Настольный «must have!» аналитика
Автор: Юрий Смирнов. Рубрика: работа с информацией. Опубликовано: 19.05.2008, 18:43.
Могу только порадоваться за вас, если вы используете на своем рабочем месте поисково-аналитический комплекс стоимостью от нескольких тысяч до нескольких сот тысяч долларов. Но даже в этом случае вам не помешает обзавестись личным набором программ для поиска, каталогизации и хранения информации. Чтобы вести личные и пробные рабочие проекты. Чтобы работать со своей базой данных в командировках и дома. Чтобы накапливать и использовать свою базу знаний. Надеюсь, что кому-то окажется полезной моя система работы с информацией.
Шаг первый: интернет-поиск
Помнится, одно время были популярны т.н. мета-поисковые системы, которые «смешивали» на одной странице результаты работы нескольких универсальных поисковых машин типа Google, Yandex, Rambler. На самом деле это нисколько не ускоряет и очень мало улучшает поиск. Зато для аналитика есть смысл в том, чтобы одновременно задействовать разнотипные поисковики. С этой задачей хорошо справляется программа Maxthon В ее поисковой панели можно выбрать «птичками» сразу несколько ресурсов – и одновременно задействовать разнотипные поисковые системы. Например, одним щелчком выяснить, что знает о таинственной фирме «Абракадабра» ваш любимый Google, какие сообщения СМИ о ней зафиксировала новостная система YandexNews, какое толкование слова «абракадабра» дает энциклопедия Wikipedia, упоминается ли эта фирма в маркетинговых исследованиях ведущих аналитических агентств, пишут ли о ней в блогах, на каких торговых площадках предлагаются ее товары и т.д. Это экономит на сокращении однотипных действий драгоценные секунды, минуты, часы.
К сожалению, на пути к совершенству разработчики Maxthon несколько перемудрили – и в версии 2.x внедрили поисковую панель, аналогичную панелям Firefox и Opera. То есть собственными руками задушили свою лучшую «фичу». Я искренне скорблю – но на все письма разработчикам отвечает почтовый робот.
По умолчанию русифицированный Maxthon версии 1.x обладает огромной базой настроенных шаблонов для работы с сотнями интернет-сервисов: от универсальных и специализированных (книжных, рефератных, товарных, софтовых и т.п.) поисковиков – до серверов погоды и сервисов перевода на многие языки мира, включая китайский.
Шаг второй: ручная каталогизация
Ручная каталогизация, на первый взгляд, отнимает у аналитика немало сил (по крайней мере – на этапе рутинных операций сохранения и сортировки страниц). На самом деле на «длинной дистанции» она сторицей возвращает потраченные усилия. Искать в интернете одну и ту же информацию экспертного значения два и более раз – бездарная растрата времени. Тем более что сайты имеют обыкновение исчезать или менять свою структуру, зачастую не оставляя следов даже в www.archive.org.
Итак, откроем программу Net Snippets… Адрес для скачивания, как видите, не указан. К сожалению, разработчики прекратили развитие «настольной» версии программы и (видимо, под влиянием моды Веб 2.0) открыли онлайновый сервис eSnips для хранения и обмена информацией, видео, музыкой и файлами (я им тоже пользуюсь). Хотя многие говорят, что скоро все приложения станут онлайновыми, но лично я буду последним, кто выложит в интернете свои поисковые проекты. Консерватизм, однако. Но если кому-то, как и мне, удобнее хранить информацию на своем компьютере – скачивайте Net Snippets, не откладывая. Пока что в интернете достаточно ссылок на эту программу (похоже, разработчик не стремится ее изъять с даунлоуд-порталов), но как показывает опыт, через год-другой все они перестанут работать.
Существуют и более продвинутые аналоги этой программы. Однако Net Snippets обладает тремя козырями: она проста и удобна в использовании, стабильна в работе, а также хранит файлы в формате *.htm («открытость» формата позволяет анализировать накопленную информацию с помощью других программ). Работает программа предельно просто. Выделив на веб-странице нужный фрагмент (либо всю страницу) – перетащите его вручную в боковую панель,«пристыкованную» к браузеру (того же результата можно добиться с помощью меню панели или меню правой кнопки мыши). При сохранении фрагмента-«сниппета» программа автоматически сохраняет в базе данных адрес сайта, время и дату копирования и некоторые другие данные. Вы вольны перетаскивать «сниппеты» между папками (которые создаете по своему усмотрению), копировать в один файл всю базу или отдельную иерархию вложенных папок, отправлять этот файл по почте и т.п. Вы также можете перетаскивать текстовые фрагменты из других «настольных» программ, включая Word. Слабое место программы – ее встроенный поиск: слишком уж он медленный и ограниченный по функциональности. Но это на самом деле – не проблема, поскольку в любом случае лучше использовать специально «заточенную» для «настольного» поиска программу – Google Desktop Search.
