La primera ley de datos de internet
En cualquier contexto computacional, los datos estructurados explícitamenteflotan en la parte superior.
Los datos "explícitamente estructurados" son cualquier dato que trae consigo categorías, cuantificaciones y / o clasificaciones. Estos datos son independientes, por lo que no es necesario utilizar ningún contexto mayor. Los datos que existen en un contexto estructurado y cuantificable, ya sea el DSM, registros de crédito, Dungeons & Dragons , transacciones financieras, categorías de productos de Amazon o perfiles de Facebook, serán más útiles y más importantes para los algoritmos y para las personas y empresas que utilizan esos algoritmos, que los datos no estructurados como texto en lenguaje humano, imágenes y video.
Esta ley se ocultó en los primeros días de Internet porque había muy poca información cuantificada explícitamente. Los metadatos cuantificados explícitamente , como el gráfico de enlaces, que Google explotó de manera tan lucrativa, subrayaron que los algoritmos gravitan hacia datos cuantificados explícitamente. En otras palabras, los primeros días de internet fueron una aberración . En retrospectiva, el inicio de Internet fue el comienzono representativo de un proceso de cuantificación explícita que desde entonces comenzó con el advenimiento de las plataformas de redes sociales como Facebook, Snapchat, Instagram y Twitter, que son parte de la nueva norma. Esto también incluye a Amazon, eBay y otras compañías que tratan datos cuantificados explícitamente.
La web 2.0 no fue sobre lo social en sí. Más bien, se trataba de la clasificaciónde lo social, y más generalmente de la clasificación de la vida. Google había aspirado todo lo que podía ser sacado de los datos no estructurados. La maduración de la web exigía un contenido más explícitamente organizado que podría ser analizado más fácilmente por las computadoras. Y la mejor manera de hacer esto a escala era emplear a los usuarios para crear esos datos.
Los datos cuantificados explícitamente requieren que los datos se etiqueten y clasifiquen antes de que puedan ordenarse y ordenarse. El proyecto de archivos como la Biblioteca del Congreso no es clasificar los libros per se; está desarrollando la clasificación general que determina en qué orden deben estar los libros. Sin clasificación, sin clasificación. Incluso el aprendizaje automático se vuelve peor cuando está "sin supervisión", es decir, cuando no se le proporciona un marco de clasificación preexistente.
La segunda ley de datos de internet
Para cualquier conjunto de datos, la clasificación es más importante que lo que se clasifica.
Las conclusiones y el impacto de los análisis de datos se derivan más a menudo de las clasificaciones bajo las cuales se han recopilado los datos que de los propios datos. Cuando Facebook agrupa a las personas en alguna categoría como "bebedores de cerveza" o "entusiastas de la moda", no hay algún rasgo esencial de lo que une a las personas de ese grupo. Al igual que la receta secreta de Google, la clasificación de Facebook no tiene ningún secreto real. Es solo una amalgama de todos los factores individuales que, una vez sumados, dispararon el detector de categorías. Independientemente de lo que causó que Facebook decidiera que tenía una "afinidad étnica" afroamericana (¿eran mis registros de Sun Ra?), No es algo que claramente haga que un humano decida que tengo tal afinidad.
Lo que es importante, en cambio, es que tal categoría existe , porque dicta cómo seré tratado en el futuro. El nombre de la categoría, ya sea "afroamericano", "minoría étnica", "descendencia africana" o "negro", es más importante que el criterio para la categoría. Los criterios aprendidos de Facebook para estas categorías se superpondrían significativamente, sin embargo, la clasificación final posee un significado claramente diferente en cada caso. Pero la distinción entre criterios queda oculta. Nunca vemos los criterios, y con mucha frecuencia estos criterios son arbitrarios o totalmente erróneos. La elección de la clasificación es más importante que la forma en que se realiza la clasificación.
Los comentarios escritos sobre un artículo no le dan mucho a Facebook para continuar; es demasiado difícil derivar el sentimiento de las ambigüedades del texto escrito.
Aquí, Facebook y otros clasificadores computacionales exacerban los problemas existentes de las taxonomías provisionales. Las categorías del DSMdictaron más sobre cómo se veía una población de pacientes que las características subyacentes de cada individuo ,porque fue la categoría de recuentos la que se convirtió en la síntesis de datos. La imagen que uno tiene de la economía depende más de cómo se define el desempleo (ya se trate de personas que han dejado de buscar trabajo, trabajadores a tiempo parcial, trabajadores temporales, etc.) que de las experiencias y opiniones crudas de los ciudadanos. Y su opinión de su propia salud depende más de si su peso, dieta y estilo de vida se clasifican en cubos "saludables" o "no saludables" que en las estadísticas en sí mismas. Incluso el nombre de una categoría - "gordo" versus "sobrepeso" versus "obeso" - conlleva asociaciones que condicionan la forma en que se interpreta la clasificación.
