребление, в то время как в модели оно должно падать. В теории предполагается, что если рост госрасходов увеличивает выпуск, то ради увеличившегося выпуска люди должны больше работать, а заставить их больше работать в модели может снижающееся потребление.
Авторы предлагают новую модель, которая позволяет одновременно объяснить поведение всех описанных ими метрик: модель предельных издержек, которыми можно пренебречь (negligible marginal costs). Представим себе, что фирма нанимает сотрудника на восьмичасовой рабочий день: если реальной работы для сотрудника только на пять часов, фирме по-прежнему придется заплатить сотруднику за все восемь. Но вполне возможно, что самому сотруднику все равно, работать ли эти лишние три часа или нет, раз он уже вынужден находиться на рабочем месте. К тому же некоторые сотрудники могут ценить тот факт, что их работа нужна, и предпочесть работу скуке. Иными словами, если фирма хочет увеличить свой выпуск, то до какой-то степени ее предельные издержки будут отсутствовать: просто сотрудники, раньше занятые пять часов, но получавшие зарплату за восемь, будут работать все восемь часов.
Такая предпосылка в модели согласуется с тем, что, как показывают данные, в ответ на рост спроса растет производительность труда.
Модель, предложенная авторами, примиряет закономерности, выявленные эмпирически, с предсказаниями макроэкономических моделей, но насколько значим в реальности механизм предельных издержек, которыми можно пренебречь, пока неясно. Наличие людей, которые работают пять часов из восьми, представляет собой неэффективность. Не во всех фирмах могут позволить себе держать таких сотрудников: некоторые предпочтут сократить затраты и вместо восьми сотрудников, занятых пять часов в день, держать пять сотрудников, занятых все восемь часов. Сколько в экономике фирм, где предельными издержками можно пренебречь, и сколько фирм, где «кто не работает, тот не ест»? Пока у нас нет ответа на этот вопрос.
Поведение фирм и инфляция
Мировой экономический кризис 2008 г. заставил экономистов пересмотреть связь между инфляцией и разрывом выпуска (то есть разницей между потенциальным и фактическим выпуском): хотя отрицательный разрыв выпуска США в кризис составил 10%, инфляция снизилась лишь на 1,5 п.
п. Некоторые макроэкономисты стали утверждать, что кривая Филлипса неспособна объяснить стабильную положительную инфляцию в условиях устойчиво низкой загрузки мощностей в экономике. Новокейнсианские модели, в том числе те, которые используются ЕЦБ и ФРС, с началом кризиса стали хуже предсказывать инфляцию.
Джеспер Линде (Банк Швеции) и Матиас Трабандт (Свободный университет Берлина) показывают, что новокейнсианская теория способна разрешить «загадку исчезнувшей дефляции», если ее дополнить. Предложения Линде и Трабандта выглядят техническими, но за ними стоят содержательные экономические соображения.
Новокейнсианская теория уделяет много внимания номинальным жесткостям – например, номинальным ценам, которые не могут мгновенно подстраиваться под меняющуюся ситуацию в экономике; но реальные жесткости тоже важны. Под реальными жесткостями понимаются силы, которые снижают чувствительность оптимальной цены фирмы – цены, которую она установила бы без номинальных жесткостей, – к колебаниям совокупного спроса.
Например, в рецессию у фирм могут возникнуть трудности с денежными потоками, а активы фирм обесцениваются – оба фактора усложняют заимствования и мешают фирмам снижать цены.
Чем сильнее реальные жесткости в экономике, тем меньше фирмы хотят снижать свои цены в ответ на сокращение совокупного спроса. Снижение цен могло бы способствовать восстановлению спроса. Но раз фирмы на это не идут, негативные последствия распространяются дальше по экономике, и погашать их приходится экономической политике, в том числе центробанку. От того, как в модели описывается поведение фирм, зависит, какими будут предполагаемые реальные жесткости.
Наиболее популярный способ описания фирм в моделях монетарной экономики был предложен в 1977 г. Авинашем Дикситом и Джозефом Стиглицем. Агрегатор Диксита – Стиглица не содержит реальных жесткостей: оптимальная относительная цена, которую хочет назначить фирма в их модели, в процентах меняется один к одному с предельными издержками.
Линде и Трабандт утверждают, что такая простая модель поведения не отражает то, как фирмы на самом деле принимают решения о ценах. Предположим, что фирма понижает цену, а конкуренты этого не делают, – такая фирма наверняка захватит большую долю рынка? Все сложнее: когда фирма понижает цену, она может продать больше товара, у потребителей его тоже станет больше и интерес к нему ослабеет. Из-за этого у фирмы становится меньше возможностей ставить наценку на свой продукт. Поэтому фирмы ждут, когда цены понизятся во всех секторах экономики. Такую модель поведения называют «стратегической комплементарностью» (strategic complementarity).
Но если каждая фирма будет ждать остальных, кто понизит цену первым? Такую модель монополистической конкуренции со стратегической комплементарностью предложил в 1995 г. профессор Мичиганского университета Майлз Кимбол. Линде и Трабандт предлагают использовать агрегатор Кимбола, чтобы новокейнсианская модель учитывала реальные жесткости стратегической комплементарности и, таким образом, реалистичнее описывала поведение фирм.
Второе изменение, которое вводят Линде и Трабандт, – отказ от линеаризации модели. Новокейнсианская модель нелинейна, но если колебания в экономике невелики, то хорошим приближением служит линейная версия. Представьте себе гладкую функцию и мысленно проведите касательную к любой точке. Рядом с этой точкой нелинейная функция почти не отличается от прямой касательной, но изучать прямую намного проще, чем нелинейную функцию. Точка в нашем мысленном эксперименте – стационарное состояние экономики, в котором экономика бы оказалась, если бы по ней не били разнообразные шоки. Большой шок – такой, каким был мировой экономический кризис, – уводит экономику далеко от стационарного состояния, так что линейное приближение становится плохим. Сегодня компьютерные мощности позволяют сравнительно быстро решать даже нелинейные модели, так что жертвовать точностью необязательно.
Сочетание стратегической комплементарности и нелинейности модели позволяет объяснить одновременно поведение инфляции до кризиса, «исчезнувшую дефляцию» во время кризиса и «исчезнувшую инфляцию» в современной экономике США.
Линде и Трабандт призывают макроэкономистов внимательнее относиться к предпосылкам своих моделей. Все знали, что предположение Диксита – Стиглица нереалистично: сам Диксит еще в начале 2000-х гг. писал о важности стратегической комплементарности. Все знали, что линеаризация вносит погрешность в результаты модели. Понадобилась отдельная статья, чтобы экономисты задумались о том, насколько сильно эти предположения меняют выводы модели.
Дисциплина для центральных банков
Bitcoin, Ethereum, Libra – рост популярности частных валют вызывает вопросы о том, оправданна ли государственная монополия на выпуск валюты? Фридрих фон Хайек в книге «Частные деньги» утверждал, что разумно допустить конкуренцию на рынке денег: потребители сами решат, какими денежными продуктами им удобнее пользоваться. Цены в частных деньгах будут стабильнее (конкуренция будет удерживать частника от желания запустить печатный станок), а сами деньги будет сложнее подделать.
Предложение Хайека вызывает больше вопросов, чем дает ответов.
Действительно ли цены в частных валютах будут стабильнее? Вытеснит ли одна валюта все остальные с рынка или на рынке будут сосуществовать несколько валют? Могут ли частные деньги конкурировать с государственными? Должны ли государства ограничивать обращение частных денег или облагать их налогом?
Хесус Фернандес-Виллаверде (Университет Пенсильвании) и Дэниел Санчес (ФРС) исследуют эти вопросы с помощью формальной математической модели: они основываются на идеях новых монетаристов Рикардо Лагоса и Рэндалла Райта. Новый монетаризм представляет собой попытку понять, как у людей возникает необходимость использовать деньги. Это реакция на отказ от анализа денег кейнсианцами: в новокейнсианских моделях деньги часто вообще отсутствуют, а ключевой монетарной переменной служит процентная ставка.
