инсайд с помойки или информация к размышлению
Премьера «17 мгновений весны» произошла 11 августа 1973 года, а 1 сентября 1975 года я пошел в первый раз в первый класс, поэтому вполне мог услыхать этот анегдот еще до школы. То есть это представление с горшками как раз и есть визуализация на символическом языке в чистом виде и волчаты, дети масонов, вероятно еще в дошкольном возрасте получали от своих родителей соответствующие пояснения, а «простые дети» разумеется таких пояснений не получали, так как их родители сами не подозревали, что существует «символический язык»
это было как бы небольшое вступление к описанию новой символической инсталляции, увиденной мной на помойке, расположенной в полусотне шагов от моей парадной.
В переднем левом углу мусоросборника за «кулисой» стоял небольшой столик с квадратной столешницей размером примерно 40 на 40 см. На нем стояла простая крашенная деревянная табуретка. На сидении табуретки лежали две маленькие подушечки «седушки» в вязанных наволочках. Рядом стоял простой деревянный стул с мягким сиденьем и на нем вверх ногами сиденьем к сиденью стоял другой стул. В глубине осталось стоять кресло кровать из прежней композиции. Я даже зашел туда вовнутрь, чтобы посмотреть, не лежит ли его нибудь на сидении. но ничего не было и строго говоря сидения тоже не было. Был только фанерная основа, а мягкие части уже выбросили.
В контексте «работы» с визуализациями образа Шойгу «табуретка» на столе, или даже на престоле- это может быть только предшественник Шойгу на посту министра обороны «генерал Табуреткин».
При этом две мягкие вязанные подушечки венчающие эту конструкцию можно перевести как «связанные крючком» имея в виду тот самый чекистский крюк, на который подвешена Россия в статье генерала Черкесова, о котором что то уже давно не слыхать.
Две вязанные подушечки лежавшие друг на друге вероятно могут означать Сердюкова и его супругу Васильеву, которые оба два такие пухленькие и подушкообразные, которые правят нами из за кулис совместно.
Так как источник происхождения «информации» мне неизвестен, то само собой разумеется к самой информации следует отнестись скептически и попытаться перепроверить её из каких нибудь других источников.
Теперь вероятно следует высказаться по поводу того, кто именно может быть источником информации, поступившей в виде символической интсталляции из выброшенных на помойку предметов.
1. Это может быть достоверная информация, исходящая от каких то неизвестных, которые информированы и виртуозно владеют символическим языком (я такого просто не могу придумать сам, так как не обладаю необходимой для этого квалификацией, которой хватает лишь на то, чтобы через несколько часов или даже дней размышлений понять, что это означает)
2. Это может быть недостоверная информация, исходящая от неизвестных, имеющая целью меня дезинформировать. хотя с какой стати кому то тратить столько усилий на дезинформирование меня мне не объяснить.
Под колпаком у Мюллера
Приветствую Вас, любители анекдотов!
Продолжаю тему «Семнадцати мгновений весны». Мюллер в силу своих должностных обязанностей всячески старается разоблачить советского разведчика Максима Максимовича Исаева, известного как Макс Отто фон Штирлиц. Но благодаря уловкам и везению Штирлица все коварные планы Мюллера срываются.
Мюллер выглянул из окна и увидел Штирлица: — Куда это он идёт? – подумал Мюллер — Не твоё собачье дело, – подумал Штирлиц.
Идёт Штирлиц по улице. Вдруг возле него падает кирпич. — Вот те раз! – сказал Штирлиц. — Вот те два! – крикнул Мюллер с крыши, и кинул вниз второй кирпич.
После работы Штирлиц с Мюллером зашли в бар и бахнули доброго баварского пивца. Через час баварский певец скончался.
Штирлиц ехал на машине. На обочине он увидел голосующего Мюллера, злорадно улыбнувшись, он проехал мимо. Проехав дальше, Штирлиц снова увидел голосующего Мюллера. «Наверное, подвезли». – подумал Штирлиц и поехал дальше. И снова увидел Мюллера. «Наверное, кольцевая», – подумал Штирлиц.
