TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #983 · 11.05

Художник Gudim написал у себя в Телеграме пост о том, что главная проблема соцсетей — умные ленты. В более-менее продвинутой среде и правда принято хейтить умные ленты, включать, где возможно, хронологические, юзать альтернативные клиенты и вообще ругать корпорации за то, что они делают плохо и пользователям и авторам контента одновременно. Вездесущие умные ленты — действительно часть процесса оговнения, но дело не только в нём. Gudim сделал отсылку к классике в шутку, но на самом деле угадал: главная проблема соцсетей ровно такая же, как и главная проблема музыки — это ты. Давайте разберёмся. В теории ты подписываешься на авторов контента в соцсети, они публикуют свои посты по мере желания и готовности, посты выстраиваются в ленту, и ты от новых к старым их читаешь, подобно свежей газете или сводке новостей. Звучит хорошо до того момента, пока ты не подпишешься на условный паблик с приколами. Паблик с приколами ведут 10 человек, а сами приколы они тащат с Реддита и 9гаг, поэтому публикация занимает 5 минут. При этом от пользователей они получают охваты, которые конвертируются в деньги с рекламы. Больше охватов — больше денег. Очень быстро система приходит к тому, что им выгодно постить так часто, как они вообще способны. В идеале они хотят, чтобы вся лента каждого юзера состояла только из паблика с приколами, потому что тогда они заработают ещё больше. Вообще я лично видел рекомендации от СММщиков для пабликов ВК постить 3-5 записей в день. Каждый день. А теперь вспомните, как часто постят ваши друзья или, например, независимые авторы, которые контент не где-то берут, а создают. И вот 2-3 таких подписки, и ваша лента — неюзабельный мусор. Не обязательно паблик с приколами: спамить мотивирован вообще любой автор, потому что его доля присутствия в вашей ленте равна его заработку. Но хороший контент делается долго, на это нужно время, так что в реальности особенно удаётся спамить как раз плохому и дешёвому контенту. Как это решить: 1. "Не подписывайтесь на мусор", "Человек сам виноват, что он подписался на спам-паблик!". Да, а ещё человек совершенно добровольно решает начать курить или, скажем, принимать наркотики, но эти области всё равно в разной степени контролируются извне. Потому что авторы спам-паблика (как и наркоторговцы) ОЧЕНЬ мотивированы затянуть новых людей в свою схему заработка, и они будут использовать для этого множество разных средств, на которые неминуемо попадётся значимое число клиентов. То есть в масштабах одного конкретного человека с железной дисциплиной этот подход работает, но в масштабах системы из множества произвольных людей — нет, не работает совсем. 2. Остаётся только одно — каким-то образом фильтровать мусор. Тут возникает сразу много других проблем: начиная с того, что для разных людей понятие мусора разное, и заканчивая тем, что, да, в какой-то момент появляются ещё и интересы площадки. Площадка хочет не давать людям приятный и интересный контент, а давать людям то, что увеличивает таймспент и заработок с рекламы. И внезапно получается так, что таймспент растёт не от качества контента, кто бы мог подумать. Самые популярные в мире соцсети (Инста и Тикток) — целиком основаны на алгоритмической подаче информации. И эта информация очень "жвачкообразная" — короткая, клиповая, с быстрым захватом внимания. Так что да, если ругаете умные ленты, то просто поругайте какого-от своего друга, который пользуется Инстой, потому что именно поведение юзеров и отсутствие дисциплины у них делает такие ленты выгодными для корпораций. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #abroad

当前筛选 #abroad清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1878 · 18.01.2024 г., 13:01

#вакансия#remotely#abroad#удаленка#DataScientist Вакансия: Senior Data Scientist Локация: Рассматриваются кандидаты за пределами России и Белоруссии Занятость: Полная График работы: Гибкий Зарплата: $4000 – 4500 на руки Для связи: https://t.me/Tary_bird, [email protected] Описание: Ищем опытного Senior Data Scientist для участия в проекте крупного американского маркетингового агентства. Оформление в штат в Армении. Требуется владение английским не ниже уровня B2. Responsibilities: • Develop real-time prediction systems using geospatial machine learning algorithms. • Mine and extract usable data from valuable sources. • Advanced visualization of geo-temporal algorithms. • Use machine learning tools to select features, create and optimize classifiers. • Conduct preprocessing of structured and unstructured data. • Enhance systems using LLM AI models. • Improve data collection procedures for comprehensive analytic system development. Key Skills: • Programming: Knowledge of statistical programming languages like R, Python, and database query languages like SQL, Hive, Pig is desirable. Familiarity with Scala, Java, or C++ is an added advantage. • Statistics: Good applied statistical skills, including knowledge of statistical tests, distributions, regression, maximum likelihood estimators, etc. • Machine Learning: Good knowledge of machine learning methods like k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, SVM, Decision Forests. • Strong Math Skills: Understanding the fundamentals of Multivariable Calculus and Linear Algebra is important. • Data Wrangling: Proficiency in handling imperfections in data. • Data Visualization: Experience with tools like Matplotlib, ggplot, d3.js., Tableau for visually encoding data. • Communication Skills: Ability to describe findings to both technical and non-technical audiences. • Software Engineering Background: Strong background in software engineering. • Hands-on Experience: With data science tools and a problem-solving aptitude. • Analytical Mind: Strong analytical skills and great business sense. • Degree: In Computer Science, Data Science, Mathematics, Statistics Preferred Additional Skills: • Experience with geospatial analysis and GIS. • Knowledge of H3 hierarchical geospatial indexing or other geospatial indexes. • Familiarity with open-source geographical datasets. • Experience or familiarity with advertising technology concepts. • Experience with artificial intelligence, especially with LLM and other generative technologies.