¿Cómo trabajar como científico de datos de Facebook (o un trabajo similar) cambia sus creencias básicas sobre las personas y el comportamiento?

Tengo muchas respuestas a esta pregunta desde mi perspectiva personal, pero hay muchas más dependiendo de la naturaleza, el alcance y el dominio de los datos con los que trabaja.

Tengo la suerte de estar expuesto a muchos dominios de datos con un alcance muy amplio en cómo puedo dar forma a las ideas y respuestas a partir de él.

Dedico mucho tiempo a identificar patrones gráficos que insinúan cómo las personas organizan actividades fraudulentas como grupo social para evitar ser detectados y quiero comentar lo que he aprendido.

  1. Las personas pueden ser increíblemente creativas cuando quieren defraudar a otras personas o un negocio a gran escala. Justo cuando crees que lo has visto todo, te quedarás boquiabierto nuevamente. (Búscalo)
  2. Si no eres naturalmente una persona que piensa nefastamente, de vez en cuando, dirás en voz alta “¿quién piensa en estos esquemas?” A menudo está más allá de la creencia.
  3. Ciertos estafadores saben jugar a casi cualquier sistema. Una vez que encuentren un exploit, se conectarán con todo su grupo social para extraerlo más allá de lo que puedas imaginar. Es difícil de detectar porque se extiende astutamente por toda su red. Las autoridades terminan persiguiendo a los idiotas que voltearon un condominio de un millón de dólares en South Beach, golpearon a 26 ciervos en su automóvil en 18 meses (mejor que algunos cazadores en el área, apuesto) o obtuvieron demasiado Vicodin para su hogar (donde no estaban t en un accidente juntos). La escala de lo que perpetran es asombrosa una vez que puedes verlo. Siempre soy el primero en verlo porque nadie ha pensado en mantenerlo a la luz de esta manera (felicitaciones a la tecnología de supercomputación) e incluso me cuesta explicar a las personas lo que están viendo. Dato curioso: los anillos de accidentes automovilísticos organizados más organizados no están en Florida (jadeo), están en Minnesota. Hay una razón sistémica para esto y una vez que lo descubras, la gente en Minnesota dirá “Oh, sí, lo entiendo”.
  4. Esto no tiene nada que ver con las redes, sino algo que he encontrado que es contra intuitivo. No puede y nunca mantendrá su información personal privada. Se lo das a TODOS. El médico, el dentista, las escuelas, todos los concesionarios de automóviles, el banco, todas las tiendas en línea, Facebook … Realmente, no tiene sentido tratar de ocultar sus datos o mantenerse fuera de la red, eso solo dificulta que las compañías analíticas averigua cuándo los estafadores están engañando siendo tú. Si nadie sabe dónde vive, el estafador puede solicitar el crédito de la tienda o presentar su declaración de impuestos desde prácticamente cualquier lugar. Publica la huella más limpia y mejor que puedas.
  5. La gente miente mucho. A veces pienso que constantemente estoy construyendo un detector de mentiras gigante complejo de grandes datos. Medicaid = Verdadero Y HasBentley = Verdadero. ¿¡De Verdad!? El fraude no es un delito sin víctimas, de una forma u otra todos estamos pagando por ello.
  6. ¡Espera hay más! Aprendí que hay zombis en los EE. UU. En datos, personas fallecidas … Luego compran un automóvil, solicitan crédito, presentan solicitudes de reembolso de impuestos, (¡inscríbase para votar !?). Tengo una nota en mi lista de tareas para encontrar “Hotel California”, como dije, justo cuando crees que no puedes sorprenderte.
  7. Una de las alegrías que recibo día a día es el recordatorio de que todos los datos históricos están almacenados y que la tecnología se está moviendo a un ritmo que nos permite empujar activamente los límites de cuán creativamente somos capaces de revisar viejos problemas. No piense que, debido a que se libró de un esquema masivo de inversión o eliminación de capital en 2001 o 2005, no ha dejado un rastro de datos descarado. Dura para siempre y al final las Matemáticas lo gobernarán todo.

No soy un científico de datos en ninguna compañía, pero podría interesarle leer la publicación de blog de ciencia de datos a continuación del sitio web de citas OkCupid, esencialmente, cuantifica los prejuicios / preferencias raciales de sus usuarios, y muestra que las personas no se han vuelto menos “racista” para elegir pareja en comparación con hace un par de años cuando OkCupid comenzó.

Enlace: Raza y atracción, 2009 – 2014

FB, de hecho, es BigData, un científico de datos que cura los datos a datos reales, podría ver algunos patrones curiosos que surgen en el comportamiento y, por lo tanto, también en los sistemas de creencias. Por ejemplo, Millennial se estaciona lentamente lejos de FB en India, razones, padres y amigos de los padres envían una solicitud de amistad a este Gen Millennial y para ellos es brutal en cuanto a la privacidad.

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