Заходит Мюллер в свой кабинет, подходит к шкафу, открывает и видит Штирлица: — Штирлиц! Что вы здесь делаете? – спрашивает Мюллер. — Э. Трамвая жду. – уверенно отвечает Штирлиц. Мюллер в недоумении закрывает шкаф и уходит. Вдруг, идя по коридору, Мюллер резко останавливается и думает: — Как это так, Штирлиц в моем шкафу ждёт трамвая? Мюллер разворачивается и бегом возвращается в свой кабинет, открывает шкаф – Штирлица нет. — Уехал. – подумал Мюллер.
Мюллер спросил у Штирлица: — Штирлиц, а какого цвета у меня трусы? — Красные в зелёную крапинку! — А вот вы и попались! Об этом знала только русская пианистка! — Если вы не застегнёте ширинку, об этом узнает всё Гестапо.
За кружкой пива Мюллер спрашивает: — Скажите Штирлиц, а какой Ваш любимый фильм? — «Волга-Волга», хотел было ответить Штирлиц. Но вовремя опомнился и сказал: Шпреея-Шпреея.
Штирлиц подумал «Это провал!» Из кобуры Мюллер маузер достал. Нажал на курок, а вместо пули. вода. — Шутите, Мюллер? — Шучу, как всегда.
— Это провал, – тихо сквозь зубы произнёс советский разведчик, глядя на довольную физиономию Мюллера. — Да, дружище, это действительно провал. Провал – естественное, природное озеро, одно из достопримечательностей города Пятигорска. Пойдёмте, сфоткаемся на память возле Остапа Бендера…
Берлин. Апрель 1945 года. Штирлиц подъехал к рейхсканцелярии на своём «Мерседесе». Он вышел из машины и включил противоугонку: в последнее время в Берлине пошаливали партизаны.
Первого мая 1945 года Штирлиц при всех орденах и медалях идёт по горящему Берлину. Мимо него на мотоциклах мчатся эсэсовцы. «Металлист» – подумали эсесовцы. «Рокеры» – подумал Штирлиц.
Последние дни войны. Штирлиц заходит в кабинет Гитлера: — Хайль! — Иди, Исаев, не до тебя сейчас.
Сидит Штирлиц в ресторане, празднует победу, подходит Мюллер: — Теперь, Штирлиц, когда все ясно, расскажите мне, как вы узнавали государственные тайны? — Я с твоей женой спал, Мюллер. — Я тоже спал с вашей женой, но как ни старался, ничего ни узнал. — Дурак, ты, Мюллер. Недаром говорят: наша баба никогда не изменит.
Под колпаком
Смотреть что такое «Под колпаком» в других словарях:
Под колпаком — Не следует путать с Под стеклянным колпаком. Под колпаком The Boy in the Plastic Bubble Жанр драма Режиссёр Рэндэл Клайзер … Википедия
под колпаком — Под (стеклянным) колпако/м (жить, находиться и т.п.) Избегать трудностей, забот, напряжённой работы, физических усилий и т.п … Словарь многих выражений
державший под колпаком — прил., кол во синонимов: 8 • берегший (48) • державший под наблюдением (18) • … Словарь синонимов
держать под колпаком — оберегать, беречь, пылинке не давать сесть, держать под стеклянным колпаком, сдувать пылинки, охранять, следить Словарь русских синонимов … Словарь синонимов
Попасть под колпак, быть под колпаком — КОЛПАК, а, м. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 … Толковый словарь Ожегова
Стоит поп на копне, колпак на попе, копна под попом, поп под колпаком. — Стоит поп на копне, колпак на попе, копна под попом, поп под колпаком. См. СКОРОГОВОРКИ … В.И. Даль. Пословицы русского народа
быть, оказаться под колпаком у кого-л — попасть под колпа/к к кому л Испытывать на себе чьё л. назойливое внимание; попасть под наблюдение, слежку … Словарь многих выражений
держать под колпаком — Держать под (стеклянным) колпако/м кого 1) Тщательно оберегать от внешних воздействий, от любых трудностей. 2) Держать под тайным наблюдением … Словарь многих выражений
Быть под колпаком — у кого. Разг. Неодобр. или Шутл. ирон. Находиться под постоянным надзором, обычно совершив неосторожность, дав повод для подозрений. БМС 1998, 285; Ф 1, 246; Грачев, Мокиенко 2000, 137 … Большой словарь русских поговорок
Под стеклянным колпаком — Не следует путать с Под колпаком. Под стеклянным колпаком The Bell Jar Автор: Сильвия Плат Жанр … Википедия
Мы все под колпаком у Мюллера
Facebook, Twitter, ВКонтакте, Одноклассники — социальные сети и мессенджеры из, казалось бы, пустого развлечения давно уже превратились в рабочий инструмент. В России выпускница журфака продает через Facebook встречи с известными людьми (проект MeetforCharity), а в Китае через мессенджер WeChat вовсю покупают эксклюзивные автомобили. Однако сами владельцы аккаунтов в популярных сетевых сервисах уже тоже «под колпаком» — их контент и данные все чаще используют в собственных интересах государственные структуры и бизнес. И если последний погрузился в соцсети в поисках целевой аудитории продаж, то государство все активнее используют сетевой контент для поиска преступников всех мастей. О том, что можно узнать о пользователе социальной сети по его профилю, а также как используют эти данные коммерческие банки, страховые компании и правоохранительные органы, «Инвест-Форсайт» поговорил с основателем компании SocialDataHub Артуром Хачуяном, в прошлом — сотрудником агентства Тины Канделаки «Апостол», а сегодня — одним из ведущих игроков российского рынка BigData-аналитики.
