Показаны записи 2571 - 2580 из 30957
Всё решила ссылка на документ, переведённый на английский язык, с языка оригинала (с латыни).
И вот тут я в который раз убедился в том, что на русский язык всё переводят настолько вольно, что волей-неволей подумаешь, что это реальный заговор именно против нас, русских.
Для примера, вот перевод, сделанный профессором Д.М. Петрушевским:
А здесь, то же, но на английском:
ХАРТИЯ ВОЛЬНОСТЕЙ НА АНГЛИЙСКОМ
http://ss69100.livejournal.com/3127902.html
![[pic]](http://ic.pics.livejournal.com/metanymous/1177339/69263/69263_original.png)
http://metapractice.livejournal.com/509664.html
Оригинал взят у zergulio в 68 лайков в Facebook достаточно чтобы определить цвет кожи человека и его ориентацию
В 2012 году Козинский доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с 95% вероятностью), его гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности). Но процесс идет дальше: интеллектуальное развитие, религиозные предпочтения, пристрастие к алкоголю, курению или наркотикам. Данные даже позволяли узнать, развелись ли родители испытуемого до его совершеннолетия или нет. Модель оказалась настолько хороша, что стало возможным предугадывать ответы испытуемого на определенные вопросы. Опьяненный успехом, Козинский продолжал: скоро модель смогла лучше узнавать личность после десяти изученных лайков, нежели его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друг. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем партнер. С еще большим количеством изученных действий можно было бы узнать о человеке лучше, чем он сам. В день, когда Козинский опубликовал статью о своей модели, он получил два звонка: жалобу и предложение работы. Оба звонка были из компании Facebook.
Статья полностью: https://aftershock.news/?q=node/470417
Времена классической политики проходят, политологам также придется менять род занятий или перевооружаться. Классические опросы и исследования неэффективны. Гибрид психологии, математики и высоких технологий вышел на первый план, для начала доказав свою результативность победой Дональда Трампа, теперь тем же путем планирует пойти Ле Пен. Еще немного, и психоистория Селдона из "Фонда" Айзека Азимова станет реальностью.
Оригинал взят у zergulio в 68 лайков в Facebook достаточно чтобы определить цвет кожи человека и его ориентацию
В 2012 году Козинский доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с 95% вероятностью), его гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности). Но процесс идет дальше: интеллектуальное развитие, религиозные предпочтения, пристрастие к алкоголю, курению или наркотикам. Данные даже позволяли узнать, развелись ли родители испытуемого до его совершеннолетия или нет. Модель оказалась настолько хороша, что стало возможным предугадывать ответы испытуемого на определенные вопросы. Опьяненный успехом, Козинский продолжал: скоро модель смогла лучше узнавать личность после десяти изученных лайков, нежели его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друг. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем партнер. С еще большим количеством изученных действий можно было бы узнать о человеке лучше, чем он сам. В день, когда Козинский опубликовал статью о своей модели, он получил два звонка: жалобу и предложение работы. Оба звонка были из компании Facebook.
Статья полностью: https://aftershock.news/?q=node/470417
Времена классической политики проходят, политологам также придется менять род занятий или перевооружаться. Классические опросы и исследования неэффективны. Гибрид психологии, математики и высоких технологий вышел на первый план, для начала доказав свою результативность победой Дональда Трампа, теперь тем же путем планирует пойти Ле Пен. Еще немного, и психоистория Селдона из "Фонда" Айзека Азимова станет реальностью.
Ок.
Предпринятие как система-машина, а не толпа людей
Чтобы получить в результате коллективной деятельности какую-то сложно организованную целевую систему (атомную станцию, медицинский лазер, коробок спичек), само предпринятие должно быть устроено как в каком-то смысле “машинная” система — эдакий сборочный конвейер, где на входе информация и сырьё, а на выходе цепочки определённых содержательных операций по обработке информации и сырья получаются готовые системы (продукты/товары, или сервисы, поскольку целевой системой вполне может быть инфраструктура самого предпринятия, продающего сервис).
Несмотря на то, что человеческие аспекты предпринятия тесно пересекаются с “машинными”, можно условно выделить этот “машинный” аспект предпринятия, спроектировать и “изготовить” его (т.е. закупить оборудование, нанять и обучить людей, организовать их для работы) как целевую систему. Именно этим “машинным” аспектом и занимается инженерия предпринятия — в отличие от других дисциплин (лидерства, классического менеджмента), в котором внимание акцентируется не на “машинных” аспектах, а как раз на человеческих аспектах.
