Познавательный текст FT о том, как разработчики надувают рейтинги своих приложений в App Store, используя психологические трюки. Пользователям предлагают оценить приложение в моменты, когда они скорее всего настроен позитивно. В игре — после прохождения уровня, в банковском приложении — в день зарплаты. И наоборот — пользователь, который прочитал плохую новость либо забыл свой пароль, не увидит предложения оценить приложение.
В 2017 году в iOS появились всплывающие окна, в которых оценку можно поставить в самом приложении, не переходя в App Store. Это полностью изменило подход разработчиков к оценкам и в итоге привело к их инфляции.
В среднем приложение в App Store набирало в 2017 году 19 000 оценок. В 2019 — 100 000 оценок. Разработчики научились предлагать пользователю поставить оценку в нужный момент, как следствие — рейтинг всех популярных приложений вырос почти до максимума (см. графику). Количество негативных отзывов не уменьшилось, но они не так сильно влияют на суммарный рейтинг приложения на фоне сотен тысяч "пятерок", полученных с помощью манипулирования.
Манипуляции не нарушают правил App Store и даже наоборот — помогают компании зарабатывать. Выше рейтинги приложений — больше установок, больше денег для Apple с коммиссий за установку.
Повышение рейтинга приложения с 2 до 3 звездочек повышает конверсию в установки из магазина на 300%. С 3 до 4 — еще на 92%.
В 2017 году в iOS появились всплывающие окна, в которых оценку можно поставить в самом приложении, не переходя в App Store. Это полностью изменило подход разработчиков к оценкам и в итоге привело к их инфляции.
В среднем приложение в App Store набирало в 2017 году 19 000 оценок. В 2019 — 100 000 оценок. Разработчики научились предлагать пользователю поставить оценку в нужный момент, как следствие — рейтинг всех популярных приложений вырос почти до максимума (см. графику). Количество негативных отзывов не уменьшилось, но они не так сильно влияют на суммарный рейтинг приложения на фоне сотен тысяч "пятерок", полученных с помощью манипулирования.
Манипуляции не нарушают правил App Store и даже наоборот — помогают компании зарабатывать. Выше рейтинги приложений — больше установок, больше денег для Apple с коммиссий за установку.
Повышение рейтинга приложения с 2 до 3 звездочек повышает конверсию в установки из магазина на 300%. С 3 до 4 — еще на 92%.
👍1
Brodetskyi. Tech, VC, Startups
22-летняя американская актриса Белла Торн зарегистрировалась на OnlyFans и установила рекорд сервиса — всего за сутки заработала на подписках миллион долларов. Минимальная стоимость подписки на аккаунт Беллы — $20, то есть за день она получила около 50 000…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Парадоксы онлайн-экономики. 21-летняя американка зарабатывает более $10 000 в месяц, публикуя в своем OnlyFans фото и видео, на которых она имитирует собачку. Кроме того, у нее более 200 000 подписчиков в TikTok. Нормальная картина для 2020 года: одни люди делают странные вещи на камеру, другие им за это платят. Всем нескучно, все довольны, экономика работает.
Forwarded from РУКИ
Неловкий случай произошел на американской таможне – местные службы конфисковали партию из 2000 "поддельных AirPods", которые поступили в Нью-Йорк из Гонконга. Вот только оказалось, что за подделку приняли оригинальные наушники от китайской компании OnePlus. По форме наушники действительно похожи, но у OnePlus Buds немного другой дизайн и совсем другая упаковка. "Hey, give those back”, – написала компания в Twitter.
Ситуация вдвойне странная, если учесть, что на американском рынке OnePlus давно не считается очередным китайским ноунеймом. Смартфоны компании неплохо продаются в США, в том числе потому, что напоминают последние модели айфонов – только с дополнительным функционалом.
Вообще OnePlus – это классический пример компании из Шэньчжэня, у которой есть три преимущества: 1. доступ к огромным производственным ресурсам. 2. zero ego, которое позволяет спокойно заимствовать чужое и не бояться осуждения. 3. безумная культура ускоренной разработки электроники – на создание смартфона у OnePlus уходит всего 6 месяцев. О последнем компания рассказывает в четырехсерийной документалке, которая показывает все процессы разработки очередного дешевого смартфона “как у Apple”.
Фильм хорошо отражает реальность любого бренда, построенного миллениалами. Заряженная команда молодых сотрудников, бессонные ночи в аду дедлайнов и желание создать brand following, как у Apple. Но в основе все еще старые ценности и стремление выпустить новый продукт любой ценой на фоне начинающейся пандемии. "We were joking on our phone call meetings many designers are putting their lives at risk to create our products", – вспоминают сотрудники. Ну и ключевой посыл компании тоже интересен: "We’re just doing different because of different" – в целом показывает подход к разработке потребительской электроники сегодня.
Ситуация вдвойне странная, если учесть, что на американском рынке OnePlus давно не считается очередным китайским ноунеймом. Смартфоны компании неплохо продаются в США, в том числе потому, что напоминают последние модели айфонов – только с дополнительным функционалом.
Вообще OnePlus – это классический пример компании из Шэньчжэня, у которой есть три преимущества: 1. доступ к огромным производственным ресурсам. 2. zero ego, которое позволяет спокойно заимствовать чужое и не бояться осуждения. 3. безумная культура ускоренной разработки электроники – на создание смартфона у OnePlus уходит всего 6 месяцев. О последнем компания рассказывает в четырехсерийной документалке, которая показывает все процессы разработки очередного дешевого смартфона “как у Apple”.
