[TYLKO U NAS] dr G. Osiński: Badania opinii publicznej nie sprawdzają się już przy któryś wyborach; zbyt duża jest rozbieżność pomiędzy prognozami a wynikiem

Badania opinii publicznej już przy któryś wyborach właściwie się nie sprawdzają, bo obserwujemy jednak zbyt dużą rozbieżność pomiędzy prognozami wyborczymi a rzeczywistym wynikiem wyborczym. O tym politycy i specjaliści od analizy danych zdają sobie sprawę od bardzo dawna – powiedział w czwartkowych „Aktualnościach dnia” na antenie Radia Maryja dr Grzegorz Osiński, kierownik Katedry Informatyki w Wyższej Szkole Kultury Społecznej i Medialnej w Toruniu.

Dr Grzegorz Osiński odniósł się do kwestii algorytmów, które wykorzystuje się w polityce, a które mogą wpływać m.in. na to, na kogo obywatele oddają swój głos.

– Algorytmy są obecne w strukturach działalności politycznej, szczególnie wyborów demokratycznych, od bardzo dawna. Takie najpopularniejsze, które wszyscy znamy, to coś, co nazywamy badaniami opinii publicznej, czyli słupki popularności poszczególnych partii. Tylko że te badania opinii publicznej to już przy któryś wyborach się właściwie nie sprawdzają, bo obserwujemy jednak zbyt dużą rozbieżność pomiędzy prognozami wyborczymi a rzeczywistym wynikiem wyborczym. O tym politycy i specjaliści od analizy danych zdają sobie sprawę od bardzo dawna – zaznaczył gość „Aktualności dnia”.

W dzisiejszym świecie firmy globalne, które zajmują się przetwarzaniem informacji są w stanie dotrzeć ze spersonalizowaną informacją do każdego odbiorcy – podkreślił kierownik Katedry Informatyki WSKSiM w Toruniu.

– Ale żeby dotrzeć z taką informacją czy nawet wpływem na poszczególnego odbiorcę czy wyborcę, to muszą zebrać o nich dane. My tych danych w sieci zostawiamy tym korporacjom olbrzymie ilości. Właściwie wszyscy obywatele na świecie robią to za darmo. Wyszukujemy hasła w wyszukiwarkach internetowych, prowadzimy dyskusje na formach internetowych, korzystamy bardzo często z mediów społecznościowych w internecie. Te wszystkie informacje, które my często nieświadomie tam zostawiamy, bardzo małe, szczątkowe, wydawałoby się, że niewiele znaczące, one służą do analizy Big Data, czyli analizy takich bardzo dużych, rozproszonych zbiorów danych i do wyciągania na podstawie tej analizy dokładnych informacji o tym, jakie są nasze zapatrywania – wyjaśnił wykładowca akademicki.

Proces analizy dużych zbiorów danych rozpoczął się w Stanach Zjednoczonych, gdzie istnieją dwie duże partie – demokraci i republikanie – przypomniał dr Grzegorz Osiński.

– Napisano setki książek, tysiące publikacji, czym różni się wyborca demokratów od wyborcy republikanów. Stworzono bardzo dokładne profile psychologiczne osób, które głosują na demokratów i osób, które głosują na republikanów. Mieliśmy już kilka afer, które wyraźnie pokazują, że politycy, że firmy globalne, że osoby odpowiedzialne za organizowanie i przeprowadzanie kampanii wyborczych korzystają w tych mechanizmów – wskazał kierownik Katedry Informatyki WSKSiM.

Tematykę m.in. algorytmów będą mogli zgłębiać studenci nowej specjalizacji na kierunku informatyka w WSKSiM – Inteligentne Systemy Informatyczne.

– Dokładnie te problemy, te zagadnienia i tych algorytmów będą mogli nauczyć się studenci na specjalizacji dotyczącej dużych inteligentnych systemów komputerowych, zastosowań uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, algorytmów bardzo zaawansowanych, które mają oczywiście bezpośrednie zastosowanie nie tylko w procesach rekrutacyjnych, ale również – czego uczę czasami studentów – w ustawianiu towarów na półce w hipermarkecie. Tam tez specjalne algorytmy śledzą zachowania klientów, co kupują, w jakich opakowaniach, w jakiej ilości. Te dane są analizowane i już przy następnej dostawie towarów bardzo często te produkty są ustawiane zupełnie inaczej, ponieważ sieć handlowa ma informacje na temat zachowań konsumentów – zwrócił uwagę gość „Aktualności dnia”.

Cała rozmowa z dr. Grzegorzem Osińskim w „Aktualnościach dnia” jest dostępna [tutaj]

 

RIRM