Neonomics

У щоб не лише про марксистів. Зараз у ФБ навала тестів "політичного компасу” — оцінити вашу політичну орієнтацію.
Напишу вам про мій невдалий стартап 2016 року — Data Science Lab
Разом Романом Боярчуком і ще кількома однодумцями зробили софт для аналітики електоральних уподобань, але так і не змогли його продати нашим політикам. Математику простими словами я пояснювати не вмію, а політики на 2016 рік ще вірили в телевізійну рекламу і борди. Про Data Science, conjoint analysis та мову "R" знали лише кілька розумників, один з який — Андрій Скороход, мене на них і навів.
Сумісний ("conjoint") аналіз використовується у маркетингу для формування оптимального продукту. Тобто, ви отримуєте данні, які фактори у кількісних вимірах є найбільш важливими для споживача і скільки він згоден за них платити. З інструментом мене у 2010 році познайомив Антон Пятигін, який тоді вчився у Duke University та притягнув дороговалютний софт для маркетингових досліджень. Антон також мріяв дати нашому ринку технології, до яких ринок ще не був готовий.
У Data Science Lab ми розробили інструмент для оцінки політичних уподобань, щоб політики могли робити цільові повідомлення на кожну окрему групу споживачів, оцінювати вплив цих повідомлень та корегувати в залежності від реакції. З таким барометром можна оцінювати, як ідеї і слова будуть впливати на рейтинг політичної сили. Ми навіть зробили попередній звіт, але не полетіло. Коли ж час статистичних рішень дійшов до виборів, ми вже всі розбіглися.
Проте, зараз із опитуваннями "політичного компасу" бачу новий інтерес у зборі даних і можливо цифрові вибори таки на часі.
P.S. До речі, ту саму податкову реформу "10-10-10" також розробляли з використанням conjoint-аналізу (зі слів Андрія Длігача). Що, звісно, абсолютно недоречно і для бюджетної політики маркетингові інструменти абсолютно не підходять, від чого все лише іронічніше.
Звіт я вам навіть вкладу у повідомлення, раптом буде цікаво почитати, як воно працює та які результати були на обмеженій виборці у 2016 році.

www.tg-me.com/cn/Neonomics/com.neonomics/175

1.0K viewsMay 8, 2023 at 12:55

У щоб не лише про марксистів. Зараз у ФБ навала тестів "політичного компасу” — оцінити вашу політичну орієнтацію.
Напишу вам про мій невдалий стартап 2016 року — Data Science Lab
Разом Романом Боярчуком і ще кількома однодумцями зробили софт для аналітики електоральних уподобань, але так і не змогли його продати нашим політикам. Математику простими словами я пояснювати не вмію, а політики на 2016 рік ще вірили в телевізійну рекламу і борди. Про Data Science, conjoint analysis та мову "R" знали лише кілька розумників, один з який — Андрій Скороход, мене на них і навів.
Сумісний ("conjoint") аналіз використовується у маркетингу для формування оптимального продукту. Тобто, ви отримуєте данні, які фактори у кількісних вимірах є найбільш важливими для споживача і скільки він згоден за них платити. З інструментом мене у 2010 році познайомив Антон Пятигін, який тоді вчився у Duke University та притягнув дороговалютний софт для маркетингових досліджень. Антон також мріяв дати нашому ринку технології, до яких ринок ще не був готовий.
У Data Science Lab ми розробили інструмент для оцінки політичних уподобань, щоб політики могли робити цільові повідомлення на кожну окрему групу споживачів, оцінювати вплив цих повідомлень та корегувати в залежності від реакції. З таким барометром можна оцінювати, як ідеї і слова будуть впливати на рейтинг політичної сили. Ми навіть зробили попередній звіт, але не полетіло. Коли ж час статистичних рішень дійшов до виборів, ми вже всі розбіглися.
Проте, зараз із опитуваннями "політичного компасу" бачу новий інтерес у зборі даних і можливо цифрові вибори таки на часі.
P.S. До речі, ту саму податкову реформу "10-10-10" також розробляли з використанням conjoint-аналізу (зі слів Андрія Длігача). Що, звісно, абсолютно недоречно і для бюджетної політики маркетингові інструменти абсолютно не підходять, від чого все лише іронічніше.
Звіт я вам навіть вкладу у повідомлення, раптом буде цікаво почитати, як воно працює та які результати були на обмеженій виборці у 2016 році.

BY Neonomics