Фильм хорошо отражает реальность любого бренда, построенного миллениалами. Заряженная команда молодых сотрудников, бессонные ночи в аду дедлайнов и желание создать brand following, как у Apple. Но в основе все еще старые ценности и стремление выпустить новый продукт любой ценой на фоне начинающейся пандемии. "We were joking on our phone call meetings many designers are putting their lives at risk to create our products", – вспоминают сотрудники. Ну и ключевой посыл компании тоже интересен: "We’re just doing different because of different" – в целом показывает подход к разработке потребительской электроники сегодня.
The Verge
Feds proudly announce seizure of ‘counterfeit Apple AirPods’ that are actually OnePlus Buds
The box clearly says OnePlus Buds — not AirPods.
Можно ли доверять камере своего смартфона?
Недавно в Калифорнии пылали пожары, из-за задымления небо стало красным. Я видел в твиттере много красочных фото от пользователей из Калифорнии, причем многие писали, что на самом деле все намного хуже, камера смартфона просто не передает цвета адекватно. Почему? На этот вопрос отвечает профессиональный фотограф Томас Смит. Дело в том, что мобильные камеры автоматически подбирают баланс белого, стараясь компенсировать отклонения от "нормы". Если вы делаете фото при слишком холодном освещении, камера смартфона делает его теплее. И наоборот. В случае с красным небом Калифорнии алгоритмы камер решили, что это какое-то слишком неестественное теплое освещение, и осветлили его, из-за чего люди не могли нормально поделиться с друзьями тем, что видят своими глазами.
И это хороший повод напомнить о том, что камера смартфона — не самый точный инструмент для передачи реальности. Речь идет не только о балансе белого, но и о других программных улучшениях изображений, известных под названием "вычислительная фотография". Технологии помогают нам делать картинку на снимках даже более красивой — яркой, контрастной, насыщенной — чем видят в реальности наши глаза. Нас ждет будущее, в котором наши воспоминания — это то, что дорисовали для нас алгоритмы, а не то, что мы видели на самом деле. Для личных воспоминаний это может и неплохо. Главное, чтобы приукрашиванием реальности не увлекались фотографы-документалисты — гайдлайны для них автор тоже упоминает в тексте.
— Как работает вычислительная фотография
— Как смартфоны убили индустрию цифровых камер
Недавно в Калифорнии пылали пожары, из-за задымления небо стало красным. Я видел в твиттере много красочных фото от пользователей из Калифорнии, причем многие писали, что на самом деле все намного хуже, камера смартфона просто не передает цвета адекватно. Почему? На этот вопрос отвечает профессиональный фотограф Томас Смит. Дело в том, что мобильные камеры автоматически подбирают баланс белого, стараясь компенсировать отклонения от "нормы". Если вы делаете фото при слишком холодном освещении, камера смартфона делает его теплее. И наоборот. В случае с красным небом Калифорнии алгоритмы камер решили, что это какое-то слишком неестественное теплое освещение, и осветлили его, из-за чего люди не могли нормально поделиться с друзьями тем, что видят своими глазами.
И это хороший повод напомнить о том, что камера смартфона — не самый точный инструмент для передачи реальности. Речь идет не только о балансе белого, но и о других программных улучшениях изображений, известных под названием "вычислительная фотография". Технологии помогают нам делать картинку на снимках даже более красивой — яркой, контрастной, насыщенной — чем видят в реальности наши глаза. Нас ждет будущее, в котором наши воспоминания — это то, что дорисовали для нас алгоритмы, а не то, что мы видели на самом деле. Для личных воспоминаний это может и неплохо. Главное, чтобы приукрашиванием реальности не увлекались фотографы-документалисты — гайдлайны для них автор тоже упоминает в тексте.
— Как работает вычислительная фотография
— Как смартфоны убили индустрию цифровых камер
Medium
Here’s Why Your Phone Can’t Capture California’s Apocalypse Sky
And what it says about the problems with trusting your smartphone camera
Интересное исследование: языковую модель GPT-3 протестировали на стандартных образовательных тестах (примеры вопросов ниже). На вход нейросети подавали вопрос, для каждого из четырех вариантов ответов модель выдавала вероятность того, что он правильный. Результат — в социальных науках модель в среднем правильно предугадывает ответы в 50,4% случаев, в точных — в 36,7% (рандом угадывает 25% ответов). На вопросы в сфере внешней политики модель дала правильные ответы в 70% случаев! Эти показатели значительно выше, чем у предыдущих языковых моделей, но все еще значительно ниже, чем уровень эксперта. Нейросеть неплохо манипулирует словами, но не очень хорошо умеет вычленять смысл написанного, особенно в таких сложных дисциплинах как закон и мораль. И пасует перед вопросами, для ответа на которые нужно проводить вычисления.
