Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Дата публикации: 2018
Аннотация
Книга "Оружие математического поражения" рассказывает о опасностях, присущих использованию математических моделей в различных областях, начиная от финансов и заканчивая образованием. Главная героиня, математик и профессор, делится своим опытом работы в финансовой сфере, где сталкивалась с проблемами, вызванными недостатками математических моделей. Она поднимает важные вопросы о недостатках объективности и справедливости таких моделей, особенно когда речь идет об оценке профессиональной деятельности, как, например, в случае увольнения учителей из-за несправедливо низких результатов стандартизированных тестов. Книга также подчеркивает проблему проникновения "оружия математического поражения" в различные сферы общества и несправедливого воздействия на бедных и уязвимых группы населения. Автор делится своими убеждениями о том, что необходимо больше прозрачности и осторожности в использовании математических моделей для избежания негативных последствий. Описание финансового кризиса 2008 года и его влияния на рынок также является ключевым моментом книги. Автор раскрывает недостатки в моделях риска и присвоении завышенных рейтингов финансовым инструментам, что привело к краху рынка. После этого кризиса автор решает заняться анализом рисков и борьбой с недобросовестным использованием статистики и предвзятых моделей в финансовой сфере. Кроме того, книга описывает случай университета TCU в Техасе, который столкнулся с неожиданным успехом после улучшения кампуса и спортивного центра, что привело к росту заявок на поступление. Однако, автор выделяет негативные последствия фокусировки на рейтингах и высокой избирательности, что может негативно повлиять на доступ к образованию и качество обучения. В целом, книга предостерегает от использования математических моделей без должной осторожности и прозрачности, а также призывает к осмотрительности в принятии решений на основе статистики и оценок.