Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
#Круги добра
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Погрузись в захватывающий шутер!

FRAGEN

Шутер, Экшены, Шутер от первого лица

Играть

Топ прошлой недели

  • SpongeGod SpongeGod 1 пост
  • Uncleyogurt007 Uncleyogurt007 9 постов
  • ZaTaS ZaTaS 3 поста
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
4
fakir22
fakir22
2 года назад
Лига статистиков

Дед Мороз и латентное размещение Дирихле⁠⁠

На детский утренник пришел Дед Мороз с тремя мешками конфет от разных организаций. В каждом мешке разные конфеты и они перемешаны. Одних конфет много в одном мешке и нет в другом. Других конфет примерно поровну во всех мешках.

И решил дед Мороз раздать по быстрому конфеты и продолжить праздновать. Раскрыл он мешки и давай детишкам отсыпать конфеты горстями. А поскольку он праздновал уже с самого утра, то совсем не следил кому и сколько конфет он выдает. Потому кому-то досталось по горсти из каждого мешка, кому-то десяток горстей из одного - вообщем полный беспорядок.

Под конец раздачи пришла Мария Ивановна - заведующая детским садиком, чтобы для отчетности пересчитать конфеты в мешках. Но застала только счастливых детей, три пустых мешка и уснувшего деда мороза.

Заведующая была опытным статистиком. Взглянув на деда Мороза она сразу поняла, что он проделал с конфетами латентное размещение Дирихле. А потому есть хороший шанс восстановить сколько и каких конфет лежало в каждом мешке и по скольку горстей конфет из мешков было выдано каждому ребенку.

Вот например, у Машеньки десяток сникерсов, но нет чупа-чепсов, а у Сережи десяток чупа-чупсов и ни одного сникерса. Значит сникерсы и чупа-чупсы лежали в разных мешках. У Танечки примерно пять сникерсов и пять чупа-чупсов, значит дед мороз выдал Маше и Сереже по паре горстей из одного мешка а Тане по горсти из каждого. Вот таким образом что-то понять можно.

Мария Ивановна запустила компьютер, переписала в файл кто и сколько получил конфет и написала скрипт, который ищет максимум вероятности получить такой расклад конфет в пространстве множества параметров - количества конфет в мешках и количество горстей из этих мешков выданных каждому ребенку. Она запустила скрипт и увидела, что процесс поиска сходится. Happy End

[моё] Теория вероятностей Статистика Анализ данных Текст
0
5
andreeka
2 года назад
Серия Душевная аналитика

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается⁠⁠

Доброго дня.
На волне постов о возрождении авторских постов, решил раскопать материалы, чтоб внести свои 5 копеек. Анализ начал делать год назад, собрался силами и наконец-то завершил и подготовил материал.

Итак.
Примерно около 3 лет назад, когда я водил своего сына на подготовку к школе и логопеду, заметил, о том, что детей обучают читать сразу по слогам. То же самое я слышал и от других людей. Любо это действительно лучше для обучения или это веянье моды, не этот вопрос мы будем сейчас решать. Воспримем эту информацию как действительность.
А зададимся другим вопросом.
Если учить по слогам, то в русском языке 10 гласных и 20 согласных (те которые участвуют в формировании слога, т.е "й" не будем учитывать). И того имеем 200 вариантов возможных взаимодействий. Учитывая правила русского языка (всякие ЖИ-ШИ, ЧА-ЩА и т.п.) у нас остается 178 слогов.
Так с каких слогов лучше начать обучение? Какие слоги в тексте встречаются чаще всего?
Ведь начинать обучение со слогов ФЮ, РЭ, НЭ,  ВЮ будет нецелесообразно. Из частых слогов, на память, вспомнилось только НО, НА, ПА, МА.

По этому наш анализ начнем с первой гипотезы: "Слога, которые приходят на ум, являются ли самыми распространёнными слогами в русском языке?"

Проанализировав этот вопрос, пришла идея о том, что все буквы расположены у нас под рукой. Да-да, то самое устройство для ввода текста в компьютер или на экране телефона. Клавиатура, которая унаследовала раскладку "ЙЦУКЕН" от печатной машинки.

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

ЙЦУКЕН раскладка

И так, на ней имеется две гласные буквы "А" и "О" на указательных пальцах (основа слепой печати). Полагаю, что раскладку создавали неглупые люди, по этому данные буквы были выбраны как наиболее встречающиеся в словах. И если учесть, что львиная доля людей правши, то, делаем вывод, самая частая буква русского языка "О".
Ближайшие клавиши по вертикали и горизонтали это буквы "Г", "Р", "Л", "Т" (при этом буква Т смешена вправо). Возможно это говорит о том, что смещение вправо наиболее легче осуществить, и тогда можно сказать, что частым слогом должен быть РО. Во круг буквы "А" соседствуют "К", "В", "П", "С", "М", при этом две последние смещены нижним рядом на середину, для равнозначного доступа к клавишам.
По этой раскладке можно сделать вывод, что, с большей вероятностью, распределение часто встречающихся слогов будет примерно таким: РО, ЛО, РА, ЛА, ГО, ТО, ГА, ТА, ПО, ВО, ПА, ВА, МО, СО, МА, СА. Как-то так.

Гипотеза вторая: "Соответствуют ли слоги созданные ближайшими клавишами от ключевых самым чаще встречающимися слогами?"

Вопрос для анализа поставили, с гипотезами определились. Осталось только проверить на данных.
Вот только где взять эти данные?
Мы можем взять любой словарь русского языка (хоть орфографический) и перебрав все слова найдем слоги, которые встречаются чаще всего. Но это не подходит, мы уходим от основы исследования, как мы помним, у нас ребенок учится читать, и уж точно, дети не зачитываются словарями. Да и одни и те же слова могут встречаться больше одного раза, что увеличит появление слога в тексте.
Значит для анализа нам нужен текст/произведения. Думаю, подойдет и не детская литература, главное, чтоб было по больше текста, чем больше исходных данных, тем вероятнее анализ.
Какая самая большая книжка из русской литературы? Конечно же, произведение Л.Н.Толстого "Война и мир".