Forwarded from Жалкие низкочастотники
Есть такой учёный в Стенфорде, Терри Виноград, известный специалист по человеко-машинным интерфейсам. В его честь названа Winograd Schema Challenge (альтернатива теста Тьюринга), а в молодости Терри прославился созданием программы SHRDLU. Она была результатом его диссертации в MIT AI Lab и представляла собой систему управления виртуальной средой с помощью команд на английском языке. На экране отображалось пространство, содержащее разные объекты (кубы, шары, конусы, ...), и оператор мог отдавать команды вида "возьми большой шар" и "положи его на синий куб". Система отвечала на вопросы о расположении блоков, обрабатывала команды перемещения, сносно справлялась с разрешением анафор по контексту, отвечала на вопросы о предыдущих действиях, отрабатывала базовую физику — что на чём может лежать и т.п.. (SHRDLU можно считать первым примером interactive fiction, жанра, о котором я уже как-то писал.) Всю эту магию Терри опубликовал в конце шестидесятых, чем вызвал хайп вокруг исследований в области AI и NLP, обернувшийся позже некоторым разочарованием. Оно во многом было связано с тем, что в SHRDLU так хорошо были выбраны параметры среды (типы объектов, их характеристики, словарь команд), что система легко справлялась с редуцированным пространством задач и воспринималась, как универсальная, но все попытки как-то развить её и сделать что-то более полезное, чем пирамидки на кубиках, проваливались. Чуть ли не с этого началась первая AI winter, а сам Виноград, разочаровавшись, решил заниматься человеко-машинными интерфейсами в более широком смысле.
Код SHRDLU был написан на языке Micro-Planner, реализованным на MacLisp на компьютере DEC PDP-6 с ОС ITS. Язык Плэнер разрабатывался тем же самым Виноградом и его коллегами, и представлял из себя смесь Лиспа с некоторыми идеями, которые позднее вошли в Пролог. (Успех SHRDLU стал основой для распространения Плэнера, по слухам оказавшего определённое влияние на авторов Пролога). Страшнее зверя, чем этот Плэнер, лично я среди языков, пожалуй, не встречал. Кроме того, как было принято в те лихие времена, SHRDLU был самомодифицирующимся, т.е. при обработке команды он мог переписывать и перезапускать свой код. Но самое главное, в классическом ночном угаре перед сдачей диссера Терри пришлось внести несколько патчей прямо в машинный код своего интерпретатора Лиспа. В итоге получилось, что выполнить код SHRDLU можно было только этим конкретным модифицированным бинарником, для которого не было исходного кода. Это никого не напрягало, и программа разошлась в народе более чем десятком копий (а в мире было всего 23 компьютера PDP-6). Но по мере того, как операционная система ITS обновлялась, совместимость этого модифицированного бинарника с осью постепенно терялась, и по воспоминаниям Дейва Макдональда (студента Терри Винограда) через несколько лет SHRDLU совсем перестал работать — код сохранился, но не было железа+OS, чтобы его запустить. Сохранилось видео работы, сохранился также транскрипт диалога с программой, использованного в диссертации ("SHRDLU demo"). С тех пор люди время от времени пытаются восстановить работу алгоритма, существует много довольно похожих на оригинал клонов, но ни один из них не даёт в точности те же ответы, что приведены в SHRDLU demo.
О названии Терри пишет, что хотел выбрать "ненастоящую" аббревиатуру, и первое, что пришло в голову, было слово SHRDLU, которое он в юности встречал в журналах типа Mad Magazine, где оно использовалось для обозначения бессмыслицы. Эта традиция пришла со времён, когда наборщики на линотипах заполняли этими буквами ошибочные строки — кнопки backspace на линотипе не было, и, сделав ошибку, проще было забить строку до конца мусором, чтобы её потом отбраковал корректор; иногда, однако, корректоры пропускали такие строки и SHRDLUSHRDLUSHRDLU попадало в печать. Почему именно эти буквы? Кнопки на линотипе были отсортированы по частоте использования в английском языке (а не как в истории с QWERTY), первый ряд был ETAOIN, а второй — SHRDLU. Вот такая история.
Код SHRDLU был написан на языке Micro-Planner, реализованным на MacLisp на компьютере DEC PDP-6 с ОС ITS. Язык Плэнер разрабатывался тем же самым Виноградом и его коллегами, и представлял из себя смесь Лиспа с некоторыми идеями, которые позднее вошли в Пролог. (Успех SHRDLU стал основой для распространения Плэнера, по слухам оказавшего определённое влияние на авторов Пролога). Страшнее зверя, чем этот Плэнер, лично я среди языков, пожалуй, не встречал. Кроме того, как было принято в те лихие времена, SHRDLU был самомодифицирующимся, т.е. при обработке команды он мог переписывать и перезапускать свой код. Но самое главное, в классическом ночном угаре перед сдачей диссера Терри пришлось внести несколько патчей прямо в машинный код своего интерпретатора Лиспа. В итоге получилось, что выполнить код SHRDLU можно было только этим конкретным модифицированным бинарником, для которого не было исходного кода. Это никого не напрягало, и программа разошлась в народе более чем десятком копий (а в мире было всего 23 компьютера PDP-6). Но по мере того, как операционная система ITS обновлялась, совместимость этого модифицированного бинарника с осью постепенно терялась, и по воспоминаниям Дейва Макдональда (студента Терри Винограда) через несколько лет SHRDLU совсем перестал работать — код сохранился, но не было железа+OS, чтобы его запустить. Сохранилось видео работы, сохранился также транскрипт диалога с программой, использованного в диссертации ("SHRDLU demo"). С тех пор люди время от времени пытаются восстановить работу алгоритма, существует много довольно похожих на оригинал клонов, но ни один из них не даёт в точности те же ответы, что приведены в SHRDLU demo.