Новые монетаристы
Даже после критики Лукаса в большинство монетарных моделей деньги входили редуцированно. Например, предполагалось, что люди получают полезность от того, что у них есть наличные.
Но это нереалистично: в отличие от потребления или отдыха деньги не приносят полезность сами по себе – они нужны, чтобы совершать сделки. Новые монетаристы (Рэндалл Райт, Рикардо Лагос, Гийом Рошто, Стивен Уильямсон, Нейл Уоллес и др.) пытаются объяснить, как деньги помогают людям заключать сделки, которые иначе было бы невозможно заключить. Для этого им приходится явно моделировать процесс заключения сделок, в отличие от стандартных микроэкономических задач, в которых потребители просто выбирают ту или иную точку на своем бюджетном ограничении. Новые монетаристы утверждают, что если не понять, какие именно проблемы в экономике решает наличие денег, нельзя оценить издержки от инфляции или причины и последствия финансовых кризисов.
Если я не могу торговать своим обещанием как ценной бумагой, возникает необходимость в деньгах: денежные знаки без внутренней ценности становятся валютой, когда другие люди согласны принимать их вместо моего обещания. Валюта принимается всеми участниками экономики, потому что в равновесии все справедливо ожидают, что валюта будет иметь положительную ценность и поэтому будет приниматься в обмен на товары.Фернандес-Виллаверде и Санчес добавляют в модель Лагоса – Райта предпринимателей, которые стремятся максимизировать свою полезность, выпуская собственную валюту. Простая модификация позволяет им получить ряд новых результатов.
Хайек обещал, что частные деньги обеспечат ценовую стабильность, но на самом деле ценовая стабильность зависит от издержек предпринимателя на выпуск дополнительной единицы денег. Если в каждом периоде времени эти издержки близки к нулю (то есть напечатать еще один денежный знак ничего не стоит, сколько бы их уже ни было на рынке в прошлом периоде), ценовая стабильность не установится никогда.
Этот результат исчезает, если предположить, что для выпуска каждого из брендов частных денег существует верхняя граница. Если неизменный программный протокол гарантирует, что невозможно напечатать количество денег выше некоторого порога, конкуренция приводит к ценовой стабильности независимо от того, насколько затратно создание дополнительной денежной единицы.
Последний вывод авторов состоит в том, что конкуренция с частными деньгами ограничивает центробанк в проведении денежно-кредитной политики. Центробанк может добиться равновесия, если зафиксирует реальную ценность государственных денег, и такое равновесие будет эффективным. В этом равновесии частные деньги не используются в экономике, но возможность их появления дисциплинирует центробанк и не дает проводить политику, приводящую к слишком большой инфляции.
Теоретики будут продолжать исследовать последствия криптовалют, но весьма вероятно, что главный вывод Фернандеса-Виллаверде и Санчеса окажется устойчивым: если криптовалюты можно использовать свободно, они будут ставить ограничение для государств, которые хотят проводить безответственную денежно-кредитную политику, – спустя десяток лет мы будем говорить о «криптовалютизации» экономики так же, как сегодня говорим о долларизации.
Как алгоритм может предсказать поведение новых посетителей?
Наше решение AI-персонализации оценивает в реальном времени вероятность конверсии всех Ваших посетителей: действующих или потенциальных клиентов, авторизированных или анонимных.
«Но каким же образом Ваш алгоритм может предсказать поведение посетителей, которые только зашли на мой сайт в первый раз и ничего о нем не знают?»: это именно тот вопрос, который всегда волновал наших собеседников, и не зря.
Наши алгоритмы не творят волшебство. Тем не менее, они способны предсказать конверсию или ее отсутствие любого посетителя всего за 15 секунд посещения.
Для того, чтобы понять, как же все-таки это работает, мы спросили Фредерика де Тодаро, Chief Customer Officer Kameleoon, и написали об этом в этой статье.
С Kameleoon сегментация не основывается только на так называемых «холодных» данных, будь то данные CRM (и DMP, если есть) или данные, собранные во время предыдущих визитов пользователей, которые вернулись на Ваш сайт.
Наше решение AI-персонализации собирает также в реальном времени «горячие» данные Ваших посетителей, которые относятся к их поведению на Вашем сайте в момент Т и напрямую связаны с контекстом их текущей сессии. Еще многие исследования (как это, к примеру) интересуются дискриминирующими факторами, которые влияют на факт покупки, показали, что именно поведенческие данные (а также данные прошлых транзакций) могут объяснить, почему покупка была совершена или нет.
Поэтому способность собирать, анализировать и обрабатывать информацию в реальном времени является ключевым фактором успеха.
Мы недавно провели исследование (на примере наших клиентов, которые используют ИИ для идентификации оптимальной цели) для определения минимального времени, необходимого нашим алгоритмам, чтобы определить с удовлетворительным уровнем точности вероятность конверсии нового посетителя на основе поведения и контекста посещения.
Вердикт: ИИ Kameleoon нужно всего 15 секунд для точного расчета вероятности конверсии нового посетителя.
15 секунд, что очень мало в нашем восприятии, но в контексте алгоритма этого достаточно для анализа впечатляющего количества данных о посетители и оценки вероятности конверсии на сайте. Например, когда новый посетитель заходит на Ваш сайт, наш ИИ уже имеет некоторые данные, которые он использует с первой секунды: тип используемого устройства, первая страница посещения, канал происхождения и так далее.
Внимание! Kameleoon Predict не довольствуется только расчетов вероятности конверсии в какой-то момент Т, он отслеживает развитие намерения покупки в течение всего посещения. Таким образом, кривая изменения вероятности конверсии Ваших посетителей постоянно варьируется. Kameleoon Predict сможет в любом случае определить, нужно ли предлагать скидку или акцию с первых 15 секунд.
2. Как это поможет клиентам Kameleoon ?
Фактор реального времени находится во главе угла стратегии персонализации, а его сочетание с ИИ и создает эти возможности.
Вероятности конверсии каждого посетителя меняется со временем, даже во время 1 посещения. Kameleoon Predict позволяет отслеживать эти изменения для того, чтобы запускать актуальные предложения в нужный момент. Оценка вероятности конверсии и запуск предложений могут быть осуществлены моментально.
С традиционным подходом к сегментации посетители распределяются на основе холодных данных, что не слишком эффективно для расчета вероятности конверсии, другими словами, они могут быть уже не актуальны в настоящий момент. Этот подход происходит из маркетинговой сегментации, которая скорее является случайной, так как опирается на устаревший взгляд на данные.
Предиктивный подход предлагает изменить это, перейти к маркетингу индивидуальности, уникальности: обрабатывая данные в реальном времени, маркетолог предвосхищает ожидания посетителей, и действия, которые он запускает являются актуальными, так как запускаются в идеальный момент для оптимальной цели.
Ученые: аутизм у ребенка можно точно предсказать по анализу крови матери
Автор фото, Getty Images
Ученые нашли способ точно определить вероятность развития аутизма у детей.
Практически у каждого пятого ребенка с аутизмом это расстройство возникает из-за того, что иммунная система матери атакует мозг ребенка, когда он находится в утробе.
Аутизм — это расстройство развития, имеющее биологическую природу. Им нельзя заболеть и его нельзя вылечить. С этим нарушением развития человек рождается, живет и доживает до старости. От него нельзя излечиться — по крайней мере, на сегодняшний день
Исследователи Калифорнийского и Стэнфордского университетов создали программу, способную выявлять антитела в крови женщин, ответственные за атаку на плод. Благодаря тесту можно почти со 100-процентной вероятностью предсказать риск развития аутизма.
В ходе исследования была изучена плазма 450 матерей, детям которых был поставлен диагноз аутизма, и 342 матерей, дети которых родились без него.
Результаты были использованы для разработки иммуноферментного анализа. Это диагностический метод определения материалов в растворе с применением специализированных антител, встроенных в стенку контейнера.
Ученые искали восемь протеинов, из-за которых, как считается, происходит иммунный ответ организма матери, который влияет на развивающуюся нервную систему ее плода.