Чтобы получить в результате коллективной деятельности какую-то сложно организованную целевую систему (атомную станцию, медицинский лазер, коробок спичек), само предпринятие должно быть устроено как в каком-то смысле “машинная” система — эдакий сборочный конвейер, где на входе информация и сырьё, а на выходе цепочки определённых содержательных операций по обработке информации и сырья получаются готовые системы (продукты/товары, или сервисы, поскольку целевой системой вполне может быть инфраструктура самого предпринятия, продающего сервис).
Несмотря на то, что человеческие аспекты предпринятия тесно пересекаются с “машинными”, можно условно выделить этот “машинный” аспект предпринятия, спроектировать и “изготовить” его (т.е. закупить оборудование, нанять и обучить людей, организовать их для работы) как целевую систему. Именно этим “машинным” аспектом и занимается инженерия предпринятия — в отличие от других дисциплин (лидерства, классического менеджмента), в котором внимание акцентируется не на “машинных” аспектах, а как раз на человеческих аспектах.
Слава богу!
С наступающим тебя!
С наступающим тебя!
</>
Re: ментальные процессы vs объекты и возможные изменения
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
Да, только, по одной форме за один раз:
--все исследуют "это" на материале нескольких исходных пар базовых прес. существования - отчитались
--все исследуют "даже" ...
...и т.д.
--все исследуют "это" на материале нескольких исходных пар базовых прес. существования - отчитались
--все исследуют "даже" ...
...и т.д.
Команда
Основные трудности в том, что практики работы с командой крайне неформализованы, имеют огромное количество вариаций в связи с личностным стилем руководителя. Они главным образом определяются дисциплиной “лидерство” (leadership), которая сама по себе крайне неформальна (хотя часть этих практик определяется более формализованными практиками human resources management и менее распространёнными talent management). В последнее время практики лидерства и командообразования для технических проектов изучаются в рамках развития методологий для agile видов жизненного цикла. Мы тут воздержимся от примеров практик, в которых определяются описания рабочих продуктов, используемых для работы с альфой команды — это совершенно особый предмет.
Подальфы команды — это “член команды” и “подрядчик”. Но могут быть и менее очевидные альфы, например, “сотрудничество” (которого вначале нет, а потом оно должно появиться) и “ресурсы” (которых вначале может не быть, но которые затем должны появиться): это всё разные аспекты “команды”, с которыми работают разные люди предприятия.
Основные трудности в том, что практики работы с командой крайне неформализованы, имеют огромное количество вариаций в связи с личностным стилем руководителя. Они главным образом определяются дисциплиной “лидерство” (leadership), которая сама по себе крайне неформальна (хотя часть этих практик определяется более формализованными практиками human resources management и менее распространёнными talent management). В последнее время практики лидерства и командообразования для технических проектов изучаются в рамках развития методологий для agile видов жизненного цикла. Мы тут воздержимся от примеров практик, в которых определяются описания рабочих продуктов, используемых для работы с альфой команды — это совершенно особый предмет.
Подальфы команды — это “член команды” и “подрядчик”. Но могут быть и менее очевидные альфы, например, “сотрудничество” (которого вначале нет, а потом оно должно появиться) и “ресурсы” (которых вначале может не быть, но которые затем должны появиться): это всё разные аспекты “команды”, с которыми работают разные люди предприятия.
Возможности
Основа работы с возможностями — это предпринимательство, которое принципиально неформализуемо, ибо связано как-то с оценками будущего. В современном мире предпринимательские решения слабо поддаются формализации. Это относится и к таким решениям, как принятие заказа к исполнению в зависимости от текущей загрузки ресурсов — принятие решения на основе теории предельной (marginal/маржевой/граничной) полезности (utility) и маржинальных цен, или инвестиционные решения в проработку возможностей по заключению контракта или выходу на рынок. Но в силу сложности предпринимательской деятельности и коллективного её характера появилось довольно много практик формализации и документирования промежуточных для принятия предпринимательских (инвестиционных, стратегических, маркетинговых) решений.
Пожалуй, альфа возможности — это самая сложная для работы альфа. По сложности работы с ней может сравниться только альфа команды. С другой стороны, инженер может стать великим предпринимателем и великим лидером. Но отнюдь не каждый великий предприниматель и великий лидер может стать инженером, так что к оценкам относительной сложности работы с разными альфами нужно относиться очень осторожно: что просто для одного человека, может быть запредельно трудно и даже невозможно для другого, и наборот.
Среди подальф возможностей нужно особо указать “бюджет”, с которым работают практики бюджетирования (включая такие, как beyond budgeting), а также “потребности” (stakeholder needs), с которыми работают практики анализа потребностей (user needs analysis, целеориентированная инженерия требований и т.д.).
