Miért kaphat egy influenszer reggelije több lájkot, mint valamely relevánsabb tartalom? 

Janosov Milán első kötetében arra vállalkozott, hogy meghökkentő kérdésfelvetéssekkel és megközelítésekkel, közelebb hozza azt a tudományt, amely behálózza az életünket. Az adatok és a hálózatok szinte mindenütt jelen vannak, de lehetnek szórakoztatóak is, sőt számos, korábban ismeretlen utat nyithatnak meg előttünk. 

Te is tucatnyi appot használsz éjjel-nappal? Tudtad, hogy legtöbbjük minden apró mozdulatodra figyel, amit az online térben teszel, rengeteg adatot rögzít, különféle algoritmusokat, akár mesterséges intelligenciát is használ, és mindeközben elképesztően sokféle hálózatot hoz létre? És azt, hogy ezek az appok egyszerre igyekeznek kiismerni téged és megérteni a korábbi lépéseidet azért, hogy a következőt már az ő segítségükkel tedd meg?

Forrás: Open Books

Az adatalapú algoritmusok és hálózatok a háttérben digitális létünk megkerülhetetlen szereplőivé váltak, mindannyiunk zsebébe csempészve az adat- és hálózattudományt. Miért kaphat egy influenszer reggelije több lájkot, mint valamely relevánsabb tartalom? Hogyan segíthetnek a hálózatok megtalálni a következő sztár DJ-t? Mi köze a hálózatoknak az élhető városokhoz, és hogy jön mindehhez a Trónok harca vagy a vállalati HR? 

Olykor bonyolult és komplex jelenségek, a tudomány és a popkultúra határán egyensúlyozva közérthetővé tehetők. Ehhez azonban sorra kell venni, mit is jelent  az adat a mindennapjainkban, hogyan fest a hálózatok anatómiája és miként állnak össze a hálózatok. 

Janosov Milán adattudós, hálózatkutató, fizikus. Tudományos munkáját az MTA Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Intézetében kezdte optikai és bioszenzorikai területeken, majd komplex rendszereket és a csoportos mozgást vizsgálta Vicsek Tamás mellett az ELTE-n. Ezt követően csatlakozott a CEU doktori programjához, ahol a hálózat- és adatkutatás eszközeivel kutatta a siker számszerűsítésének módjait. Doktori évei alatt kutatott a BarabásiLab-ben Bostonban és a Bell Labs-ben Cambridge-ben. A doktori fokozata megszerzését követően a tudomány gyakorlati alkalmazásai felé fordult: startup társalapítóként, adattudós csapatvezetőként kezdett dolgozni. Aktív a Maven7 hálózattudományi tanácsadójaként, valamint az Európai Bizottság adattudományi szakértőjeként. 

A nemzetközi adatvizualizációs és térinformatikai közösségek elismert tagja, aktív tudományos ismeretterjesztő tevékenységet folytat, a Qubit, és a Data Visualization Society Nightingale magazinjának rendszeres vendégszerzője. Az adatvizualizáció és művészet kapcsolatának feltárásában dolgozott Barabási Albert-Lászlóval: több adatvizualizációt és NFT-t készített, műveit Milánótól New Yorkig bemutatták. Munkái számos hazai és nemzetközi médiumban – mások mellett a The New York Times, a The Economic Times, a New Scientist, a Nature Social Science Research, és a Miami Art Week –  hasábjain jelentek meg.  

További információ: ITT.

Lásd még:

• Nem az a cél, hogy számítógép írja a jövő szimfóniáit
• Az MI kárvallottjai

-------------

Cikkeink írásához az Alrite beszédfelismerő (speech-to-text) megoldást alkalmazzuk.

Nyitókép: Janosov Milán (forrás: Open Books)