Weekly Charts

Если вы спросите у ChatGPT, как быть с родственниками мужа, которые вмешиваются в ваш брак — он посоветует держать дистанцию и не пытаться их переубедить. Китайский товарищ DeepSeek предложил бы найти с ними компромисс. А французский Мистраль — вести дневник эмоций, чтобы выплеснуть свой гнев. Мы уже привыкли к тому, что модели часто «галлюцинируют» — с уверенностью выдают неправильные ответы за верные. Но что, если правильного ответа просто нет? Чтобы исследовать ценности ИИ, The Economist использовал World Values Survey — большой социологический опрос, охватывающий жителей десятков стран. Те же вопросы задали моделям, а ответы нанесли на ту же карту, что и 88 стран. Из ответов аналитики выделили две главные оси: Вертикаль — традиционное • светское. Внизу важны религия, семья, авторитет. Вверху всё это значит меньше, на решения смотрят рационально. Горизонталь — выживание • самовыражение. Слева на первом месте безопасность и стабильность. Справа, когда базовая безопасность есть, выходят вперёд личная свобода, терпимость, экология, равенство. Почти все модели сгрудились в одном углу карты — там, где «светские ценности» сочетаются с «самовыражением». Это угол богатых стран, и ИИ забрался в него даже дальше, чем большинство реальных людей: по многим вопросам модели оказались радикальнее среднего жителя любой из 88 стран. Впрочем — есть нюанс! Исследователи задавали модели вопросы на английском языке, а язык всё-таки очень влияет на то, как ИИ нам отвечает. Например, на языках стран с несвободной прессой ИИ говорит о них более лояльно, чем на английском. Об этом — а ещё о том, почему в американских терминах ИИ — это демократы, как модели умеют переубеждать избирателей и откуда у Grok взялся «внутренний MechaHitler», читайте в исследовании The Economist.

🌞 Сегодня — летнее солнцестояние. Мы готовились к нему с подобающим языческим размахом: жгли костры электричество в офисе, погружались в ночное озеро базы данных и гадали на суженого над смыслом поисковых запросов. В результате выяснили, когда именно люди особенно активно интересуются солнцестояниями и равноденствиями, а также что хотят узнать об этих астрономических событиях. Ожидаемо, чаще всего спрашивают про зимнее солнцестояние, после которого ночная тьма начинает отступать. А самый популярный вопрос — когда же оно, наконец, придёт. Впрочем, «когда» — это самый популярный вопрос обо всех четырёх явлениях. Заодно изучили, какие приметы, множество которых традиционно связано с этими датами, сегодня интересуют людей. Примеры таких вопросов, а также графики всплесков интереса к солнцестоянию и равноденствию — на карточках. Исследования Яндекса @YaResearches

Душевный и красивый датавиз в реальности на витрине Источник

📚 Графики по художественным произведениям Отличные визуализации к роману Ф.М. Достоевского "Бѣсы" от Полины. Использованы: R и пакеты {lubridate} для работы с датами, {rulexicon} для работы со словарем распределения эмоциональной тональности, {ggraph} + {igraph} для графов персонажей. Мне кажется, такие визуализации органично вписались бы в проект Живые страницы от Samsung, о котором писал ранее. #R #ggraph #литература #бесы

Atlas of Global Development 2026 Прекрасный пример сторителлинга! В проекте «Atlas of Global Development 2026» представлены интерактивные истории и визуализации данных о ключевых глобальных тенденциях, связанных с людьми, благосостоянием, нашей планетой, инфраструктурой и цифровой трансформацией в разрезе стран.

📊 Курс «Визуализация данных и введение в BI инструменты» от Яндекс Практикума Пользуясь случаем и как один из авторов, хочу пригласить вас на наш курс «Визуализация данных и введение в BI инструменты» от Яндекс Практикума. 📅 Ближайшие старты — 30 апреля, 7 мая и 14 мая. Вы можете выбрать удобную дату при регистрации. Вводная часть курса доступна бесплатно! Курс подойдёт аналитикам, маркетологам, продактам, дизайнерам, руководителям и всем, кто работает с данными, даже если вы только начинаете. Над курсом работала команда экспертов: Александр Богачёв (автор книги «Графики, которые убеждают всех»), Артём Прытков (сертифицированный Tableau-специалист), Татьяна Цвирова (дата-журналист РБК), Юрий Тукачёв (HR-аналитик), Роман Бунин (евангелист DataLens в Яндексе), Константин Суровый и Александр Смирнов (аналитики Рокетбанка). #визуализация_данных #обучение #дата_грамотность #BI_инструменты

👀 Люди могут не говорить, но их поисковые запросы говорят за них Люди не всегда готовы отвечать честно на вопросы социологов. История запросов показывает не мнения, а реальные интересы, тревоги и намерения. Сет Стивенс-Давидовиц в книге Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё (2018) пишет, что Google-запросы часто дают более честную картину, чем социология. Это следы реального поведения, а не декларируемых мнений. Хочу заметить, что этот график не про эмиграцию как факт, а про интерес к ней. И он растёт волнами в моменты, когда что-то меняется в среде вокруг людей. Мы видим, что повышение интереса совпадает с определёнными событиями, но важно помнить: «после» не значит «вследствиe» (post hoc ergo propter hoc), и корреляция ≠ причина (correlation does not imply causation). Интерпретацию и выводы оставляю за читателем. Код графика на Github. #R #ggplot2 #big_data #google_trends #line_charts

🔍 Сколько лет люди остаются на одной работе по разным профессиям? Интересная визуализация от Нейтана Яу на основе данных Current Population Survey (2018–2024) в США. Респондентов спрашивали: «Сколько лет вы работаете на текущей работе?». Самая высокая медианная продолжительность: у руководителей пожарных и полицейских подразделений. Самая низкая: у водителей такси и операторов транспортных средств. На первом графике показан медианный стаж с разбросом между 25-м и 75-м процентилями (или межквартильный размах IQR) для каждой профессии. Например, у веб-разработчиков медиана 4 года 11 месяцев, но 25-й перцентиль = 3 года 4 мес., а 75-й = 7 лет 7 мес., у почтовых служащих самый широкий разброс: кто-то работает десятилетиями, а кто-то уходит быстро. На втором графике сравнивается медиана против IQR, что позволяет выделить четыре квадранта (общих типа профессий): 1) высокая текучесть, 2) высокая текучесть, но с долей долго работающих, 3) смешанные от коротких до длительных сроков работы, 4) длительная занятость с небольшим разбросом. Визуализация сделана как force-directed scatterplot: точки слегка «отталкиваются», как если бы между ними действовали физические силы. Такой приём часто используется для решения проблемы оверплоттинга (наложения точек друг на друга). #R #D3_js #примеры_визуализаций #референсы