Сырые данные никому не нужны
— Почему вы решили создать свою компанию, на рынке был спрос на аналитику BigData?
— Идея родилась у меня еще во время работы в «Апостоле». Там, кстати, был целый департамент аналитиков, который, на мой взгляд, не всегда выдавал качественный продукт, при этом за очень большие деньги. У меня на тот момент родилась идея, как это все сделать лучше, еще и автоматически. И мы сделали первую версию продукта. Вообще, наша система задумывалась как аналог зарубежного сервиса DataSift по продаже необработанных, или сырых, данных. Как оказалось, в России это никому не нужно — на рынке нет такой модели продаж, даже за маленькие деньги. Все хотели аналитические выводы, чем мы и стали заниматься. Правда, сначала мы ударились в разработку продуктов для госорганов — решали задачи поиска людей по фотографиям. На коммерческом же рынке мы работаем последние 1,5-2 года.
— Не боялись отправляться в «одиночное» плавание, конкуренции, например?
— Когда мы запускались, на слуху были разве что «Медиалогия» и BrandAnalytics. В России и сегодня не так много компаний, которые работают в данном сегменте; в основном они продают выгрузки упоминаний в Excel. При этом одни сервисы мониторили только СМИ, другие работали только с данными из соцсетей. Мы же сделали продукт, который покрывал все сегменты — блоги, форумы, социальные сети, поисковую выдачу. Мы хотели запустить именно сервис аналитики — чтобы конечному клиенту дать ответы на вопросы, а также какие-то рекомендации к действию. Сейчас есть компании, которые занимаются анализом больших данных. Но на данный момент все они, так же, как мы, проводят ad hoc исследования.
— Какие массивы данных анализируете?
— Все социальные сети; практически по всем у нас есть полная копия информации — это профили пользователей, их данные, текстовые публикации и лайки. Из медиаконтента храним только фотографии, на которых есть лица. По ВКонтакте, Одноклассникам и Twitter есть полная копия всех пользователей с их текстами начиная с 2010 года. По Facebook и Instagram есть полная копия русскоязычной аудитории. Но мы за рубежом пока не работаем, поэтому это не нужно. Помимо социальных сетей анализируем блоги, а также форумы. Есть, по сути дела, такой же поисковик, как Яндекс, Гугл. Помимо этого, анализируем различные открытые базы данных — например, реестры судебных дел, таможенный реестр и т.д.
— Переписку анализируете?
— У нас нет переписки. Для этого нужен судебный запрос.
— Как и сколько времени вы формировали массив данных для анализа?
— Собрали из социальных сетей и спарсили. Мы собираем все, как будто это реальные пользователи заходят в соцсеть через браузер, скролят, кликают — то есть полностью эмулируем поведение пользователей. Базу мы формировали года три, может, немного больше, к тому же, мы постоянно добавляем в нее какие-то источники.
— Могут ли быть проблемы с законом о защите персональных данных?
— Владельцем конечных данных является человек, а не социальная сеть. В суд должен подавать именно человек, а таких проблем пока не было. Были суды с социальными сетями, с Facebook ругались. Но мы не используем программный интерфейс, все, что может сделать соцсеть, — запретить нам доступ. Но она не понимает, что наши сборщики — это боты, и не блокирует их. Правда, мы сейчас думаем над выходом на зарубежный рынок.
Главный клиент — государство
— Кто стал вашим первым клиентом?
— На данный момент 80-85% всех наших доходов — это государство. Государство заказчик основного продукта — это система распознавания изображений, система поиска людей по лицам, анализ связей, трафика между ними. Решение помогает искать террористов, педофилов, уклонистов от армии, точнее сказать не могу — мы не знаем, как именно используют решения, мы их продаем как коробочный продукт. Поэтому здесь такая сделка с совестью.
— Как именно работает ваш продукт?
— Какие ведомства таким пользуются?
— Это закрытая информация. Могу лишь сказать: в основном силовые и правоохранительные структуры.
— Вы передаете спецслужбам данные соцсетей?
BigData для бизнеса
— Почему вы решили работать с бизнесом, кто ваши клиенты в этом сегменте?
— В основном это банки, страховые компании, для которых мы делаем скоринг, ритейл и реклама. Почти все приходят с одной и той же задачей: либо хотят больше новых клиентов, либо лучше понять потребности текущих. Вообще, коммерческий рынок страдает от нехватки хороших решений, а наше решение нужное и важное. Если бы оно было плохим, его бы просто не покупали. Плюс для меня очень интересен выход на зарубежные рынки. А с околовоенными разработками на зарубежный рынок не выйдешь.
— Какие задачи вы помогаете решать ритейлу?
— Помогаем правильно прогнозировать покупки. Например, вы что-то покупаете, и вам предлагают посмотреть дополнительный товар, который, возможно, вам тоже понравится. Но главная история — поиск аудитории под конкретный продукт. Как это происходит сейчас? Вы хотите купить шторы, гуглите их, а потом Facebook две недели показывает рекламу штор. Мы же помогаем действовать наперед. Например, можем понять, что именно вы в этом месяце купите новый IPhone. Ведь у вас есть шестая модель, «семерку» вы пропустили, а восьмой точно купите, потому что летом не съездили отдыхать.
— А для банков? Вы упоминали финансовый скоринг.
— С одной стороны, мы помогаем выявлять потенциальную аудиторию, которой можно предложить финансовые продукты. Например, ищем людей, которые что-то хотят купить, но не могут себе позволить. Либо тратят деньги быстро, и им нужен кредитный продукт. Другая история — расчет потенциального возврата-невозврата кредита. К примеру, если у человека сезонный бизнес, скажем, торговля цветами, о чем он не сказал в банке, и он берет кредит, чтобы закрыть кассовый разрыв.Мы знаем: зимой будет не сезон, человек прогорит и кредит не вернет. Бывают люди, по модели поведения которых ясно, что они халтурно относятся к работе и могут ее потерять, не оплатив кредит. Так же и со страховыми компаниями — если человек занимается экстремальными видами спорта, значит, он получит высокую стоимость полиса страхования жизни. На самом деле, тут много зависимостей, мы изучаем массу параметров, начиная от примерной зарплаты человека и до того, насколько часто он ругается матом.
— Анализируют ли банки и страховые компании своих клиентов?
— Да, конечно. Обычно массив клиентов нам передают в обезличенной форме, или же мы свой сервер ставим внутрь банка, и он по ФИО, городу, телефону, e-mail «матчит» профили клиентов с соцсетями. Мы, в конце концов, получаем из закрытого контура банка только аккаунты в социальных сетях. Их уже анализируем и предоставляем банку аналитику — кто вернет кредит, кто не вернет и т.д. Либо формируем модель поведения этих людей и начинаем искать потенциально похожих клиентов из не-клиентов.
— Какие результаты получают ваши коммерческие клиенты?
— Сложно сказать. Бывают клиенты, которым мы привели 70-75% новых клиентов, и все счастливы. Но был и другой кейс — мы работали с компанией по продаже элитной недвижимости, 50 млн+. Такую аудиторию в соцсетях очень сложно найти, исследование было затратное. Вовлеченность на выходе там была где-то 1-2%. Но клиент был счастлив, потому что если из 1000 человек один покупает квартиру, окупается все месячное «веселье».
— Сможете в перспективе вытеснить аналитические департаменты банков?
