Qetzal ad libitum, ad infinitum

2021-09-15 10:27:42 Вот пример как это может выглядеть. Допустим нам надо нарисовать графики конверсии по годам. На картинке изображен придуманный график (я накидал случайных значений), но при этом отличие годов друг от друга видно сразу. История за графиками видна сразу. Не надо читать подписи, достаточно знания, что это разные года и всегда будешь читать этот график правильно. Открыть/Комментировать

2021-09-15 10:27:21 Штрихкод это популярный пример кодирования информации (или ссылки на информацию) через окружение. Практически каждый предмет в мире, который купили, имеет на себе штрихкод.

Штриход это "одномерное" кодирование информации: чередование широких и тонких линий. Это, по сути, азбука Морзе, модифицированная ("вытянутая") для более простого считывания лучом.

Ёмкость одномерного штрихкода ограничена. Поэтому когда понадобилось её увеличить, то добавили еще одно "измерение". "Двумерный" штрихкод кодирует данные не только по горизонтали, но еще и по вертикали. Среди всех разновидностей двухмерных штрихкодов самым массовым стали японские QR-коды. Из гиковской игрушки они стали на Западе(а в Азии они получили распространение раньше) частью культуры, сканируются родными средствами в любой системе, а старый шуточный блог "Pictures of People Scanning QR-codes" стал неактуален.

Но любопытство побуждает задать вопрос — а что если мы хотим ещё больше увеличить ёмкость и добавить в QR-коды третье измерение? Мы ограничены окружением(поверхностью) — как может выглядеть "третье измерение" там, где оно невозможно (казалось бы) физически? Конечно можно делать "пупырки" на QR кодах, но это кажется очень сложной задачей как с точки зрения реализации, так и сканирования.

Решение — цвет. Именно цвет различных частей двухмерного кода может выступать в роли третьего измерения, которое передаёт дополнительный смысл.

Как оказалось, эту идею уже активно исследовали и даже пытались внедрять. Был формат от Microsoft — Microsoft Tag(HCCB), HCC2D, JAB code и другие. (желающим копнуть очень глубоко в тему цветных QR кодов, рекомендую начать, например, с этой презентации и этой статьи )

Но несмотря на увеличенную в несколько раз ёмкость кода — так и не прижилось. Обычные "двумерные" коды достаточно просты и "устойчивы" к повреждениям, а их ёмкости достаточно для хранения данных или ссылок на эти данные (спасибо повсеместному интернету).

Тем не менее подход использования цвета для передачи дополнительного "измерения" информация — абсолютно рабочий. Быстрый очевидный пример — в "изначальном" интернете (вроде как еще в Mosaic 1993 года) цвет ссылки по умолчанию показывал — посещалась эта ссылка уже или нет (в современных сайтах это поведение обычно выключают)

Другой хороший пример — графики. Обычно, если изображение показывает одновременно несколько графиков, то их рисуют разными цветами. Цвет помогает отличить графики друг от друга, но не несёт информация о том, что на графике. Но представим, что нам надо показать и сравнить графики за несколько лет, например за 2021, 2020 и 2019. Если каждый график выделить жирностью и насыщенностью, то сразу видно — где-какой год. Подписи даже не нужны. Открыть/Комментировать

2021-09-13 21:28:52 Бобры умеют строить весьма сложные и большие плотины. Это врожденное умение. Если маленького бобрёнка вырастить вдали от родителей, то он всё равно будет уметь строить плотины.

Оказывается, бобры ориентируются на звук текущей воды для решения — строить плотину или нет.

Если включить звук текущей воды, то бобры сразу начнут залепливать вокруг громкоговоритель грязь и палки. Если включить громкоговоритель со звуком воды в сухом месте, где вовсе нет воды, бобры все равно начнут строить вокруг него. Если пустить текущую воду, но тихо — бобры будут ее игнорировать. Если тихо пустить воду через прозрачную трубу, а в другом месте повесить источник звука — бобры будут игнорировать видимую протечку, но начнут строить поверх громкоговорителя.

Бобры не строят плотину. Бобры ненавидят звук текущей воды и хотят от него избавиться (а плотина останавливает текущую воду). Да, плотина даёт им и другие выгоды, но главный сигнал, триггер, цель — именно звук.

Простые эвристики могут хорошо работать (и давать сложные результаты и стратегии), но они уязвимы и могут сломаться при изменении окружения. Точно также как можно заставить бобров делать бесполезные плотины на сухом месте или игнорировать протечки, убирая их звук.