Ручная каталогизация, на первый взгляд, отнимает у аналитика немало сил (по крайней мере – на этапе рутинных операций сохранения и сортировки страниц). На самом деле на «длинной дистанции» она сторицей возвращает потраченные усилия. Искать в интернете одну и ту же информацию экспертного значения два и более раз – бездарная растрата времени. Тем более что сайты имеют обыкновение исчезать или менять свою структуру, зачастую не оставляя следов даже в www.archive.org (ресурс, по мере сил «архивирующий» весь интернет).
Наконец, по своей природе ручная каталогизация – это процесс самообразования, превращения специалиста в эксперта, накопления личной базы знаний, в которой легко ориентируешься в любое время дня и ночи.
Шаг третий: автоматическая каталогизация
Если мы говорим об автоматическом скачивании и каталогизации новостей, статистики, экспертных мнений и т.п., то его цель – вовсе не в том, чтобы под завязку загрузить аналитика занимательным профессиональным чтивом. Напротив, нам нужно найти способ на 90% избавить аналитика от необходимости читать все подряд. Отчасти в этом поможет программа GetNews.
Во-первых, эта программа умеет автоматически скачивать не только заголовки и анонсы, но и полные тексты новостей (после не очень сложной настройки т.н. новостного канала под особенности данного сайта). Причем она скачивает «голые» тексты, полностью очищенные от веб-дизайнерских излишеств (при желании можно оставить прилагающимися к ним фотографии, графики и т.д.), что облегчает последующую работу с ними.
Во-вторых, GetNews умеет работать не только лентами новостных агентств и СМИ, но и с любой обновляемой информацией, будь то пресс-релизы, блоги, сообщения форумов и т.д.
В-третьих, программа автоматически сортирует все новости не только по источникам, но и по любым темам, заданным пользователем (достаточно ввести в программу ключевые слова: новость будет автоматически отправляться в определенный каталог при наличии в заголовке или тексте определенного ключевого слова). Уже одно это значительно сокращает объем обязательного чтения аналитика: в большинство каталогов можно заглядывать, только когда в этом возникнет, так сказать, производственная необходимость.
В-четвертых, каталоги GetNews можно легко превратить в *.htm-файлы и затем разместить в папке Net Snipets. Это позволит смешать данные ручной и автоматической каталогизации и анализировать их одновременно. В т.ч. – с помощью программ, о которых я расскажу позже.
К сожалению, сайт разработчиков программы GetNews в данный момент не поддерживается, но саму ее еще можно скачать в интернете.
Шаг четвертый: поиск по ключевым словам
Пока никто не придумал поисковую систему, которая вместо сотен, тысяч, миллионов результатов выдает те самые 10–20 веб-страниц, что абсолютно точно отвечают на запрос пользователя. Зато неплохо решается другая задача, суть которой: помочь пользователю за секунды как бы охватить результаты поиска одним взглядом – дабы пользователь мог самостоятельно и осмысленно сделать дальнейший выбор. Эту задачу в содружестве с Google Desktop Search решают программы Quintura Search и Inxight Search Extender for GDS.
Для большинства поисковых задач поисковой панели GDS вполне достаточно: ввели ключевую фразу – мгновенно получили результат на html-странице в привычном стиле Google. Но если вам хочется большего – нажмите на ссылку «Расширенный поиск» рядом с поисковой строкой.
Во-первых, здесь можно уточнить свой запрос, определив временной интервал и файловый формат, а также исключив из поиска документы, содержащие определенные слова. Во-вторых, ссылка «Обзор хронологии» приведет вас на страницу, на которой все результаты вашего запроса будут выстроены по дням и часам. Здесь же имеется календарь, некоторые даты в котором выделены синим цветом – в эти дни вы работали над документами, имеющими отношение к данному запросу. Их список вы получите, щелкнув по дате. Этой функции можно найти множество применений: от составления информационных дайджестов – до управления личным временем.
Также обратите внимание на ссылку «Сохранено в кэше» под каждым найденным документом. Она выводит длинный список промежуточных текстовых копий данного документа, даже если сам он стерт с жесткого диска компьютера! Мне эта функция не один раз помогала спасать сюжетные ходы, павшие жертвой неудачного саморедактирования. Более того, несколько раз с помощью кэша GDS я возвращал из небытия целые статьи, по небрежности удаленные с винчестера и не поддающиеся восстановлению даже с помощью утилит, применяемых профессиональными сисадминами и спецслужбами. Электронные рукописи не горят, если об этом позаботились программисты.