Что ж. С источником данных определились. Идем в библиотеку, берем книги, подготовим таблицу со слогами и начнем ставить палочки при каждой встречи слогов.
Ох, если бы я так делал, то пост вы бы смогли прочитать только лет через 5. Как же хорошо, что рутинную работу можно отдать на обработку компьютеру. Как говорится "Что можно автоматизировать, нужно автоматизировать".

Книга "Война и мир", все ее 4 тома, нашлись в свободном доступе в интернете. С помощью языка программирования Python пишем скрипт для обработки текста и подсчета слогов в словах. Выводим результаты и смотрим результаты, подтверждаются ли наши гипотезы.

Перед тем как мы посмотрим выводы скрипта, давайте узнаем некоторые данные и небольшие факты по роману "Война и мир".
В произведении насчиталось чуть больше 460 тысяч слов, какая-то часть на французском, конечно они не учитываются в подсчете русских слогов. Считаю, что для анализа объем более чем достаточен.
Много слов имеют символы, так же возможно, что перенос слов система восприняла как два слова. Так же в тексте используются сокращение числительных, например 1808-м либо использование римских цифр для обозначения дат. По этому посчитаем сколько слов имеют символы и введем, так называемый, коэффициент погрешности измерений.
Получилось чуть более 5 тысяч таких слов. Получается, что погрешность может составить чуть более 1%, возьмем для расчетов 2% (пусть будет очень грубо).
Самые длинные слова в романе состоят из 28 символов, т.е. из 27 букв. Это: сверхъестественно-прекрасное, сверхъестественно-утонченное, непреодолимо-обворожительным. Красивые слова.
Интересное ироническое слово, которое содержит, аж, 4 дефиса: хофс-кригс-вурст-шнапс-рат.

Весь текст романа "Война и мир" я разделил на 2 подсчета:
- Полный текст
- Сокращенный текст (убрал из учета союзы, предлоги, местоимения, частицы, все то, что не относится к словам как таковым).

Пока вы читали весь этот длинный текст, скрипт уже завершил работу и построил графики. Давайте посмотрим.
Возьмем 30 наиболее встречающихся слогов из обоих вариантов текста.

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Топ 30 чаще встечающихся слогов.

Числовые данные:
ТО: 39641/37330
НА: 28610/21853
ГО: 24155/24149
НЕ: 24092/15338
НО: 23335/20560
ПО: 23285/21514
РА: 22284/22284
КО: 22141/22029
НИ: 21110/20217
ВО: 20205/19620
КА: 19364/19364
ЛА: 18203/18203
РО: 17817/17817
ЛИ: 17054/16531
ЛО: 16440/16440
РЕ: 16056/16056
ТА: 14869/14727
ВА: 14793/14793
ЗА: 14097/12272
РИ: 13696/13696
ДЕ: 12124/12124
ВЕ: 11895/11895
ТЕ: 11801/11560
ДА: 11613/10682
ЛЕ: 11085/11085
БЫ: 10885/9371
ЖЕ: 10063/не вошло в топ
ДО: 9954/9276
СЕ: 9442/9442
ТИ: 9386/9386
МО: не вошел в топ/9385

По анализу в ТОП 30 вошли слоги ТО, НА, ГО, НЕ, НО, ПО, РА, КО, НИ, ВО, КА, ЛА, РО, ЛИ, ЛО, РЕ, ТА, ВА, ЗА, РИ, ДЕ, ВЕ, ТЕ, ДА, ЛЕ, БЫ, ЖЕ, ДО, СЕ, ТИ, МО.
Слог ТО даже за вычетом погрешности уверенно лидирует среди всех. В топ вошли так же слоги НЕ и НО, которые на раскладке находятся по диагонали и мы их не учли во второй гипотезе.
Слог ЖЕ вошел в топ как частица, но не как вхождение в слово.

Бонусом, длина слов где встречаются 6 самых частых слогов:

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог ТО

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог НА

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог ГО

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог НЕ

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог НО

Лингвистическая аналитика: какой слог чаще встречается Лингвистика, Русский язык, Слова, Война и мир (Толстой), Аналитика, Слоги, Чтение, Первое чтение, Этимология, Гистограмма, Анализ данных, Сбор данных, Длиннопост

Слог ПО

ВЫВОДЫ:
Моя первая гипотеза частично подтвердилась. Слоги НО и НА действительно входять в часто используемые. Но то, что слог ТО опередит их с количеством больше 10 тысяч было для меня удивлением.
Раскладка клавиатуры ЙЦУКЕН вполне полностью имеют самые частые строки под указательными пальцами.

И главный вопрос анализа, в каком порядке изучать слога располжил ниже под сполером с разбивкой по 10 слогов.

