какая-то библиотека

Когда останавливать поиск?

Сбор информации — важный этап исследования, но важно знать, когда остановиться. Бесконечный поиск может завести в тупик и отнять драгоценное время.

📌 Пауза в поиске:

Рекомендуется сделать паузу и проанализировать результаты, когда у вас есть 5-15 релевантных источников. Это позволит:

🖇Оценить релевантность найденной информации.
🖇Проверить, правильно ли сформулирован запрос.
🖇Скоорректировать стратегию поиска.

🐝 Завершение поиска:

Поиск можно завершить, когда:

🖇Вы нашли ответы на все свои вопросы.
🖇Заканчивается отведенное время.
🖇Вы собрали все запланированные источники.
🖇Новая информация повторяет уже имеющуюся.

Пример:

Если вы ищете статистику по количеству пользователей TikTok в определенной стране, поиск можно завершить, найдя официальные данные от TikTok или авторитетных исследовательских компаний.

Если же вы изучаете более сложную тему, например, влияние видеоигр на поведение подростков, критерием завершения поиска может стать отсутствие новой информации или истечение срока исследования.

🌟 Доступ к записям лекций с курса 🌟

Я рада сообщить, что теперь на канале какая-то библиотека на Boosty доступны уже 5 записей лекций, которые помогут вам стать мастером кабинетных исследований, поиска информации и работы с данными. До конца года выйдет еще 5!

📚 Какие лекции вас уже ждут?

Логика исследовательского поиска — базовые подходы и техники, которые помогут вам структурировать поиск данных.
Как составить поисковый запрос? — создаем запросы, которые находят точную информацию.
Методический кейс-стади кабинетного исследования — практический пример работы с данными.
Информационные ресурсы — как находить ценные источники и организовать свою работу.
Отбор публикаций и наукометрия — как оценить релевантность статей и понять их научную ценность.

💡Стоимость доступа ко всем записям: 250 рублей. Подписывайтесь и учитесь в удобное для вас время!

👉 Ссылка на подписку

Редактирую тут свою будущую книшку по грубой геометрии и наткнулся на забавный фан факт: в этом году исполнилось 100 лет довольно известной работе П.С. Александрова в которой тот ввёл понятие одноточечной компактификции.

Удивительно, сколько с тех пор изменилось. Та статья была написана по-немецки, да и главный академический язык тогда был именно немецкий. А всего через 20 лет "что-то случится" и главным, абсолютно доминирующий языком станет английский. И только разные "довоенные" старпёры будут продолжать публиковаться на немецком (Халин, например, одну из очень хороших своих теорем в Math Annalen опубликует в 1964 г. на немецком).

Бережно передаваемые из рук в руки учебники, по которым учились целые поколения математиков тоже изменятся. Сначала они "переедут" в цифру и станут общедоступными, а потом вдруг начнут появляться "конспекты лекций" в arxiv.org, всякие презентации, записи на youtube.. И вот сейчас, 100 лет спустя я нахожу оптимальное изложение компактификации в nlab. И вот идея открыть какой-нибудь "классический" учебник типа Ван дер Вардена мне даже в голову не приходит.

И с преподаванием тоже случилась забавная вещь. Фактически, все доказательства не просто где-нибудь написаны, но даже и без труда (обычно) находятся. Только откуда юному математику (или другому специалису) понять что же ему читать и учить? Вроде туман рассеялся, но слушатель всё равно находится в тёмном лесу, где решительно не ясно куда идти.

Так что нонче лекторы это типа Вергилия, который показывает некий путь (кстати, лишь один из множества возможных), а не единственный и неповторимый источник знания. Лично я, работая с осмысленной публикой, совершенно спокойно пропускаю многие детали (давая, конечно, ссылку на источники) стараясь сосредоточиться на основных идеях и мотивировках.

Получается, что у лекций появляется дополнительное измерение: доп.материалы которые рекомендуются к изучению: и теперь это в основном статьи, заметки, тексты в nlab и подобных википодобных ресурсах, обсуждения на stackexchage, даже (иногда) личные блоги (типа блога Тао).