«Уязвимая пята» утилиты, как всегда, обнаруживается на «толчковой ноге». Порой Google Desktop Search эффективен до абсурда и выводит в ответ на простенький запрос сотни и тысячи результатов поиска (вы и не подозреваете, сколько файлов, содержащих тексты, размещается на вашем ПК). Что порождает новую подзадачу: добавить к нашему «поисково-аналитическому комплексу» средства, помогающие структурировать поисковую «продукцию» GDS. Эту подзадачу решают следующие две программы.
Quintura Search. Вообще-то эта программа (как и онлайновые сервисы www.quintura.com и www.quintura.ru) предназначена для поиска в интернете. Но в нее встроен и плагин для работы с GDS. В этом качестве мы ее и рассмотрим.
Окно Quintura Search разделено на две части: справа – обычная лента с результатами поиска Google Desktop, слева – визуальная карта поиска, на которой вокруг вашего запроса как города-спутники располагаются уточняющие слова и словосочетания. Это наиболее значимые, с точки зрения программного алгоритма, слова, употребляемые в одном контексте со словами вашего запроса. Одновременно меняется список результатов поиска: при наведении мыши на отдельные слова в левом окне – в правом могут остаться и 10, и 5, и 1–2 результата, ценность которых несложно оценить «на глазок». Таким образом, буквально за минуту вы можете исследовать всю карту и либо найдете нужные вам страницы, либо поймете, как следует уточнить запрос.
Предположим, на вашем компьютере размещен архив с публикациями на тему мобильной связи. Введите в Quintura Search запрос «мобильный телефон». На визуальной карте на разном расстоянии вокруг запроса выстроится десятка два уточняющих слов (вес и значимость которых дополнительно подчеркивается игрой шрифтов). Предположим, это: «продажа», «операторы», «полифонический», «аксессуры», «ремонт», «тест», «магазин», «доставка», «цена» и т.д. Например, наведя курсор на слово «тест», получаем новые направления поиска: «обзор» и «сравнительный». Выбрав «Nokia» из представленных на карте торговых марок, мы увидим, что с ней ассоциативно связаны «Motorola», «Panasonic», «Samsung», «Siemens». Выбрав «Panasonic», на разных расстояниях от этой торговой марки увидим «Nokia», «Motorola», «Philips». Выбрав «Motorola» – увидим «Siemens», «Sony», «Nokia», «Alkatel». Вот так играючи, за несколько секунд, мы получили представление о рыночных пересечениях ведущих «мобильных» игроков. С чем связаны эти пересечения – с конкурентными стычками, совместными проектами или представлениями IT-журналистов о прекрасном – можно уточнить в правом окне программы.
Quintura Search позволяет добавлять и удалять на карте поиска уточняющие слова, а также удалять ссылки, далекие от темы запроса. Это очистит карту от смыслового мусора и добавит в нее новые страницы, более точно соответствующие вашим интересам (программа анализирует до 1000 первых результатов поиска GDS). Карту поиска можно:
• сохранить;
• переслать коллегам или подчиненным, ежедневно выполняющим типовую для вашего бизнеса поисковую задачу;
• использовать в качестве структурированной и визуализированной базы знаний по определенной теме.
В конце концов, вы можете просто остановиться «на самом интересном месте» – и с него же продолжить поиск в более удобное время.
Понятно, что любой машинный алгоритм, несмотря на все старания программистов, несовершенен. Ваш способ мышления, несомненно, отличается от программных методов кластеризации – распределения поисковых запросов по группам наиболее значимых, с точки зрения Quintura Search, слов. Чтобы программа не стала шорами на ваших глазах, используйте несколько запросов для изучения каждой темы. А также периодически возвращайтесь к обычному поиску: долгому и кропотливому – зато надежному. И сравнивайте результаты.
Inxight Search Extender for GDS. Основная сложность аналитического поиска заключается вовсе не в том, чтобы найти необходимое. Наибольшую ценность представляют сведения, которых вы даже не собирались искать.
К примеру, нет ничего проще, чем отыскать все пересечения в одном контексте ваших конкурентов. Достаточно ввести в окошко Google Desktop Search список фирм-соперников – и вы узнаете, кто с кем и против кого заключал союзы и кто кому роет яму (толщина «досье» будет зависеть только от количества накопленных вами публикаций). Но как решить другую задачу: быстро получить полный список фирм и персон (в т.ч. – совершенно незнакомых вам), с которыми пересекалась интересующая вас компания? Если вам нужен список фирм с анголязычными названиями – тогда воспользуйтесь Inxight Search Extender for GDS.
