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She then held a string of positions as a data scientist for several data processing companies, before finally becoming a journalist. The story told in Weapons of Math Destruction is an account of her experience with Big Data, big money and computers. Most of us know what Big Data is: a massive collection of information about anything we do from telephone conversations, private emails, chats, credit card records, Twitter activity, purchasing habits, ‘likes’, behavioral patterns, commuting and shopping habits, or professional contacts. The list is endless. We may see this vast collection of data about us as somewhat threatening to our privacy and somehow impinging on our ‘rights’. But we are uncertain how and on which rights it may impinge, and how these data violate our privacy. Our common view is that a store of these data exists somewhere, and someone may be looking at it for some reason. But so what? If we do not know how Big Data is affecting us, maybe it does not affect us at all, maybe all these worries are simply a form of paranoia? And, after all, what is wrong with someone knowing what kind of cornflakes I like, or that I like some photos? And we are right in a way. Big Data – even very big data – on its own is useless. What counts is how data is used, by whom, for what purpose, and how this use affects our life, our choices and opportunities. But for most of us this ‘how’ is totally unknown; it is hidden, invisible. As O’Neil describes this process: ”…the ocean of behavioral data (data about what we do), in the coming years will feed straight into artificial intelligence systems. And these systems will remain, to human eyes black boxes. Throughout this process, we will rarely learn about the ‘tribes’ (a statistical group) we belong to or why we belong there. In the era of machine intelligence, most of the variables will remain a mystery” (p. 173). She continues: “These automatic programs will increasingly determine how we are treated by other machines, the ones that choose the ads we see, set prices for us, line up for a dermatologist appointment, or map our routes. They will be highly efficient, seemingly arbitrary, and utterly unaccountable. No one will understand their logic or be able to explain it.” Weapons of Math Destruction is about precisely this ‘hidden’ element of Big Data. Each chapter of the book describes one facet of our lives and its immersion in the world of Big Data and algorithms. One case looks at a few teachers who were fired from their job. Of course, being fired is a sad part of life, but no one should be surprised if he/she was not properly doing their job. However, in this case, something was different. When one of the teachers asked the school board why she was fired, nobody could give her an answer. Finally, after threatening the school with legal action, she was told that she received a low score on the teacher’s evaluation score sheet. When she asked who did the scoring, she was told that they did not know. After more digging, it turned out that the school board had employed a data processing firm with a proprietary teacher’s evaluation algorithm. However, claiming trade secrecy, the firm declined to disclose how the score was calculated and what variables went into the model. Thus, the teacher was fired for no known reasons; she was effectively fired by an algorithm and data. And nobody could say why. A single incident with a teacher’s evaluation program should not be a cause for panic or even serious concern, but there are others. The 2008 worldwide collapse of a banking system and economies in most of the developed countries resulted in millions of lost jobs, family tragedies, broken lives and a loss of livelihood for countless individuals. It is difficult to comprehend the full scope of the destruction wrought by the 2008 economic collapse as it is impossible to summarize the many reasons for the crisis in a few sentences. However, one picture that emerges is as follows: using faulty