Раньше считалось, что подобное может сделать лишь иммунитет, а не антитела и лейкоциты. Теперь же стало понятно, что на растущий мозг плода могут влиять и материнские антитела.
В 2019 году была опубликована научная работа иммунологов Карен Джонс и Джуди Ван де Уотер из Калифорнийского университета, в которой был показан процесс того, как материнские антитела могут влиять на ключевые белки в нейронах плода, что в результате приводит к росту материнских антител, которые и атакуют нервную систему ребенка.
В нынешнем исследовании ученые прибегли к помощи машинного обучения, чтобы оценить, какое влияние оказывают комбинации антител, связанных с показателями развития. Разработанный ими анализ со 100-процентной точностью указал наличие комбинаций антител, способных вызвать аутизм.
Хотя созданный на основе этого анализа диагностический инструмент не может абсолютно точно спрогнозировать будущее развитие аутизма, он дает представление о существующих рисках. Например, если у матери есть определенные антитела, у нее в 31 раз повышаются шансы родить ребенка с аутизмом, рассказала Ван де Уотер.
ИИ способен предсказывать появление новых синтетических наркотиков
ИИ способен предсказывать появление новых синтетических наркотиков
Alexander Antipov
Правоохранительные органы уже используют новый метод для борьбы с преступностью.
Медицинские исследователи из Университета Британской Колумбии обучили компьютерные системы предсказывать появление новых синтетических наркотиков еще до того, как они окажутся на подпольных рынках.
Правоохранительные органы стремятся выявлять и регулировать новые версии опасных психоактивных препаратов, таких как синтетические катиноны («соли для ванн») и синтетические опиоиды, в то время как подпольные химики работают над синтезом и распространением новых молекул с такими же психоактивными эффектами, как и классические наркотики. Выявление так называемых «легальных наркотиков» в изъятых таблетках или порошках может занять месяцы, в течение которых тысячи людей, возможно, уже употребляли новый синтетический наркотик.
Новое исследование уже помогает правоохранительным органам по всему миру сократить время идентификации наркотиков с месяцев до дней, что имеет решающее значение в гонке по выявлению и регулированию новых версий опасных психоактивных препаратов.
«Подавляющее большинство этих синтетических наркотиков никогда не тестировались на людях и полностью не регулируются. Они представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения для отделений неотложной помощи во всем мире», — пояснили эксперты.
Ученые использовали базу данных известных психоактивных веществ, предоставленную судебно-медицинскими лабораториями по всему миру, для обучения алгоритма искусственного интеллекта на структуре этих наркотиков. Используемый алгоритм, известный как глубокая нейронная сеть, основан на структуре и функциях человеческого мозга. На основе этого обучения модель произвела около 8,9 млн потенциальных синтетических наркотиков. Затем молекулы были протестированы на 196 новых синтетических наркотиках, появившихся на нелегальном рынке после обучения модели. Исследователи обнаружили, что в сгенерированном наборе присутствовало более 90% веществ. Модель смогла предсказать почти все новые вещества, открытые с момента ее обучения.
Cинтетические наркотики — психоактивные вещества, разрабатываемые с целью обхода действующего законодательства, синтетические заменители какого-либо натурального вещества, полностью воспроизводящие наркотические свойства последнего, либо близкие, но не идентичные по строению вещества, как обладающие, так и не обладающие сходной фармакологической активностью.
Как правило, представляют собой аналоги или производные уже существующих наркотиков, созданные путем изменений различного характера в их химической структуре, реже — путем создания качественно новых препаратов, обладающих свойствами уже известных наркотиков.
В нашем телеграм канале мы рассказываем о главных новостях из мира IT, актуальных угрозах и событиях, которые оказывают влияние на обороноспособность стран, бизнес глобальных корпораций и безопасность пользователей по всему миру. Узнай первым как выжить в цифровом кошмаре!
Поделиться новостью:
НФЛ Дивизионный раунд: наш выбор против разброса
На бумаге у «Рэмс» лучшая и более здоровая команда. Оделл Бекхэм-младший поймал шесть тачдаунов в девяти играх с «Лос-Анджелесом», Купер Купп лидирует в лиге во всех важных категориях приема, а фон Миллер стал кошмарным помощником Аарона Дональда. Но у «Бакканирс» есть Том Брэди, чей обширный опыт плей-офф далеко превосходит опыт Мэтью Стаффорда.
«Тампа-Бэй» на прошлой неделе получил два сильных удара по своей линии нападения, получив травмы Тристана Вирфса (голеностоп) и Райана Дженсена (спина), играть с которыми сомнительно.Если они отсутствуют, это может помешать нападению, которое полагается на принимающих второго эшелона в отсутствие Криса Годвина и Антонио Брауна и не может рассчитывать на готовность бегущего назад Леонарда Фурнетта (подколенное сухожилие).
Однако у «Бакканирс» есть координатор защиты Тодд Боулз, и его экзотические блиц-пакеты могут смутить Стаффорда, который совершил 17 перехватов в регулярном чемпионате и разделил лидерство в лиге. Даже в свои 33 года Стаффорд все еще относительный новичок в постсезонье, а Брэди доказал, что может возвысить окружающих.Если защита «Тампа-Бэй» сыграет хорошо, он должен сделать это снова. Выбор: Buccaneers -3
№ 4 Buffalo Bills в № 2 Канзас-Сити, 18:30, CBS
Линия: Канзас-Сити -2.5 | Итого: 55
Никто не должен хотеть играть за Bills, особенно после того, как они показали идеальную атакующую игру против Patriots в раунде wild-card.
После непродолжительного спада в середине регулярного чемпионата «Баффало», похоже, загорелся — его нападение стало более сбалансированным, а защита, завершившая регулярный сезон с наименьшим количеством разрешенных ярдов и набранных очков, создала как минимум одну потерю в четыре из последних пяти игр.
Канзас-Сити, как и ожидалось, легко расправился со Стилерс в первом раунде, но только после того, как не смог забить в первой четверти. Летаргическое начало против Биллса может быть слишком сильным, чтобы его преодолеть. Выбор: Bills +2.5
Как работают линии ставок
Краткое руководство для тех, кто не знаком с линиями ставок: фавориты перечислены рядом с отрицательным числом, которое показывает, сколько очков они должны выиграть, чтобы покрыть спред. Raiders -5,5, например, означает, что Лас-Вегас должен обыграть Чикаго как минимум на 6 очков, чтобы его сторонники выиграли свою ставку.Игроки также могут делать ставки на общий счет или на то, будет ли общий счет команд в игре больше или меньше заранее выбранного количества очков.
Почему так много предсказаний сбываются, а некоторые нет: Сильвер, Нейт: 9780143125082: Amazon.com: Books
Примерно в то время, когда Сигнал и шум впервые были опубликованы в сентябре 2012 года, «Большие данные» был на пути к превращению в Большую Идею. Количество поисковых запросов в Google по этому термину за год удвоилось1, как и упоминания о нем в средствах массовой информации.2 На эту тему опубликованы сотни книг. Если вы взяли какое-нибудь деловое периодическое издание в 2013 году, то увидели, что реклама больших данных была такой же вездесущей, как сигареты в одном из эпизодов сериала «Безумцы ».
Но к концу 2014 года появились признаки того, что тренд достиг своего апогея. Частота упоминаний больших данных в корпоративных пресс-релизах снизилась и, возможно, начала снижаться3. Компания Gartner, занимающаяся исследованиями в области технологий, даже заявила, что большие данные прошли пик своего «цикла шумихи».”4
Надеюсь, Гартнер прав.
Лучшее понимание данных и статистики необходимо, чтобы помочь нам ориентироваться в жизни. Но, как и в случае с большинством новейших технологий, широкомасштабная польза для науки, промышленности и благосостояния людей появится только после того, как уляжется шумиха.
РИСУНОК P-1: УПОМИНАНИЯ О БОЛЬШИХ ДАННЫХ В КОРПОРАТИВНЫХ ПРЕСС-РЕЛИЗАХ
Я беспокоюсь, что некоторые события в моей жизни способствовали циклу шумихи. 6 ноября 2012 года статистическая модель на моем веб-сайте FiveThirtyEight «правильно назвала» победителя президентских выборов в США во всех пятидесяти штатах.Мне позвонили с поздравлением из Белого дома. Джон Стюарт из The Daily Show назвал меня «повелителем и богом алгоритма». На короткое время мое имя привлекло больше поискового трафика Google, чем имя вице-президента Соединенных Штатов.