Проанализировав содержание найденных c помощью Google Desktop Search документов, программа Inxight SE автоматически, без участия пользователя, находит в них значимые фактические данные: например, имена, названия, цифры (процентные, количественные показатели, денежные суммы и др.). Затем программа за считанные секунды группирует все документы, найденные по запросу, в восьми разделах: персоны, компании, продукты, местности, телефоны, цифровые значения, даты, почтовые и интернет-адреса – с соответствующими подразделами-списками фамилий, названий, адресов и т.п.. После чего пользователю останется пометить «птичкой» самые интересные пункты («А что связывает фирму X с персоной Y? А как занесло ее представителей в город Z? А что за кругленькая сумма – $1 000 000 – упоминается в одном контексте с фирмой X? И т.д.). В итоге система сократит длинный список документов, оставив только самые значимые для вас в данный момент.
Разумеется, программа периодически ошибается: например, может принять за фамилию человека термин из области информационных технологий (к слову, такие ошибки косвенно указывают на то, что Inxight SE применяет не встроенные словари имен и названий – по крайней мере, не только их – а использует интеллектуальные алгоритмы распознавания). Но подобных ошибок не так уж много и они легко «фильтруются» визуально.
Программа охотно выполняет поисковые запросы на русском языке, но списки имен и названий выдает только на английском (разработчики сообщили мне, что выпускать полностью адаптированную к русскому языку версию Inxight SE for GDS пока не планируют). Но даже в таком виде программа весьма полезен для отечественных бизнес-пользователей. Во-первых, многие из них ведут дела в дальнем зарубежье, либо присматриваются к тамошним потенциальным партнерам, либо «мониторят» деятельность местных представительств иностранных компаний. Во-вторых, еще с конца перестройки у нас сохранилось огромное количество фирм с англоязычными названиями. В-третьих, функция структуризации цифровых данных никак не привязана к языку – а ведь часто аналитики ищут в текстах именно цифры (по крайней мере, понижают индекс достоверности текстов без цифр).
Шаг пятый: поиск по смыслу
В программу «Интеллектуальный партнер руководителя» можно загрузить базу законов и постановлений, а затем использовать традиционный поиск по ключевым словам. Но главная «изюминка» программы – алгоритмы работы со смыслом текста. С той или иной степенью успеха программа извлекает из загруженных в нее документов прецеденты решений и модели поведения, которые когда-либо использовали другие люди и, возможно, в переосмысленном виде сможете использовать вы.
Интеллектуальный партнер руководителя. Разработчики программы подчеркивают, что это не поисковая система, а система извлечения знаний. Вы сами можете проверить, в чем разница: разработчики бесплатно высылают по запросу компакт-диск с демо-версией программы. Причем эту демо-версию вполне можно использовать в качестве рабочей: ограничений у нее не так уж много:
- объем базы документов, из которых по запросу пользователя извлекаются знания не превышает 12 мегабайт (это, впрочем, вполне приличный объем, который может охватить самые важные текстовые документы персонального архива бизнес-аналитика);
при загрузке новой тематической базы демо-версия «перечитывает» документы с нуля (а вот это уже неудобство, отнимающее много времени);
демо-версия не поддерживает функцию прогнозирования – хотя и без нее будет полезна аналитику и эксперту.
При загрузке программы в глаза бросается определенное сходство ее интерфейса с внешним видом справочно-информационных систем. На самом деле сходство чисто внешнее. Те же юридические базы данных либо содержат строго заданный круг вопросов-ответов, либо выдают список документов, в тексте которых имеются ключевые слова пользовательского запроса. В «Интеллектуальный партнер руководителя» также можно загрузить базу законов и постановлений, а затем использовать традиционный поиск по ключевым словам. Но главная «изюминка» программы – алгоритмы работы со смыслом текста.
Вначале в программу нужно загрузить документы, статьи, книги, новости и т.д., из которых вы рассчитываете извлечь полезную информацию. Затем – ввести на естественном человеческом языке свой вопрос (точно так же, как вы спрашиваете своего коллегу, клиента, партнера). В ответ программа с той или иной степенью успеха извлекает из загруженных в нее документов прецеденты решений и модели поведения, которые когда-либо использовали другие люди и, возможно, в переосмысленном виде сможете использовать вы. В найденных цитатах могут вообще отсутствовать слова из вашего запроса – и тем не менее ассоциативно они будут похожи на ваш запрос. К примеру, вы спрашиваете у программы: «Как построить систему управления предприятием?» Если в базу программы, наряду с прочими источниками, загружен исторический роман – то она в общем списке прецедентов выдаст цитату, описывающую методы управления, скажем, Екатерины Второй. Так сказать, исторический прецедент в чистом виде. Только от вас зависит, как вы его осмыслите и возьмете ли себе на вооружение.