Algunas clasificaciones son mucho más exitosas y populares que otras. La regla de oro dominante es ...
La Tercera Ley de Datos de Internet
Clasificaciones más simples tenderán a derrotar clasificaciones más elaboradas.
La simplicidad de los mecanismos de retroalimentación (me gusta, calificaciones de estrellas, etc.) es intencional. Servicios de internet puedenlidiar con ontologías complicadas cuando lo necesiten, pero con inercia técnica y de negocios, privilegiar a las más simples. Facebook esperó 10 años para agregar reacciones más allá de "me gusta" y resistió durante mucho tiempo las llamadas a un botón de "no me gusta", lo que obligó a sus usuarios a recibir anuncios de muerte y escándalos políticos. Facebook prefirió una simple métrica bimodal interesada / no interesada. Cuando Facebook finalmente decidió apaciguar a sus usuarios, agregó cinco sentimientos al original como: amor, jaja, guau, triste y enojado. No es una coincidencia que los dos sentimientos negativos estén al final: "triste" y "enojado" son más ambiguos que los otros. Si expreso una reacción positiva a algo, definitivamente estoy interesado en ello. Si algo me entristece o me enoja, es posible que aún me interese, o tal vez quiera evitarlo. Esas reacciones son menos útiles para Facebook.
Las seis reacciones de Facebook son similares a emoji, ya que permiten a los usuarios expresar emociones de forma no verbal, pero son más útiles para Facebook porque comprenden una clasificación más simple que los miles de emoji. BuzzFeed emplea un esquema similar, ligeramente más moderno, para las reacciones que permite a los usuarios publicar en artículos. El esquema de BuzzFeed está hecho a medida para la investigación de mercado: el contenido puede ser sorprendente, adorable, impactante, divertido, etc.
Bloomberg ‘s Sarah Frier explica cómo Facebook formuló sus nuevas reacciones:
Los investigadores de Facebook comenzaron el proyecto compilando las respuestas más frecuentes que la gente tenía para las publicaciones: "jaja", "LOL" y "omg tan cómico", todos entraron en la categoría de la risa, por ejemplo ... Luego resumieron esas categorías en seis respuestas comunes. lo que Facebook llama Reacciones: enojado, triste, guau, jaja, yay y amor ... Yay finalmente fue rechazado porque "no se entendió de manera universal", dice un portavoz de Facebook.
Estos sentimientos primitivos, irónicamente, permiten análisis más sofisticados de lo que permitiría un esquema más complicado, una razón importante por la que las clasificaciones más simples tienden a derrotar clasificaciones más elaboradas. Los comentarios escritos sobre un artículo no le dan mucho a Facebook para continuar; es demasiado difícil derivar el sentimiento de las ambigüedades del texto escrito, a menos que el texto sea tan simple como "LOL" o "grande". Pero una clasificación de seis veces tiene múltiples ventajas. Facebook, BuzzFeed y sus familiares buscan sentimientos universales e inequívocos. Hay poca o ninguna variación en las opciones de reacción en diferentes países, idiomas y culturas.
Los sentimientos también facilitan la comparación cuantitativa de las publicaciones. Los propios usuarios clasifican los artículos en "divertidos", "felices", "tristes", "conmovedores" e "exasperantes". Al observar las respuestas textuales, sería difícil estimar que "Canadá se atasca en el pacto comercial" y "el cantante pop". "Fuera del escenario" tiene algo en común, pero si ambos enfurecen a los usuarios lo suficiente como para hacer clic en el icono "enojado", Facebook puede detectar un punto en común. Esas clasificaciones permiten a Facebook unir los sentimientos de los usuarios con artículos clasificados de manera similar o tratar de animarlos si están tristes o enojados. Si las reacciones a un artículo se dividen, Facebook puede crear subcategorías como "gracioso y conmovedor" y "conmovedor y sorprendente". Puede rastrear qué usuarios reaccionan más con enojo o risa y luego predecir a qué tipo de contenido responderán. en el futuro. Facebook puede aislar a las personas particularmente malhumoradas y reducir su exposición a otros usuarios para que no arrastren a la población de Facebook. Y Facebook entrena algoritmos para hacer conjeturas sobre artículos que aún no tienen reacciones. Más significativamente, a pesar de que estas seis reacciones en particular no son un conjunto predeterminado y universal, las opciones de Facebook las reforzarán como un conjunto predeterminado, haciendo queMás universal a través de un bucle de retroalimentación. Cuanto más clasifiquemos nuestras reacciones según ese conjunto de seis, más condicionados estaremos para medir nuestras emociones en esos términos.