Мне нравилось внимание, но я чувствовал себя аутсайдером — даже случайностью. В основном мне приписывали заслуги за то, что я указал на очевидное, а в остальном мне повезло.
*
Безусловно, ко дню выборов стало ясно, что президент Обама готов переизбраться.Когда избиратели пришли на избирательные участки утром после выборов, статистическая модель FiveThirtyEight оценила его шансы на победу в Коллегии выборщиков примерно в 90 %. 90-процентный шанс успешно приземлиться? Но когда на кону стоит только репутация, а не жизнь или здоровье, это хорошая ставка. Обаме нужно было победить только в нескольких колеблющихся штатах, где он был равен или лидировал в опросах; Митту Ромни пришлось бы выигрывать почти все из них.
Но правильное определение каждого состояния было удачей. Согласно нашему прогнозу на день выборов, шансы Обамы на победу во Флориде составляли всего 50,3 процента — результат был случайным, как подбрасывание монеты. Принимая во внимание другие штаты, такие как Вирджиния, Огайо, Колорадо и Северная Каролина, наши шансы получить пятьдесят к пятидесяти составляли всего около 20 %. «Идеальный» прогноз FiveThirtyEight был случайным, но способствовал восприятию статистиков как предсказателей, использующих только компьютеры.
а не хрустальные шары.
Это ошибочная и довольно опасная идея. Президентские выборы в США являются исключением из правил — одним из немногих примеров сложной системы, в которой результаты обычно более предсказуемы, чем предполагает общепринятое мнение. (Для этого есть ряд причин, не в последнюю очередь из-за того, что общепринятая точка зрения часто не очень мудра, когда дело касается политики.) Как будет показано в этой книге, гораздо чаще мы переоцениваем свою способность предсказывать мир вокруг нас. С определенной регулярностью события, о которых говорят, что они несомненные, не осуществляются, или же происходят те, которые считаются невозможными.
Если все это так просто, то почему так много ученых мужей неправильно поняли результаты выборов 2012 года? Консерваторы настаивали на том, что опросы были «смещены» в сторону президента Обамы, и не только на периферии блогосферы. Вдумчивые консерваторы, такие как Джордж Ф. Уилл6 и Майкл Бароне7, также предсказывали победу Ромни, иногда почти с размахом.
Одна часть ответа очевидна: у ученых мужей не было особого стимула делать правильный выбор. Вас могут снова пригласить на телевидение с гораздо худшим послужным списком, чем у Бароне или Уилла, при условии, что вы говорите убедительно и имеете точку зрения, которая соответствует целям продюсера.
Альтернативная интерпретация чуть менее цинична, но ее потенциально труднее проглотить: человеческое суждение по своей природе подвержено ошибкам. Каждому из нас (включая меня) трудно осознать, насколько наш относительно узкий диапазон опыта может повлиять на нашу интерпретацию доказательств. Сегодня существует так много информации, что никто из нас не может правдоподобно потреблять ее всю. Мы постоянно принимаем решения о том, какой веб-сайт читать, какой телеканал смотреть и на чем сосредоточить свое внимание.
Лучшее понимание статистики почти наверняка поможет. За последнее десятилетие количество людей, занятых в качестве статистиков в Соединенных Штатах, увеличилось на 35 процентов8, даже несмотря на стагнацию на рынке труда в целом.
Но это скорее необходимая, чем достаточная часть решения. Некоторые из примеров неудачных прогнозов в этой книге касаются людей с исключительным интеллектом и образцовой статистической подготовкой, но чьи предубеждения все еще мешают.
Эти задачи не так уж просты, поэтому в этой книге не предлагаются простые ответы на них.Он дает некоторые рекомендации, но они носят не только технический, но и философский характер. Как только мы правильно разберемся в важных вещах — придем к лучшему пониманию вероятности и неопределенности; научиться распознавать наши предубеждения; ценя ценность разнообразия, стимулов и экспериментов, мы можем позволить себе роскошь позаботиться о тонкостях техники.
Цикл ажиотажа Gartner в конечном итоге имеет счастливый конец. После пика завышенных ожиданий наступает «пропасть разочарования» — что происходит, когда люди осознают, что новая технология по-прежнему требует большой тяжелой работы.
РИСУНОК P-2: ЦИКЛ РЕЗУЛЬТАТОВ GARTNER
Но как раз тогда, когда взгляды на новую технологию начинают переходить от здорового скептицизма к открытому цинизму, эта технология может начать приносить некоторые дивиденды.
(Мы проходили через это раньше: после компьютерного бума 1970-х и бума интернет-торговли в конце 1990-х, среди прочих примеров.) возможно, даже стало настолько обыденным, что мы принимаем это как должное.Я надеюсь, что эта книга хоть немного ускорит этот процесс.
Это книга об информации, технологиях и научном прогрессе. Это книга о конкуренции, свободных рынках и эволюции идей. Это книга о том, что делает нас умнее любого компьютера, и книга о человеческих ошибках. Это книга о том, как мы шаг за шагом учимся приходить к познанию объективного мира и почему мы иногда делаем шаг назад.
Это книга о предсказании, которая находится на пересечении всех этих вещей.Это исследование того, почему одни прогнозы сбываются, а другие терпят неудачу. Я надеюсь, что мы сможем лучше понять, как планировать свое будущее, и снизим вероятность повторения своих ошибок.
Больше информации, больше проблем
Первоначальная революция в информационных технологиях произошла не с микрочипом, а с печатным станком.
Изобретение Иоганна Гутенберга в 1440 году сделало информацию доступной для масс, а взрыв идей, который он произвел, имел непредвиденные последствия и непредсказуемые последствия.Это была искра промышленной революции 1775 года1, переломного момента, когда цивилизация внезапно перешла от почти полного отсутствия научного или экономического прогресса на протяжении большей части своего существования к экспоненциальным темпам роста и изменений, знакомым нам сегодня. Он привел в движение события, которые привели к европейскому Просвещению и основанию Американской республики.
Но сначала печатный станок произведет нечто другое: сотни лет священной войны. Когда человечество поверило, что может предсказывать свою судьбу и выбирать свою судьбу, последовала самая кровавая эпоха в истории человечества.2
Книги существовали до Гутенберга, но они не были широко написаны и мало читались. Наоборот, они были предметами роскоши для знати, изготавливаемыми писцами по одной копии за раз.
Текущая цена за воспроизведение одной рукописи составляла около одного флорина (золотая монета стоимостью около 200 долларов в сегодняшних долларах) за пять страниц,4 поэтому книга, подобная той, которую вы сейчас читаете, будет стоить около 20 000 долларов. Вероятно, это также будет сопровождаться целым рядом ошибок транскрипции, поскольку это будет копия копии копии, ошибки умножаются и мутируют в каждом поколении.
Это крайне затрудняло накопление знаний. Требовались героические усилия, чтобы не допустить, чтобы объем записанных знаний действительно уменьшился, так как книги могли испортиться быстрее, чем их можно было воспроизвести. Сохранились различные издания Библии, а также небольшое количество канонических текстов, таких как Платон и Аристотель. Но неисчислимое количество мудрости было утеряно с течением времени5, и не было особого стимула записывать еще что-то на странице.
Стремление к знаниям казалось изначально бесполезным, если не совсем напрасным.
Если сегодня мы испытываем чувство непостоянства из-за того, что все так быстро меняется, непостоянство было гораздо более буквальной проблемой для поколений до нас. Не было «ничего нового под солнцем», как говорится в прекрасном библейском стихе Екклесиаста, не столько потому, что все было открыто, сколько потому, что все было бы забыто6. . Практически за одну ночь стоимость производства книги уменьшилась примерно в триста раз,7 поэтому книга, которая могла бы стоить 20 000 долларов в сегодняшних долларах, вместо этого стоила 70 долларов.Печатные станки очень быстро распространились по Европе; из Германии Гутенберга в Рим, Севилью, Париж и Базель к 1470 году, а затем почти во все другие крупные европейские города в течение следующих десяти лет. был изобретен печатный станок9. Запас человеческих знаний начал быстро накапливаться.
