נראה שאפילו אני נפלתי בפח של הקמפיין ללייטנר בטוויטר וצפיתי כמה עשרות אלפים
מתברר שהם בערך 15 אלף איש שעושים רעש כמו מליון
מתברר שהם בערך 15 אלף איש שעושים רעש כמו מליון
0
0
0
5
@gershuni זה הזוי כמה רעש בטוויטר זך עשו
ובמציאות נראה שהם בקושי אלפים
ובמציאות נראה שהם בקושי אלפים
0
0
6
555
@JotaroKujoX @rbxLeviathan @ros_on_god @thsottiaux Sol isn't on the same level as Opus, but it’s definitely a good model, and its usage is almost endless.
1
0
1
24
@googlegemma @grok זה מוכן לשילוב באתר משלי תוך 2 דקות או שדורש אימון או משהו?
1
0
0
5
יוסי retweeted
לפני שלושה חודשים כתבתי על זה, ונדמה שצדקתי בכל מילה.
בואו ננתח את זה רגע.
בקצרה, מה שכתבתי עסק במושג סטטיסטי שנקרא Sampling Bias, או בעברית, הטיית דגימה.
מה הכוונה? כאשר אנחנו מסתכלים על קבוצה מסוימת של אנשים ומנסים להסיק ממנה מסקנות על אוכלוסייה גדולה יותר, אנחנו חייבים לשאול שאלה בסיסית: האם הקבוצה שאנחנו מסתכלים עליה באמת מייצגת את האוכלוסייה שעליה אנחנו מבקשים להסיק?
לאורך החודשים האחרונים ראינו ברשתות החברתיות התלהבות סביב פרסומים של ישראלים שמתגוררים בחו״ל והודיעו שהם מתכוונים להגיע לארץ כדי להצביע בבחירות. ציוצים בסגנון ״שמעתם שגם X וגם Y חוזרים במיוחד כדי להצביע?״ זכו למאות ולעיתים לאלפי לייקים, שיתופים ותגובות נלהבות.
אלא שכאן בדיוק מתחילה הבעיה הסטטיסטית.
טוויטר אינו מדגם מייצג של החברה הישראלית. גם רשימת האנשים שאתם עוקבים אחריהם אינה מדגם מייצג. וגם החברים שלכם, ככל שאתם אוהבים אותם, אינם מדגם מייצג.
בני אדם נוטים להקיף את עצמם באנשים שדומים להם מבחינת השקפות עולם, השכלה, מעמד חברתי, תחומי עניין ולעיתים גם עמדות פוליטיות. התופעה הזאת מוכרת בסוציולוגיה בשם Homophily או אהבת הדומה, הנטייה של אנשים ליצור קשרים עם אנשים הדומים להם.
עכשיו תוסיפו לכך את האלגוריתם של הרשתות החברתיות, שמחליט לאילו תכנים לחשוף אותנו על בסיס שיקולים כמו דפוסי הפעילות והמעורבות שלנו.
התוצאה האפשרית היא Echo Chamber, או בעברית, תא תהודה.
אתם רואים אנשים שחושבים כמוכם, מגיבים לאנשים שחושבים כמוכם, משתפים פרסומים של אנשים שחושבים כמוכם, ובהדרגה נוצרת תחושה שכמעט כולם חושבים כמוכם.
אבל זו בדיוק האשליה.
העובדה שראיתם 500 אנשים שמצהירים שהם חוזרים לישראל כדי להצביע אינה אומרת דבר, כשלעצמה, על התנהגותם של מיליוני בעלי זכות הבחירה.
מדוע? מפני שאתם לא יודעים מהו המכנה.
כמה ישראלים מתגוררים בחו״ל? כמה מהם בעלי זכות בחירה? כמה מהם מתכוונים להגיע? כמה מהם תומכים בממשלה וכמה מתנגדים לה? וכמה מהם בכלל נוהגים לפרסם את עמדותיהם הפוליטיות ברשת?
בלי הנתונים האלה, אין לכם דרך להסיק שהפרסומים שאתם רואים מייצגים מגמה רחבה.
יתרה מכך, אנשים שמחליטים לפרסם בפומבי שהם חוזרים להצביע אינם בהכרח דומים לאנשים שחוזרים להצביע אך אינם מפרסמים זאת, או לאנשים שבוחרים שלא להגיע כלל.
זוהי דוגמה לSelf Selection Bias, הטיית בחירה עצמית: האנשים שמופיעים במדגם אינם נבחרים באקראי, אלא בוחרים בעצמם להשתתף בו.
ויש כאן תופעה פסיכולוגית נוספת, Confirmation Bias, הטיית האישוש.
