Концентратор - ИНФОРМАЦИОННЫЕ ФИЛЬТРЫ: чек-лист <0,01% полезных данных

Концентратор - ИНФОРМАЦИОННЫЕ ФИЛЬТРЫ: чек-лист <0,01% полезных данных

Смотреть
В избранное
Раздаточный материал лекции «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ФИЛЬТРЫ: чек-лист <0,01% полезных данных»

Только «ленивая макака» не поделилась с обществом утверждением о том, что мы живем в эпоху информации. Трудно поспорить… Однако, есть более важный вопрос, который обычно упускают из внимания: в эпоху КАКОЙ информации мы живем? Не вся информация одинаково полезна. И далеко не каждый мегабит, потребляемый средним интернет-пользователем, принесет ему толк. Более того, по самым скромным подсчетам, полезной информации в интернете менее 0,01% (и «менее» – слишком мягко сказано). Что же это значит? Для человека, убивающего в сети время на поиски вечернего сериала или иного развлекательного контента, этот вопрос не стоит так остро. Да и лектору такой человек НЕ интересен. Под полезной информацией Анатолий Рыжачков в этой лекции понимает данные, которые работают на решение нетривиальных задач – задач, связанных с составлением прогнозов, проведением исследований, написанием профессиональных книг и т.п. ПРОГРАММА ЛЕКЦИИ • Что ищет профессионал в сети? • Какие ошибки он допускает при сборе информации? • Как выявлять ПОЛЕЗНУЮ информацию? • Как ПОЛЕЗНУЮ информацию классифицировать и интерпретировать? Лекция была прочитана в 2020 году. Спикер: Анатолий Рыжачков — главный редактор издательства концентрированных знаний LIVREZON. Более 15 лет занимается консультированием по вопросам решения креативных социальных, педагогических и бизнес-задач. Имеет клиентов из стран СНГ, Европы, США и Канады. Автор книги «Как написать умную книгу?» Лекция, в первую очередь, будет полезна исследователям, работающим с большим объемом разнородных данных, но также будет интересна и широкому кругу аудитории.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ФИЛЬТРЫ: чек-лист <0,01% полезных данных

2:00:41
1 / 1
0:00:32Введение.
0:02:10«Что ищем?»
0:06:45Кто такой профессионал и что такое сложная задача?
0:15:45Часть I. Ошибки.
0:16:13Вопрос #1: Что будет, если убрать эпитеты?
0:18:00Вопрос #2: Какое количество прочтений?
0:20:11Вопрос #3: А если убрать оценку?
0:21:04Вопрос #4: А если убрать побуждение?
0:22:37Вопрос #5: А слабо повторить?
0:23:50Вопрос #6: Что будет, если убрать гиперболу?
0:24:54Вопрос #7: А если убрать эмоции?
0:28:28Вопрос #8: А не банально ли?
0:30:00Вопрос #9: А если отделить свои выводы от авторских?
0:33:25Вопрос #10: А есть ли здесь блеф?
0:37:00Часть II. Признаки полезной информации
0:37:50Вопрос #11: Известна ли вам история вопроса?
0:42:41Вопрос #12: Знаете ли вы основные проблемы?
0:46:13Вопрос #13: А сколько подходов вы знаете?
0:49:36Вопрос #14: А известны ли вам параметры сравнения?
0:52:38Вопрос #15: У вас есть свой практический опыт?
0:55:46Вопрос #16: Достоверный ли прецедент?
0:58:19Вопрос #17: Можно ли проверить прецедент?
0:59:00Вопрос #18: Не вырван ли прецедент из контекста?
1:02:59Вопрос #19: Насколько детализирован прецедент?
1:06:15Вопрос #20: Есть ли связи у прецедента?
1:11:17Вопрос #21: Каковы границы авторитета?
1:16:15Вопрос #22: Какова основа?
1:18:48Вопрос #23: Результаты достижения источника?
1:22:20Часть III. Классификация и интерпретация информации
1:23:00Вопрос #24: Есть ли структура? Базовые функции?
1:28:14Вопрос #25: Взаимосвязи известны?
1:35:00Вопрос #26: Выделены ли уровни?
1:39:45Вопрос #27: Функциональная ориентация.
1:42:34Вопрос #28: Многопараметричность.
1:47:14Вопрос #29: Функциональная интерпретация данных.
1:49:14Вопрос #30: Многомерность.
1:53:20Вопрос #31: Не скрываю ли я противоречия?
1:54:49Вопрос #32: Насколько обоснованы выводы?
1:55:18Вопрос #33: Последовательность интерпретации.
1:57:51Рекомендации.