РИСУНОК I-1: ЕВРОПЕЙСКОЕ КНИЖНОЕ ПРОИЗВОДСТВО
Однако, как и в первые дни существования Всемирной паутины, качество информации сильно различалось.
В то время как печатный станок приносил почти немедленные дивиденды в виде создания карт более высокого качества10, в списке бестселлеров вскоре стали доминировать еретические религиозные тексты и псевдонаучные тексты11. Теперь ошибки можно было производить массово, как в так называемой Злой Библии. , из-за чего на странице была допущена самая досадная опечатка в истории: совершишь прелюбодеяние 12. Количество информации росло гораздо быстрее, чем наше понимание того, что с ней делать, или наша способность отличать полезную информацию от ложной.13 Как это ни парадоксально, результатом столь широкого обмена знаниями стала растущая изоляция по национальному и религиозному признаку. Когда у нас «слишком много информации», мы инстинктивно сокращаем путь, чтобы работать с ней выборочно, выбирая те части, которые нам нравятся, и игнорируя остальное, становясь союзниками с теми, кто сделал такой же выбор, и врагами остальных.
Первыми самыми восторженными покупателями печатного станка были те, кто использовал его для евангелизации.
Девяносто пять тезисов Мартина Лютера не были столь радикальными; подобные чувства обсуждались много раз.Что было революционным, как пишет Элизабет Эйзенштейн, так это то, что тезисы Лютера «не оставались приколоченными к дверям церкви». Вместо этого они были воспроизведены по меньшей мере триста тысяч раз на печатном станке Гутенберга15 — безудержный хит даже по современным стандартам.
Раскол, который произвела протестантская Реформация Лютера, вскоре вверг Европу в войну. С 1524 по 1648 год происходили Немецкая крестьянская война, Шмалькальдская война, Восьмидесятилетняя война, Тридцатилетняя война, Французские религиозные войны, Войны Ирландского Конфедерации, Гражданская война в Шотландии и Гражданская война в Англии. — многие из них бушуют одновременно.Это не означает пренебрежения испанской инквизицией, начавшейся в 1480 году, или войной Священной лиги с 1508 по 1516 год, хотя они имели меньшее отношение к распространению протестантизма. Одна только Тридцатилетняя война унесла жизни трети населения Германии16, а семнадцатый век был, возможно, самым кровавым из когда-либо существовавших, а в начале двадцатого столетие было главным соперником17.
начало производить научный и литературный прогресс. Галилей делился своими (цензурными) идеями, а Шекспир ставил свои пьесы.
Пьесы Шекспира часто обращаются к идее судьбы, как и многие драмы. Что делает их такими трагичными, так это разрыв между тем, чего его персонажи хотели бы достичь, и тем, что им уготовила судьба. Идея управления своей судьбой, казалось, вошла в человеческое сознание во времена Шекспира, но еще не стала компетенцией для достижения этой цели. Вместо этого те, кто испытывал судьбу, обычно оказывались мертвыми.На протяжении всей первой половины пьесы Цезарь получает всевозможные очевидные предостережения — то, что он называет предсказаниями19 («остерегайтесь мартовских ид»), — что его коронация может превратиться в бойню. Цезарь, конечно же, игнорирует эти знаки, довольно гордо настаивая на том, что они указывают на чью-то смерть — или иным образом выборочно читает улики. Затем Цезаря убивают.
«[Но] люди могут истолковывать вещи по своему образцу / Очищать от цели самих вещей», — предупреждает нас Шекспир голосом Цицерона — хороший совет для тех, кто хочет воспользоваться вновь обретенным богатством информации.
Трудно было отличить сигнал от шума. История, которую нам рассказывают данные, часто является той, которую мы хотели бы услышать, и мы обычно стараемся, чтобы она имела счастливый конец.
И тем не менее, если Трагедия Юлия Цезаря обозначила древнюю идею предсказания, связав ее с фатализмом, гаданиями и суевериями, она также ввела более современную и в целом более радикальную идею: что мы можем интерпретировать эти знаки. чтобы получить от них преимущество. «Люди иногда становятся хозяевами своих судеб», — говорит Кассий, надеясь убедить Брута принять участие в заговоре против Цезаря.
Идея человека как хозяина своей судьбы набирала обороты. Слова предсказывают и предсказывают сегодня в основном используются взаимозаменяемо, но во времена Шекспира они означали разные вещи. Предсказание было тем, что сказал вам прорицатель; прогноз больше походил на идею Кассия.
Термин прогноз произошел от германских корней английского языка20, в отличие от прогнозировать, от латыни21.
Прогнозирование отражало новую протестантскую приземленность, а не потусторонность Священной Римской империи.Составление прогноза обычно подразумевало планирование в условиях неопределенности . Оно предполагало наличие благоразумия, мудрости и трудолюбия, что больше похоже на то, как мы сейчас используем слово предвидение . 22
Теологические последствия этой идеи сложны.23 Но они были менее сложны для тех, кто надеялся зарабатывать на жизнь в земном мире. Эти качества были тесно связаны с протестантской трудовой этикой, которую Макс Вебер считал причиной капитализма и промышленной революции.24 Это представление о прогнозировании было тесно связано с понятием прогресса. Вся эта информация во всех этих книгах должна была помочь нам планировать свою жизнь и с пользой предсказывать развитие мира.
• • •
Протестанты, возвестившие века священной войны, учились тому, как использовать накопленные знания для изменения общества.
Промышленная революция в основном началась в протестантских странах и в основном в странах со свободной прессой, где как религиозные, так и научные идеи могли распространяться, не опасаясь цензуры.25
Значение промышленной революции трудно переоценить. Практически на протяжении всей человеческой истории экономический рост происходил со скоростью примерно 0,1 процента в год, что было достаточно для очень постепенного увеличения населения, но не для роста уровня жизни на душу населения.26 И затем, внезапно, был прогресс, когда его не было. Экономический рост начал увеличиваться намного быстрее, чем темпы роста населения, как это продолжается и по сей день, несмотря на периодические глобальные финансовые кризисы.27
Прогнозы Firebase | Документация Firebase
plat_ios plat_android plat_cpp plat_unity
Firebase Predictions заменен на
Персонализация удаленной конфигурации. Remote Config Personalization использует машинное обучение для определения
оптимальный индивидуальный опыт для каждого из ваших пользователей и постоянно
улучшает модель прогнозирования, поскольку они используют ваше приложение.
Предсказания Firebase устарели. Новые проекты должны использовать Вместо этого персонализация удаленной конфигурации и существующие проекты должны перейти на персонализацию удаленной конфигурации.
Firebase Predictions применяет машинное обучение к вашим аналитическим данным, чтобы создавайте динамические пользовательские сегменты на основе прогнозируемого поведения ваших пользователей. Эти прогнозы автоматически доступны для использования с Firebase Remote Config, компоновщик уведомлений, обмен сообщениями в приложении Firebase и A/B-тестирование.Вы также можете экспортировать Данные прогнозов в BigQuery для дальнейшего анализа или передачи третьим лицам инструменты.
При использовании прогнозов с удаленной настройкой можно увеличить
конверсий, предоставляя индивидуальный опыт на основе каждого из ваших пользователей
предполагаемые потребности.
Вы также можете использовать прогнозы с компоновщиком уведомлений для доставки одноразовых сообщения или повторяющиеся кампании. Например, вы можете автоматически отправлять уведомление пользователям, которые, по прогнозам, перестанут использовать ваше приложение.
С помощью A/B-тестирования вы можете сравнить эффективность различных кампании Notifications Composer или используйте Remote Config, чтобы проверить результат различные способы настройки взаимодействия в приложении для пользователей в прогнозируемом сегмент.
