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Peter Gloor ne possède pas de boule de cristal. Il ne lit pas non plus les feuilles de thé, les lignes sur votre main ou prétendre parler aux gens de l’autre côté Pourtant, le chercheur du Massachusetts Institute of Technology (MIT) prétend qu’il peut prédire l’avenir.

Prenez la course à l’investiture républicaine en cours. À la fin de l’année dernière, Newt Gingrich a bondi dans les sondages et certains experts ont pensé qu’il pourrait bien dépasser le favori Mitt Romney. Mais Gloor prédit qu’il ne le ferait pas.

Il était vrai que le bavardage sur Twitter semblait donner un avantage à l’ancien orateur de la Chambre, mais en analysant les modifications à Wikipedia, Gloor a prédit que Romney le battrait. Gloor finit par avoir raison: Romney a battu Gingrich par une large marge dans la nuit.

Bien sûr, vous pourriez argumenter que sa prédiction était juste un coup de chance. Mais Gloor dit que ses prévisions ont fonctionné à maintes reprises. Dans certains cas, son analyse peut même aider à prédire les résultats électoraux lorsque les sondages échouent. Par exemple, en 2009, la Suisse a voté pour interdire la construction de nouveaux minarets sur les mosquées. Les sondages indiquaient à tort que les gens rejetteraient la mesure, tandis que l’analyse de Gloor, basée coque enfant ipad sur une analyse des médias sociaux, prédit correctement qu’elle passerait. ont menti aux sondeurs, parce qu’ils ne voulaient pas paraître racistes, dit Gloor.

Ses recherches font partie d’un corpus croissant de travaux scientifiques, souvent appelés analyses prédictives, qui consiste à utiliser des logiciels et des algorithmes informatiques pour extraire des courriels, des médias sociaux et d’autres sites Web publics afin de faire des prédictions sur l’avenir. C’est un domaine qui a attiré l’attention de tout le monde, des magnats du cinéma, qui veulent aider à identifier les films qui seront sasumg populaires, aux capitaines d’industrie, qui veulent savoir à l’avance quels stocks sont les gagnants. Et pour ceux qui s’intéressent à la politique, il est utilisé pour prévoir qui gagnera lors des prochaines élections.

L’idée de Swarm d’extraire des données accessibles au public pour aider à prédire l’avenir n’est pas nouvelle, mais les efforts passés se sont concentrés principalement sur les médias d’information. Dans la période précédant la Seconde Guerre mondiale, les gouvernements américain et britannique surveillaient les médias mondiaux pour aider à prédire le cours des hostilités, et pendant la guerre froide, le gouvernement américain a parrainé des universitaires pour proposer des modèles mathématiques qui analyseraient les médias pour aider à prédire les actions de l’Union soviétique.

Au cours de la dernière décennie, cependant, l’avènement des sites de médias sociaux comme Facebook et Twitter a créé un flux de nouvelles en temps réel sur le monde. Kalev Leetaru, un informaticien à l’Université de l’Illinois, décrit les médias sociaux comme quelque chose qui ressemble à une passerelle pour l’humanité en raison de l’abondance des données.

Trois milliards d’articles sont postés sur Facebook tous les jours et 200 millions de tweets, dit-il. de mes chiffres préférés est que maintenant, chaque jour, il y a plus de mots postés sur Twitter que dans le New York Times au cours des 60 dernières années. astuce consiste à comprendre ce que ces données signifie, et quelles données sont importantes pour quels sujets.

Par exemple, Gloor dit que Twitter est très bon pour prédire un comportement qui est influencé par la foule du public en général. Quand il s’agit de voir un nouveau film, par exemple, les gens sont fortement influencés par ce que la foule semble dire: est-ce un film bon ou mauvais

C’est une découverte qui a été mise à l’épreuve par l’informaticien Hsinchun Chen de l’Université de l’Arizona. Chen et son groupe ont examiné les données de centaines de films hollywoodiens et ont tenté de corréler les ventes de billets avec les données en ligne générées par les utilisateurs de médias sociaux. Le modèle a travaillé suggère Chen.

Ses modèles de laboratoire ont également prédit correctement que le film de Mel Gibson 2011 The Beaver, sur un homme qui parle à travers une marionnette à main, bombarderait; de même que Jim Carey M. Popper Penguins. Ni l’un ni l’autre ont reçu beaucoup de collecte sur les médias sociaux, selon Chen.