1 группа: ТО, НА, ГО, НЕ, НО, ПО, РА, КО, НИ, ВО;
2 группа: КА, ЛА, РО, ЛИ, ЛО, РЕ, ТА, ВА, ЗА, РИ;
3 группа: ДЕ, ВЕ, ТЕ, ДА, ЛЕ, БЫ, ЖЕ, ДО, СЕ, ТИ;
4 группа: МО, МИ, НЫ, ЧЕ, ВИ, СЯ, СО, РУ, МЕ, МА;
5 группа: НЯ, ВЫ, ДИ, ПЕ, КИ, МУ, ШЕ, НУ, БО, ХО;
6 группа: БЕ, ЧА, ШИ, ЛЯ, ДУ, РЫ, ША, СИ, СА, ЧИ;
7 группа: КУ, ТУ, ТЫ, ЖИ, ЖА, ЩЕ, ЛУ, ПА, ЛЮ, БУ;
8 группа: ЛЫ, РЯ, БА, ГА, ЦЕ, ХА, МЫ, ВУ, СУ, ПИ;
9 группа: ЩИ, БИ, ГИ, ПУ, ГУ, ЗО, ЧУ, ДЫ, ЦА, ЗЫ;
10 группа: ФИ, ТЯ, ГЕ, ЦУ, ЗЯ, МЯ, БЯ, ДЯ, КЕ, ЩА;
11 группа: СЫ, ЗИ, ПЯ, ЦО, ШУ, ЗУ, ПЫ, ШО, ЗЕ, ЦИ;
12 группа: ВЯ, ЖУ, ЦЫ, ХИ, НЮ, РЮ, ФА, ФЕ, СЮ, ХУ;
13 группа: ЩУ, ФУ, ЗЮ, ФО, ЧО, ТЮ, ДЮ, ЖО, СЁ, ХЕ;
14 группа: ЖЮ, МЮ, ФЫ, КЮ, БЮ, ФЮ, ЦЯ, ТЁ, ЛЁ, ТЭ;
15 группа: ПЭ, ВЭ, ДЁ, КЁ, МЭ, НЭ, РЭ, ЩО, БЭ, ВЮ;
16 группа: ДЭ, ЖЭ, ЛЭ, НЁ, РЁ, СЭ, ФЭ, ЧЭ, ЩЭ, ЩЯ.

Благодарю всех кто дочитал до конца. Я надеюсь, что пост будет полезен как родителям, так и людям, которые занимаются профессионально обучениям детей.

P.S. Есть еще несколько идей для аналитики, но если у вас будут идеи оставляйте их в комментариях.
P.P.S. Анализ проведен полностью мной, скрипт разработан мной, пост написан мой, по этому тег МОЁ по праву. Копирование, распространение полного поста или его частей, только с письменного моего согласия. Первое издание поста на Пикабу.

Показать полностью 8
[моё] Лингвистика Русский язык Слова Война и мир (Толстой) Аналитика Слоги Чтение Первое чтение Этимология Гистограмма Анализ данных Сбор данных Длиннопост
13
fakir22
fakir22
2 года назад

Ответ на пост «Новый плагин Code Interpreter в ChatGPT-4!Примеры и сборник промптов»⁠⁠1

Как же это все-таки напоминает общение с джуном.

Ответ на пост «Новый плагин Code Interpreter в ChatGPT-4!Примеры и сборник промптов» ChatGPT, Искусственный интеллект, Полезное, Нейронные сети, Обзор, Анализ данных, Анализ, Данные, Большие данные, Код, QR-код, Программирование, Конвертация, Визуализация, Визуализация данных, Плагин, Чат-бот, Python, Видео, YouTube, Ответ на пост
[моё] ChatGPT Искусственный интеллект Полезное Нейронные сети Обзор Анализ данных Анализ Данные Большие данные Код QR-код Программирование Конвертация Визуализация Визуализация данных Плагин Чат-бот Python Видео YouTube Ответ на пост
0
Neurosonya
Neurosonya
2 года назад
Серия Полезность

Новый плагин Code Interpreter в ChatGPT-4!Примеры и сборник промптов⁠⁠1

Интерпретатор позволяет запускать код Python прямо в боте, что дает возможность загружать и анализировать файлы и генерировать таблицы, графики, редактировать фото

Для чего можно использовать новую функцию:

  • Анализ больших данных, в том числе и финансовых

  • Визуализация данных (графики, гистограммы)

  • Конвертация файлов

  • Анализ и улучшение кода

  • Обработка изображений и видео

Список промптов для Code Interpreter в pdf можно скачать здесь

Реальные примеры

Для примера я скачала с Kaggle Полный ассортимент продукции Farfetch и с помощью интерпретатора кода узнала какой самый ходовой товар, был ли он на скидке и тд. Так же, я скачала инфу о стоимости акций Microsoft с 1986 по 2023 годы, извлекла данные, построила графики и позадавала вопросы по файлу. Из данных попросила написать пост в телеграмм - и он успешно справился.

Так же, я обработала фото и сделала надпись на фото прямо в ChatGPT. Более того, я попросила создать QR- код для моего телеграмм канала.

Что не получилось:

У меня не получилось: загрузить файл pdf и перевести его сразу на русский язык, не получилось прочитать вордовский документ и не получилось сделать из моего видео GIF

Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпиcывайтесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.

Показать полностью
[моё] ChatGPT Искусственный интеллект Полезное Нейронные сети Обзор Анализ данных Анализ Данные Большие данные Код QR-код Программирование Конвертация Визуализация Визуализация данных Плагин Чат-бот Python Видео YouTube
11
71
TheExplorer
TheExplorer
2 года назад
Наука | Научпоп

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная⁠⁠

Это перевод четвертой – и последней – статьи из серии расследований Data Colada про фальсификацию данных в статьях профессора Гарвардской школы бизнеса Франчески Джино.

Предыдущие части в моем переводе: первая, вторая и третья.

Напоминаю, что посты этой серии являются моим вольным пересказом расследований Data Colada; все картинки тоже оттуда. Авторы расследования уточняют, что в подготовке завершающей серии участвовали молодые исследователи, которые предпочли остаться анонимными, а соавторы Джино никак не участвовали в сборе и анализе данных для исследования ниже.

Часть 4: Забывая слова

В этой части речь пойдет о статье Джино, Коучаки и Кашаро «Зачем объединяться? Моральные последствия нетворкинга с фокусом на продвижении или предотвращении» [“Why Connect? Moral Consequences of Networking with a Promotion or Prevention Focus”] (2020), а именно об Исследовании 3(а).