Начать
Ключевые возможности
| Используйте возможности машинного обучения Google для ваших данных | Firebase Predictions применяет опыт Google в области машинного обучения
к вашим аналитическим данным, создавая динамические пользовательские сегменты на основе
прогнозируемое поведение пользователей в вашем приложении.С помощью этой возможности вы можете сделать
решения о продукте, основанные на прогнозируемом поведении, а не на исторических
поведение. |
| Повышайте конверсию за счет индивидуального взаимодействия с пользователем | Firebase Predictions интегрирован с Remote Config, FCM и Firebase In-App Messaging, позволяя вы настраиваете взаимодействие с пользователем на основе его прогнозируемого поведения. За например, для пользователей, которые, по прогнозам, будут тратить, вы можете показать новый приобрести пакет, а для пользователей, которые, по прогнозам, не будут тратить, вы можете настроить частоту показа рекламы. |
| Увеличьте удержание с помощью интеллектуальных уведомлений | Повторно привлечь пользователя, который уже перестал использовать ваше приложение, сложно. От
с помощью прогнозов вы можете привлекать пользователей, которые, по прогнозам, не вернутся
в ваше приложение, прежде чем они уйдут. Вы можете настроить разовую кампанию или автоматизировать отправку уведомлений для определенных прогнозируемых групп через повторяющиеся кампании. |
| Создание пользовательских прогнозов | В дополнение к встроенным предсказаниям — вероятность потратить и вероятность оттока — Firebase Predictions позволяет вам создавать прогнозы на основе любого события конверсии, которое вы определили в своей аналитике данные.Как только вы определите событие, Predictions создаст динамического пользователя сегмент, состоящий из пользователей, которые, по прогнозам, завершат это событие в вашем приложение в ближайшее время. |
| Экспорт в BigQuery | Вы можете запланировать автоматическую ежедневную отправку данных прогноза вашего приложения в BigQuery для дальнейшего анализа или отправки данных в сторонние инструменты и службы. |
Как это работает?
Прогнозы доступны для приложений Apple, Android, Unity и C++, которые включают
Аналитический SDK.Прогнозы создают динамические сегменты пользователей, которые
могут завершить определенное событие. Ты можешь использовать
эти сегменты для целевых пользователей с удаленной настройкой, обменом сообщениями в приложении Firebase и компоновщиком уведомлений.
Firebase Predictions имеет два предопределенных прогноза: churn , вероятность того, что пользователь не вернется в ваше приложение (то есть перестанет открывать приложение или уведомления, связанные с приложением) и потратят , вероятность того, что пользователи сделают встроенные покупки.
Вы также можете создавать свои собственные прогнозы на основе пользовательских событий Analytics Analytics, которые вы собираете в своем приложении.
Модель машинного обучения для вашего приложения улучшается по мере того, как количество и актуальность данных, собранных с помощью
Аналитика увеличивается, и по мере увеличения количества ваших пользователей. В дополнение
точность модели для конкретного пользователя будет улучшаться после того, как этот пользователь
использовал приложение как минимум несколько дней.
Нужно ли мне делиться своими данными с Google, чтобы использовать прогнозы Firebase?
Вы не обязаны делиться своими данными Google Analytics с Google, чтобы помочь улучшить продукты и услуги Google.Вы можете отключить это в консоли Firebase, выбрав Analytics > Dashboard > Settings в любое время.
Вам необходимо использовать Google Analytics для регистрации данных вашего приложения в Firebase. Вам также необходимо убедиться, что ваши данные Google Analytics доступны в Firebase (см. Настройки обмена данными).
Обратите внимание, что Google Analytics использует общую модель . Хотя ваши необработанные данные о событиях безопасны и доступны только вам внутри Firebase, качество модели улучшается для всех, кто использует прогнозы.Вам нужно явным образом согласиться на прогнозы на главной странице прогнозов. Вы можете отключить прогнозы в любое время, и ваши данные больше не будут доступны для прогнозов, даже если они все еще доступны в остальной части Firebase.
Путь реализации
Прогнозылучше всего подходят для приложений с 5000 и более активных пользователей в месяц. приложения с частым использованием и расходами, такие как игры.
| Добавьте аналитику в свое приложение | Чтобы делать прогнозы, ваше приложение должно записывать события, используя Гугл Аналитика. | |
| Включить прогнозы и отслеживать готовность прогнозов | Используйте консоль Firebase, чтобы начать делать прогнозы на основе вашего приложения. данные аналитики и контролировать, достаточно ли данных для прогнозов для встроенного оттока и тратится прогнозов. Вы также можете используйте консоль Firebase, чтобы контролировать, достаточно ли данных Google Analytics доступно для прогнозов, которые вы создаете на основе дополнительной аналитики события, собранные вашим приложением. | |
| Доступ к результатам прогнозов из вашего приложения с помощью Remote Config | Чтобы использовать прогноз в своем приложении, сначала используйте консоль Firebase, чтобы
определить пользовательский сегмент. Затем настройте Remote Config, чтобы установить удаленный параметр для участников. пользовательского сегмента. Как только вы интегрируете Remote Config SDK в свое приложение, вы может получить этот параметр Remote Config и соответствующим образом настроить поведение вашего приложения.Например, вы можете предложить другой вариант первого экрана для пользователей, которые с большей вероятностью потратят деньги. | |
| Охват пользователей в определенном сегменте прогноза с помощью компоновщика уведомлений или обмена сообщениями в приложении Firebase | Вы можете связаться с пользователями в ваши прогнозируемые пользовательские сегменты с помощью разовых или повторяющихся кампаний с использованием компоновщика уведомлений или обмена сообщениями в приложении Firebase. Например, вы можете использовать прогноз оттока с высоким риском
терпимость к автоматической отправке уведомлений новым пользователям, которые, скорее всего, уйдут или перестанут использовать ваше приложение. |
Пользовательский сегмент содержит пользователей, попадающих в
указанный вами диапазон процентилей.
Следующие шаги
Добавьте прогнозы Einstein Discovery в свой поток
Поддерживается в Tableau Prep Builder версии 2021.1.3 и выше, а также в Интернете в Tableau Online и Tableau Server версии 2021.2.0 и выше.
Используйте модели на основе Einstein Discovery для прогнозирования массовой оценки данных в потоке. Прогнозы могут помочь вам принимать более обоснованные решения и предпринимать действия для улучшения результатов вашего бизнеса.
При применении этих моделей в поток автоматически добавляется новое поле для прогнозируемых результатов (в виде показателей вероятности или оценочных средних значений). Вы также можете добавить основные предикторы и поля основных улучшений в свои потоковые данные, выбрав эти параметры при применении модели. Лучшие предикторы показывают факторы, которые внесли наибольший вклад в прогноз.
Лучшие улучшения показывают предлагаемые действия, которые необходимо предпринять для улучшения прогнозируемого результата.
Например, чтобы предсказать удержание сотрудников, вы можете построить модель, используя исторические данные (где вы уже знаете результат) в Einstein Discovery, затем применить эту модель к набору данных в вашем потоке и сгенерировать прогнозируемый результат.Результаты прогнозирования применяются на уровне строк, помогая глубже погрузиться в анализ в Tableau.
Если вам нужно применить к набору данных несколько моделей, вы можете включить в свой поток несколько шагов прогнозирования. Каждый шаг прогнозирования применяет к потоку одну модель прогнозирования. Начиная с версии 2021.2, вы можете войти на несколько серверов Einstein Discovery в одном потоке, чтобы выбрать нужные модели. Предыдущие версии ограничивают вас одним сервером Einstein Discovery на поток.
Примечание .
Для использования этой функции необходимо иметь лицензию Salesforce и учетную запись пользователя, настроенную для доступа к Einstein Discovery. Дополнительные сведения см. в разделе Предварительные требования.
Что такое Открытие Эйнштейна?
Einstein Discovery дополняет ваш бизнес-анализ статистическим моделированием и контролируемым машинным обучением, чтобы выявлять, отображать и визуализировать понимание ваших бизнес-данных.Он быстро просеивает миллионы строк данных, чтобы найти важные корреляции, предсказать результаты и предложить способы улучшения этих прогнозируемых результатов.
