Справка: Palantir Technologies

Происхождение и автор
Palantir Technologies основана в 2003 году группой инвесторов и инженеров во главе с Питером Тилем - сооснователем PayPal и одним из первых инвесторов Facebook (принадлежит корпорации Meta, признана экстремистской и запрещена в России).

С момента основания Palantir развивалась как поставщик аналитических решений для разведывательных и правоохранительных органов США, включая ЦРУ, ФБР, АНБ и Пентагон. Первоначальные инвестиции поступили от венчурного фонда ЦРУ, что с самого начала определило фокус компании на задачах национальной безопасности.

Архитектура и механизмы работы:
Palantir - это не единая программа, а семейство платформ, которые интегрируют и анализируют данные из разных источников.

Принцип работы:
1️⃣ Интеграция - сбор данных из множества источников: госреестры, телеком-операторы, соцсети, спутниковые снимки, финансовые транзакции, IoT-устройства.
2️⃣ Очистка и нормализация - данные приводятся к единому формату, исключаются дубликаты.
3️⃣ Анализ связей - ИИ и алгоритмы графовой аналитики выявляют связи между людьми, событиями, локациями, объектами.
4️⃣ Прогнозирование - на основе истории поведения и контекста система формирует предположения о вероятных действиях или событиях.
5️⃣ Визуализация - аналитика подаётся в виде интерактивных карт, диаграмм, таймлайнов, что упрощает оперативные решения.

Области применения:
🟠Разведка и безопасность - борьба с терроризмом, организованной преступностью, кибератаками.
🟠Правоохранительные органы - расследование преступлений, отслеживание подозреваемых, превентивные задержания.
🟠Военные операции - планирование миссий, координация подразделений, логистика.
🟠Коммерческий сектор - финансовая аналитика, оптимизация цепочек поставок, оценка рисков.
🟠Государственное управление - здравоохранение, борьба с эпидемиями, мониторинг миграции.

Критика и риски:
Главные претензии к Palantir - в непрозрачности алгоритмов, возможности массового нарушения права на приватность и отсутствии внешнего аудита методов анализа.

СДВГ (Синдром Дефицита Внимания и Гиперактивности):
Расстройство поведения и психического развития, начинающееся в детском возрасте. Проявляется такими симптомами, как трудности концентрации внимания, гиперактивность и плохо управляемая импульсивность.

Одним из главных признаков СДВГ, наряду с нарушениями внимания, является импульсивность — недостаток контроля поведения в ответ на конкретные требования. Клинически эти дети зачастую слишком быстро реагируют на задания, не дожидаясь указаний и инструкций по их выполнению, а также неадекватно оценивают требования задания. В результате они очень небрежны, невнимательны, беспечны и легкомысленны. Такие дети зачастую не могут предсказать потенциально негативные, вредные или разрушительные (и даже опасные) последствия, которые могут быть связаны с определёнными ситуациями или их поступками

🔸Ключевые возможности, которые уже работают на практике:

1️⃣ Персонализированная агитация: ИИ анализирует демографические данные, поведение в соцсетях, запросы в поисковиках и на основе этого формирует индивидуальные сообщения. Например, для молодёжи в малых городах — акцент на развитие досуговой инфраструктуры, для предпринимателей — на налоговые льготы.
2️⃣ Выявление и нейтрализация фейков: Алгоритмы машинного обучения способны отслеживать аномальные вбросы, проверять факты и даже автоматически публиковать опровержения, пока ложная информация не закрепилась в повестке.
3️⃣ Доступность для людей с ограниченными возможностями: Синтез и распознавание речи, автоматический перевод на жестовый язык, адаптация материалов для слабовидящих — всё это можно встроить в коммуникацию кампании.
4️⃣ Глубокая аналитика больших данных: ИИ агрегирует данные из избирательных списков, соцсетей, опросов и CRM штаба, выявляя закономерности, которые неочевидны при ручном анализе.
5️⃣ Таргетирование «спящих» групп: Поиск и активация избирателей, которые ранее не голосовали, но имеют высокий потенциал вовлечения при правильной аргументации.
6️⃣ Прогнозирование результата: Модели могут оценивать вероятный исход кампании в реальном времени, предлагая штабу сценарии корректировки стратегии.

Упрощая изложенное, контент не должен:
❌ Искажать факты
❌ Влиять на избирателя
❌ Убеждать избирателя в подлинности

❗️При этом все три пункта должны быть соблюдены в одном эпизоде

Cambridge Analytics - политтехнологическая компания, работавшая на кампании Дональда Трампа (2016) и сторонников Brexit.