Хочу от себя сразу добавить, что перевод терминов почти буквален и из-за этого может показаться стремным😬 Если вы знаете, как можно было бы лучше передать смысл терминов «networking», «mindset», «promotion focused», «prevention focused», пишите в комменты, интересно!

Также сама идея этого исследования Джино мне лично не кажется интересной, но чего только люди не изучают.

Для ЛЛ: в этот раз Джино прокололась не на сортировке данных, а на том, что подделала количественные данные, забыв исправить качественные – ответы на открытый вопрос.

Итак.

В этой статье Джино и соавторы предположили, что ментальные установки могут влиять на то, как люди относятся к нетворкингу. Установки, которые они изучали, известны как «ориентация на продвижение» и «ориентация на предотвращение». Первая включает в себя размышления о том, что человек хочет делать, а вторая – что должен. Гипотеза авторов была в том, что люди будут хуже относиться к нетворкингу, если будут настроены на «предотвращение».

То есть глобально суть в том, что настрой перед мероприятием будет влиять на то, как мы его воспримем.

Участников (599 человек) попросили выполнить короткое письменное задание, чтобы спровоцировать установку на продвижение, на предотвращение или на отсутствие каких-либо установок. Для этого их случайным образом распределили по группам и попросили написать об одной из трех вещей:

1.Надежда или стремление (установка на продвижение)

2. Долг или обязательство (установка на предотвращение)

3. Их обычные вечерние занятия (контрольное состояние)

После письменного задания участники попросили представить, что они находятся на социальном (нетворкинг-) мероприятии, где они установили какие-то профессиональные связи.

Затем участников просили оценить по 7-балльной шкале, насколько это мероприятие заставило их почувствовать себя: грязным, испорченным, неаутентичным, пристыженным, неправильным, неестественным, нечистым. Среднее этих семи определений представляло собой ключевую зависимую переменную, которую авторы расследования предложили назвать «моральной нечистотой» (1 – в нетворкинге нет ничего плохого; 7 – нетворкинг максимально «нечистый»).

Наконец, что очень важно для расследования, участников попросили перечислить 5-6 слов, описывающих их чувства по поводу мероприятия по нетворкингу. Джино и соавторов эти слова не особо интересовали, их даже никак не проанализировали. Но для Data Colada именно они стали ключиком к раскрытию фальсификации.

Результаты статьи

Как обычно, гипотеза авторов была убедительно подтверждена статистикой: участники чувствовали себя более нечистыми в отношении мероприятия по нетворкингу при установке на предотвращение, чем при установке на продвижение (F(2, 596) = 17,69, p < 0,0000001).

Но посмотрим на базу данных

Она была размещена в открытом доступе в 2020 году.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная Наука, Исследования, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Длиннопост

В верхней строке показан участник, который поставил «1» для всех элементов «нечистоты». То есть он совсем не чувствовал себя грязным, испорченным, неаутентичным и т. д., «находясь» на мероприятии по нетворкингу. Слова, которые он написал, также были положительными: «Комфортно», «Принимаемый», «Принадлежность», «Командная работа» и т. д.

Положительные оценки – положительные слова. Логично.

Рейтинг моральной нечистоты

На графике ниже показан средний рейтинг моральной нечистоты для каждого участника исследования.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная Наука, Исследования, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Длиннопост

В контрольном условии (слева) мы видим, что 92 участника поставили 1,0 балл, то есть они не чувствовали себя нечистыми ни по одному из пунктов шкалы. В целом, кажется логичным, что многие участники ответили бы таким образом. Возможно, нет ничего грязного или неправильного в установлении дружеских связей с коллегами.

Но посмотрим теперь на условие предотвращения (посередине), для которого авторы предсказали более высокие (более «нечистые») оценки. Действительно – там намного меньше единиц, но зато много двоек и троек.

И это кажется странным.

Если это среднее значение семи оценок, то самый простой и распространенный 2,0 получается, когда все семь оценок равны 2. Хотя авторам Data Colada не кажется удивительным, что многие люди ответили 1 на все пункты шкалы, для них странно, что так много людей поставили по всем пунктам 2 или 3, то есть они чувствовали себя немного грязными, немного неаутентичными, немного пристыженными и т. д.

Это вызвало подозрение, что данные в условии предотвращения были подделаны, а именно некоторые из «все 1» были заменены на «все 2» и «все 3».

Data Colada также заметили, что в условии продвижения отсутствуют очень высокие значения, зато много средних 1,0, что тоже позволило заподозрить, что некоторые из более высоких значений были вручную изменены на 1,0.

Попробуем проверить эти подозрения. Используя слова.

Джино и соавторам не были интересны слова, которые написали участники. Но именно они и раскрывают всю картину мошенничества.

Насколько известно Data Colada, эти слова никогда не анализировались. Они даже не упоминаются в разделе результатов исследования.

Почему это так важно?

Потому что тот, кто хочет подделать результаты, может изменить оценки, забыв изменить слова.

И, похоже, так и произошло. Далее в анализе будут противопоставлены подделанные оценки мероприятия по нетворкингу и описывающие его слова, которые подделать забыли.

Для анализа слов нужно было количественно определить, что они выражают. Для этого было нанято три человека, которые не знали, что конкретно проверялось и которые независимо оценили общую позитивность/негативность словосочетаний каждого участника по шкале от 1 – крайне негативно до 7 – крайне позитивно. Эти оценки затем усреднялись, чтобы получить для каждого участника общий показатель позитивности/негативности их слов.