Дополнительные сведения об Einstein Discovery см. в разделах «Начало работы с Discovery» (ссылка открывается в новом окне) и «Объяснение, прогнозирование и выполнение действий с Einstein Discovery» (ссылка открывается в новом окне) в справке Salesforce. Вы также можете расширить свои знания с помощью тропы «Получить информацию с открытием Эйнштейна» (ссылка открывается в новом окне) в Trailhead (ссылка открывается в новом окне).
Примечание : Einstein Discovery в Tableau работает на сайте salesforce.com (ссылка открывается в новом окне). Обратитесь к своему соглашению с salesforce.com(ссылка открывается в новом окне) для применимых условий.
Предпосылки
Чтобы настроить и использовать прогнозы Einstein Discovery в своем потоке, вам потребуются определенные лицензии, доступ и разрешения в Salesforce и Tableau.
Требования Salesforce
| требование | описание |
|---|---|
Лицензия Salesforce | Одна из следующих лицензий:
Эти лицензии доступны за дополнительную плату. |
Учетная запись пользователя Salesforce | Учетная запись, настроенная для доступа к Einstein Discovery. Если вы используете лицензию Einstein Discovery в Tableau, вашей учетной записи пользователя должно быть назначено системное разрешение Просмотр рекомендаций Einstein Discovery через Connect API . Если вы используете лицензию Tableau CRM Plus или лицензию Einstein Predictions:
Чтобы настроить учетные записи пользователей, см. раздел «Настройка Einstein Discovery» (ссылка открывается в новом окне) в справке Salesforce. |
Настройки администратора | Администраторам Salesforce потребуется: |
Требования к подготовке таблицы
| требование | описание |
|---|---|
Лицензия и разрешения Tableau Prep | Лицензия Создателя. Как создатель вы должны иметь возможность войти в учетную запись организации Salesforce, чтобы получить доступ к определениям прогнозов и добавить модели в свой поток. |
Учетная запись пользователя Tableau | В Tableau Server и Tableau Online версии 2021.2 и более поздних версиях пользователи могут сохранять учетные данные учетной записи пользователя Salesforce вместе со своей учетной записью пользователя Tableau. Дополнительные сведения о подключении к данным Salesforce см. в разделе Подключение к данным Salesforce. |
| Настройки администратора | Администраторам Tableau Server потребуется настроить Tableau Server для интеграции с Einstein Discovery для Tableau Prep. |
Дополнительные сведения см. в разделе «Настройка интеграции Einstein Discovery» (ссылка открывается в новом окне) в справке Tableau Server.Добавьте данные прогноза в свой поток
Примечание . В версии 2021.1.4 и более ранних потоках, включающих шаги прогнозирования, можно запускать только вручную в Tableau Prep Builder.
Чтобы применить прогнозы Einstein Discovery к вашему потоку, вам потребуется:
- Доступ к организации Salesforce.
- Доступ к Tableau Prep Builder версии 2021.1.3 или более поздней.
- Если вы создаете или запускаете потоки в Интернете, получите доступ к Tableau Online или Tableau Server версии 2021.2 или более поздней версии, которая была включена для прогнозов Einstein Discovery.
- Модели прогнозирования Einstein Discovery, развернутые в Salesforce.
- Исходные данные в Tableau Prep с полями, которые соответствуют полям модели, требуемым моделью прогнозирования Einstein Discovery.
Откройте Tableau Prep и подключитесь к источнику данных.
При необходимости выполните любые операции по очистке.
Щелкните значок «плюс» и выберите «Прогноз» в меню «Добавить».
В области «Прогноз» на вкладке «Настройки» выполните одно из следующих действий в зависимости от вашей версии:
Версия 2021.
2 и более поздние версии : в раскрывающемся списке «Подключение» подключитесь к серверу Salesforce или выберите сервер Salesforce из списка, если подключение уже установлено.Версия 2021.1.4 и более ранние версии : Нажмите «Подключиться к Einstein Discovery».
При первом подключении открывается веб-страница с предложением войти в свою учетную запись Salesforce, используя учетные данные Salesforce. После входа в систему открывается веб-страница с вопросом, хотите ли вы предоставить Tableau доступ к вашим данным Salesforce. Нажмите Разрешить , чтобы продолжить, а затем закройте появившуюся вкладку в браузере.
Щелкните Выбрать определение прогноза. Откроется список развернутых моделей, к которым у вас есть доступ. Модели создаются и развертываются в Salesforce с помощью Einstein Discovery. Дополнительные сведения о прогнозных моделях см. в разделе «О моделях» (ссылка открывается в новом окне) в справке Salesforce.
В диалоговом окне Определения прогноза выберите определение прогноза, которое соответствует вашему набору данных.Чтобы сгенерировать прогнозируемые результаты с использованием данных потока, все поля в модели должны сопоставляться с соответствующим полем потока.
В разделе «Параметры» выберите до 3 основных предикторов и улучшений для включения в данные потока.
Это дополнительные данные, которые вы можете добавить в свой поток.В разделе Сопоставление полей сопоставьте поля потока с полями модели.
Все поля модели должны быть сопоставлены с соответствующим полем потока.
Точно совпадающие имена полей сопоставляются автоматически.
Нельзя сопоставлять одно и то же поле потока с несколькими полями модели.
Типы данных модели и поля потока должны совпадать.
Если ваше поле потока назначено другому типу данных, вам необходимо изменить его, чтобы оно соответствовало типу данных, назначенному полю модели.
Чтобы изменить тип данных, в разделе «Поля карты» просто щелкните тип данных для поля потока, затем выберите новый тип данных в меню.Затем вы можете снова изменить тип данных на следующем этапе очистки.
Дополнительные сведения об изменении типов данных см. в разделе Просмотр типов данных, назначенных вашим данным (ссылка открывается в новом окне).
Чтобы применить ваши настройки и запустить модель с вашими данными, нажмите «Применить».Результаты прогнозирования отображаются на панели профиля и в сетке данных.
Если вы измените какие-либо настройки, вы можете снова нажать «Применить», чтобы повторно запустить модель с вашими изменениями.
Если вы покинете шаг Прогноз до того, как нажмете Применить, модель не запустится, и ваши изменения будут потеряны.
2 и более поздние версии : в раскрывающемся списке «Подключение» подключитесь к серверу Salesforce или выберите сервер Salesforce из списка, если подключение уже установлено.
Это дополнительные данные, которые вы можете добавить в свой поток.
Просмотр результатов
После того, как вы примените модель прогнозирования к данным потока, вы можете сгенерировать выходные данные потока и использовать новый источник данных для анализа прогнозируемых результатов на уровне строк в Tableau.Чтобы понять результаты модели прогнозирования, давайте рассмотрим пример.
В этом разделе мы применили модель прогнозирования удержания сотрудников к нашим данным о сотрудниках в Tableau Prep, чтобы получить оценку вероятности того, что сотрудник останется в компании.
Это дало нам следующие результаты:
Давайте посмотрим, что говорят нам эти результаты для Сотрудника 2:
| Вопрос | Предсказание | Где это? |
|---|---|---|
| Насколько вероятно, что этот сотрудник останется? | Эйнштейн Дискавери предсказывает, что существует 81. 38% шанс, что они останутся. | Поле предсказания |
| Какие факторы влияют на этот результат? | Годы работы с текущим руководителем уменьшают вероятность того, что этот сотрудник останется, на 2,2%. | Поле предиктора 1 (верхний предиктор) Predictor 1 Impact (процент влияния верхнего предиктора) |
| Что может улучшить этот прогнозируемый результат? | Увеличение месячной ставки работника с 4923 до 5725 увеличивает вероятность того, что работник останется, на 3.86%. | Улучшение 1 поле (верхнее улучшение) Влияние улучшения 1 (процентное влияние внесения предлагаемого изменения) |
Более точный метод оценки скорости клубочковой фильтрации по креатинину сыворотки: новое уравнение прогноза.
Модификация диеты при заболеваниях почек Исследовательская группаЗадний план: Концентрация креатинина в сыворотке широко используется в качестве показателя почечной функции, но на эту концентрацию влияют другие факторы, помимо скорости клубочковой фильтрации (СКФ).