Характерно, что программа использует не только традиционный словарь синонимов, но и созданный разработчиками системы т.н. словарь смыслов, отражающий отношения каждого слова с другими словами (не правда ли, фраза: «Кузявая кракозяка забузерила бозю», – в общем и целом, понятна. Именно потому, что понятны внутренние взаимоотношения между словами). Если предлагаемые программой ассоциации-прецеденты, на ваш взгляд, не удачны – вы можете донастроить ее алгоритм поиска в соответствии с собственным пониманием тех или иных смыслов.
Вообще, результативность работы программы зависит от двух вещей. Во-первых, от потребностей и способа мышления пользователя. Те, кто ищет точных инструкций и рецептов (например: «если ваш поставщик нарушил ГОСТ такой-то, вам нужно пожаловаться туда-то и туда-то) – будут разочарованы. Программа рассчитана на тех, кому нужен минимальный толчок, пища для размышлений в виде чужого опыта, чтобы «разродиться» собственными решениями или составить список рекомендаций, позволяющих снять конкретную проблему конкретного бизнеса. Разумеется, программа будет выдавать прецеденты, ассоциативно близкие к вашему запросу (например, посвященому мобильной связи), если в нее загружены публикации по теме запроса (об опыте производителей и операторов мобильной связи). Напрягать свою «ассоциативную извилину» тогда придется меньше. Но, с другой стороны, так вы снизите вероятность неожиданных, прорывных открытий, которые, как известно, чаще всего происходят «на стыке» различных областей знаний. Во-вторых, полезность программы зависит от качества загруженных в нее в данный момент документов. Если скормить ей инструкции по использованию бытовых приборов и дюжину графоманских романов – не жалуйтесь потом на банальные и занудные советы.
К слову, вот вам необычный способ использования программы, о котором не упоминают разработчики. Если не знаете, какую бизнес-литературу выбрать для вечернего чтения, «скормите» программе несколько доступных электронных книг, а затем задайте несколько вопросов. Книгу, в которой вы обнаружите больше всего интересных цитат-прецедентов, пожалуй, и следует приобрести в книжном магазине. Вот вам еще один ответ на вопрос, поставленный в начале этого цикла: как пользоваться информацией, не прочитывая ее от начала до конца.
Шаг шестой: частотный словарь
Утилита URS, строго говоря, создавалась для лингвистов, составляющих частотные словари употребления слов. Но, за неимением других эффективных бесплатных инструментов, будет полезна и бизнес-аналитику (и, к слову, отчасти возьмет на себя часть функций, с которыми в силу слабого знания русского языка не может справиться программа Inxight SE).
К примеру, вы можете сформировать словарь часто употребляемых слов в папке публикаций о фирме Nokia. Затем – создать точно такие же словари для других производителей мобильных телефонов: Samsung, Motorola, Sony- Ericson , Alkatel и др. После этого остается сравнить с помощью утилиты полученные словари – и проанализировать различия. А затем приступить к целенаправленному поиску ответов на вопросы: «Что скрывается за словом «конфликт», которое повторяется 20 раз, или за словом «инвестор», встречающимся 50 раз?» В этом вам помогут рассмотренные ранее программы.
URS позволяет наглядно сравнивать не только отличия, но и пересечения частотных словарей. Их анализ, возможно, породит рабочую гипотезу о типичном для данного рынка поведении и об отстройке отдельных компаний от конкурентов. Ясное дело, как бы ни была красива гипотеза, ее нужно проверить с двойным усердием: все-таки мы исследуем статистические закономерности в ограниченной персональной базе данных. Однако практика показывает, что в качественно отфильтрованной информационной «капле», можно обнаружить примерно те же тенденции, что и в «океане» данных.
Чтобы не просматривать сотни бесполезных с точки зрения вашего запроса слов, вы можете отобрать только те слова, которые встречаются в текстах не реже определенного количества раз. Либо – соответствуют заранее определенному набору слов.
Как бы ни была красива гипотеза, рожденная с помощью URS, ее нужно проверить с двойным усердием: все-таки мы исследуем статистические закономерности в ограниченной персональной базе данных. Однако практика показывает, что в качественно отфильтрованной информационной «капле» можно обнаружить примерно те же тенденции, что и в «океане» данных.
Шаг седьмой: принятие решений
Итак, информация собрана, каталогизирована, осмыслена. Периодически вы обращаетесь к ней, когда нужно сделать очередной выбор: принять решение или подготовить его обоснование. На этом этапе вам помогут программы «Анализ иерархий» и Deicider.