Посмотрим внимательнее на фальсификацию №1 – подозрительные 2,0 и 3,0 в условии предотвращения

Первое (и самое сильное) подозрение заключалось в том, что морально «нечистые» 2,0 и 3,0 в условии предотвращения исходно были 1,0, то есть совершенно «чистые». Если это правда и если их слова не были изменены, тогда мы должны увидеть, что слова, связанные с этими 2,0 и 3,0, слишком позитивны.

Чтобы убедиться, что это так, давайте сначала просто посмотрим на необработанные данные.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная Наука, Исследования, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Длиннопост

Строки на снимке отсортированы по степени положительности слов, так что самые отрицательные словосочетания находятся сверху. Синим цветом выделены получившие положительную оценку (выше среднего). Слева – предположительно подделанные 3,0, справа – предположительно настоящие оценки от 2,0 до 3,0.

Поскольку 3,0 по «нечистоте» выше, чем значения между 2,0 и 3,0 мы должны увидеть, что для 3,0 написали больше негативных вещей. Но вместо этого мы видим намного больше положительных. И это очень странно. Если только эти 3,0 исходно не были 1,0.

Попробуем проверить это подозрение количественным анализом.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная Наука, Исследования, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Длиннопост

По оси Y представлены оценки слов, которые написали участники и которые оценивали независимые эксперты (чем больше, тем позитивнее), а по оси X – те количественные оценки, которые поставили сами участники. Четыре синие точки на линии или рядом с ней представляют средний рейтинг слов для участников, которые дали оценки моральной нечистоты 1,0; от 1,0 до 2,0; от 2,0 до 3,0; и выше 3,0. И все они логичны.

Но обратите внимание на красные точки, которые обозначают средний рейтинг, связанный слов со «всеми 2» и «всеми 3» в условии предотвращения. Они не имеют смысла, так как ассоциируются со слишком позитивными словами. Действительно, они так же положительны, как и «все 1» в остальной части набора данных. Это дополнительное свидетельство того, что эти «все 2» и «все 3» раньше были «всеми 1».

Теперь перейдем к фальсификации № 2: подозрительные 1,0 в условии продвижения.

Второе (и более слабое) подозрение заключалось в том, что некоторые рейтинги высокой моральной нечистоты в условии продвижения были изменены на 1,0.

Чтобы проверить это, Data Colada внимательнее изучили подгруппу участников, которых они условно назвали «любители нетворкинга». Это участники, которые поставили «1» по всем семи пунктам моральной нечистоты (и, таким образом, не нашли ничего нечистого в нетворкинге), а также поставили «7» четырем последующим пунктам, которые оценивали, насколько вероятно, что они добровольно будут участвовать в нетворкинге в следующем месяце (то есть предельно вероятно).

Эти «любители нетворкинга» были максимально позитивно настроены в отношении нетворкинга по всем доступным им шкалам оценки. И поэтому логично ожидать, что они напишут положительные отзывы о мероприятии. Но если некоторые из этих 1,0 были подделаны и в реальности оценили нетворкинг плохо, то некоторые из этих «любителей нетворкинга» должны были бы использовать довольно негативные слова для описания сети.

И это так.

В условии продвижения было 38 «любителей нетворкинга» (слева), а в контрольном условии и условии предотвращения – 22 (справа). На рисунке ниже показаны 15 «любителей нетворкинга» в каждой из этих двух групп, которые написали больше всего негативных слов. Каждое словосочетание, получившее отрицательную оценку (ниже средней точки шкалы), выделено красным.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 4 – заключительная Наука, Исследования, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Длиннопост

Что же мы видим?

В наблюдениях, которые предположительно не подделывались (условия контроля и предотвращения – справа), только один из 22 «любителей нетворкинга» написал о нем негативные слова, и то, что он написал, было лишь слегка негативным (на 3,3 из 7). Однако в наборе наблюдений, которые предположительно включают фальсифицированные данные (условие продвижения), 8 из 38 написали отрицательные отзывы о нетворкинге, и во многих случаях эти слова были очень негативными.

С одной стороны, таких людей довольно мало, и только на основании этого анализа однозначных выводов сделать нельзя. С другой стороны, должно быть очень немного любителей нетворкинга, пишущих о нем негативные вещи, не говоря уже о целых 8 в одном условии.

Это принимается как косвенное доказательство того, что некоторые из этих 1,0 в условии продвижения раньше имели более высокие оценки моральной нечистоты.

Что, если мы просто проанализируем слова?

Если подозрения в фальсификации оценок верны, то эффект авторов должен исчезнуть при простом анализе слов. И он уходит.

Даже не просто уходит – он почему-то переворачивается. Люди использовали больше положительных слов для описания мероприятия по нетворкингу в условии предотвращения (M = 5,14, SD = 1,67), чем в условии продвижения (M = 4,74, SD = 1,92), что может означать, что фокус на продвижении вреден для самопрезентации.

Неизвестно, почему это так. Возможно, это случайность, поскольку значимость (p-value) не особо впечатляет. Возможно, данные были сфальсифицированы как-то еще. Или на самом деле верна гипотеза, противоположная той, что выдвинули авторы. Какой бы ни была причина, такой результат является дополнительным доказательством того, что данные были cфальсифицированы.

Комментарий Data Colada:

«Мы получили подтверждение извне Гарварда, что сотрудники Гарварда просмотрели исходный файл данных Qualtrics и что данные действительно были изменены».

Мой комментарий

Если честно, само исследование Джино какое-то дурацкое, но было интересно прочитать про еще один способ раскрытия фальсификаций.

Показать полностью 5
[моё] Наука Исследования Фальсификация Анализ данных Статистика Длиннопост
5
20
sterblich
sterblich
2 года назад
Книжная лига
Серия Критическое мышление

Не доверяй интуиции (1)⁠⁠

Мы часто верим интуиции. Стоит ли постоянно полагаться на столь неуловимое чувство? Вряд ли. Ведь может и обмануть. Об этом свидетельствует бездушная статистика. Эта статистика является темой новой книги Сета Стивенса-Давидовица. В ней он демонстрирует (якобы) неожиданные выводы, которые следуют из анализа больших объёмов данных.

