В Университете Вашингтона запускают курс «Булшит в эпоху Big Data»: первые 160 мест заняли за минуту

4137
1

Слово «Булшит» в названии университетского предмета звучит несколько неожиданно (bullshit: можно перевести как «чушь», «чепуха» или «ложь»), но двое профессоров Университета Вашингтона вполне органично вписали его в свой предмет. Все 160 мест на курс «Определяем булшит в эпоху Больших данных» заняли в первую же минуту после старта онлайн-регистрации. В чем суть курса? Если верить учебному плану, к его завершению студент научится отличать фейки от новостей и убедительно объяснять «тетушке на гомеопатии или дядюшке-расисту, почему то или иное утверждение — фигня».

Курс призван научить студентов критически мыслить. В нем рассмотрят проблемы таких сфер, как Большие данные и машинное обучение, которые сегодня, по мнению составителей, часто используют для манипуляции данными. Также в рамках курса особое внимание уделят такому явлению, как фейковые новости.

«Мир погряз в булшите. Политиканы манипулируют фактами. Наука составляется по пресс-релизам. Высшее образование превозносит булшит над аналитической мыслью. Стартап-культура возвела булшит в высокое искусство. Рекламщики заговорщицки подмигивают и приглашают нас присоединиться к ним и смотреть на мир сквозь призму булшита, чтобы, пользуясь нашей ослабшей обороной, бомбардировать нас еще более второсортным булшитом…

Мы устали от этого. Пора что-то делать. И мы видим выход в обучении. Цель этого курса — помочь студентам лавировать в современной окружающей среде, наполненной булшитом, определять булшит и видеть сквозь него, а также бороться против булшита эффективной аналитикой и аргументацией».

Курс разбит на семинары и займет примерно 10 недель. Первый стартует уже в марте. Помимо физических мест, которых всего 160 (и все уже заняты), материалы (литература и записи и лекций) будут доступны онлайн на сайте. Сегодня на нем опубликован учебный план, который вирусом разошелся по интернету в прошлом месяце, сразу после обнародования.

Инициировали «Булшит в эпоху Big Data» профессор факультета биологии Университета Вашингтона Карл Бергстром и доцент информационной школы при университете Джевин Уэст. Идея создания курса пришла, когда в процессе обсуждения статей, которые они обозревали для журналов, коллеги обнаружили растущий тренд: в каждой новой статье попадалось все больше булшита.

«Нам кажется, наука, как бы это сказать… немного в зоне риска», — пояснил Уэст в комментарии ReCode.

По его мнению, Big Data или Большие данные — очень проблемная зона в современном мире. Уэст заметил, что методы статистического определения для малых наборов данных сегодня применяются к большим массивам, где легко создавать корреляции, которые не обязательно верны.

Уэст сталкивался с ситуациями, когда алгоритмы машинного обучения «подтасовывали» данные. Например, алгоритм, который настолько подходит специфическому набору данных, что может выявлять ошибки и шумы, для любого другого набора данных — бесполезен. Тут нужен алгоритм общего характера, который сможет работать с более чем одним набором данных.

«Что мы понимаем под термином булшит? Это язык, статистические выражения, визуализации данных и другие формы презентации с вопиющим пренебрежением к правде и логической стройности, которые созданы в намерении убедить читателя или слушателя посредством внушения и подавления… Традиционно такой высоколобный нонсенс популяризировался посредством громких слов и гламурной риторики, но мы все чаще встречаем его под видом больших объемов данных и модных алгоритмов — и эти количественные, статистические и расчетные формы булшита мы и будем рассматривать в нашем курсе».

Если тема критического мышления для вас актуальна, ранее подобный курс запустили на портале Prometheus. Обучение бесплатное.

Оставить комментарий

Комментарии | 1

  • Наукова база гомеопатії — http://www.nkj.ru/archive/articles/9293/ Трохи вже набридло читати чергові «розвіювання» міфів. Результат дослідів В. П. Ямсковой та А. Г. Маленкова опубліковані в наукових журналах є — є, пояснити не можете — не можете, думайте і шукайте помилки в поточних теоріях, а не розказуйте про лженауку.

Поиск