Основа работы с возможностями — это предпринимательство, которое принципиально неформализуемо, ибо связано как-то с оценками будущего. В современном мире предпринимательские решения слабо поддаются формализации. Это относится и к таким решениям, как принятие заказа к исполнению в зависимости от текущей загрузки ресурсов — принятие решения на основе теории предельной (marginal/маржевой/граничной) полезности (utility) и маржинальных цен, или инвестиционные решения в проработку возможностей по заключению контракта или выходу на рынок. Но в силу сложности предпринимательской деятельности и коллективного её характера появилось довольно много практик формализации и документирования промежуточных для принятия предпринимательских (инвестиционных, стратегических, маркетинговых) решений.
Пожалуй, альфа возможности — это самая сложная для работы альфа. По сложности работы с ней может сравниться только альфа команды. С другой стороны, инженер может стать великим предпринимателем и великим лидером. Но отнюдь не каждый великий предприниматель и великий лидер может стать инженером, так что к оценкам относительной сложности работы с разными альфами нужно относиться очень осторожно: что просто для одного человека, может быть запредельно трудно и даже невозможно для другого, и наборот.
Среди подальф возможностей нужно особо указать “бюджет”, с которым работают практики бюджетирования (включая такие, как beyond budgeting), а также “потребности” (stakeholder needs), с которыми работают практики анализа потребностей (user needs analysis, целеориентированная инженерия требований и т.д.).
Стейкхолдеры
Основные практики работы со стейкхолдерами — это обеспечение того, чтобы представители групп стейкхолдеров/исполнители ролей стейкхолдеров активно участвовали в разработке, т.е. практики лидерства и коллаборации.
Стейкхолдеров обычно много (для удобного их группирования часто используют луковичную диаграмму — http://businessanalystlearnings.com/ba-techniques/2013/1/22/how-to-draw-a-stakeholder-onion-diagram), и все они обычно находятся в разном состоянии в какой-то момент времени. Поэтому хорошей практикой является определение подальфы “стейкхолдер”, и далее работа с отдельными экземплярами этой альфы (понимая, что продвижение по состояниям каждого из стейкхолдеров ведёт/drive к продвижению по состояниям всей альфы “стейкхолдеры”).
Помним также, что “подрядчик” и “член команды” — это тоже подальфы “стейкхолдеров”.
Основные практики работы со стейкхолдерами — это обеспечение того, чтобы представители групп стейкхолдеров/исполнители ролей стейкхолдеров активно участвовали в разработке, т.е. практики лидерства и коллаборации.
Стейкхолдеров обычно много (для удобного их группирования часто используют луковичную диаграмму — http://businessanalystlearnings.com/ba-techniques/2013/1/22/how-to-draw-a-stakeholder-onion-diagram), и все они обычно находятся в разном состоянии в какой-то момент времени. Поэтому хорошей практикой является определение подальфы “стейкхолдер”, и далее работа с отдельными экземплярами этой альфы (понимая, что продвижение по состояниям каждого из стейкхолдеров ведёт/drive к продвижению по состояниям всей альфы “стейкхолдеры”).
Помним также, что “подрядчик” и “член команды” — это тоже подальфы “стейкхолдеров”.
Архитектурные знания
Очень редко архитектурные (важные, требующие существенных переделок всего проекта при их изменении) решения изобретаются заново, чаще они повторноиспользуемы. Знания — это повторноиспользуемая в разных ситуациях информация, т.е. можно говорить об архитектурных знаниях.
Архитектурные решения – это чаще всего накопленные человечеством, отраслью, организацией, конструктором/проектировщиком знания. Чаще всего архитектура не “изобретается”, а просто дорабатывается уже готовая — якобы “новая система” использует огромное количество старых важных инженерных решений.
Тем не менее лидерство в инженерии обычно определяется предложением новых архитектур — новых инженерных решений, т.е. связано с развитием инженерного знания, обычно исходя из “первых принципов” (т.е. исходя из физических законов, теории алгоритмов и т.д.).
Очень редко архитектурные (важные, требующие существенных переделок всего проекта при их изменении) решения изобретаются заново, чаще они повторноиспользуемы. Знания — это повторноиспользуемая в разных ситуациях информация, т.е. можно говорить об архитектурных знаниях.
Архитектурные решения – это чаще всего накопленные человечеством, отраслью, организацией, конструктором/проектировщиком знания. Чаще всего архитектура не “изобретается”, а просто дорабатывается уже готовая — якобы “новая система” использует огромное количество старых важных инженерных решений.
Тем не менее лидерство в инженерии обычно определяется предложением новых архитектур — новых инженерных решений, т.е. связано с развитием инженерного знания, обычно исходя из “первых принципов” (т.е. исходя из физических законов, теории алгоритмов и т.д.).
Дочитали до конца.