El modelado de la sorpresa y la teoría de los seis grados en msn
Leo vía ZDNET dos trabajos de Eric Horvitz, el primero de ellos que da lugar al artículo Six degrees of separation in instant messaging, habla de una experiencia donde el laboratorio de investigaciones de Microsoft analizó durante un mes completo la mensajes de msn (4,5 terabytes de datos, compuesta a partir del 1 de millones de conversaciones por día (150 gigabytes). “Y estaban muy sorprendidos al descubrir que el número medio de saltos para llegar de un usuario a otro al azar fue de 6,6. “Esto está muy cerca de la vieja ‘seis grados de separación’ idea que establece que toda persona en
“”Horvitz dice que se sorprende de que su análisis corresponde tan de cerca el resultado 1967. Se pregunta si el número seis es una constante básica de las interacciones sociales. “¿Tenemos un natural armónico de la comunicación social?”.
En el mismo artículo se hace mención a otro trabajo que esta realizando Eric Horvitz mencionado por technology review dentro de las 10 tecnologías emergentes para 2008:
Se trata de Modeling Surprise : “Gran parte de la vida moderna depende de los pronósticos: que el próximo huracán hará tierra, la forma en que el mercado de valores reaccionará a la caída de los precios de la vivienda, quién ganará la próxima primaria.. Si bien los modelos de computadora predicen muchas cosas bastante exactitud, surgen sorpresas todavía, y probablemente no puede eliminarlas Pero Eric Horvitz, director de la interacción de adaptación y de los Sistemas de grupo en Microsoft Research, piensa que podemos por lo menos minimizar, mediante una técnica que él llama la “Modeling Surprise”.
“Creemos que podemos aplicar estas metodologías para analizar el tipo de cosas que nos han sorprendido en el pasado y, a continuación, el modelo tipo de cosas que pueden sorprendernos en el futuro.” El resultado podría ser de enorme utilidad para la toma de decisiones en ámbitos que van desde la atención de la salud a la estrategia militar, la política a los mercados financieros.”
“Horvitz del grupo comenzó con varios años de datos sobre la dinámica y la situación del tráfico a través de todos los de Seattle y agregó información acerca de cualquier cosa que pudiera afectar a esas pautas: accidentes, condiciones meteorológicas, vacaciones, eventos deportivos, incluso las visitas de funcionarios de alto perfil..” Entonces, dice, para docenas de secciones de una carretera “, que divide el día en segmentos de 15 minutos de duración y los datos utilizados para calcular la distribución de probabilidad para el tráfico en cada situación.”
“Entonces nos fuimos de vuelta a través de los datos en busca de las cosas que la gente no espera que – a los lugares en que los datos muestran una importante desviación del promedio del modelo”.
