Joho Blogul

La conferința Google PAIR, Karrie Karahalios va vorbi despre modul în care oamenii dau sens lumii lor și trăiesc online. (Aceasta este o discuție bogată în informații, iar Karrie vorbește repede, așa că această postare este foarte specială de încredere. Ne pare rău. Dar este minunată. Google lucrează cu ea.)

NOTĂ: Live-blogging. A greși lucrurile. Puncte lipsă. Omiterea informațiilor cheie. Introducerea măcinării artificiale. Sublinierea excesivă a problemelor mici. Parafrazând prost. Nu rulează un control ortografic. Gândind ideile și cuvintele altor persoane. Tu esti avertizat, oameni.

Astăzi, spune ea, oamenii vor să înțeleagă cum le vin informațiile pe care le văd. De ce variază? „De ce primiți răspunsuri diferite în funcție de rețeaua dvs. wifi? ”De ce primiți răspunsuri diferite în funcție de rețeaua dvs. wifi? Acești algoritmi afectează, de asemenea, fluxurile noastre personale, de exemplu, Instagram și Twitter; Twitter îl articulează, dar nu vă spune cum decide ce veți vedea

În 2012, Christian Sandvig și [prenumele ratat] Holbrook se întrebau de ce primesc reclame ciudate personalizate în fluxurile lor. Cei mai mulți oameni nu știau că feed-urile lor erau curate: doar 38% erau conștienți de acest lucru în 2012. Cei care erau conștienți au devenit conștienți prin „teorii populare”: explicații neautorizate care le permit să dea sens alimentelor lor. Patru teorii:

1. Teoria angajamentului personal: dacă vă place și faceți clic pe cineva, cu atât mai mult din acea persoană veți vedea în feedul dvs. Unora le-au plăcut fotografiile copiilor prietenilor lor, dar s-au săturat de asta.

2. Teoria populației globale: dacă mulți oameni doresc, va apărea pe mai multe feed-uri de oameni.

3. Narcisist: vei vedea mai multe de la oameni care sunt ca tine.

4. Teoria formatului: unele tipuri de lucruri sunt împărtășite mai mult, de exemplu, fotografii sau filme. Dar oamenii nu au reușit

Kempton a studiat termostatele în anii 1980. Oamenii fie s-au gândit la asta ca la un comutator sau feedback, fie ca la o supapă. Se uită la tiparele lor de utilizare. Indiferent de ce teorie, ei au făcut să funcționeze pentru ei.

Ea arată o pagină Orbitz care scuipă zboruri. Nu vezi nimic sub capotă. Dar cineva a aflat că, dacă folosești un Mac, prețurile tale erau mai mari. Oamenii au început să folosească modele care arată cusăturile. Așadar, grupul Karrie a creat o vizualizare care arăta fluxul și tot conținutul din rețeaua lor, care era de trei ori mai mare decât ceea ce vedeau. Pentru mulți, acest lucru a fost ca o trezire din Matrix. Mai important, și-au dat seama că prietenii lor nu „plac” sau comentează, deoarece algoritmul i-a împiedicat pe prietenii lor să vadă ce au postat.

Un alt instrument arată de la cine vedeți și cine nu sunteți. Acest lucru a fost supărător pentru mulți oameni.

După ce au trecut prin acest proces, oamenii au venit cu noi teorii populare. De exemplu, ei au crezut că trebuie să fie înțelepciunea FB în eliminarea materialului care nu este interesant într-un fel sau altul. [parafrazând].

Le-au lăsat să configureze pe cine au văzut, ceea ce a determinat mulți oameni să spună că algoritmul FB este de fapt destul de bun; era puțin de schimbat.

Sunt utile aceste teorii populare? Doar două: angajamentul personal și panoul de control, deoarece acestea vă permit să faceți ceva. Dar există instrumente de ajustare slabe.

Cum să îmbrățișăm teoriile populare: 1. Sondele algoritmice, pentru a pătrunde și a provoca. „Ar fi minunat, spune Karrie, să avem API-uri deschise, astfel încât oamenii să poată crea instrumente” (Ar fi minunat să avem API-uri deschise, astfel încât oamenii să poată crea instrumente. FB l-a depreciat.) 2. Interfețe înțelepte pentru a genera teorii populare acționabile. Reglarea pentru a reveni la împrumut?

Un alt panou de control al interfeței de utilizare, construit de Eric Gilbert, folosește designul pentru a expune algoritmii.

Ea se încheie cu un formular wuote Richard Dyer: „Toți tehnologii sunt în același timp tehnici și totodată sociali” ”

Comentarii dezactivate pe [liveblog] [PEReche] Karrie Karahalios

[liveblog] [PERE] Jess Holbrook

Sunt la conferința PAIR de la Google. Jess Holbrook este un lider UX pentru AI. Vorbește despre învățarea automată centrată pe om.

„Vrem să punem AI în setul de instrumente Maker, pentru a vă ajuta să rezolvați probleme reale.” Unul dintre obiectivele acestui lucru: „Cum democratizăm AI și schimbăm ce înseamnă să fii expert în acest spațiu?” El se referă la o postare pe blog pe care a făcut-o împreună cu Josh Lovejoy despre ML centrată pe om. El subliniază că suntem chiar la începutul descoperirii acestor lucruri.

Astăzi, cineva găsește un set de date și găsește o problemă pe care setul o poate rezolva. Antrenezi un model și privești performanțele acestuia și ai decis dacă este suficient de bun. Și apoi lansați „Primul X inteligent din lume. Următorul pas: profitul”. Dar dacă ai putea face acest lucru într-un mod centrat pe om?

Proiectarea centrată pe om înseamnă: 1. Să rămâi în proximitate. Cunoaște-ți utilizatorii. 2. Divergență incluzivă: întindeți mâna și aduceți persoanele potrivite. 3. Definiție comună a succesului: ce înseamnă a fi făcut? 4. Faceți devreme și des: multe prototipuri. 5. Iterează, testează, aruncă-l.

Deci, cum ar arăta o abordare centrată pe om a ML? El dă câteva exemple.

În loc să încerce să găsească o aplicație pentru date, ML centrat pe om găsește o problemă și apoi găsește un set de date adecvat pentru acea problemă. De exemplu, diagnosticul bolilor plantelor. Asamblați fotografii etichetate cu plante. Sau, utilizați ML pentru a personaliza o „lingură de echilibrare” pentru persoanele cu Parkinson.