О названии Терри пишет, что хотел выбрать "ненастоящую" аббревиатуру, и первое, что пришло в голову, было слово SHRDLU, которое он в юности встречал в журналах типа Mad Magazine, где оно использовалось для обозначения бессмыслицы. Эта традиция пришла со времён, когда наборщики на линотипах заполняли этими буквами ошибочные строки — кнопки backspace на линотипе не было, и, сделав ошибку, проще было забить строку до конца мусором, чтобы её потом отбраковал корректор; иногда, однако, корректоры пропускали такие строки и SHRDLUSHRDLUSHRDLU попадало в печать. Почему именно эти буквы? Кнопки на линотипе были отсортированы по частоте использования в английском языке (а не как в истории с QWERTY), первый ряд был ETAOIN, а второй — SHRDLU. Вот такая история.
Brodetskyi. Tech, VC, Startups
Журналисты Reuters вскрыли интересную схему отмывания денег через интернет. Как известно, гемблинг запрещен в многих странах, в частности в США. Нет, американцы, конечно, могут посещать сайты с онлайн-аналогами игровых автоматов. Но вот проводить оплату на…
Интересная статья в FT: полиция обнаружила, что китайские гемблинговые компании в огромных масштабах отмывают деньги игроков через фейковые интернет-покупки. Сложно? Сейчас все объясню.
В Китае гемблинг (азартные игры онлайн) запрещен законом. Но интернет — штука сложная, запретить в нем что-нибудь сложно. Даже если это Китай. Тем более, когда речь идет о многомиллиардном рынке. С регистрацией гемблинговых компаний все просто — они регистрируются в оффшорах. Это общепринятая практика, украинские и европейские букмекерские конторы и онлайн-казино тоже обычно оформлены в каком-нибудь Кюрасао или Макао. Но как принимать платежи от игроков из страны, в которой ставки нелегальны? Надо их отмыть. В игре у пользователя есть возможность пополнить счет. По клику на кнопку открывается страница платежа в интернет-магазине. Несколько кликов — и платеж оформлен, можно играть дальше. С аккаунта "продавца" в систему вносится номер для трекинга фейковой посылки — и все, для платформы это выглядит как легитимная покупка.
Полиция обнаружила, что некоторые гемблинговые компании использовали для таких махинаций Pinduoduo, второй по популярности маркетплейс страны после Alibaba. Это одна из самых крупных и быстрорастущих интернет-компаний в мире. И самый популярный сервис интерактивного e-commerce в мире — продажи через онлайн-трансляции и все такое. За 5 лет на Pinduoduo продали товаров на $148 миллиардов. Alibaba шла к такому показателю десять лет.
Так вот, выяснилось, что онлайн-казино отмыли через Pinduoduo как минимум $2 миллиарда. Это бросает тень на остальные показатели платформы и вызывает логичный вопрос: а сколько из всего оборота на платформе приходится на реальные продажи? В тексте есть еще странный момент с игроками, которые проиграли деньги в онлайн-казино, а теперь митингуют перед офисом Pinduoduo — мол, платили через вашу платформу и подумать не могли, что нас обманут, верните деньги... Без комментариев.
Кстати, три года назад писал об аналогичной схеме, заточенной под пользователей из США: там ставки отмывали через фейковые интернет-магазины товаров для дома.
В Китае гемблинг (азартные игры онлайн) запрещен законом. Но интернет — штука сложная, запретить в нем что-нибудь сложно. Даже если это Китай. Тем более, когда речь идет о многомиллиардном рынке. С регистрацией гемблинговых компаний все просто — они регистрируются в оффшорах. Это общепринятая практика, украинские и европейские букмекерские конторы и онлайн-казино тоже обычно оформлены в каком-нибудь Кюрасао или Макао. Но как принимать платежи от игроков из страны, в которой ставки нелегальны? Надо их отмыть. В игре у пользователя есть возможность пополнить счет. По клику на кнопку открывается страница платежа в интернет-магазине. Несколько кликов — и платеж оформлен, можно играть дальше. С аккаунта "продавца" в систему вносится номер для трекинга фейковой посылки — и все, для платформы это выглядит как легитимная покупка.
Полиция обнаружила, что некоторые гемблинговые компании использовали для таких махинаций Pinduoduo, второй по популярности маркетплейс страны после Alibaba. Это одна из самых крупных и быстрорастущих интернет-компаний в мире. И самый популярный сервис интерактивного e-commerce в мире — продажи через онлайн-трансляции и все такое. За 5 лет на Pinduoduo продали товаров на $148 миллиардов. Alibaba шла к такому показателю десять лет.
Так вот, выяснилось, что онлайн-казино отмыли через Pinduoduo как минимум $2 миллиарда. Это бросает тень на остальные показатели платформы и вызывает логичный вопрос: а сколько из всего оборота на платформе приходится на реальные продажи? В тексте есть еще странный момент с игроками, которые проиграли деньги в онлайн-казино, а теперь митингуют перед офисом Pinduoduo — мол, платили через вашу платформу и подумать не могли, что нас обманут, верните деньги... Без комментариев.
Кстати, три года назад писал об аналогичной схеме, заточенной под пользователей из США: там ставки отмывали через фейковые интернет-магазины товаров для дома.
Ft
Money-launderers use Chinese online shopping sites to funnel cash offshore
Police busts show people topping up offshore gambling accounts using fake transactions on popular platforms
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Теперь нейронками можно сделать диснеевскую версию себя (или не себя) – https://toonify.justinpinkney.com/
Forwarded from Вправо Вверх 📈 Михаил Табунов
Мы подготовились к iOS 14, и первыми на рынке протестили, что будет, если Apple раскатит на всех новую логику отдачи рекламного идентификатора устройства (IDFA). Мы сделали тест, в котором показывали попап запроса IDFA из iOS 14, и смотрели реакцию.
