Уже подъехало уточнение!

«Важные истории» пересчитали аномальные голоса с корректировкой: без результатов по Москве. В этом регионе результаты публиковались «в кучу». ЦИК объединил тех, кто голосовал на участках и электронно. Это искажало общую картину.

Поэтому более точная оценка по аномальных голосов за Путина по методу Сергея Шпилькина — почти 22 млн.

Но и у этого метода существуют ограничения. Реальная картина, скорее всего, куда более впечатляющая.

В канале опубликованы и другие интересные находки из данных. Например, как отразился «Полдень против Путина» на явке избирателей.

В Т—Ж придумали новый забавный калькулятор — теперь вы можете посчитать стоимость ваших рабочих зумов.

Вводите количество участников, их среднюю зарплату, и смотрите, как уходят деньги. Красота!

https://journal.tinkoff.ru/nuzhen-sozvon/

Ещё одна красивая визуализация процессов, напрямую связанных с нашей жизнью. Сможете угадать, какие данные тут визуализированы?

Судя по тенденции, в одной из следующих «клеточек» облачко просто улетит, и сама клеточка останется пустой 🙈

Источник: https://twitter.com/k_sonin/status/1770446059527164230/photo/1

Подробное и обстоятельное исследование прошедших выборов выпустил аналитический центр Cedar. Авторы подробно рассмотрели различные методы выявления аномалий в данных и их ограничения — например, рассказали, в каких ситуациях может не работать метод Шпилькина.

К расчётам также приложили код на
гитхабе.
Исходные данные, правда, дают только по запросу на почту. Но я знаю, что для 2024 года их можно скачать, например, тут

Исследование:
https://cedarus.io/research/evolution-of-russian-elections

Такой милейший санкей украшает стены нового блока офиса Яндекса на Садовнической 🥰

Коллегам, которые делали это — респект. Хочу жить в офисе, украшенном подобными работами 😅

Если вам интересна тема анализа геоданных, приходите в пятницу на конференцию Мапакон. Целый день спикеры будут рассказывать о подходах к работе с картами, о работе и о своих проектах.

Конференция будет онлайн, с утра и до вечера. Участие бесплатное, но по предварительной регистрации:
https://cartetika.ru/mapacon_participate

Программа конференции

P.S. Я тоже немного причастен к событию, делаю кое-что, что, надеюсь, оценит сообщество геоаналитиков 👀

Вижу, что много людей сюда добавилось после конференции «Мапакон», где Наталья Волгушева рассказывала про исследование, которое я помогал делать Картетике. Рад вас видеть!

По такому случаю решил сделать подборку постов с красивыми картами:
* Перемещение между районами США до и во время пандемии;
* Народы России в прекрасной плиточной карте из «цветов»;
* Как отличаются границы районов Нью-Йорка по мнению живущих там людей;
* Изменение климата в России;
* Трёхмерные плиточки про загрязнение воздуха и богатство в разных странах;
* Гольфстрим во всей красе, и почему он может стать более холодным вопреки глобальному потеплению;
* Карта-анамарфоза про популярные туристические направления у жителей России.

Для просмотра некоторых материалов может потребоваться подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls

На прошлой неделе в американском городе Балтимор произошла авария — контейнеровоз врезался в одну из опор моста Фрэнсиса Скотта Ки, мост обрушился и заблокировал один из крупных американских портов.

По этому поводу западные издания сделали много инфографики, а меня привлекла вот эта карта в Washington Post, где показано движение судов вдоль восточного побережья Штатов.

Потоки перемещений на карте выглядят всегда красиво, не находите?

https://www.washingtonpost.com/business/2024/03/27/baltimore-port-economy-disruption-bridge-collapse/

Издание Rest of The World пишет о том, как технологии распознавания лиц, используемые по всему миру и изначально введённые для поиска террористов и опасных преступников, становятся инструментами государств для борьбы с политическими активистами.

В материале собраны истории активистов из России, Индии и Ирана. А ещё — залипательные карты с протестной активностью в этих странах.

https://restofworld.org/2024/facial-recognition-government-protest-surveillance/

Т—Ж проанализировал 199 самых кассовых российских фильмов

Самым успешным проектом последних двух десятилетий стал «Чебурашка», обогнав «Холопа» по сборам почти на треть. «Первое лицо» популярного кино — Данила Козловский, главный режиссёр — Марюс Вайсберг.

Любопытно, что оценки зрителей на кассовый успех фильма особо не влияют — по крайней мере, по графику корреляция не видна. Зато качество российских хитов, судя по всему, растёт.

А подробнее читайте тут:
https://journal.tinkoff.ru/top-russian-movie-stat/

Большой материал, который подробно рассказывает о том, с какими проблемами сталкиваются люди, обучающие визуальные генеративные нейросети.

В одном из крупнейших датасетов, на котором такие модели обучают, например, обнаружили сцены детского насилия. Что ещё полбеды, ведь такие картинки просто отфильтровать.

Что гораздо хуже — в нём много изображений в пару к которым добавлены текстовые описания из служебного тега ALT на веб-страницах. Текст из этого тега показывается в том случае, если изображение не грузится, а для слабовидящих пользователей является единственной возможностью узнать о том, что вообще находится на изображении. Однако предприимчивые маркетологи добавляют в этот тег не реальное описание изображения, а ключевые слова, которые лучше всего повлияют на ранжирование сайта в поисковой выдаче. Таким образом модель получает датасет, в котором описан не реальный мир, а мир, который видят поисковые роботы.

Про другие проблемы наглядно — тут:
https://knowingmachines.org/models-all-the-way

Сильный приём в материале Washington Post о боевых действиях в Секторе Газа.

Авторы говорят: представьте, один человек помнит по имени в среднем 472 людей. Из них 7 человек погибли, 305 испытывают чрезвычайную нехватку еды.

Так масштаб катастрофы в регионе гораздо более понятен.

https://www.washingtonpost.com/world/interactive/2024/gaza-numbers-killed-displaced-scale/