La leçon tirée de l’analyse des données et des films sur les médias sociaux est que peu importe qui est la star, combien vous dépensez pour le film ou même la qualité du film: ce qui compte, c’est ce que les gens disent en ligne. L’industrie cinématographique est en effervescence, suggère Chen. pas de contenu. cette approche de la foule fonctionne bien pour les films, elle commence à s’effondrer lorsqu’il est appliqué à des événements politiques. Au lieu de cela, les chercheurs doivent rechercher différents types de données. C’est là que les choses arrivent, dit Gloor. L’essaim est un groupe d’experts plus neutres, tels que ceux qui éditent régulièrement Wikipedia. Il y a beaucoup de wikipédiens, mais seulement deux ou trois mille font la plupart du travail, dit-il. suivez-les, à quel point ils sont respectés, qui éditent quoi. Dans le cas des primaires républicaines, l’analyse de Gloor en décembre a noté que même si les masses sur Twitter semblaient indiquer une victoire de Gingrich, l’essaim de Wikipédia pointait vers Romney.

Les indices futurs

Alors que ceux qui travaillent dans l’analyse prédictive reconnaissent que la richesse de l’information fournie par les médias sociaux est importante, ils sont circonspects quant à sa capacité à être appliquée à tous les domaines. Certains événements ne peuvent pas être bien prédits en utilisant les médias sociaux, à savoir ceux dont les gens parlent simplement en ligne. probablement ne peut pas trouver des crimes, dit Gloor. ne sera pas discuté en public. est encore plus réticent à trop compter sur les médias sociaux pour faire des prédictions, arguant que dans de nombreux cas, même des événements apparemment publics, comme des manifestations, ont un côté caché pour eux. vous regardez les émeutes au Royaume-Uni [en 2011], la première chose que tout le monde a dit était [regarder] Facebook et Twitter. Mais quand ils ont vérifié plus loin, ils ont réalisé que les émeutiers utilisaient en fait des messages cryptés peer-to-peer Blackberry. Leetaru est également impliqué dans la prévision des événements sociaux et politiques, son travail actuel se concentre plus sur l’information des médias traditionnels, y compris une analyse rétroactive des reportages, qui a localisé la cachette d’Oussama Ben Laden dans un rayon de 200 km.

Les médias sociaux, tout en fournissant une mine de données, ne fournissent pas nécessairement des informations de première main ou de meilleures informations. le travail qui sort semble suggérer etui iphone5c que les médias sociaux sont plus une caisse de résonance, dit Leetaru. arrive et les rapports des médias sociaux à ce sujet. Par exemple, en regardant la violence électorale au Kenya il y a plusieurs années, Leetaru suggère que la plupart des messages de médias sociaux provenant du pays n’étaient pas nécessairement des rapports de première main sur ce que les gens voyaient personnellement, mais plutôt sur les reportages. Ce n’était pas parce qu’ils rapportaient qu’ils voyaient un char qui descendait la rue, ils l’utilisaient pratiquement comme un tableau d’affichage en temps réel, dit-il.

Dans bon nombre de ces cas plus complexes, les chercheurs combinent les médias sociaux avec les bulletins de nouvelles et d’autres données publiques pour aider à affiner leurs prévisions. Par exemple, la société suédoise américaine Recorded Future, maintenant basée à Cambridge, au Massachusetts, traque des centaines de milliers de données, des dépôts gouvernementaux aux médias sociaux, en quête d’indices pour l’avenir.

Selon Christopher Ahlberg, le PDG de la société, le logiciel propriétaire de l’entreprise est né d’une décennie de travaux antérieurs sur de grands ensembles de données. Lui et ses collègues se sont intéressés à trouver des moyens d’organiser les données dans le temps, permettant aux gens de faire des recherches comme Google sur les événements futurs.

est plein de ces faits sur l’avenir, suggère Ahlberg. Nous nous sommes demandés si nous pouvions construire une machine que nous appelions en plaisantant un DVR pour tout ce qui est parlé et écrit sur le futur et organiser ces données méticuleusement dans un ensemble de données, et l’installer comme une expérience utilisateur cool C’est ce que la société a fait, et aujourd’hui, le logiciel Recorded Future est utilisé par les clients privés et les clients gouvernementaux intéressés par l’exploration de données dans le futur.

Un exemple de la façon dont la technologie Recorded Future pourrait être utilisée, selon Ahlberg, pourrait être quelqu’un suivant les stocks pharmaceutiques. Recorded Future affiche toutes les données extraites de l’information publique sur les choses qui sont censées avoir lieu à cette date, comme une revue par la Food and Drug Administration des États-Unis, la publication d’un nouveau médicament ou l’expiration d’un brevet de médicament.