«Анализ иерархий»: рациональный подход. Представьте себе необычные аптекарские весы, у которых не две рычага, а, допустим, четыре. Но чащи прицеплены не ко всем рычагам: некоторые заканчиваются крючком, к которому цепляются аналогичные весы второго уровня. А за ним еще может следовать третий, четвертый… На чашах – гирьки разного веса. Вся система угрожающе накренилась. Задача состоит в том, чтобы положить гирьку нужного веса на нужную чашу – и тем самым вернуть системе равновесие.
Это – аллегория метода анализа иерархий:
• «система» – цель (или главный критерий предстоящего вам выбора);
• «крючки» – промежуточные критерии, параметры оценки;
• «чаши» – альтернативные решения;
• «последняя гирька» – оптимальное решение.
Поскольку метод известен не всем, пожалуй, следует рассказать о нем подробнее.
Метод иерархий, разработанный американским математиком Т.Саати, позволяет анализировать на основе экспертных оценок сложные задачи с многоуровневой иерархией критериев.
Простейший пример: мы выбираем автомобиль по цене и году выпуска, но у критерия «цена» есть дополнительные параметры «марка производителя» и «объем двигателя», а у критерия «год выпуска» – параметры «реальный пробег» и «условия эксплуатации». Любой дополнительный параметр можно для верности также оценить с помощью параметров второго уровня и т.д..
Метод Т.Саати широко используется в самых разных областях, от политики и экономики до системы социального обеспечения. С его помощью определяются рейтинги клиентов, распределяются финансовые ресурсы, планируется желаемое будущее, принимаются кадровые решения, разрешаются конфликты и т.д. В рунете можно найти массу публикаций, описывающих практические результаты применения метода при оценке инвестиционных рисков и земельных участков, прогнозе залежей полезных ископаемых и биржевых котировок, разработке планов реконструкции и кредитных стратегий предприятий. А также – материалы, объясняющие такие нетривиальные вещи, как матрица попарного сравнения объектов, критерий согласованности, итоговый вектор приоритетов и др. Право, метод был бы доступен только аналитикам с математическим складом ума (и соответствующим образованием), если бы не было программ, которые прячут от пользователя все расчеты, предлагая, в основном, определять критерии и выставлять по ним экспертные рейтинги.
Более-менее основательно познакомившись с методом в теории, вы можете оценить его на практике с помощью программы «Анализ иерархий». Программа относительно проста (если вы владеете теорией) и предлагает сходу начать построение иерархической схемы, а затем перейти к попарным сравнениям и другим расчетам. Но вряд ли есть смысл использовать ее для решения сиюминутных повседневных задач. Метод требует основательной информационной и аналитической проработки вопроса, а также времени на ввод экспертных оценок.
Зато программа подойдет для анализа проектов различного масштаба. А если эксперту заранее известен «правильный ответ» – то и для обоснования проектов: матрицы и формулы Т.Саати в глазах инвесторов выглядят солидно, внушительно.
Deicider: интуитивный подход. Представьте себе артиллерийскую пристрелку: недолет, перелет… В точку! в точку! в точку! Это – о нейронных сетях.
Здесь также уместно небольшое отступление.
Сложно поверить, но компьютер, который сейчас стоит на вашем столе, мог быть совсем другим: распознавать образы, человеческую речь, настроение хозяина… Нынешние компьютеры, основанные на обработке символов, были в общих чертах придуманы еще в 1936 году Тьюрингом. Позже появилась идея компьютеров, основанных на обработке образов, а затем и первые нейросетевые устройства – персептроны. До конца 1960-х годов оба направления развивались параллельно, а затем в силу ряда причин на десятилетия восторжествовали идеи Тьюринга. Однако с середины 1990-х годов нейросетевые технологии начали брать реванш.
Не вдаваясь в технически подробности, можно отметить, что нейронная сеть действительно моделирует некоторые особенности работы человеческого мозга. Она обладает способностью к самообучению и благодаря этому может решать нетривиальные творческие задачи.
Типичная схема работы нерйосети: вы «скармливаете» ей некую информацию –> на ее основе сеть случайным образом выбирает одно из возможных решений –> вы даете обратную связь (сообщаете сети, было ли ее решение правильным или ошибочным) –> с каждой новой попыткой нейросеть перестраивает свою структуру, все реже ошибается и все чаще выдает решения, приводящие к успеху.
Ее плюс по сравнению с человеком заключается в том, что нейросеть способна «просеивать» гигантские массивы информации и обнаруживать в них закономерности, которых никогда бы не заметил самый внимательный аналитик. Поэтому ее решения зачастую выглядят совершенно неожиданными, креативными.