Не доверяй интуиции (1) Книги, Обзор книг, Критическое мышление, Статистика, Анализ данных, Нон-фикшн, Длиннопост

Не доверяй интуиции. Использование данных вместо инстинкта чтобы сделать лучший выбор.

Это не первая книга Сета. Предыдущая, которая называется «Все лгут», стала бестселлером и была переведена на ряд языков, включая русский. Всё верно, все лгут, но только не поисковой машине. Ей признаются и в настоящем размере своего члена. Во всяком случае, статистика поиска фразы «мой пенис 5 дюймов» это подтверждает.

По заголовку второй книги сразу видно, что автор погнался за длинным долларом, решив написать книгу по самопомощи. Он это и не скрывает, указывая, что этот жанр нон-фикшена пользуется наибольшей популярностью – 42% всех бестселлеров. Он даже добавил слово «Вы» в первое же предложение. Мы любим поучения, если верить статистике подчёркнутых фраз в электронных книгах.

Чему же призывает верить Стивенс-Давидовиц, если не не интуиции? Данным. Статистике. Цифры не лгут. Новая религия – датаизм – захватывает умы наших современников. Вполне в канонах датаизма написана и наша книжка: автор берётся ответить на важные вопросы нашей жизни при помощи статистики.

Вопрос 1: за кого выйти замуж, чтобы быть счастливой?

Канадский учёный Самманта Джоэль в команде с другими исследователями изучала влияние демографии, предпочтений, ценностей и прочих факторов на счастье в супружестве. Результаты оказались не столь оптимистичны: ощутимого влияния обнаружено не было. На вопрос «Каким должен быть супруг?» большинство отвечает, что характер должен быть надёжный. Врут, конечно. Сами-то ищут симпатичную или высокого (в зависимости от пола кандидата). Посудите сами: для компенсации недостатка внимания на онлайн-бирже знакомств мужчине примерно путинского роста потребуется дополнительный доход в 175 тысяч долларов в год! Тогда у него будет столько же запросов на знакомство, сколько у претендента ростом в 182 см. Каждый сантиметр добавляет всё больше кликов. Особой популярностью пользуются светлокожие соискатели и соискательницы, причём у всех рас. Очень уважают также состоятельного партнёра, а также «крутую» его профессию типа адвоката, военного или врача. Ещё предпочитают знакомится с похожими на себя в смысле возраста, образования, дохода или даже внешнего вида.

Не доверяй интуиции (1) Книги, Обзор книг, Критическое мышление, Статистика, Анализ данных, Нон-фикшн, Длиннопост

Вероятность ответного желания познакомиться в зависимости от внешнего вида отправительницы.

И всё же пословица гласит, что хорошо бы родиться не красивой, а счастливой. Какие перспективы у счастья в браке? Ответ учёных в этом смысле прост и очевиден: тот чаще счастлив в браке, кто был счастлив и до него. Ну а как насчёт красоты, расы, роста, денег, профессии и прочего? Если верить Саманте Джоэль, влияние этих факторов далеко не очевидно. Зато можно смотреть на другие качества. Помимо удовлетворения жизнью, это безопасный тип привязанности, добросовестность и установка на рост.

Не доверяй интуиции (1) Книги, Обзор книг, Критическое мышление, Статистика, Анализ данных, Нон-фикшн, Длиннопост

Типы привязанности

Безопасный тип привязанности формируется у ребёнка, который доверяет и полагается на помощь своих родителей. Хотите узнать о своём типе? Здесь можно протестироваться. Хотите узнать о своей добросовестности? Вам сюда. А как насчёт установки на рост? Вы стараетесь в жизни достичь большего? Узнаете здесь.

-------------------------

Ну и чем это отличается от «надёжного характера», который на словах ищет большинство? Мало чем, откровенно говоря. Ну а что заглядываются на красивых – это биология. Встреча – это ведь не проводы замужество. По одёжке встречают, а провожают по уму. Одним словом, выводы автора довольно тривиальны. А чему удивляться – народная мудрость знает всё и до него.

Я убеждён: счастье в браке (и не только) исследовало великое множество учёных. Наш автор взял несколько статей и тиснул себе в книжку. Ну и чем он лучше других подобных авторов? Лишь тем, что он, всё же, опирается на науку и эмпирические данные, а не на интуицию. Здесь он прав. Но опираться – это не значит безоговорочно доверять. Наука тоже может ошибаться.

Показать полностью 3
[моё] Книги Обзор книг Критическое мышление Статистика Анализ данных Нон-фикшн Длиннопост
5
81
TheExplorer
TheExplorer
2 года назад
Наука | Научпоп

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3⁠⁠

Это перевод третьей статьи из серии расследований Data Colada про фальсификацию данных в статьях профессора Гарвардской школы бизнеса Франчески Джино.

Первую часть можно прочитать тут, вторую – тут.

Напоминаю, что этот пост является моим вольным пересказом расследования Data Colada; все картинки тоже оттуда.

Погнали.

Часть 3: Обманщики вне порядка

В этот раз речь пойдет о статье Джино и Вильтермута «Злой гений? Как нечестность может приводить к большей креативности» [“Evil Genius? How Dishonesty Can Lead to Greater Creativity”], опубликованной в 2014 году, а именно об Исследовании 4.

Авторы расследования из Data Colada уточняют, что, по имеющейся у них информации, соавтор Джино не проводил и не помогал со сбором данных для эксперимента, о котором пойдет речь. База данных получена несколько лет назад напрямую от профессора Джино.

Что изучали?