В дефолтном варианте мы получили конверсию 14%. То есть, если раскатится как есть, то мы не сможем таргетировать рекламу на 86% юзеров. Это убьет доходы в 2-3 раза.
Хорошо что Эпл дали заднюю с этим попапом, ведь в таком виде рекламный рынок на iOS будет в жопе, и бюджеты перенесут на Android.
Зацените реакцию юзеров iFunny:
В дефолтном варианте мы получили конверсию 14%. То есть, если раскатится как есть, то мы не сможем таргетировать рекламу на 86% юзеров. Это убьет доходы в 2-3 раза.
Хорошо что Эпл дали заднюю с этим попапом, ведь в таком виде рекламный рынок на iOS будет в жопе, и бюджеты перенесут на Android.
Зацените реакцию юзеров iFunny:
Forwarded from TechSparks
Интересная попытка хотя бы что-то понять про работу рекомендательного алгоритма методом краудсорсинга — ну, или хотя бы поднять шум. Mozilla запускает проект, нацеленный на обнаружение логики в рекомендациях Youtube, а сам Youtube со сдержанным недовольством замечает: it’s hard to draw broad conclusions from anecdotal examples and we update our recommendations systems on an ongoing basis. Недовольство объяснимо: авторы проекта прямо заявляют, что почему-то все ополчились на алгоритмы Фейсбука, а не менее загадочные алгоритмы Ютюба не получают должного внимания прессы и публики. И они хотят этот недосмотр устранить ;)
https://www.theverge.com/2020/9/17/21436240/mozilla-browser-extension-youtube-crowdsource-recommendation-algorithm
https://www.theverge.com/2020/9/17/21436240/mozilla-browser-extension-youtube-crowdsource-recommendation-algorithm
The Verge
Mozilla wants your help to fix terrible YouTube recommendations
Part of the goal is to learn more about how YouTube’s algorithm chooses recommendations
Forwarded from Long Story Short
Не Microsoft, а Oracle.
Не сделка, а реструктуризация.
Не покупка, а «надежное технологическое партнерство».
Сага о продаже TikTok начиналась как «Игра престолов», а закончилась (?) невыразительным пшиком, который прекрасно характеризует английское слово anticlimatic. Новости о новой форме функционирования компании оставили больше вопросов, чем ответов. Особенно по части секретного успеха небывалой популярности платформы – алгоритма TikTok и его будущего.
Подробности от Wall Street Journal о том, как темная лошадка обскакала всех участников гонки: «Крупнейшие инвесторы TikTok искали технологическую компанию, имеющую тесные связи с администрацией президента, и остановились на Oracle».
«Крупнейшие инвесторы» – это американские венчурные фонды Sequoia Capital и General Atlantic, которым принадлежит 40% ByteDance, материнской компании TikTok. 25% принадлежит основателю ByteDance Чжану Имину, 20% сотрудникам и около 20% неамериканским инвесторам.
«Связи с администрацией президента» – это основатель Oracle и открытый сторонник Дональда Трампа Ларри Эллисон, а также нынешний CEO компании Сафра Кац – одна из самых влиятельных женщин планеты, которая входила в состав переходной команды президента на последних выборах.
Если кто-то думает, что слово «олигархия» живет и процветает только в русскоязычном мире, то последние новости являются идеальным приветом с Запада.
Таким образом, Oracle становится одной из самых могущественных корпораций мира, которая находится в тесных отношениях с самыми быстрорастущими платформами мира. Многие забыли, но в конце апреля этого года компания Zoom объявила о том, что выбрала Oracle в качестве провайдера своей облачной инфраструктуры.
Два самых скачиваемых приложения в мире в 2020 году:
Январь: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Февраль: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Март: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Апрель: 1) Zoom, 2) TikTok
Май: 1) TikTok, 2) Zoom
Июнь: 1) TikTok, 2) Zoom
Июль: 1) TikTok, 2) Facebook
Август: 1) TikTok, 2) Zoom
Не сделка, а реструктуризация.
Не покупка, а «надежное технологическое партнерство».
Сага о продаже TikTok начиналась как «Игра престолов», а закончилась (?) невыразительным пшиком, который прекрасно характеризует английское слово anticlimatic. Новости о новой форме функционирования компании оставили больше вопросов, чем ответов. Особенно по части секретного успеха небывалой популярности платформы – алгоритма TikTok и его будущего.
Подробности от Wall Street Journal о том, как темная лошадка обскакала всех участников гонки: «Крупнейшие инвесторы TikTok искали технологическую компанию, имеющую тесные связи с администрацией президента, и остановились на Oracle».
«Крупнейшие инвесторы» – это американские венчурные фонды Sequoia Capital и General Atlantic, которым принадлежит 40% ByteDance, материнской компании TikTok. 25% принадлежит основателю ByteDance Чжану Имину, 20% сотрудникам и около 20% неамериканским инвесторам.
«Связи с администрацией президента» – это основатель Oracle и открытый сторонник Дональда Трампа Ларри Эллисон, а также нынешний CEO компании Сафра Кац – одна из самых влиятельных женщин планеты, которая входила в состав переходной команды президента на последних выборах.
Если кто-то думает, что слово «олигархия» живет и процветает только в русскоязычном мире, то последние новости являются идеальным приветом с Запада.
Таким образом, Oracle становится одной из самых могущественных корпораций мира, которая находится в тесных отношениях с самыми быстрорастущими платформами мира. Многие забыли, но в конце апреля этого года компания Zoom объявила о том, что выбрала Oracle в качестве провайдера своей облачной инфраструктуры.
Два самых скачиваемых приложения в мире в 2020 году:
Январь: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Февраль: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Март: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Апрель: 1) Zoom, 2) TikTok
Май: 1) TikTok, 2) Zoom
Июнь: 1) TikTok, 2) Zoom
Июль: 1) TikTok, 2) Facebook
Август: 1) TikTok, 2) Zoom
The Wall Street Journal
How Dark Horse Oracle Became TikTok’s Leading Suitor
The emergence of the oddball alliance between a business-software giant and social-media sensation is the latest twist in six weeks of negotiations that bear little resemblance to regular deal talks. Behind many of the twists lie President Trump and efforts…
Brodetskyi. Tech, VC, Startups
Интересная история. На Википедии обнаружили группу аккаунтов, которые работали в интересах российских властей. В статьи про губернаторов добавляли позитива («глубоко верующий, воцерковленный православный человек, регулярно посещает богослужения в храме»),…
Экономисты провели интересный эксперимент: выбрали несколько городов в Испании и улучшили статьи про них в разделах Википедии на французском, немецком и итальянском языках. В статьи добавляли по два абзаца текста и фото. Результат — количество ночей, проведенных в городе туристами в сезон, выросло на 9%. Для городов, о которых в Википедии было совсем мало информации, правки увеличили показатель туризма на треть. Экономический эффект от такого роста авторы эксперимента оценили в среднем в 100 000 евро в год для одного города.
Очередной пример значимости Википедии. По большинству запросов первая ссылка в поисковике — статья в Википедии. Что будет написано в Википедии, то люди и будут знать о предмете. Именно поэтому существует бизнес коммерческих правок в Википедии — за деньги можно улучшить свою репутацию в интернете или очернить репутацию конкурентов. Вот, к примеру, рассказ о такой группе аккаунтов, которые работали в интересах российских властей. Кстати, изначально эксперимент включал в себя и правки в Википедии на голландском, но модераторы заметили подозрительные правки и заблокировали эксперимент.
Очередной пример значимости Википедии. По большинству запросов первая ссылка в поисковике — статья в Википедии. Что будет написано в Википедии, то люди и будут знать о предмете. Именно поэтому существует бизнес коммерческих правок в Википедии — за деньги можно улучшить свою репутацию в интернете или очернить репутацию конкурентов. Вот, к примеру, рассказ о такой группе аккаунтов, которые работали в интересах российских властей. Кстати, изначально эксперимент включал в себя и правки в Википедии на голландском, но модераторы заметили подозрительные правки и заблокировали эксперимент.
the Guardian
Wikipedia edits have massive impact on tourism, say economists
Adding a few paragraphs and photos can boost revenue by £100,000 for small cities
Бывшая аналитик Facebook Софи Чжан поделилась с Buzzfeed News письмом, которое она написала для распространения внутри компании. Издание пересказывает главное, не публикуя письмо из соображений приватности.
Чжан отвечала за мониторинг координированных активностей — в первую очередь спам-рассылок и ботоферм. Ее команда обнаружила работу политических ботоферм в самых разных странах — накрутка поддержки президента Гондураса (с этим ничего не делали 9 месяцев), травля оппозиции в Азербаджане, 10 миллионов фейковых лайков и подписчиков на выборах в Бразилии и США, ботофермы украинских политиков Тимошенко и Гройсмана, сеть ботов для влияния на местные выборы в Индии и другие подобные кейсы.
Чжан недовольна тем, как руководство соцсети реагировало на обнаруженные сети ботов — от их обнаружения до удаления проходили месяцы; некоторые случаи влияния на общественное мнение попросту игнорировались администрацией; пиар-служба соцсети предпочитала не выводить в паблик многие кейсы, которые могли навредить имиджу компании. Чжан испытывала огромный стресс от ответственности за влияния на социальные процессы, касающиеся миллионов людей по всему миру. Анализируя неэффективную работу своего направления, она заключает, что ее руки тоже в крови.
Интересный текст о проблемах главного гейткипера информации в современном интернете (написанный слишком совестным инсайдером): https://www.buzzfeednews.com/article/craigsilverman/facebook-ignore-political-manipulation-whistleblower-memo
Чжан отвечала за мониторинг координированных активностей — в первую очередь спам-рассылок и ботоферм. Ее команда обнаружила работу политических ботоферм в самых разных странах — накрутка поддержки президента Гондураса (с этим ничего не делали 9 месяцев), травля оппозиции в Азербаджане, 10 миллионов фейковых лайков и подписчиков на выборах в Бразилии и США, ботофермы украинских политиков Тимошенко и Гройсмана, сеть ботов для влияния на местные выборы в Индии и другие подобные кейсы.
Чжан недовольна тем, как руководство соцсети реагировало на обнаруженные сети ботов — от их обнаружения до удаления проходили месяцы; некоторые случаи влияния на общественное мнение попросту игнорировались администрацией; пиар-служба соцсети предпочитала не выводить в паблик многие кейсы, которые могли навредить имиджу компании. Чжан испытывала огромный стресс от ответственности за влияния на социальные процессы, касающиеся миллионов людей по всему миру. Анализируя неэффективную работу своего направления, она заключает, что ее руки тоже в крови.
Интересный текст о проблемах главного гейткипера информации в современном интернете (написанный слишком совестным инсайдером): https://www.buzzfeednews.com/article/craigsilverman/facebook-ignore-political-manipulation-whistleblower-memo
BuzzFeed News
"I Have Blood On My Hands": A Whistleblower Says Facebook Ignored Global Political Manipulation
A 6,600-word internal memo from a fired Facebook data scientist details how the social network knew about specific examples of global political manipulation — and failed to act.