Сегодня нейросети используются в самых разных областях: военным помогают просчитывать угрозу нападения противника, банкирам – отлавливать недобросовестных кредиторов, биржевикам – прогнозировать подъемы и спады на финансовых и товарных рынках, производителям – оценить перспективы новых рынков сбыта и т.д. А теперь попробуем воплотить теорию в практику с помощью программы Deicider.
Предположим, вы покупаете новый станок для своего предприятия и у вас есть пять контрагентов. Введите в программу название первой фирмы-продавца, а затем передвиньте ползунки на каждой из имеющихся пяти шкал: «Простота реализации», «Безопасность», «Желательность для вас», «Рациональность», «Побочная польза». Разработчик выбрал именно эти показатели, поскольку, по его мнению, они являются базовыми для большинства ситуаций выбора. Но вы можете называть их совершенно по-другому: для нейросети человеческие определения безразличны, для нее важна «система сдержек и противовесов» базовых показателей.
Итак, передвигая ползунок влево-вправо, вы тем самым уменьшаете или увеличиваете значение данного показателя применительно к коммерческому предложению первой фирмы. Делать это нужно, практически не задумываясь: подсознание справится с этой задачей лучше сознания, опутанного страхами и предрассудками.
Добавив в список вышеописанным способом все пять фирм-продавцов, нажмите кнопку «Выбрать лучшее решение» – и программа скажет вам, какого партнера следует выбрать.
Начинайте обучать программу с самых простых дел, от исхода которых никто не пострадает. Ведь поначалу программа действует по некоему усредненному шаблону, по сути – случайно. Поэтому, когда вам станет известен практический результат, обязательно сообщите программе, был ли ее выбор правильным или неправильным (если же вы поступили иначе, следует просто удалить решение из списка). И тогда Deicider после каждой экспертизы будет все точнее настраиваться на ваш «образ успеха». Что это еще за образ? Это не есть какое-то характерное для данного пользователя положение ползунков – разумеется, при удачной покупке автомобиля и при удачном устройстве на работу оно будет отличаться. «Образ успеха» – это соотношение всех пяти факторов, их взаимное влияние друг на друга – эти закономерности нейросеть и просчитывает в своем скрытом слое. Тут уместна следующая аналогия: вы можете как угодно менять свой голос, идеально подражая известным артистам и политикам. Однако спектрограмма голоса уникальна и все равно укажет на вас.
Образ успеха – это состояние, в котором вам удается любое дело: успеть на опаздывающий поезд, разрешить неразрешимый конфликт, рискнуть – и победить. Это также ваше личное представление о том, что такое успех, и что такое неудача. Образ успеха уникален для каждого человека (хотя и может меняться в течение жизни), поэтому автор программы не рекомендует передавать хорошо настроенный «на вас» Deicider коллегам и друзьям. Новому пользователю следует начать настройку программы с нуля.
В отличие от предыдущей разработки, программа Deicider создавалась явно не для оценки крупных проектов (в любом из них заведомо больше пяти факторов). Ее предназначение – разнообразные повседневные решения: какое коммерческое предложение выбрать, какого кандидата на вакансию предпочесть, каким делом заполнить внезапную паузу в работе, звонить ли прямо сейчас «сложному» клиенту, кому поручить подготовку того самого «крупного проекта» и т.д., и т.п. Иными словами «Анализ иерархий» и Deicider могут неплохо дополнять друг друга.
Шаг восьмой: аналитический отчет
Структуризация текста – процесс творческий. Меняя приоритет заметок, вы на лету редактируете план будущего аналитического отчета или статьи – и одновременно сужаете или расширяете поле идей, которые могут у вас родиться по мере работы с данным текстом.
KeyNote. На любом этапе поиска, обнаружив нехватку информации или аналитического материала, можно вернуться к одному из предыдущих этапов. KeyNote – не исключение. Более того, я бы рекомендовал начинать с ним работу с момента открытия очередного поискового проекта.
Текстовый редактор KeyNote разрабатывался для создания мини-энциклопедий, товарных каталогов, адресных книг и т.п. – любых справочно-информационных баз, имеющих древовидную структуру. Но если взглянуть на него глазами аналитика, мы увидим в KeyNote почти идеальный инструмент подготовки отчетов, статей и любых других текстовых документов. На порядок более удобный, чем старый-добрый Word.
Вначале опишу общий стиль работы с программой. Предположим, вы читаете некий текстовый документ (совершенно не важно, в какой программе он загружен). KeyNote в это время в свернутом виде сидит в system tray, а его функция «Захват буфера» – включена. Встретив в открытом документе полезный факт, цитату, цифру, тезис и т.п. – выделите его и нажмите стандартную комбинацию клавиш для копирования: «CTRL + C». Этот фрагмент будет автоматически сохранен в «дереве» заметок KeyNote (при этом сам KeyNote остается в свернутом виде, и вам не придется отвлекаться от чтения документа). KeyNote автоматически присваивает новой заметке название, состоящее из ее первых слов (либо – из названия источника заметки, либо – из даты и времени копирования: текущий вариант зависит от настроек, которые пользователь заранее внес в программу).