— Знаете, раньше был очень моден консалтинг — во времена расцвета Ernst&Young, Deloitte и т.д. Никто не открывал департаменты аналитики. Потом случился обратный бум: престижно иметь департамент аналитиков в компании. Например, в KFC 57 аналитиков. Казалось бы, каким куриным крылышкам нужны аналитики? Сейчас снова начинается поворот в сторону консалтинга. Я думаю, мы продолжим в этом направлении развиваться, а еще параллельно будем создавать какой-то сервис, чтобы им мог пользоваться, условно говоря, не аналитик, а, может быть, руководитель.
Как врут в соцсетях
— Что можно узнать о человеке, проанализировав его профили в соцсетях?
— Интересы, модель поведения, объект интереса. Как часто человек путешествует. Какая у него зарплата, что он хочет сделать, купить, куда хочет поехать, пойти, что он может сказать завтра. За кого хочет проголосовать на выборах.
— Как вы анализируете BigData?
— У нас много разных алгоритмов — более 700, — каждый решает конкретную задачу. Есть алгоритм, который определяет возраст в Instagram. Казалось бы, простая штука. 98% людей делают пост о дне рождения: «Ребята, привет! Мне сегодня 27!». Есть алгоритм, который определяет для beauty-брендов как люди меняют прически, стиль в зависимости от сезона, интересов. Есть алгоритмы, которые выделяют факты из текстов: кто сказал, что сказал, про кого, когда и где. Есть и те, которые рассчитывают процент заинтересованной аудитории, другие прогнозируют, в какое время какой лучше контент публиковать, в каких группах, кого упомянуть, какие темы поднимать. Все зависит от конечного продукта.
— Как работают ваши алгоритмы?
— Например, если известен аккаунт в Facebook, мы можем по фотографии найти аккаунт в Tinder. Там люди практически всегда указывают реальные интересы, также можно определить примерную геолокацию. Есть алгоритмы, которые занимаются только интересами. Сейчас на рынке все интересы пользователя показываются на основании топ-10 групп, на которые он подписан в соцсетях. Но подписки сетях — это не очень релевантная история. Мы анализируем контент, который люди лайкают, который реально потребляют. Есть совсем простые алгоритмы, которые вычленяют телефоны из текстов. Есть сложные, которые по фотографиям пытаются определить наличие автомобиля, кошки, собаки.
— Вы как-то проверяете данную информацию?
— Да, конечно. Задача правильно понять, что люди наврали. Мы проводим проверку достоверности, ищем ложные корреляции. Из 700 наших алгоритмов 50 точно занимаются проверкой достоверности данных, потому что выпускников московских вузов в Москве на 60% больше, чем их в принципе существует. Города не всегда люди правильно указывают. Например, пользователь указал местом проживания Москву, но при этом сидит в группе объявлений «Томск» или «отдам даром Томск». И постоянно в ней что-то комментирует: «Ребята, заберу у вас с улицы Коммунистическая, 25». Понятно, что человек в Москве не живет, а живет в Томске. Часто молодежь указывает возраст более 100 лет. И всех этих людей надо правильно идентифицировать.
Сменится поколение госслужащих
— Поможет ли анализ соцсетей предотвращать преступления? Например, заранее «вычислить» ивантеевского стрелка?
— Да, конечно, поможет. У нас есть такие решения, и сейчас они работают. Мы гордимся тем, что уже что-то предотвращаем. К сожалению, ничего такого нельзя вынести в публичное поле пока. Но на данный момент анализ покрывает 1-2% всех данных, то есть система генерит до 1500 заявок по самым слабеньким фильтрам — например, экстремисты, которые вот-вот что-то совершат. Но затем их все равно будут вручную перепроверять. Это сложность организации внутренней системы. Сегодня до того, как рядовой полицейский получит список телефонов, «висящих» на сотовых вышках вокруг места преступления, может пройти от 3-4 месяцев до 1,5 лет. Дальше список телефонов дадут нам — и за 15 минут система выдаст результат. Здесь 90% всех временных задержек — какие-то ГОСТы 90-х годов, менталитет, нормы и правила.
— Что же должно измениться?
— Должно смениться поколение госслужащих. Сегодня люди думают, что если внедряют какую-то электронную систему, значит, их уволят. И автоматически начинают с недоверием к ней относиться, медленнее работают и так далее. Люди не понимают, что автоматизированная система позволит им анализировать больший объем данных.
Беседовала Ольга Блинова
Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
