4.5

Почему-то по названию я подумала, что книга будет о том, что именно поисковики лгут и нещадно воруют наши данные. Мне было интересно стоит ли удалять все свои аккаунты в соц.сетях, или паранойя красноглазиков немного раздута? На деле же речь в книге о людях, которые лгут друг другу, но не поисковикам. Оставаясь наедине с окошком ввода гугла (иногда во вкладке инкогнито) мы, по мнению Стивенса-Давидовица, вбиваем в него самое сокровенное.

Здесь у меня возникли сомнения: я часто ищу вещи, которые непосредственно ко мне не относятся: материалы для статтей и постов, гилти-плэжа запросы, вэнити сёрчинг, вот это всё. Но, допустим, это стастическая погрешность.

Стивенс-Давидовиц, бывший специалист по большим данным в Гугл, анализировал пользовательские запросы через Гугл Трендс (хотя не грешил взять данные и из порнхаба), попытался объяснить почему победа Трампа была закономерной, уровень преступности падает, когда в кино показывают жестокие фильмы и сколько на самом деле занимаются сексом мужчины и женщины (спойлер: все лгут, что чаще, чем на самом деле).

Это книга НЕ для программистов. Пусть вас не вводит в заблуждение термин big data. Но в самих больших данных и их использование гуманитариями и бизнесменами книга может заинтересовать.

Биг дата в интернете — это ссылки и медиафайлы, ну и поисковые запросы. Огромный жирный след улитки, который оставляет в интернете каждый из нас.

Почему гугл? Автор книги отвечает: в инстаграме и фейсбуке нет такой анонимности, как в поисковике.

Самой интересной и важной идеей книги мне показалась мысль, что не нужно верить словам людей, а обращать внимание на то, что они делают. В жизни это понимает, наверное, каждый более менее взрослый человек, но когда дело касается бизнеса, то становится уже посложнее. С одной стороны аудитории хочется угодить, с другой — на ней ведь и зарабатывать как-то нужно. Этот феномен Стивенс-Давидовиц объяснил на примере Нетфликса: изначально на сайте предлагали создавать свои киношные виш-листы, но потом их никто особо не смотрел и не использовал в дальнейшем, потому что заносились туда исключительно хитроумные артхаусы и затхлая классика. Тогда Нетфликс ввел алгоритм по которому в предложке показывали то, что максимально похоже на уже просмотренное пользователем. что случилось дальше вы и так знаете.

«Все лгут» читается легко, не смотря на то, что тема мне не особо близка. Но! есть у нее едва ощутимый зловонный нон-фикшн душок: повторы, повторы, повторы, высасывание из пальца то, что уже давно сказано раньше, снова повторы. Полный набор того, что бывает, когда книга рождается из статей, даже если это статьи для New York Times. Однако здесь, буду честной, их было не так уж и много. Если вас такое бесит, рекомендую слушать аудиоверсии («Все лгут» существует в аудио, между прочим): внимание будет менее сконцентрировано на тексте, поэтому то, что вы бы прочли дважды, услышите один раз.

Ещё крайне рекомендую, наследуя автора, поиграться с Гугл Трендами — можно добраться до интересных выводов, или потренировать собственный аналитический аппарат.

рецензия в моей блоге