Цель: Разработать уравнение для прогнозирования СКФ по концентрации креатинина в сыворотке и другим факторам.
Дизайн: Поперечное исследование СКФ, клиренса креатинина, концентрации креатинина в сыворотке, а также демографических и клинических характеристик у пациентов с хронической болезнью почек.
Пациенты: 1628 пациентов, включенных в базовый период исследования «Модификация диеты при заболеваниях почек» (MDRD), из которых 1070 были выбраны случайным образом в качестве обучающей выборки; остальные 558 пациентов составили проверочную выборку.
Методы: Уравнение прогноза было разработано с помощью пошаговой регрессии, примененной к обучающей выборке.Затем уравнение было проверено и сравнено с другими уравнениями прогнозирования в проверочной выборке.
Результаты: Чтобы упростить прогнозирование СКФ, уравнение включало только демографические и сывороточные переменные. Независимые факторы, связанные с более низкой СКФ, включали более высокую концентрацию креатинина в сыворотке, пожилой возраст, женский пол, нечерную этническую принадлежность, более высокие уровни азота мочевины в сыворотке и более низкие уровни сывороточного альбумина (P < 0.001 для всех факторов). Модель множественной регрессии объяснила 90,3% дисперсии логарифма СКФ в проверочной выборке. Измеренный клиренс креатинина завышал СКФ на 19%, а клиренс креатинина, рассчитанный по формуле Кокрофта-Голта, завышал СКФ на 16%.
После поправки на эту завышенную оценку процент дисперсии логарифма СКФ, рассчитанный по измеренному клиренсу креатинина или по формуле Кокрофта-Голта, составил 86,6% и 84,2% соответственно.
Вывод: Уравнение, разработанное на основе исследования MDRD, обеспечило более точную оценку СКФ в нашей исследовательской группе, чем измерение клиренса креатинина или другие широко используемые уравнения.
Можете ли вы предсказать землетрясения? | Геологическая служба США
Нет. Ни Геологическая служба США, ни другие ученые никогда не предсказывали сильное землетрясение. Мы не знаем, как, и мы не ожидаем узнать, как в обозримом будущем. Ученые Геологической службы США могут только рассчитать вероятность того, что сильное землетрясение произойдет в конкретном районе в течение определенного количества лет.
Прогноз землетрясения должен определять 3 элемента : 1) дату и время, 2) местоположение и 3) магнитуду.
Да, некоторые люди говорят, что могут предсказывать землетрясения, но вот причины, почему их утверждения ложны:
- Они не основаны на научных данных, а землетрясения являются частью научного процесса. Например, землетрясения не имеют ничего общего с облаками, телесными болями или слизнями.
- Они не определяют все три элемента, необходимые для предсказания.
- Их предсказания настолько общие, что всегда будет подходящее землетрясение; например, (а) где-то в США произойдет землетрясение силой 4 балла.С. в ближайшие 30 дней. (b) Сегодня на западном побережье США произойдет землетрясение силой 2 балла.
Если случается землетрясение, которое отдаленно соответствует их предсказанию, они заявляют об успехе, даже если один или несколько из их предсказанных элементов сильно отличаются от того, что произошло на самом деле, поэтому это предсказание ошибочно.
Прогнозы (не ученые) обычно начинают циркулировать в социальных сетях, когда происходит что-то, что считается предвестником землетрясения в ближайшем будущем.
Так называемый предвестник часто представляет собой рой небольших землетрясений, увеличивающееся количество радона в местной воде, необычное поведение животных, увеличивающийся размер магнитуды в событиях среднего масштаба или событие средней магнитуды, достаточно редкое, чтобы предположить, что оно могло быть форшок.
К сожалению, большинство таких предвестников часто происходят без землетрясений, поэтому реальное предсказание невозможно. Вместо этого, если есть научная основа, прогноз может быть сделан в вероятностных терминах.См. Являются ли вероятности или прогнозы землетрясений тем же, что и предсказание?
Несколько десятилетий назад в Китае был сделан прогноз землетрясения на основе небольших землетрясений и необычной активности животных. Многие люди предпочли ночевать вне своих домов и, таким образом, были спасены, когда действительно произошло главное землетрясение, вызвавшее широкомасштабные разрушения. Однако за этим типом сейсмической активности редко следует сильное землетрясение, и, к сожалению, у большинства землетрясений нет никаких предшествующих событий.
Следующее крупное землетрясение в Китае не имело предвестников, и погибли тысячи людей.
Геологическая служба США сосредотачивает свои усилия на долгосрочном снижении опасности землетрясений, помогая повысить безопасность конструкций, а не пытаясь выполнить краткосрочные прогнозы.
Узнать больше:
Понимание гипотез и прогнозов — академические навыки
Гипотезы и прогнозы — это разные компоненты научного метода. Научный метод — это систематический процесс, который помогает свести к минимуму предвзятость в исследованиях и начинается с разработки хороших исследовательских вопросов.
Исследовательские вопросы
Вопросы описательного исследования основаны на наблюдениях, сделанных в ходе предыдущего исследования или мимоходом. Этот тип исследовательского вопроса часто дает количественную оценку этих наблюдений. Например, во время наблюдения за птицами вы заметили, что определенный вид воробьев построил все свои гнезда из одного и того же материала: травы.
Описательный вопрос исследования будет звучать так: «В среднем, сколько травы используется для строительства воробьиных гнезд?»
Описательные исследовательские вопросы ведут к причинно-следственным вопросам.Этот тип исследовательского вопроса направлен на то, чтобы понять, почему мы наблюдаем определенные тенденции или закономерности. Если мы вернемся к нашему наблюдению о воробьиных гнездах, каузальным вопросом будет: «Почему воробьиные гнезда сделаны из травы, а не из веток?»
Гипотеза
Проще говоря, гипотеза – это ответ на причинно-следственный вопрос. Гипотеза должна основываться на сильном обосновании, которое обычно подтверждается предварительными исследованиями. Из вопроса о воробьиных гнездах вы можете предположить: «Воробьи используют траву в своих гнездах, а не ветки, потому что травы являются более распространенным материалом в их среде обитания.Эта гипотеза изобилия может быть подтверждена вашими предварительными знаниями о наличии строительных материалов для гнезд (т.
е. травы больше, чем веток).
Предсказание
С другой стороны, предсказание – это результат, который вы бы наблюдали, если бы ваша гипотеза была верна. Прогнозы часто записываются в форме утверждений «если и, то», например, «если моя гипотеза верна, и я должен был провести этот тест, то это то, что я буду наблюдать». Следуя нашему примеру с воробьем, вы можете предположить, что «если воробьи используют траву, потому что она более многочисленна, и я сравниваю области, где веток больше, чем доступной травы, то в этих областях гнезда должны быть сделаны из веток.Более точный прогноз может изменить формулировку, чтобы не повторять гипотезу дословно: «Если воробьи выбирают материалы для гнезд в зависимости от их изобилия, то, когда веточек будет больше, воробьи будут использовать те, что находятся в их гнездах».
Как видите, термины гипотеза и предсказание различны и различны, хотя иногда они неправильно используются как синонимы.
Пример
Давайте посмотрим на другой пример:
Причинный вопрос: почему спаржевых жуков меньше, когда спаржу выращивают рядом с бархатцами?
Гипотеза: Бархатцы отпугивают спаржевых жуков.
Предсказание: Если бархатцы отпугивают спаржевых жуков, и мы выращиваем спаржу рядом с бархатцами, то мы должны обнаружить меньше спаржевых жуков, когда растения спаржи засажены бархатцами.
Последнее замечание
Приятно, когда результаты вашего исследования или эксперимента подтверждают вашу гипотезу. Однако это может быть не менее увлекательно, если этого не произойдет. Есть много причин, по которым вы можете получить неожиданный результат, и вам нужно подумать, почему это произошло. Возможно, у вас были потенциальные проблемы с вашими методами, но, с другой стороны, возможно, вы только что обнаружили новую линию доказательств, которые можно использовать для разработки другого эксперимента или исследования.
.