Закончив наполнение KeyNote информацией, разверните его окно, разделенное на две части («дерево» заметок + окно просмотра/редактирования). Полученный список заметок может испугать своим размером. На самом деле он поддается систематизации буквально на лету (в программе Word вам было бы намного сложнее выстроить логическую цепочку тезисов будущего отчета). Удерживая клавишу SHIFT, нажимайте клавиши курсора: «Стрелка вверх»/«Стрелка вниз» – и заметка перемещается вверх или вниз в общем списке. Нажимайте: «Стрелка влево»/«Стрелка вправо» – и заметка присоединяется к другой заметке в качестве «дочерней» либо выводится из этой логической «ветви» и вновь становится самостоятельной.
Когда вы перемещаетесь по списку заметок с помощью тех же клавиш курсора, но без нажатой клавиши SHIFT – в окне просмотра мгновенно отражается содержимое текущей заметки (то есть вам не нужно тратить время на открытие-закрытие файлов – вы просто «скользите» от одной заметки к другой). Не отходя от кассы, можно отредактировать любую заметку, либо выделить ее часть и превратить в самостоятельную заметку, которая тут же появится в информационном «дереве». Любые изменения программа сохраняет автоматически.
С помощью горячих клавиш также можно:
• менять названия заметок;
• присваивать заметкам иконки-символы для облегчения ориентации в информационном «дереве»;
• перетаскивать заметки и целые ветви из одних информационных проектов в другие, размещенные в отдельной вкладке (между вкладками, каждая из которых содержит собственное информационное «дерево», можно переключаться щелчком мыши).
Структуризация текста – процесс творческий. Меняя приоритет заметок, вы на лету редактируете план будущего аналитического отчета или статьи – и одновременно сужаете или расширяете поле идей, которые могут у вас родиться по мере работы с данным текстом. Механическими, на первый взгляд, действиями вы отсекаете часть потенциальных информационных источников (поскольку они будут противоречить выстроенной вами логике) – и, напротив, задаете себе новые направления поиска дополнительной информации. Передвинув определенный факт на несколько позиций, вы вольно или невольно понижаете его удельный вес в списке причин, а то и вовсе переводите в список следствий – что непременно скажется на выводах и рекомендациях вашего аналитического отчета.
А теперь «встроим» KeyNote в нашу цепочку обработки информации. Первым делом предлагаю следующим образом разделить функции KeyNote и Net Snippets.
В Net Snippets будет логично хранить веб-страницы и текстовые документы целиком (на случай, если нам понадобится уточнить детали, значимость которых заранее определить невозможно. Как и нельзя определить, сколько раз нам понадобится ими воспользоваться). Ведь Net Snippets поддерживает открытый *.htm формат данных, доступный для обработки в аналитических программах нашего «комплекса».
В KeyNote удобнее манипулировать данными, однако формат, в котором хранятся «деревья» и «ветви» заметок – закрытый. Следовательно, в него удобнее копировать данные, прошедшие первичную очистку и обдумывание: цифры, цитаты, примеры и т.д. – и предназначенные исключительно для данного отчета (причем копировать можно как из Net Snippets, так и прямо из браузера, редактора Word, «читалки» Adobe Reader и др.). И попутно записывать в KeyNote заметки с собственными идеями, наблюдениями, выводами, которые впоследствии послужат связками между частями отчета.
Таким образом, вы можете начать работу с KeyNote как на последнем, восьмом этапе поискового проекта, так и на любом предыдущем. На мой взгляд, второй вариант предпочтительнее, поскольку ваши размышления над «деревом» заметок KeyNote не раз подскажут вам дополнительные направления поиска и анализа. Кроме того, так вам будет легче распределять время между текущими проектами. Чтобы освежить в памяти проект, теперь достаточно взглянуть на его иерархическую структуру. Чтобы улучшить качество проекта – достаточно изменить порядок следования заметок в информационном дереве, выбросить заметки, достоверность или важность которых не подтвердилась, заполнить логические пробелы новыми фактами или собственными идеями.
Наполнив KeyNote и проведя сортировку заметок (своеобразных «зерен кристаллизации» будущего отчета), можно экспортировать «дерево» заметок в текстовый формат, а затем, например, открыть в привычном Word’е (к сожалению, KeyNote не умеет просматривать/редактировать «дерево» как единый текст).
Будущие посты
|
|
Loading ...