Эксперимент проводился онлайн. Участники (178 человек) сначала выполняли задачу, в которой подбрасывали виртуальную монету и в которой можно было смошенничать. После этого участникам предлагалось два творческих задания. Далее сосредоточимся на результатах задачи «использования», в которой нужно было в течение 1 минуты придумать как можно больше творческих способов использовать газету (эта задача ранее применялась другими учеными как способ оценки креативности).

Что получили?

Гипотеза авторов подтвердилась: участники, которые сжульничали при подбрасывании монеты, придумали больше вариантов использования газеты (M = 8,3, SD = 2,8), чем участники, которые не обманывали (M = 6,5, SD = 2,3, p <,0001).

Но снова аномалия: неупорядоченные наблюдения

Как и в первой части расследования, фатальный признак фальсификации связан с сортировкой данных.

База практически идеально отсортирована по двум столбцам: сначала по столбцу «Обманывали», указывающему, обманывали ли участники в задаче на подбрасывание монеты (0 – не обманывали; 1 – обманывали), а затем по столбцу «Количество ответов», в котором указано, сколько вариантов использования газеты придумал участник.

Как и в первом расследовании, тот факт, что сортировка почти идеальна, и палит всю контору.

Давайте посмотрим, как сортируются данные. На приведенном ниже скриншоте показаны первые 40 наблюдений. Поскольку данные сначала сортируются по столбцу «Обманывали», все эти наблюдения представляют НЕмошенников, у которых, соответственно, в этом столбце 0 баллов. И далее они прекрасно сортируются по столбцу «Количество ответов» – все 135 человек.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

Посмотрим теперь на обманщиков.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

О нет: несмотря на то, то 43 обманщика также отсортированы по числу ответов, среди них есть 13 наблюдений, расположенных не в том порядке, в котором они должны быть.

Это дает основание заподозрить, что эти 13 наблюдений были изменены вручную после сортировки для получения желаемого эффекта.

Здесь важно отметить три вещи

1. Не представляется возможным отсортировать набор данных таким образом, чтобы получить порядок, в котором находились данные. Они либо были первоначально введены таким образом (что маловероятно, поскольку данные исходно были файлом Qualtrics [онлайн-платформы для исследований], который по умолчанию сортируется по времени), либо они были изменены вручную.

2. Напомним, что строки сортируются по столбцу «Количество ответов». Если значения, которые находятся не по порядку, были изменены, несложно выяснить, какими они были исходно. Например, в строке №141 есть «13». Строка над ней имеет «4», а первое по порядку значение после нее — «5». Следовательно, если данные были изменены, то можно предположить, что эта «13» раньше была либо «4», либо «5».

3. Появится чуть дальше, а сначала

Попробуем догадаться, как выглядели исходные данные

Ниже вы можете увидеть два новых столбца — «Предполагаемый минимум» и «Предполагаемый максимум», в которых есть два предполагаемых значения. В некоторых случаях точно известно, какое число менялось, в некоторых – оно находится в пределах ±1.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

Посмотрим, есть ли различия между выложенным-сфальсифицированным датасетом (слева) и предположительно-реальным (справа) на графиках:

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

И переходим к пункту

3. Существенная связь между мошенничеством и творчеством исчезает, когда вы анализируете предположительно-реальные значения, а не выложенные Джино и соавтором. Значение p меняется от < ,0001 до ,292 (для предполагаемых минимальных значений) и p = ,180 (для предполагаемых максимальных).

То есть

Если бы значения не изменили вручную, никакой существенной разницы между мошенниками и немошенниками бы не было.

Далее будет более хардкорный анализ для интересующихся

Представим, что на самом деле нет никакой разницы между мошенниками и немошенниками в их способности придумать, как можно использовать газету.

При отсутствии фальсификации данных мы ожидаем не только, что среднее количество ответов будет одинаковым, но и что распределения целиком для обеих групп будут одинаковыми. Например, значение, которое находится на 20-м процентиле, должно быть одинаковым как для мошенников, так и для немошенников. И это также верно для 50-го процентиля, 80-го, 90-го и так далее.

Что ж, посмотрим на распределения обеих групп после фальсификации (слева) и предположительно-реальные (справа).

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

Тест Колмогорова-Смирнова для непараметрического сравнения целых распределений показывает p = ,456, что не позволяет отклонить гипотезу о том, что эти два распределения одинаковы (то есть они одинаковы).

Хорошо, но насколько впечатляет этот нулевой результат? Он принимается в качестве доказательства, что 13 наблюдений, «возвращенных к реальности» – на самом деле были сфальсифицированы.

Но, возможно, это неправда. Может быть, не имеет значения, какие 13 наблюдений вы измените? Что, если вы измените любые другие 13 наблюдений (из мошеннической группы) на ту же величину? Получим ли мы такие же похожие распределения и, например, такое же высокое значение p в тесте Колмогорова-Смирнова?

Краткий ответ: нет.

Data Colada провели несколько консервативных симуляций миллион раз. Каждый раз оценивалось сходство мошенников и немошенников с помощью теста Колмогорова-Смирнова и отслеживалось его p-значение.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 3 Наука, Обман, Фальсификация, Анализ данных, Статистика, Ученые, Длиннопост, Негатив

Посмотрите на красную точку, обозначающую p-значение после изменения тех самых 13 наблюдений. Нужно было быть чрезвычайно, невероятно удачливым, чтобы выбрать именно их и получить настолько похожие распределения по группам исключительно случайно.

То есть

Не существует (почти) никакого другого набора из 13 значений, которые вы могли бы изменить на ту же величину, чтобы получить два настолько похожих распределения. Этот результат довольно убедительно подтверждает, что сфальсифицированные ячейки и их исходные значения были определены правильно.