Los seis predeterminados suavizan las variaciones que se observaron cuando Facebook estaba realizando pruebas con un conjunto mucho mayor de emociones, todas diseñadas por Matt Jones de Disney-Pixar. La lista completa incluía todo, desde admiración y afirmación hasta ira, rabia y terror. Una clasificación simple ganó. Es más fácil de usar y más universal, a expensas de la variación cultural y personal. Además, para escuchar investigador Dacher Keltner dilo a Radiolab ‘s Andrew Zolli , a expensas de la felicidad:
Los países que expresaron la mayor "felicidad" no eran en realidad los más felices en la vida real. En cambio, fueron los países los que utilizaron la mayor variedadde calcomanías que obtuvieron mejores resultados en diversas medidas de salud social, bienestar e incluso longevidad. "No se trata de ser el más feliz", me dijo Keltner, "se trata de ser el más diverso emocionalmente".
Si el conjunto restringido de seis reacciones tiene el efecto de restringir la diversidad emocional, los medios sociales y las empresas de publicidad consideran este compromiso como el costo necesario para recopilar mejores datos sobre los usuarios. El lenguaje emocional restringido empleado por Facebook es un lenguaje que una computadora puede entender y manipular a escala. El lenguaje simplificado de un conjunto central de reacciones emocionales une la brecha computacional-humana, más exitosamente que las clasificaciones ad hoc demasiado complicadas del DSM . En cambio, estos conjuntos de reacciones recuerdan las taxonomías populares más simples de Myers-Briggs, OCEAN y HEXACO, que también descomponen los fenómenos complejos en un puñado de ejes. Las reacciones de Facebook incluso se aproximan al mapa de los Cinco Grandes:
Como: Adecuación
Amor: Extroversión
Guau: Apertura
Triste: Neuroticismo
Enojado: Conciencia
Amor: Extroversión
Guau: Apertura
Triste: Neuroticismo
Enojado: Conciencia
El extraño es "jaja" porque, como siempre, la risa elude una clasificación fácil a pesar de ser la expresión más universal y no negociable. Sin embargo, para los cinco restantes, hay un inevitable aplanamiento de las diferencias culturales. A pesar de la investigación empírica de Facebook para generalizar sus seis, es poco probable que la compañía esté capturando los mismos sentimientos en todas las culturas; más bien, encontró sentimientos que fueron reconocidospor múltiples culturas. Si los mineros de datos y los perfiladores de usuarios se salen con la suya, pronto estaremos encantados, sorprendiéndonos, entristeciéndonos y enfadándonos en la cárcel.
El lenguaje de las reacciones es un vocabulario primitivo de la emoción, mucho más simple que nuestros lenguajes humanos. Es mucho más adecuado para computadoras y análisis computacional. Cuando introduje los emoticones gráficos en el cliente de Messenger en 1999, no preví nada de esto. Alrededor de 2015, comencé a notar un cambio en mi muro de Facebook. Hubo menos discusión sucediendo. La gente que conocía estaba mucho más contenta de responder a las publicaciones con monosílabos como "sí" o "ugh", o con emoji simple o las seis reacciones de Facebook. Me sorprendí a mí mismo contribuyendo así, para mi consternación.
Regresé y revisé las publicaciones de 2009 y 2010. Había escrito oraciones completas, argumentos, con varios párrafos. El cambio fue obvio y drástico. La diversidad, los matices y la ambigüedad habían disminuido. Si las pasiones eran fervientes y no estaba de acuerdo con el coro de "sí" o "ughs", era mucho más probable que la multitud se abalanzara sobre mí; Lo mismo sucedió con cualquier otro disidente. ¿Qué ha pasado? Estos eran mis amigos. Pero ya no parecían las mismas personas. Habíamos sido estandarizados. Todos estábamos hablando un idioma diferente ahora. Era el lenguaje de Facebook - de las computadoras
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