Не вдаваясь в детали личности Павла Сергеевича (а было там непросто), с некоторой гордостью отмечу, что он мой научный "дед" (т.е. научный руководитель моего научного руководителя). Не знаю что бы он сказал глядя на современные академические и методические реалии. Но, предположу, что многое его бы удивило, и многое заинтересовало.

Через неделю буду с коллегами из Dsight рассказывать про трендвотчинг: что и как мы делаем.

✨Расскажу про наши методологические особенности, автоматизацию и объем разных источников информации, которые мы охватываем в иссследованиях.

https://t.me/dsight_media/1156

https://t.me/dhcenter/721

Горячо рекомендую новый подкаст. Мне кажется, я подкасты сто лет уже не слушала. А тут мой друг и его коллеги из DH делают что-то одновременно заумное, интересное и завораживающее.

Базовые вопросы, которые помогают исследовать процесс учёбы.
(что я чаще всего задаю на первой встрече, когда помогаю создавать персональную траекторию обучения).

Делюсь, можете сохранить и сделать письменную практику самостоятельно, а еще лучше порасспрашивать друг друга. Например, чтобы эти вопросы вам задала подруга и уже сама добавила уточняющие по вашим ответам.
👨‍👩‍👧‍👧Наверное эти вопросы подойдут и родителям подростков и студентов, чтобы быть участливыми в образовательной жизни, задавать существенные вопросы, а не просто “как дела”.

✍️
1) Насколько сейчас себя энергично чувствуете? (от этого зависит глубина ответов, выделите себе 15 минут или 40 в зависимости от состояния).

2) Сколько уже по времени учитесь? Как справляетесь сейчас? Что затормаживает процесс обучения, где чувствуете подъем. Как сохраняете ритм и как дела с рутиной?

3) Как справляетесь с неидеальностью своей учёбы / конкретной ситуацией, например курсовой?

4) Как систематизируете знания? Может ведете глоссарий терминов, рисуете mind-карты, пишите конспекты, делаете скриншоты и отправляете в архив сообщений в телеграме.

5) Где обычно учитесь? Как помогаете себе зацепиться за учебное время, не откладывать это занятие. Поменялись ли обстоятельства когда только начали учиться и сейчас? Вы на них влияли или что-то произошло и пришлось перестраиваться?

6) Появилась ли привычка думать об учёбе и о вашем изучаемом предмете?

7) Я сейчас задаю вопросы, какие стереотипы об обучении сейчас “включились”? Может хотелось отвечать как правильно или даже появилось чувство неловкости от того что вот у вас так всё устроено сейчас. Запишите просто на полях что влияет на ваше наблюдение за действительным процессом вашей учёбы (пусть эти голоса просто выскажутся справа на полях).

🍀 выдох 🍀
8 ) Переформулируется ли цель за время учёбы сейчас? если учитесь уже дольше одного месяца, то даже может так случиться, что первичная цель была достигнута. Как она сейчас звучит?

9) Что сейчас сложно сделать самостоятельно на своём пути и кто бы мог в этом помочь? А что можно сделать уже сейчас, чтобы просто продолжать, пока обращаемся за помощью или ищем нужные знания.

10) Какие наблюдения за собой, во время этого рассказа, вышли на первый план? Оцените как они влияют на вашу образовательную цель и сверьтесь критичны ли они. Если не критичны, то это ваши особенности *обнять и принять себя, погладить по голове :))*. Если найденные факты о своём учебном поведении прямо влияют на цель и делают её невозможной, то можно переформулировать цель (сделать ее ближе к той точке, в которой вы сейчас находитесь).