Комментарий Data Colada

«Мы считаем, что у Гарвардского университета есть доступ к файлу Qualtrics, который мог бы полностью подтвердить (или опровергнуть) наши опасения. Мы сообщили им, какой файл получить, какие ячейки проверить и какие значения они найдут в файле Qualtrics, если мы окажемся правы. Мы не знаем, сделали ли они это, и что они нашли, если сделали. Все, что мы знаем, это то, что 16 месяцев спустя они потребовали отозвать статью».

Спасибо, что прочитали.

Четвертая часть расследования пока не вышла, но ждем с нетерпением!

Показать полностью 6
[моё] Наука Обман Фальсификация Анализ данных Статистика Ученые Длиннопост Негатив
2
102
TheExplorer
TheExplorer
2 года назад
Наука | Научпоп

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 2⁠⁠

Это перевод второй статьи из серии расследований Data Colada про фальсификацию данных в статьях профессора Гарвардской школы бизнеса Франчески Джино.

Если по ходу чтения у вас возникают вопросы вроде «Почему ученые исследуют такую херню??» – я написала небольшой пост-объяснение. Надеюсь, это поможет.

Первую часть можно прочитать тут. Напоминаю, что этот пост является моим вольным пересказом расследования Data Colada; все картинки тоже оттуда.

Итак.

Часть 2: Мой год обучения – Гарвард

Разбирается статья Gino, Kouchaki и Galinsky (2015) («Моральная добродетель подлинности: как неподлинность вызывает чувство безнравственности и нечистоты» ["The Moral Virtue of Authenticity: How Inauthenticity Produces Feelings of Immorality and Impurity"]), Исследование 4, которое проводилось в Гарвардском университете.

Авторы расследования уточняют, что, по имеющейся у них информации, ни один из соавторов Джино не проводил и не помогал со сбором данных для эксперимента, о котором пойдет речь.

В этом эксперименте студентов Гарварда (491 чел.) просили указать некоторые демографические данные и высказать свое мнение об одной из проблем гарвардского кампуса, а затем – написать про нее эссе с аргументами либо за, либо против их собственной позиции.

После написания эссе участники оценивали, насколько привлекательными они считают пять очищающих косметических продуктов (1 – абсолютно непривлекательно, 7 – абсолютно привлекательно). Авторы предположили, что эссе против своей позиции заставит участников почувствовать себя грязными/нечистыми, что усилит их желание купить очищающее средство.

Результаты

И гипотеза подтвердилась! Участники считали очищающие средства более привлекательными, когда выступали против, а не за свою позицию (t(488) = 3,93, p < 0,0001 – оставляю значения статистики для интересующихся).

Однако

Снова в данных обнаружилась аномалия.

Как упоминалось выше, студентов просили сообщить свои демографические данные (возраст, гендер и год обучения):

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 2 Наука, Скандал, Фальсификация, Анализ данных, Microsoft Excel, Разоблачение, Ученые, Длиннопост, Негатив

И в вопросе №6 про год обучения (год в Школе [имеется в виду Гарвардская школа бизнеса]) найдены довольно странные ответы.

По данным столбца «Год в школе» можно увидеть, что учащиеся подошли к этому вопросу по-разному. Например, студенты первых курсов могли написать «младший», или «2016», или «курс 2016», или «3» (чтобы обозначить, что учится на третьем курсе). Все эти ответы вполне разумны.

Но среди ответов присутствовал также ответ «Гарвард», который едва ли отражает год. Трудно представить, что такую ошибку могло допустить сразу много студентов, однако файл с данными показывает, что таких студентов набралось целых 20. Более того, все ответы этих студентов находятся в пределах 35 строк (с 450 по 484):

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 2 Наука, Скандал, Фальсификация, Анализ данных, Microsoft Excel, Разоблачение, Ученые, Длиннопост, Негатив

Это само по себе ярко-красный флаг, потому что попросту нет причин, чтобы много студентов дали бы такой странный ответ, и, к тому же, оказались так близко друг к другу в базе почти на 500 строк. Это рождает очень серьезное подозрение в фальсификации данных.

Посмотрим, как эти 20 студентов (выделены красным) выглядят на графике.

Большой скандал в научном мире прямо сейчас. Часть 2 Наука, Скандал, Фальсификация, Анализ данных, Microsoft Excel, Разоблачение, Ученые, Длиннопост, Негатив

Вот так неожиданность

В условии аргументации «эссе против своей позиции» каждое «гарвардское» наблюдение имело максимально возможное среднее значение 7,0 по привлекательности очищающих средств. И наоборот, в условии аргументации «за» все «гарвардские» наблюдения, кроме одного, были связаны с низким значением привлекательности.

Разница между двумя условиями только для этих 20 наблюдений очень значительна (p < 0,000001). Более того, эффект для «гарвардских» наблюдений значительно больше, чем для «негарвардских» (p < 0,000001).

Это убедительно свидетельствует о том, что «гарвардские» наблюдения были изменены, чтобы получить желаемый эффект. И если были изменены эти наблюдения, то могли поменять и другие, однако доступ к исходному, неизмененному датасету есть предположительно только у Гарварда (который школа, а не год).

Мой комментарий

Снова видно совершенно очевидный и довольно глупый способ фальсификации данных, что, на самом деле, вызывает опасения, сколько же более хитрых фальсификаций остается незамеченными?

Это, безусловно, повод как минимум требовать, чтобы при подаче статьи исходные базы данных и алгоритмы их обработки выкладывались в открытый доступ – сейчас это часто остается на усмотрение авторов и многие указывают, что могут прислать данные по запросу (и присылают далеко не всегда).

Скоро подготовлю третью часть, не переключайтесь!

Показать полностью 3
Наука Скандал Фальсификация Анализ данных Microsoft Excel Разоблачение Ученые Длиннопост Негатив
6
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии