Alpha's Manifesto

A black and white figure's thought-hive

Correlation ≠ causation

But causation ⇒ correlation

Correlation vs causation

In my earlier post I explained how certain type of machine learning models, specifically neural networks, find the correlations between two sets of values. For predictive models, we feed correlated variables to train our models. However, sometimes, we don’t know if or how variables correlate, and part of the machine learning intelligence is to actually find that out.

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Link del día: Social Datamining

Este es mi tercer post hablando sobre un artículo publicado sobre la gente de OkCupid. ([1], [2]). Para quien no lo sepa, es un sitio de citas (dicen ellos, el más grande que hay), con un blog realmente fantástico y con un valor científico muy importante (o eso considero yo). Ellos hacen análisis basados en la relaciones que su sitio maneja, y personalmente creo que sus estudios pueden bien ser de ayuda para la sociología u otras ciencias.

En este caso en particular, quiero aproximar este siguiente post desde el punto de vista de la ingeniería social. Ellos analizaban el siguiente problema: en una primera cita hay mucho que uno quiere conocer de la otra persona, pero son cosas que no se pueden preguntar porque son preguntas invasivas, o porque simplemente incomodarían a la otra persona.

El datamining y las probabilidades entran en acción. Analizando el total de la gente, han logrado separa bajo distintos factores aquellas preguntas que sí se pueden analizar, y cuál es el factor de correlación con las que no se pueden contestar. Por ejemplo, que alguien te responda que le gusta el sabor de la cerveza implica un 60% de posibilidades de sexo en una primera cita (a muchos les hubiera gustado saber esto antes, verdad?)

Llevenló al aspecto de la seguridad. ¿Cuántas cosas sore la seguridad interna de un sistema o empresa podríamos saber haciendo otro tipo de preguntas?

Sin más explicación, los dejo con el artículo: The Best Questions for a First Date.

Soy un zorrinito social.