כאשר אדם מאמין שמתרחשת התעוררות פוליטית גדולה, הוא נוטה לשים לב במיוחד לפרסומים שתומכים באמונתו, לזכור אותם ולייחס להם חשיבות. לעומת זאת, מידע שסותר את התמונה הזאת עשוי לקבל פחות תשומת לב.
כך נוצרת לולאת משוב. אתם מאמינים שיש מגמה, נחשפים לעוד ועוד סיפורים שמתאימים למגמה, והחשיפה הזאת מחזקת אצלכם את האמונה שהמגמה אכן קיימת.
אלא שחשיפה חוזרת לאותה עמדה אינה ראיה לכך שהיא נפוצה באותה מידה באוכלוסייה הכללית.
אלף לייקים אינם אלף משיבים במדגם אקראי. עשרת אלפים שיתופים אינם סקר בחירות. ופיד שמלא באנשים שמסכימים איתכם אינו הוכחה לכך שהציבור כולו מסכים איתכם.
עם זאת גם אם התוצאה הפוליטית בפועל אינה תואמת את הציפיות שנוצרו ברשת, אין פירוש הדבר שאותם אנשים שפרסמו שהם חוזרים להצביע שיקרו, או שלא הייתה כלל התגייסות של מצביעים מחו״ל.
ייתכן בהחלט שאנשים רבים הגיעו במיוחד להצביע.
אבל בין הטענה ״אנשים רבים הגיעו להצביע״ לבין המסקנה ״הגעתם מעידה על שינוי פוליטי רחב בציבור״ קיים פער סטטיסטי עצום.
כדי לבסס את המסקנה השנייה צריך נתונים מייצגים, ולא אוסף של סיפורים אישיים, מרגשים ככל שיהיו.
וזו בדיוק הייתה הטענה שלי לפני שלושה חודשים.
הבעיה אינה בכך שאנשים האמינו בשינוי פוליטי. הבעיה היא שהם התייחסו לסביבה החברתית שלהם כאילו הייתה מדגם מייצג של המציאות.
בסטטיסטיקה, מדגם גדול אינו בהכרח מדגם טוב. אפשר לאסוף מאה אלף תצפיות ולקבל תמונה מוטה לחלוטין, אם מנגנון הבחירה של התצפיות מוטה מלכתחילה.
ולכן, בפעם הבאה שאתם פותחים את טוויטר ומרגישים ש״כל המדינה״ חושבת בדיוק כמוכם, כדאי לזכור:
אתם לא בהכרח רואים את דעת הקהל. אתם רואים את דעת הקהל שהסביבה שלכם והאלגוריתם מאפשרים לכם לראות.
וההבדל בין השניים הוא בדיוק ההבדל שבין תחושה אישית לבין הסקה סטטיסטית מבוססת.
בואו ננתח את זה רגע.
בקצרה, מה שכתבתי עסק במושג סטטיסטי שנקרא Sampling Bias, או בעברית, הטיית דגימה.
מה הכוונה? כאשר אנחנו מסתכלים על קבוצה מסוימת של אנשים ומנסים להסיק ממנה מסקנות על אוכלוסייה גדולה יותר, אנחנו חייבים לשאול שאלה בסיסית: האם הקבוצה שאנחנו מסתכלים עליה באמת מייצגת את האוכלוסייה שעליה אנחנו מבקשים להסיק?
לאורך החודשים האחרונים ראינו ברשתות החברתיות התלהבות סביב פרסומים של ישראלים שמתגוררים בחו״ל והודיעו שהם מתכוונים להגיע לארץ כדי להצביע בבחירות. ציוצים בסגנון ״שמעתם שגם X וגם Y חוזרים במיוחד כדי להצביע?״ זכו למאות ולעיתים לאלפי לייקים, שיתופים ותגובות נלהבות.
אלא שכאן בדיוק מתחילה הבעיה הסטטיסטית.
טוויטר אינו מדגם מייצג של החברה הישראלית. גם רשימת האנשים שאתם עוקבים אחריהם אינה מדגם מייצג. וגם החברים שלכם, ככל שאתם אוהבים אותם, אינם מדגם מייצג.
בני אדם נוטים להקיף את עצמם באנשים שדומים להם מבחינת השקפות עולם, השכלה, מעמד חברתי, תחומי עניין ולעיתים גם עמדות פוליטיות. התופעה הזאת מוכרת בסוציולוגיה בשם Homophily או אהבת הדומה, הנטייה של אנשים ליצור קשרים עם אנשים הדומים להם.
עכשיו תוסיפו לכך את האלגוריתם של הרשתות החברתיות, שמחליט לאילו תכנים לחשוף אותנו על בסיס שיקולים כמו דפוסי הפעילות והמעורבות שלנו.
התוצאה האפשרית היא Echo Chamber, או בעברית, תא תהודה.