☀️ Всегда помните, что контекст меняется, цели переформулируются, а вы всегда остаётесь на своей стороне и не придумываете план войны с собой / своей ленью / своим мозгом / прокрастинацией или ещё там чем.
Только дружелюбное движение 🐿

✅ отдых важен
✅ порой важно перетоптаться и пережить эмоции, чтобы тело тоже пересобралось в ваши новые представления о вас
✅ расставлять приоритеты нормально и держать в руках только самое необходимое
✅ все люди учатся неидеально, а делают лучшее из возможного
✅ волнообразность образовательного процесса существует
🪴заботиться о нашем образовании — наша самостоятельная ответственность

#персональнаятраектория #метод

🔍 Подходы к поиску информационных ресурсов: как искать эффективно 🔍

Вы когда-нибудь задумывались, как максимально продуктивно искать информацию для своих исследований или проектов? Эффективный поиск — это не просто случайное блуждание по интернету. В этом посте расскажу о ключевых подходах, которые помогут вам находить именно то, что нужно.

Определите тип информации, которая вам нужна
Начните с понимания, какие данные необходимы:

- Первичные данные — сырые материалы, которые требуют анализа.
- Вторичные данные — готовые обзоры и статьи, которые можно сразу использовать.

Идентифицируйте стейкхолдеров
Кто создает нужную информацию? Например:

- В бизнесе: отраслевые ассоциации и исследовательские организации.
- В науке: университеты и научные журналы.
- В правовой сфере: государственные органы и правительственные порталы.
✨ Совет: Определите ключевых игроков, которые связаны с вашей темой, и начните поиск с их ресурсов.

Начните с вторичных источников
Чтобы получить общее представление, начните с Википедии и других вторичных источников. Не забудьте проверить ссылки на первоисточники внизу статей — они могут стать вашим путеводителем к ценным данным.

Определите подходящие ресурсы для поиска
В зависимости от цели исследования выберите подходящие информационные ресурсы:

- Научные базы данных для академических статей.
- Патентные базы для анализа изобретений.
- Новостные агрегаторы для свежих данных.

Изучайте ссылки и сноски
В отчетах и исследованиях часто указаны полезные ссылки. Это позволит вам выйти на новые источники, которые проверены другими специалистами.

Используйте инструменты ИИ
ChatGPT и Plex могут стать вашими помощниками в поиске. С их помощью можно не только находить информацию, но и обсуждать стратегию поиска, что особенно полезно в случае, если вам нужно расширить область исследования.

Присоединяйтесь к профессиональным сообществам
Не пренебрегайте Telegram-каналами, блогами и чатами, посвященными аналитике. Здесь можно найти советы, новые источники и ссылки на полезные данные.

Ищите экспертные мнения
Интервью, публикации в медиа и профили на LinkedIn помогут вам найти мнения и анализы ведущих экспертов в вашей области.

💡 Заключение: Понимание того, где искать информацию и как структурировать процесс поиска, сделает ваш подход к исследованиям более осознанным и продуктивным. Используйте эти стратегии, чтобы быстро находить нужные данные и достигать своих целей!

Для выявления информационных ресурсов, а не конкретных источников, важно понимать, как и где можно найти такие ресурсы.

Информационные ресурсы представляют собой платформы, базы данных, каталоги и другие среды, где хранится информация.

Вот несколько их типов, где стоит искать источники в первую очередб:

Каталоги и базы данных
Ищите специализированные каталоги и базы данных, такие как академические библиотеки, репозитории университетов или отраслевые базы данных. Например, Национальная электронная библиотека или базы данных научных журналов предоставляют доступ к обширным наборам документов.

Научные порталы и онлайн-платформы
Используйте порталы, такие как Google Scholar, PubMed, Web of Science и Scopus, которые служат ресурсами для научных исследований. Они агрегируют множество источников и помогают находить научные публикации и статьи.

Официальные сайты организаций и институтов
Сайты государственных учреждений, исследовательских институтов и университетов часто содержат коллекции документов, статистические данные и другие информационные материалы. Например, Росстат предоставляет доступ к статистическим данным.

Онлайн-энциклопедии и справочные системы
Такие ресурсы, как Encyclopaedia Britannica и специализированные энциклопедии в разных отраслях, служат информационными хранилищами для быстрых справок и детальных исследований.

Ресурсы с открытым доступом
Ищите платформы с открытым доступом, такие как arXiv.org, DOAJ (Directory of Open Access Journals), которые предоставляют бесплатный доступ к научным статьям и исследованиям. Это важные ресурсы для поиска актуальных исследований и данных.

Агрегаторы данных и аналитические платформы
Рассмотрите использование агрегаторов, таких как Statista или платформа аналитических отчетов, чтобы получить доступ к собранной информации по различным темам. Они помогают находить и систематизировать данные из множества источников.

Эти шаги помогут вам находить и использовать информационные ресурсы, обеспечивая доступ к широкой базе данных для проведения исследований или анализа.

Революция в анализе текста: LLM против экспертов

Недавнее исследование, проведенное Петтером Тернбергом (2024), сравнило производительность LLM с другими методами аннотации текста на примере определения политической принадлежности авторов сообщений в Twitter. Задача осложнялась тем, что требовала комплексного анализа контекста, иронии и неявных смыслов.

Результаты исследования впечатляют:

LLM превзошли все другие методы, включая экспертов-аналитиков и специализированные модели машинного обучения.

LLM показали высокую точность во всех языках и культурных контекстах, несмотря на то, что обучающие данные были в основном на английском языке и в контексте США.

Анализ ошибок показал, что LLM используют логику, более похожую на человеческую, чем традиционные модели машинного обучения. Вместо простого поиска ключевых слов, LLM способны делать выводы на основе контекста и понимать мотивы автора.

LLM: новые возможности

Снижение затрат и повышение доступности анализа текста.

Новые возможности для сравнительных исследований в разных странах и культурах.

Развитие новых методов анализа, сочетающих качественные и количественные подходы.

Однако LLM также ставят перед нами новые вызовы:

Этические и юридические вопросы, связанные с использованием данных и конфиденциальностью.

Необходимость разработки стандартов и лучших практик для обеспечения надежности, воспроизводимости и этичности исследований.

Эпистемологические вопросы, связанные с природой интерпретации и ролью LLM в научном процессе.

Будущее за LLM?

LLM обладают огромным потенциалом для преобразования социальных наук. Однако важно помнить, что LLM — это всего лишь инструменты. Чтобы использовать их потенциал в полной мере, нам необходимо разработать новые подходы к анализу текста, которые учитывают как возможности, так и ограничения этих мощных технологий.

🗓 День 6 ноября — классный день календаря

Как изменился за последние годы труд ученого в России? Существуют ли биотех-компании, где комфортная среда и адекватные руководители? Куда податься студенту, чтобы в будущем иметь высокую зарплату?

🆕 На эти и другие острые вопросы ответим на карьерном вебинаре в среду на следующей неделе

Спикер: Анна Фомина | Sci_Career, Сколтех, Химия-Просто👍

Анна поведает, какая ситуация на российском трудовом рынке, а также осветит темы:

🚩 куда лучше идти после бакалавриата: работать или в магу
🚩 как влияет опыт работы в иностранных компаниях на прием на работу в РФ
🚩 в чем отличия в подходе к CV у нас и за рубежом
🚩 как искать вакансии и оформлять резюме: лайфхаки от Анны

Кому подойдет? Всем, кто ищет работу в лайфсайенс, кто раздумывает о смене траектории, а еще тем, кто находится за рубежом и хочет вернуться на отечественный рынок
Когда? 6 ноября, 19:00 мск
Длительность? Ориентировочно 1,5 часа

🔖 Приходите на вебинар получить инсайты и зарядиться энергией. Регистрация тут: t.me/TeamBlastimBot

Реклама. ООО “Бластим”. ИНН 7716966359, erid:2VtzqxdYYT6

меня только что попросили не шуметь в библиотеке 🤷‍♂️ никогда такого не было и вот опять

Экспертиза в эпоху инфобизнеса

Интересную тему затронула @sonyaaboutcam. Сложно поспорить с тем, что сейчас мы видим расцвет "экспертной экономики", где любой может стать экспертом и продавать свои знания.