Forwarded from Чорт ногу сломит
Наконец приступил к изучению одного из главных идеологов надзорного капитализма – профессора Б.Ф. Скиннера.
Начать решил с книги 1971 года «По ту сторону свободы и достоинства» — в ней профессор, собственно, опровергает понятия свободы и достоинства.
Вот одна из цитат:
«Производительный труд когда-то был результатом наказания: раб работал, чтобы избежать наказания за то, что не работает. А заработная плата — это уже пример другого принципа: человеку платят, когда он ведет себя так, как требуется, — поэтому он продолжает вести себя таким образом.
Хотя полезные эффекты вознаграждения (для вознаграждающего) были известны давно, система оплаты труда развивалась медленно. В XIX веке считалось, что промышленность нуждается в голодной рабочей силе: что заработная плата будет эффективной только тогда, когда голодный рабочий сможет оплатить ею лишь минимально необходимые продукты питания. Но делая труд менее отвратительным – например, путем сокращения рабочего дня и улучшения условий труда – стало возможным побудить людей работать за еще меньшее вознаграждение».
Скиннер вывел древний метод кнута и пряника (наказания и поощрения) на научный уровень в ХХ веке. А в XXI веке этот же метод стали применять технологические корпорации — поэтому, кстати, социальные сети и смартфоны часто называют «ящиками Скиннера».
Вот краткое описание этого механизма из википедии:
«Ящик Скиннера позволяет экспериментатору изучить обусловленное поведение через обучение подопытного животного совершать определённые действия (например, нажатие рычага) в результате воздействия раздражителей, таких как световой или звуковой сигнал. Если испытуемый объект правильно выполняет действия, специальный механизм доставляет в камеру еду или другое вознаграждение. В некоторых случаях механизм «наказывает» за неправильную или отсутствующую реакцию».
В прошлом году я писал о том, как с помощью больших данных и искусственного интеллекта работников превращают в современных рабов. Тогда я еще не до конца осознавал, до какой степени эти методы восходят к учениям профессора Скиннера, научившегося через электрошок, сахарок и организацию среды управлять поведением лабораторных животных и мечтавшем о применении подобных методов ко всем людям на Земле.
Вот отрывок из моего текста — о том, как человек хочет пряник и боится кнута, а технологии предоставляют громадный арсенал инструментов поощрения и наказания:
«На шаг впереди остальных идет компания Amazon, в 2018 году запатентовавшая трекинговые устройства с «тактильной обратной связью». Эти устройства повышают эффективность складских работников: с помощью вибрации они ведут руки рабочего к нужной корзине и начинают усиленно вибрировать, если руки находятся слишком далеко от положенного им места…
На складах компании Amazon висят табло с силуэтами работников, которых застукали за кражей, и с упоминанием, что они крали и как именно их поймали. Продуктивность труда работников мониторится уже описанными девайсами, и, если показатели опускаются ниже определенного уровня, сотруднику начисляют очки. И, как в гольфе, чем больше очков — тем хуже, а если их станет больше определенного количества, то сотрудника автоматически увольняют».
Сегодня Amazon продолжает отслеживать активность своих работников в социальных сетях и наказывает тех, кто призывает организовывать профсоюзы или бастовать ради улучшения оплаты и условий труда.
Короче, тема цифрового бихевиоризма продолжает развиваться. Например, пандемию смело можно считать еще одним, беспрецедентным по масштабу, бихевиористским экспериментом. Но об этом напишу отдельно.
Начать решил с книги 1971 года «По ту сторону свободы и достоинства» — в ней профессор, собственно, опровергает понятия свободы и достоинства.
Вот одна из цитат:
«Производительный труд когда-то был результатом наказания: раб работал, чтобы избежать наказания за то, что не работает. А заработная плата — это уже пример другого принципа: человеку платят, когда он ведет себя так, как требуется, — поэтому он продолжает вести себя таким образом.
Хотя полезные эффекты вознаграждения (для вознаграждающего) были известны давно, система оплаты труда развивалась медленно. В XIX веке считалось, что промышленность нуждается в голодной рабочей силе: что заработная плата будет эффективной только тогда, когда голодный рабочий сможет оплатить ею лишь минимально необходимые продукты питания. Но делая труд менее отвратительным – например, путем сокращения рабочего дня и улучшения условий труда – стало возможным побудить людей работать за еще меньшее вознаграждение».
Скиннер вывел древний метод кнута и пряника (наказания и поощрения) на научный уровень в ХХ веке. А в XXI веке этот же метод стали применять технологические корпорации — поэтому, кстати, социальные сети и смартфоны часто называют «ящиками Скиннера».
Вот краткое описание этого механизма из википедии:
«Ящик Скиннера позволяет экспериментатору изучить обусловленное поведение через обучение подопытного животного совершать определённые действия (например, нажатие рычага) в результате воздействия раздражителей, таких как световой или звуковой сигнал. Если испытуемый объект правильно выполняет действия, специальный механизм доставляет в камеру еду или другое вознаграждение. В некоторых случаях механизм «наказывает» за неправильную или отсутствующую реакцию».
В прошлом году я писал о том, как с помощью больших данных и искусственного интеллекта работников превращают в современных рабов. Тогда я еще не до конца осознавал, до какой степени эти методы восходят к учениям профессора Скиннера, научившегося через электрошок, сахарок и организацию среды управлять поведением лабораторных животных и мечтавшем о применении подобных методов ко всем людям на Земле.