Мы всегда реагируем на сигналы. Некоторые сигналы близки к "реальности", некоторые — более далеки. Возвращаюсь время от времени к мысли, что нужно стараться распознавать ситуации с "далекими сигналами", когда реагируешь на "звук текущей воды", а не на саму текущую воду. В таких ситуациях нет ничего плохого, пока все работает. Но иногда ситуация меняется и важно не строить плотину на сухом месте вокруг громкоговорителя. Открыть/Комментировать

2021-07-08 15:56:21 Если подсчитать количество уникальных комментаторов на Реддите и количество уникальных посетителей, то окажется, что комментарии в каждом сабреддите (разделе, посвященном какой-то теме) оставляет примерно 1%-3% от всех, кто этот сабреддит читает.

Но если человек комментирует — то он комментирует в нескольких сабреддитах одновременно. А в группе комментирующих тоже есть свое ядро и "длинный хвост" людей, оставляющих только один-два комментария. Можно прикинуть, что активное ядро комментирующих это всего лишь 0.5% от всех читающих. Это же эмпирическое число подтверждается и в других данных.

Из этого числа следуют любопытные выводы.

— Весь контент, который мы читаем создаётся 0.5% людей. Именно их взгляд на мир влияет на мнения остальных. Это означает, что если вы начали создавать что-то (то есть начали внятно рассказывать про свои мысли), то это уже само по себе сильно увеличивает ваши шансы повлиять на окружающий мир по сравнению с остальными.

— Одновременно это также означает, что мнения, которые вы читаете, не являются объективным отражением мнения большинства. Большинство молчит — пишет активное меньшинство, которое может иметь и совсем другой взгляд. Это не значит, что это активное меньшинство надо игнорировать. В конце-концов они влияют на мнение молчунов. Но важно помнить, что вещи написаны 0.5% активных ребят, а что думают 99.5% мы можем и не знать.

— В среднем 0.5% людей душевнобольны. Если предположить (дальше расчеты "на салфетке"), что душевная болезнь (например шизофрения) побуждает человека писать больше (например каждый десятый вместо каждого двухсотого), то окажется(по теореме Байеса), что 10% всего контента написали нездоровые люди.

Если пересчитать то же самое для самого активной группы (кто пишет больше всего — скажем это 0.1% от всех людей, 5%-10% от нездоровых), то процент контента вырастет до интервала 25%-50%!

Вдумайтесь — существует неиллюзорная вероятность, что заметную часть вещей, которые вы читаете (включая этот канал) написали психически нездоровые люди или, если сказать другими словами — люди с кардинально отличающейся моделью мира от вашей. Открыть/Комментировать

2021-06-30 14:55:28 Есть такая известная штука в принятии решений: цикл OODA. Observe → Orient → Decide → Act (наблюдение → анализ → решение → действие) Придумали её военные. У медиков есть похожая штука ADPIE: assessment, diagnosis, planning, implementation, and evaluation.

И с этой штукой такая же проблема, как и с кучей других подобных фреймворков: хорошо звучат — невозможно использовать. Возможно на секретных военных полигонах учат практике, но знание, что такое OODA, и чтение статей никак не поможет вам принимать решения лучше. Это поможет вам думать, что вы принимаете решения лучше других, но на деле — нет.

Но есть один приём, который действительно работает и мне помогает. Приём практический. Работает он так.

— На надо принять решение или среагировать. Первый шаг — научится отслеживать и отмечать такие состояния (кое-кто найдёт сходство с отслеживанием эмоций и автоматических мыслей)
— Когда мы отметили, что хотим среагировать или принять решения, то надо определить его срочность. Быстро понять — а когда реакция или решение нужно? Оно нужно через минуту? Через час? Потерпит день или неделю?
— Когда мы определили временной период, через который решение или реакция точно нужны, надо в этот период не принимать никакое решение и не реагировать (как бы этого не хотелось). Вместо этого надо собрать информацию и факты, связанные с обстоятельствами и оценить их.
— И только после этого принять решение или среагировать.

Через какое-то время это начинает срабатывать полу-автоматически: "так, тут мне надо среагировать, но штука не такая срочная — я задам вопросы и узнаю детали, потом напишу".

Это практический подход. Надо всего лишь отслеживать желание дать реакцию, оценить срочность (выбрать временной период) и не дать себе среагировать в этот период (а позадавать вопросы).

Работает это здорово, особенно если вы склонны к быстрым поспешным эмоциональным решениям. Открыть/Комментировать

2021-06-25 18:22:02 Крупная компания, лидер рынка, критический путь пользователя ("выдача денег пользователем") и такой недосмотр. Казалось бы, форма должна быть очень хорошей и поддерживать все очевидные удобные штуки. Но нет.