С одной стороны, это прекрасно: люди могут делиться своим опытом и зарабатывать на этом. Но с другой стороны, отсутствие валидации экспертизы приводит к ухудшению ее качества.

Я не верю в способность государства регулировать экспертность. И не считаю, что "правильный" эксперт — это тот, кто получил образование в престижном университете или имеет "правильные" credentials. Я и сама окончила на самый престижный институт... Да и много не читаю, не знаю.

Мой подход — искать знание с открытыми глазами и думать своей головой. Я изучаю разные источники, сравниваю разные точки зрения, и стараюсь определить, что является релевантным и полезным для решения конкретной задачи.

Когда я сама выступаю в роли эксперта (а я так делаю), то я стараюсь рассказывать только свой опыт. Я не знаю, как правильно — но могу подробно объяснить, как я делаю, что я читала и какие факапы и удачи у меня были.

Когда я читаю экспертов, я опираюсь на критерии релевантности и интереса, а не на формальные критерии образовательной экспертизы. Я смотрю на внутреннюю согласованность суждений эксперта, сравниваю его мнение с другими знаниями и тезисами. И важно понимать, когда эксперт говорит о фактах, а когда выражает свое мнение.

Мой подход не всегда быстрый и экономичный, но он — моя профессия и я сама.

❕Это снова ОН — новый приём на курс Лупы!

Всего раз в год Лаборатория университетской прозрачности (Лупа) открывает набор на онлайн-курс по антикоррупции в вузах. Успей стать частью нашей команды, исследующей непрозрачность в высшем образовании!

🟡Чему мы научим?
Исследовать коррупционные практики в российских университетах с помощью современных инструментов, создавать расследования и влиять на политику вузов.

🟡Что будет на курсе?
Онлайн-лекции, практикумы и работа над собственными антикоррупционным расследованием. Итогом работы станут тексты студенто:к. Их мы опубликуем в независимых российских медиа.

🟡Кому подойдет курс Лупы?
Студент:кам, преподаватель:ницам и всем неравнодушным к высшему образованию. Тем, кто разделяет ценности открытости, прозрачности и подотчетности университетов и хочет делать свой вуз лучше.

🟡Что получат студент:ки?
Публикацию в независимом медиа, доступ к комьюнити опытных антикоррупционеров и расследователей, а еще суперподдерживающее комьюнити из студенто:к со всей России.

🟡 Как проходит курс?
Занятия начнутся 2 ноября и продлятся до мая. Курс состоит из двух частей — теоретической и практической. Подробную программу читай на сайте Лаборатории.

🏪 Приём заявок до 4 ноября.

📝 Подать заявку на онлайн-курс Лупы

💕 Отличный источник и сообщество по биомеду. Рекомендую подписаться, кто в теме и в отрасли.

https://t.me/biomedskhodka

Составление поисковых запросов – это ключевой этап в проведении любого исследования или поиска информации в интернете.

Один из полезных методов для организации и улучшения поисковых стратегий – это создание графического представления концептов, например, с помощью диаграмм Эйлера. Это визуальный инструмент, который позволяет четко видеть взаимосвязи между ключевыми словами и синонимами, облегчая процесс поиска.

Что такое диаграммы Эйлера? Диаграммы Эйлера используются для отображения множества данных и их пересечений.

⭐️ В контексте поисковых запросов они помогают визуализировать, как разные ключевые слова и фразы могут пересекаться, дополнять друг друга или существовать независимо. Это позволяет понять, какие термины будут исключать ненужные результаты или, наоборот, сужать область поиска для более точных результатов.

❕Как использовать диаграммы Эйлера для поиска?

Определите ключевые концепты. Начните с основных терминов, которые описывают вашу тему. Например, если вы ищете исследования по "инновациям в пищевой промышленности", ключевыми концептами будут "инновации" и "пищевая промышленность".