algorithmic models employed by banks and financial institutions, unsecured loans were repackaged into so-called ‘collateral debt obligations’(CDOs) and sold as low-level risk investments – with risk being calculated by complex algorithmic methods. In the subsequent mixing of bonds and already risky CDOs into new CDOs, which is called repackaging, nobody could ascertain the actual value or risk of these new CDOs, since everything was done by algorithms – and algorithms ‘do’ what they are told to do. And as could be expected, these new products of dubious quality were rated by the algorithms as ‘low risk’ (i.e. secure investments). The market of subprime mortgages and their derivatives by 2007 grew to around $3 trillion. The market of CDOs and other financial instruments around it was twenty times as big. No country has an economy of this size. As this market of repackaged CDOs and other unsecured investment instruments was based solely on paper value derived by algorithms, at a certain point the economy collapsed. What is more, as O’Neil writes ,“Paradoxically, the supposedly powerful algorithms that created the market, the ones that analyzed the risk in tranches of debt and sorted them into securities, turned out to be useless when it came to clean up the mess and calculate what the paper was actually worth. The math could multiply the horseshit, but it could not decipher it” (p. 43). O’Neil describes similar algorithmic models used in the banking industry to assess someone’s loan rating, algorithms to speed up job applicant selections (about 70% of CVs submitted in job applications are rejected by a computer screening system), algorithms to process admission applications to colleges and graduate professional schools, algorithms to calculate individual insurance policy rates, algorithms deriving national university and college ratings, algorithms driving Amazon selections and suggested purchases, algorithms driving Google searches, or algorithms constructing targeted political advertisements, and so on. All these algorithms feed on data about us, and in one way or another all these algorithms rate our value for particular objectives. The problem is that only few of us know how we are rated and for what ends. And these few are certainly not us. A teacher’s evaluation, the economic crash, college admissions, access to loans, job hiring, etc. Does any of this matter? Perhaps if taken in isolation, we might say that it does not matter greatly. But I would argue the following. When taken together, these events – and there are countless other examples out there (for instance, see the Guardian editorials on the shaping of voter preferences in the Leave campaign in the lead up to the EU Referendum) – what emerges is a picture of the world in which someone is collecting extremely detailed information about the most private aspects of our lives and turning this information against us. With most critical decisions about our lives, we no longer matter; what matters is the data about us, so-called proxies. Decisions affecting us are made by someone else, and we do not know why. We have no way of challenging or questioning someone’s decision, because in most cases we do not know how the decision was made. And what is more, decision makers do not know either. With the advent of AGI, deep learning and the Internet of Things generating data about us probably on the scale of the Large Hadron Collider, there will be no place to hide. It sounds like an absolute dystopia, but as things stand, the situation is not yet dystopic. This is how O’Neil ends her book: “Data is not going away. Nor are computers–much less mathematics. Predictive models are, increasingly, the tool we will be relying on to run our institutions, deploy our resources, and manage our lives. But as I tried to show throughout the book, these models are constructed not just from data but from the choices we make about which data to pay attention to and which to leave out. Those choices are not just about logistics, profits, and