אתם רואים אנשים שחושבים כמוכם, מגיבים לאנשים שחושבים כמוכם, משתפים פרסומים של אנשים שחושבים כמוכם, ובהדרגה נוצרת תחושה שכמעט כולם חושבים כמוכם.
אבל זו בדיוק האשליה.
העובדה שראיתם 500 אנשים שמצהירים שהם חוזרים לישראל כדי להצביע אינה אומרת דבר, כשלעצמה, על התנהגותם של מיליוני בעלי זכות הבחירה.
מדוע? מפני שאתם לא יודעים מהו המכנה.
כמה ישראלים מתגוררים בחו״ל? כמה מהם בעלי זכות בחירה? כמה מהם מתכוונים להגיע? כמה מהם תומכים בממשלה וכמה מתנגדים לה? וכמה מהם בכלל נוהגים לפרסם את עמדותיהם הפוליטיות ברשת?
בלי הנתונים האלה, אין לכם דרך להסיק שהפרסומים שאתם רואים מייצגים מגמה רחבה.
יתרה מכך, אנשים שמחליטים לפרסם בפומבי שהם חוזרים להצביע אינם בהכרח דומים לאנשים שחוזרים להצביע אך אינם מפרסמים זאת, או לאנשים שבוחרים שלא להגיע כלל.
זוהי דוגמה לSelf Selection Bias, הטיית בחירה עצמית: האנשים שמופיעים במדגם אינם נבחרים באקראי, אלא בוחרים בעצמם להשתתף בו.
ויש כאן תופעה פסיכולוגית נוספת, Confirmation Bias, הטיית האישוש.
כאשר אדם מאמין שמתרחשת התעוררות פוליטית גדולה, הוא נוטה לשים לב במיוחד לפרסומים שתומכים באמונתו, לזכור אותם ולייחס להם חשיבות. לעומת זאת, מידע שסותר את התמונה הזאת עשוי לקבל פחות תשומת לב.
כך נוצרת לולאת משוב. אתם מאמינים שיש מגמה, נחשפים לעוד ועוד סיפורים שמתאימים למגמה, והחשיפה הזאת מחזקת אצלכם את האמונה שהמגמה אכן קיימת.
אלא שחשיפה חוזרת לאותה עמדה אינה ראיה לכך שהיא נפוצה באותה מידה באוכלוסייה הכללית.
אלף לייקים אינם אלף משיבים במדגם אקראי. עשרת אלפים שיתופים אינם סקר בחירות. ופיד שמלא באנשים שמסכימים איתכם אינו הוכחה לכך שהציבור כולו מסכים איתכם.
עם זאת גם אם התוצאה הפוליטית בפועל אינה תואמת את הציפיות שנוצרו ברשת, אין פירוש הדבר שאותם אנשים שפרסמו שהם חוזרים להצביע שיקרו, או שלא הייתה כלל התגייסות של מצביעים מחו״ל.
ייתכן בהחלט שאנשים רבים הגיעו במיוחד להצביע.
אבל בין הטענה ״אנשים רבים הגיעו להצביע״ לבין המסקנה ״הגעתם מעידה על שינוי פוליטי רחב בציבור״ קיים פער סטטיסטי עצום.
כדי לבסס את המסקנה השנייה צריך נתונים מייצגים, ולא אוסף של סיפורים אישיים, מרגשים ככל שיהיו.
וזו בדיוק הייתה הטענה שלי לפני שלושה חודשים.
הבעיה אינה בכך שאנשים האמינו בשינוי פוליטי. הבעיה היא שהם התייחסו לסביבה החברתית שלהם כאילו הייתה מדגם מייצג של המציאות.
בסטטיסטיקה, מדגם גדול אינו בהכרח מדגם טוב. אפשר לאסוף מאה אלף תצפיות ולקבל תמונה מוטה לחלוטין, אם מנגנון הבחירה של התצפיות מוטה מלכתחילה.
ולכן, בפעם הבאה שאתם פותחים את טוויטר ומרגישים ש״כל המדינה״ חושבת בדיוק כמוכם, כדאי לזכור:
אתם לא בהכרח רואים את דעת הקהל. אתם רואים את דעת הקהל שהסביבה שלכם והאלגוריתם מאפשרים לכם לראות.
וההבדל בין השניים הוא בדיוק ההבדל שבין תחושה אישית לבין הסקה סטטיסטית מבוססת.
אתם רואים פתאום מלא אנשים שמצלמים את כרטיסי הטיסה שלהם במטרה לבוא ולהצביע ביום הבחירות, וזה גורם לכם אושר ותקווה שפתאום כל הישראלים מבינים שנמאס להם והגיע הזמן להחליף את הממשלה הרעה? ברכות, קוראים לזה Sampling bias
0
1
19
2,039