Читать книгу "Новые боги. Как онлайн-платформы манипулируют нашим выбором и что вернет нам свободу - Кристиан Монтаг"

прочитать это предисловие: Baumeister H. et al. Digital Phenotyping and Mobile Sensing: New Developments in Psychoinformatics. Springer Nature, 2019. URL: https://link.springer.com/content/pdf/bfm%3A978-3-030-31620-4%2F1.pdf.

359

из пресс-релиза: Zetlin M. 6 Little-Known Startups Where Jeff Bezos Has Invested Millions // Inc. 2019. January 22. URL: https://www.inc.com/minda-zetlin/jeff-bezos-investments-startups-minstrong-mark43-everfi-grail-plenty-fundbox.html.

360

между США и Китаем: Я написал небольшое эссе о проблемах университетской среды в Германии, возникающих под влиянием Кремниевой долины: Montag C. Der Hunger nach Talent im Silicon Valley und die damit einhergehenden Gefahren für die unabhängige Hochschule in Deutschland // Was macht die Digitalisierung mit den Hochschulen? 2020. P. 165–176.

361

болезни Паркинсона: Zhan A. et al. Using smartphones and machine learning to quantify Parkinson disease severity: the mobile Parkinson disease score // JAMA Neurology. 2018. № 75 (7). P. 876–880.

362

деменции: Kourtis L.C. et al. Digital biomarkers for Alzheimer’s disease: the mobile/wearable devices opportunity // NPJ Digital Medicine. 2019. № 2 (1). P. 1–9.

363

болезни Альцгеймера: В нашей совместной обзорной работе мы с Джоном Д. Элхаи из Университета Толедо размышляем о том, как можно было бы использовать смартфоны для ранней диагностики болезни Альцгеймера. Montag C. et al. Digital Phenotyping-A Case for Cognitive Functions and Dementia? // Digital Psychology. 2020. № 1 (1). P. 44–51.

364

наблюдаются проблемы с речью: Klimova B. Et al. Alzheimer’s disease and language impairments: social intervention and medical treatment // Clinical Interventions in Aging. 2015. № 10. P. 1401.

365

365 дней × 50 входов: Я ориентируюсь на число 50, так как наблюдал такой результат в эксперименте с выборкой студентов в Ульме (работа уже цитировалась ранее): Montag C. Et al. Higher number of screen unlocks is positively linked to smartphone-use disorder: A real-world tracking approach // Journal of Behavioral Addictions. 2019. № 8 (June). P. 57–57. Budafoki UT 187-189-A-3, H-1117 Budapest, Hungary: Akademiai Kiado ZRT.

366

Покинул пост в декабре 2021 года, уже после выхода оригинала «Новых богов».

367

на добровольной основе: Krempl S. Datenschützer droht mit Stopp der elektronischen Patientenakte // Heise Online. 2020. April 7. URL: https://www.heise.de/newsticker/meldung/Datenschuetzer-droht-mit-Stopp-der-elektronischen-Patientenakte-4698992.html.

368

Один из лидеров в Европе – Эстония: Warum die Esten digitale Vorreiter sind // APOTHEKE ADHOC. 2017. December 12. URL: https://www.apotheke-adhoc.de/branchennews/alle-branchennews/branchennews-detail/apotheken-fachkreis-warum-die-esten-digitale-vorreiter-sind/print.html.

369

Эстонский центр генома: Crew B. Lili Milani banks Estonia’s genomic potential // Nature Index. 2019. 23 мая. URL: https://www.natureindex.com/news-blog/lili-milani-banks-estonias-genomic-potential: Профессор доктор Кристиан Вассил любезно познакомил меня с доктором Лили Мелани, которая провела для нас впечатляющую экскурсию по биоцентру в Тарту.

370

один из вариантов машинного обучения: Для специалистов: следующий пример относится к контролируемому машинному обучению: Elhai J.D. и др. The compatibility of theoretical frameworks with machine learning analyses in psychological research // Current Opinion in Psychology. 2020. № 36. P. 83–88.

371

опытные врачи: McKinney S.M. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening // Nature. 2020. № 577 (7788). P. 89–94; Tandel G.S. et al. A review on a deep learning perspective in brain cancer classification // Cancers. 2019. № 11 (1). P. 111.

372

со снимками компьютерной томографии: Wang Y. et al. Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images // Journal of Personality and Social Psychology. 2018. № 114 (2). P. 246–257.

373

двух категорий пользователей: Если кто-то ожидает точных ответов, то хочу указать на тот факт, что степень точности зависит от расстановки приоритетов при проведении анализа: «The performance of the classifier depends on the desired trade-off between precision (e.g., the fraction of gay people among those classified as gay) and recall (e.g., the fraction of gay people in the population correctly identified as gay). Aiming for high precision reduces recall, and vice versa»; см. также пояснения на сайте: Bjork-James C. Bad science journalism: Gay facial recognition // Carwil without Borders. 2017. September 9. URL: https://woborders.blog/2017/09/09/bad-journalism-gay-facial-recognition/.

374

см. ссылку или оригинал статьи: «For example, the “average” straight woman appears to wear eyeshadow, while the “average” lesbian does not. Glasses are clearly visible on the gay man, and to a lesser extent on the lesbian, while they seem absent in the heterosexual composites. Might it be the case that the algorithm’s ability to detect orientation has little to do with facial structure, but is due rather to patterns in grooming, presentation and lifestyle?»

375

с применением машинного обучения: Elhai J.D. et al. The compatibility of theoretical frameworks with machine learning analyses in psychological research // Current Opinion in Psychology. 2020. № 36. P. 83–88.

376

Михал Косински: Kosinski M. Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images // Scientific Reports. 2021. № 11 (1). P. 1–7.

377

склонны к консервативному мышлению: Wide Gender Gap, Growing Educational Divide in Voters’ Party Identification // Pew Research Center. 2018. March 20. URL: https://www.pewresearch.org/politics/2018/03/20/wide-gender-gap-growing-educational-divide-in-voters-party-identification/.

378

«Сверхдержавы искусственного интеллекта»: Lee K.F. AI superpowers: China, Silicon Valley, and the new world order. Houghton Mifflin Harcourt, 2018.

379

особой культуре предпринимательства: См. также критику работы: Paz B.J. Kai-Fu-Lee (2019): AI Superpowers – China, Silicon Valley and the New World Order // AI & Society. 2020. № 35. P. 771–772.

380

«The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding From You»: Pariser E. The filter bubble: How the new personalized web is changing what we read and how we think. Penguin, 2011. Немецкое издание годом позже: Pariser E. Filter Bubble: Wie wir im Internet entmündigt werden. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2012.

381

немного