efficiency. They are fundamentally moral”. A book is of value if it poses important questions, forces us to change our thinking, or discloses important aspects of the world previously hidden from view. Weapons of Math Destructions does all of these. The book reveals the dark underbelly of computer technology and how this technology invisibly but tangibly affects our lives. Most of us likely do not even suspect that the ‘world’ described by O’Neil exists, and some of us do not want to know. To be aware of this ‘world’ means that one is submerged deep within computing technology, and few of us are. While the book is about computers, Artificial Intelligence, Big Data and algorithms, it also raises important moral and ethical questions about privacy, the role of computers in our lives, as well as traditional ethical values and why they matter. Many books explore the issues of computer security, privacy, and Big Data. Few, if any, talk about the engines behind the internet, i.e. algorithms and computer models. O’Neils’s book is unique in this way. In the ongoing philosophical debate on the effect of the Internet on the society and people Weapons of Math Destructions, is a voice that should not be missed. 仮想通貨ボーナス 賭け条件 最低入金額 出金 初回入金額100% 5BTC 40倍 0001 BTC 即時., オンカジ 勝てるスロット. 長所. 5. 888 sport – 1 143円以上の初回入金で最大3 430円ボーナス. 888sportは、競争の激しい市場で注目を集めるために、お客様にいくつかのエキサイティングなボーナスを用意しています。また、オッズブースト、無料ベット、その他のプロモーションなど、定期的にたくさんの短期オファーを提供することで有名なスポーツブッキーです。スポーツブックで少なくとも1 150円を賭けると、新規顧客に＄30の無料ベットと1 150円オンラインカジノ 登録 ボーナスを提供するのです。888スポーツのカジノセクションは、新規顧客にもっと革新的なボーナスを提供して100%のデポジットマッチを受け取れることができます。, 777 ビットコインルーレット無料オンライン. 最新オンラインカジノ2022 年 – オンラインカジノ最新サイト. デュエルズ カジノではユニークな体験が出来ます。1500以上のゲームの従来のオンラインカジノ体験と、オンラインカジノで他のプレイヤーと対戦することが出来る、今までと全く異なる2022の新規 オンラインカジノ体験を提供します。勝利の度にボーナスや特別な特典がもらえ、勝負を設定し、魔法の報酬のために呪文で相手を倒す楽しいオンラインカジノをプレイ出来ます。より多くの賞金を手に入れながら、宝箱のロックを解除してください。RPG系のゲームが好きな方、従来のカジノに飽きた方にもおすすめの新規 オンラインカジノです。, ゲーミングビットコインカジノ. お好みのサイトでサポートされている場合、暗号通貨は、ポーカー プレイヤーに採用することを常にお勧めする XNUMX つの手法です。 どんな仮想通貨も使える ビットコイン、ライトコイン、ダッシュ、 その他、入出金の両方。 プレーヤーは、暗号通貨を使用して、通常は費用のかからない迅速な取引を行うことができます。 取引は中央銀行や他の金融機関とリンクしていないため、取引が禁止されるリスクはほとんどありません。 したがって、暗号通貨を使用する機会が生じた場合は、そうすることを心からお勧めします。, ゲーミングビットコインカジノ. 一部のポーカー ルームで利用可能なその他のオプションには、次のような企業の電子ウォレットがあります。 スクリルまたはペイパル 例えば、または Paysafecardによります . 選択するのが最も安全な選択肢であるため、後者が最も頻繁に選択されるオプションです。 Paysafecard を使用することで、すべてのプライベート バンキング情報が保護されます。 問題は、そのような手順で頻繁にアクセスできないため、引き出したい場合に発生します。 そのため、銀行振込を使用してお金を引き出す必要があります。 ビットコインのメリット 他の仮想通貨も同じですが、ビットコインには以下の様なメリットがあります： ①個人間での直接送金が可能 ②手数料が低い(無料／激安) ③匿名性が高い, sailor moon princess serenity wallpaper. ビットコインのデメリット ビットコインの大きなデメリットとして(特にオンラインカジノ目的で使用する際)挙げられるのが価格変動です。ビットコインも通常の通貨の様に価格が変動します。仮に、価格が暴落するとせっかく稼いだ資産の価値が落ちてしまう可能性があります。もちろん逆のパターンもありますが。 2015年、「The International」と呼ばれるトーナメントの最後に、18ドルまたは429ユーロのジャックポットが勝者に授与されたことに注意してください。 これは、スポーツの歴史の中で例外的な記録を構成します。 このコンテストの優勝チームは、630ドル（または各プレーヤーで15ドル）の多額の資金をポケットに入れました。, ビットコインのためにゲームアイテムを売る. これらすべてを考慮すると、ゲーマーの活動は有益な活動であると言えます。 しかし、そこに着く前に、レバーを正しく扱う方法を絶対に知っておく必要があります。 しかし、あなたが非常に才能があるかどうかにかかわらず、あなたはまだこの分野を通してプレーすることでたくさんのお金を稼ぐことができます。 それは信じられないように聞こえるかもしれませんが、それでも本当です。 実際、あなたがする必要があるのはあなたの賭けをすることだけであり、eSportsはあなたを金持ちにするでしょう。 次のシグネチャを持つ AwaitOnCompleted メソッド。 次のシグネチャを持つ AwaitUnsafeOnCompleted メソッド。, ゲームに勝つとビットコインを獲得できます。. 大衆心理の予想や期待に働きかけるという一か八かのかけです, リサイクル プラスチック製の食品袋、財布およびプラスチック ハンドバッグ大いに本当に駆け出しはない私の環境をいくつかの臭いがする私のリサイクルたいです。 無料スロットをプレイしてプレイする 」から聴こえづらい子音をキャッチして、綺麗に発音できるようにすぐになったのです, 高レベル ベテラン ebayer と取るにいくつかのギャンブル販売あなたのコストは、必要がある選択であります。 5ユーロの入金によるカジノボーナス ちょっと昔の自分を振り返ってもらえれば分かると思うんですが、海外に出る前にってとにかく現地の情報が欲しいと思いませんでしたか？, これは誰にとってもひどい状況です。 しかし、人間の治癒や肉体的現象が「人と人との精神作用・呪術的作用によって大きく左右される」としたら？当然それを排除した実験方法は「実態に即したものにはならない」のです, スロットマシンのリスクゲーム めざす姿。 ペイアウト率とは還元率とも呼ばれ、その名の通り「ギャンブルで賭けた金額に対して、結果として戻ってきた金額の率」をペイアウト率と言います, スロットで勝つための電子機器 ギャンブル等依存症などる懸念事項への取組みの方向性等を明らかにした。 今年は一度もどか雪が降らなかったなぁ, 本当にない本物エルメス ラップトップ バッグをすることができますか？エルメス手頃なハンドバッグ、ファッションの国で有名です。, bitcoinルーレットをライブでプレイする bitcoinカジノ. 私たちと一緒に無料のスロットマシンまたは無料のスロットをプレイしてください。 仮想通貨カジノのベッティングボーナス, ワイルドパイレーツビットコインスロットマシン. 入金マッチボーナス. 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