Toutes ces informations peuvent contenir des indices essentiels pour ceux qui sont au courant. Et ce pourrait être un pas en avant vers le prix ultime de l’analyse prédictive: choisir les actions gagnantes. Mais Ahlberg et d’autres chercheurs savent que c’est loin. Je trouve que les gens veulent des prédictions magiques, dit Ahlberg. ne reflète pas la réalité. surcharge

D’autres conviennent que c’est encore un domaine délicat. Gloor, qui a utilisé ses modèles pour tenter de déjouer les marchés, n’a jusqu’ici eu qu’un succès limité. Cependant, le travail a jeté au moins un résultat intrigant: les modèles fonctionnent le mieux avec les stocks d’énergie alternative. nous avons les huggers des arbres, et les huggers des arbres sont honnêtes, dit-il. parler de nouveaux développements qui correspondent à l’énergie alternative. concède également que les marchés financiers sont plus difficiles à prévoir que les films. il n’est pas facile de prédire un rendement boursier: vous pouvez prédire le mouvement, le volume et la volatilité, dit-il. le retour est toujours le Saint Graal. Si une telle analyse ne peut pas toujours faire des prévisions précises, son potentiel de prévision des tendances et des événements a de plus en plus attiré l’attention du gouvernement américain. Recorded Future, dont la technologie peut également extraire les médias sociaux pour prévoir les manifestations politiques, comme Occupy Wall Street, ou suivre des activités criminelles, comme les cyberattaques, a déjà suscité l’intérêt de la communauté de la sécurité nationale. A Q Tel, la société de capital-risque fondée par la CIA, a investi dans l’entreprise.

En fait, l’intérêt de la communauté du renseignement pour la modélisation prédictive, particulièrement basée sur les médias sociaux, s’est accru au cours des dernières années, en particulier à la lumière des manifestations du printemps arabe, alimentées au moins en partie par les médias sociaux. L’année dernière, l’Iarpa, un groupe de recherche et de développement de la communauté du renseignement américain, a lancé un projet intitulé Open Source Indicators, conçu pour extraire des informations des médias sociaux et d’autres données publiques et formuler des prévisions.

Le Pentagone a également lancé un certain nombre de projets de prévision au cours des dernières années, espérant, par exemple, prédire le comportement des insurgés. Mark Maybury, scientifique en chef de l’US Air Force, compare ce type de collecte de données humaines, que ce soit par les médias sociaux, les nouvelles étrangères ou ailleurs, aux images recueillies par les drones survolant l’Afghanistan. Seulement au lieu d’informations sur les bombes, il collecte des informations sur le comportement des gens.

Au niveau national stratégique, vous aimez faire des choses comme prédire l’échec de l’état, a déclaré Maybury du travail de modélisation de la Force aérienne. tactiquement, vous aimez être capable de faire des choses comme découvrir des routes maritimes illicites, des routes de trafic d’êtres humains, et des routes de narcotiques. Une question qui commence seulement à être discutée est de savoir si le public est conscient que leurs tweets, leurs messages sur Facebook et leurs éditions Wikipédia sont aspirés par des universitaires, des entreprises privées, le Pentagone et même la CIA. Dans le monde moderne, les gens n’hésitent pas souvent à tweeter leurs dîners, à diffuser leur opinion politique ou à publier des informations sur une manifestation dans la rue.

Même les personnes qui évitent Twitter ou Facebook peuvent fournir des informations d’une manière qu’ils n’ont pas réalisée: une revue de produit sur Amazon, un commentaire sur un site d’actualités ou même quelque chose d’aussi simple qu’une recherche sur leur téléphone intelligent peuvent tous être collectés et analysés.

Mark Abdollahian, politologue à la Claremont Graduate University, travaille également avec une entreprise privée qui crée des modèles de prévision politique. Et ce n’est pas seulement les médias sociaux: Abdollahian pointe vers la nouvelle application vocale Siri la plus populaire de l’iPhone, qui renvoie les données à Apple, où elle est analysée avec d’autres informations sur les utilisateurs.

Toutes ces données, que ce soit à partir des médias sociaux ou des recherches de téléphones intelligents, sont analysées par quelqu’un dans un but précis, que ce soit pour prédire une manifestation politique, un cours boursier ou même simplement pour savoir quel restaurant vous essayez de trouver.

les requêtes vont là-bas pour améliorer l’expérience utilisateur. Que font les gens avec l’information Abdollahian dit. la question que nous devons tous poser. Vous souhaitez commenter cette histoire ou tout ce que vous avez vu sur Future, rendez-vous sur notre page Facebook ou envoyez-nous un message sur Twitter.

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