Найдите синонимы и связанные термины. Для каждого ключевого слова придумайте несколько альтернативных вариантов, включая синонимы, связанные термины и возможные специфичные подкатегории. Для "инноваций" это могут быть "технологии", "разработки", а для "пищевой промышленности" – "продовольствие", "еда" и т.д.

Постройте диаграмму. Нарисуйте круги для каждого концепта и пересечения между ними. Это поможет увидеть, какие термины могут использоваться совместно для узкой фокусировки запроса, а какие – для расширения поиска.

Примените к поисковым системам. Используя операторы поиска (например, кавычки для точного поиска, знак минуса для исключения результатов), можно сконструировать запросы, отражающие пересечения из диаграммы. Например, запрос может звучать как "инновации в пищевой промышленности" -"еда" для исключения ненужных общих результатов.

Преимущества визуализации концептов:

🖇 Вы видите, какие термины могут сужать поиск или пересекаться с другими.
🖇Вы создаете более сложные запросы с учетом комбинаций ключевых слов.
🖇Визуализация помогает избежать дублирования или лишних данных, структурируя поиск.

Что такое пиратство? Это когда с плохими дядями и тётями, которые бесплатно качают книги и музыку борются хорошие дяди и тёти, которые бесплатно качают нефть и газ (с)

Спасибо Флибусте, что она есть, и спасибо Stiverу за то, что он был. Честно говоря я не могу (и слава богу) даже близко себе представить, что испытывает человек, которому настолько больно и плохо. Мне кажется, что это очень здорово, что ему дали возможность достойно уйти из жизни.

И мне, если честно, вообще становится дурно от мысли, что сейчас, в 21 веке люди вынуждены испытывать такие мучения и не иметь возможности достойно уйти. В общем, пожалуй, отмечу что (с моей точки зрения) право на медицинскую эвтанизию это, конечно, штука необходимая.

Право на смерть — как часть права на жизнь. Хочется ещё доскрипеть до того момента, когда оба эти права станут полностью правами человека, а не государства.

R.I.P.

Использование поисковых операторов для улучшения результатов

Поисковые операторы — это мощный инструмент, который сделает ваш поиск точнее и эффективнее. Вот основные из них:

🖇 Кавычки (""): Ищут точное соответствие фразы. Пример: "искусственный интеллект".

🖇 Минус (-): Исключает слова из поиска. Пример: питон -python (исключит результаты о языке программирования).

🖇 OR: Ищет страницы, содержащие любое из указанных слов. Пример: кофе OR чай.

🖇 site: Ограничивает поиск определённым сайтом. Пример: искусственный интеллект site
.org.

🖇Диапазон (..): Ищет числа в заданном диапазоне. Пример: смартфоны 2019..2022.

🖇 intitle: Ищет слова в заголовках страниц. Пример: intitle:новости.

🖇 Исключение сайтов (-site:): Исключает результаты с определённых сайтов. Пример: технологии -site
.com.

📌 Совет: Не забывайте использовать фильтры поиска по дате, языку и типу контента для ещё более точных результатов.

👏 В пятницу аналитик Dsight Елена Каганова выступила на митапе факультета журналистики СПбГУ, посвященном генеративному искусственному интеллекту и его применению в работе журналистов и медийщиков.

👾 Елена подробно рассказала о том, как писать эффективные промпты для генеративного ИИ: профессиональные, подробные, развернутые. Она поделилась примерами промптов, которые мы используем в Dsight, и уделила особое внимание механизмам и процессам работы с ИИ, позволяющим избежать недостоверных данных и защитить аналитика или журналиста от ошибок при составлении отчетов, написании текстов и анализе информации.

👀 Кроме того, на митапе выступили представители компаний-разработчиков чат-ботов на основе генеративного ИИ, а издание «Деловой Петербург» поделилось опытом внедрения генеративного ИИ в свою SMM-стратегию. Проектный менеджер в редакции Поиска Яндекса Анастасия Доценко раскрыла некоторые детали о последних нейро-разработках компании.