Вот отрывок из моего текста — о том, как человек хочет пряник и боится кнута, а технологии предоставляют громадный арсенал инструментов поощрения и наказания:
«На шаг впереди остальных идет компания Amazon, в 2018 году запатентовавшая трекинговые устройства с «тактильной обратной связью». Эти устройства повышают эффективность складских работников: с помощью вибрации они ведут руки рабочего к нужной корзине и начинают усиленно вибрировать, если руки находятся слишком далеко от положенного им места…
На складах компании Amazon висят табло с силуэтами работников, которых застукали за кражей, и с упоминанием, что они крали и как именно их поймали. Продуктивность труда работников мониторится уже описанными девайсами, и, если показатели опускаются ниже определенного уровня, сотруднику начисляют очки. И, как в гольфе, чем больше очков — тем хуже, а если их станет больше определенного количества, то сотрудника автоматически увольняют».
Сегодня Amazon продолжает отслеживать активность своих работников в социальных сетях и наказывает тех, кто призывает организовывать профсоюзы или бастовать ради улучшения оплаты и условий труда.
Короче, тема цифрового бихевиоризма продолжает развиваться. Например, пандемию смело можно считать еще одним, беспрецедентным по масштабу, бихевиористским экспериментом. Но об этом напишу отдельно.
Brodetskyi. Tech, VC, Startups
Laws, Theories, Principles and Patterns that developers will find useful Отличная подборка, будет интересно не только разработчикам. Есть версия на русском. The best way to get the right answer on the Internet is not to ask a question, it's to post the wrong…
Хороший пост старшего разработчика Bloomberg о том, как менялось его мышление по ходу профессионального становления. Будет полезно почитать и порефлексировать разработчикам и сотрудникам IT-индустрии.
Почитайте также: Законы, теории, принципы и модели, которые полезно знать разработчику
Почитайте также: Законы, теории, принципы и модели, которые полезно знать разработчику
Neil Kakkar
Things I Learned to Become a Senior Software Engineer
Everything I learned to become a senior software engineer. From good skills to have, to dealing with difficult engineering problems.
Разработчики Android в августе анонсировали создание самой большой распределенной сети сейсмометров. Землетрясения начинаются с первой, малозаметной волны (P), за которой следует вторая, разрушительная (S). Сенсоры смартфонов могут улавливать вибрации первой волны и передавать эти данные на сервера Google. Объединив данные со смартфонов многих пользователей, можно в реальном времени следить за распространением первой волны землетрясения и предупреждать пользователей о надвигающихся мощных толчках второй волны.
Пока эта система используется в тестовом режиме — данные собирают с пользователей, которые находятся в районе землетрясения и гуглят связанную с ним информацию. Со временем разработчики планируют выкатить полноценную систему ранних оповещений о землетрясении — сначала в США, а затем в других странах. Это будут поп-апы с самой важной информацией о том, как действовать во время землетрясения.
Вот как выглядит картина землетрясения мощностью 4,5 балла, которое произошло позавчера в Калифорнии (желтые и красные точки — локации P и S волн).
Пока эта система используется в тестовом режиме — данные собирают с пользователей, которые находятся в районе землетрясения и гуглят связанную с ним информацию. Со временем разработчики планируют выкатить полноценную систему ранних оповещений о землетрясении — сначала в США, а затем в других странах. Это будут поп-апы с самой важной информацией о том, как действовать во время землетрясения.
Вот как выглядит картина землетрясения мощностью 4,5 балла, которое произошло позавчера в Калифорнии (желтые и красные точки — локации P и S волн).
Brodetskyi. Tech, VC, Startups
Разработчики Android в августе анонсировали создание самой большой распределенной сети сейсмометров. Землетрясения начинаются с первой, малозаметной волны (P), за которой следует вторая, разрушительная (S). Сенсоры смартфонов могут улавливать вибрации первой…
UPD Вот такое уточнение написал Сергей Петренко:
Андрей, добрый день.
У вас в заметке про землетрясение неточность. На самом деле S-волна идёт практически через несколько секунд после P волны и особых разрушений не несёт. Да и среагировать не получится. А вот следом идут поверхностные волны, которые на порядок медленнее и очень разрушительные. И вот на них можно успеть среагировать при раннем оповещении.
Спасибо за уточнение. Кстати, у Сергея отличный авторский канал о технологиях, один из немногих, в которых комментарии к новостям читать интереснее, чем сами новости. Такое бывает, когда человек разбирается в отрасли лучше, чем журналисты (Сергей - бывший руководитель Яндекса в Украине).
https://xn--r1a.website/blognot
Андрей, добрый день.
У вас в заметке про землетрясение неточность. На самом деле S-волна идёт практически через несколько секунд после P волны и особых разрушений не несёт. Да и среагировать не получится. А вот следом идут поверхностные волны, которые на порядок медленнее и очень разрушительные. И вот на них можно успеть среагировать при раннем оповещении.
Спасибо за уточнение. Кстати, у Сергея отличный авторский канал о технологиях, один из немногих, в которых комментарии к новостям читать интереснее, чем сами новости. Такое бывает, когда человек разбирается в отрасли лучше, чем журналисты (Сергей - бывший руководитель Яндекса в Украине).
https://xn--r1a.website/blognot
Forwarded from Цифровой этикет
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Прислали в вотсапе, не могу найти источник, но это ужасно больно и смешно