Часто из наблюдения, что отличные продукты побеждают на рынке, делают обратный вывод: те, которые побеждают — отличные продукты. Получается это не всегда так?

— Продукт это не только интерфейс и конкретные взаимодействия с пользователем. В общем смысле "продукт" это компания. Проблема, которая решается. Подход к её решению. Стоимость её решения. Уникальные преимущества, которые могут быть не продуктовыми: легкий доступ к капиталу, монополия, государственная поддержка, привычки и т.д. Всё это может быть сильно важнее, чем какие-то конкретные неудобства. Пока хорошо работает золотой путь — всё остальное не так важно.

— Существует такая штука как инерция использования. Продукт может начать портиться, но по инерции им будут пользоваться еще долгое время.

Так или иначе — лидер рынка может не являться хорошим примером дизайна и взаимодействий. А вот догоняющие ребята — часто бывают таким примером. Потому что для underdog это часто одно из немногих возможных преимуществ: "сделаем X, но по нормальному наконец". Открыть/Комментировать

2021-06-25 18:20:47 Открыть/Комментировать

2021-06-25 18:20:41 Часто бывает, что пользуешься какой-то штукой от известной компании и попадаешь на ситуацию "ого, как они могли сделать такую фигню?".

Например мне недавно нужно было сменить карту в профиле Apple. После ввода данных я увидел странную ошибку, что год должен быть между 2021 и 2041. По привычке я вбил дату экспирации как 03/29 (так она указана на карте). Apple воспринял "29" как год 29, а не как 2029 и показал ошибку. Это был так неожиданно, что я сначала даже немного удивился этому загадочному сообщению — "погодите, ну я же указал 2029 год, почему ошибка?". Открыть/Комментировать

2021-06-15 17:26:02 Тест Тьюринга — известный подход для определения мыслит ли машина. Если человек при беседе с компьютером может подумать, что это другой живой человек — значит машина мыслит (давайте пока оставим в сторону рассуждения о "китайской комнате", человекоцентричности этих проверок и тд).

Очень простой эксперимент, который оставил большой след в культуре и науке. Но за 70 лет (с ~1950) многое изменилось. Теперь мы можем сделать машины, которые очень хорошо имитируют разговор, но мыслящими мы их назвать не можем.

Оказывается уже придумали новую версию теста Тьюринга — схемы Винограда. Это простые вопросы в которых надо решить анафору — правильно интерпретировать смысл неявного выражения в зависимости от контекста.

Например есть два вопроса.
— Посетитель вошёл в банк и ударил ножом кассира. Его сразу забрали в [больницу]. Кого его?
— Посетитель вошёл в банк и ударил ножом кассира. Его сразу забрали в [тюрьму]. Кого его?

В первом случае ответ: "кассира". Во втором: "посетителя".
Чтобы выбрать правильный ответ надо понять смысл всего утверждения.

Кучу разных примеров таких вопросов можно найти тут.

Интересно, что несмотря на свою сложность — машины уже подбираются по качеству к человеку. Если доберутся, то делает ли это их мыслящими — вопрос открытый (я например так не считаю). Но это тем не менее впечатляющая демонстрация умения автоматически обрабатывать и вычленять смыслы из текста на текущей уровне развития компьютеров. Открыть/Комментировать

2021-06-15 11:59:16 Несколько тысяч лет назад люди не использовали пунктуацию в текстах. Они писали однойтакойдлиннойстрочкой. Предложения и слова не разделялись (немного про это тут).

Такая очевидная нам штука как разделители слов и предложений была не нужна, так как скорее всего читали мало, тексты были небольшие и не было необходимости читать быстро. Когда это изменилось — появилась пунктуация и изменила наше восприятие текстов. Из текста стало возможным получать больше информации в единицу времени.

Привычная нам пунктуация раньше не существовала. И начала появляться с основ, например с·разделения·слов·точками (интерпункт).
Возникает вопрос — какие новые правила пунктуации появятся в тексте через тысячу лет, которые пока не нужны, но будут востребованы в будущем?

Возможность помечать символами эмоции и посыл текста? Emoji могут быть первой ласточкой этого, как интерпункт был прообразом пробелов и точек. Возможность помечать уверенность в описываемых фактах ("тут уверен сильно, а тут совсем неуверен")? Упрощение грамматики и правил, чтобы воспринимать текст быстрее? Открыть/Комментировать