Данная статья относится к Категории: Появление новой научной дисциплины

Адольф Кетле выпускает свой труд в двух томах: Социальная физика, или Опыт исследования о развитии человеческих способностей / Sur l'homme et le developpement de ses facultes, ou essai de physique.

Публикация вызвала острые споры, поскольку автор, опираясь на теорию вероятностей, показал, что формулы статистики позволяют обнаружить подчинённость поведения массы людей (не одного человека, а именно массы) некоторым закономерностям. Анализируя статистический материал, он получил постоянные величины, дающие количественную характеристику различных человеческих актов:

«Эта книга содержала такие разделы, как анализ рождаемости и смертности в зависимости от различных, в том числе социальных факторов, анализ продолжительности жизни людей в зависимости от профессии, образования, конфессии, возраста вступления в брак и т.п. Заключительный же раздел книги носил название «Обобщение свойств среднего человека и их анализ с точки зрения естественных и медицинских наук, философии, морали и политики». Поэтому Кетле считается творцом концепции среднего человека в терминах и подходах математической статистики. Для нас важно, что он рассматривал умственные способности и характер человека как параметры, поддающиеся измерению и характеризующие различные группы населения.

Резникова Ж. И., Интеллект и язык животных и человека. Основы когнитивной этологии, М., «Академкнига», 2005 г., с.184.

Ранее эти акты считались произвольными, зависящими лишь от Бога и воли человека...

Сам же А. Кетле исходил в интерпретации полученных результатов из концепции «среднего человека».

«Это был принципиально новый шаг: до сих пор ещё никому не приходило в голову использовать математику и статистику для отделения причины от следствия.

«Следствие пропорционально причине, - написал он и продолжил курсивом: «Чем большее число индивидуумов подвергается наблюдению, тем больше проявляются превалирующие характерные качества, физические или моральные, позволяющие выявить общие доминирующие факты, благодаря которым общество существует и сохраняется»

К 1836 году Кветеле (иное написание фамилии - Прим. И.Л. Викентьева) развил эти идеи в книге о применении теории вероятностей в «моральных и политических науках». […]

Что бы ни брался исследовать Кветеле, всюду он видел колоколообразную кривую. Почти всегда «ошибки» или отклонения от среднего послушно распределялись согласно описанному Лапласом и Гауссом нормальному закону, симметрично уменьшаясь по обе стороны от среднего значения. Эта замечательно сбалансированная упорядоченность с пиком, соответствующим среднему значению, убеждала Кветеле в правомерности его излюбленного понятия среднего человека. Оно положено в основу всех его выводов, полученных на основе статистических обследований. Например, в одном из обследований проводились измерения объема грудной клетки 5738 солдат шотландской армии. Кветеле построил кривую распределения результатов обследования и сравнил его с теоретической нормальной кривой. Они почти идеально совпали.

К этому времени уже было установлено, что нормальное распределение, описываемое формулой Гаусса, имеет широкое распространение в природе; теперь подтвердилось, что оно может быть положено в основу описания социальных явлений и физических характеристик людей. Исходя из этого, Кветеле пришел к заключению, что совпадение нормального распределения с результатами обследования шотландских солдат указывает на то, что отклонения от среднего значения, скорее всего, не отражали систематических различий в исследуемой совокупности, а носили случайный характер. Другими словами, совокупность представлялась в основном однородной, и средний солдат шотландской армии является идеальным представителем всех шотландских солдат».

П. Бернстайн, Против богов: укрощение риска, М., «Олимп-Бизнес», 2006 г., с.180.

Нужно заметить, что термин «социальная физика», использованный А. Кетле в названии своего труда, впервые предложил Огюст Конт.

Источник — портал VIKENT.RU

Дополнительные материалы

НАУЧНЫЕ ЗАДАЧИ — плейлист из 25-ти видео

Изображения в статье

Адольф Ламберт Кетле— бельгийский математик, астроном, социолог. Один из родоначальников научной статистики / Public Domain

Изображение MetsikGarden с сайта Pixaba

Попытаюсь разложить вопрос "Хочу в IT, но не знаю кем и как "

В принципе, много толковых комментов, но чаще они довольно узкие, каждый кричит из своего болота.
Самый толковый коммент: "Ты хочешь не в IT, а денег"

Читать, что люди пишут про популярные языки программирования, необходимость изучать теорию графов и дискретную математику и тому подобное, мало чем поможет в выборе, это бесконечные холивары.

Вместо это нужно понять маленькую вещь, что каждому - свое и ты не поймешь, пока не попробуешь.

ВАЖНЫЙ МОМЕНТ:
Надо возвыситься на холиварами типа "c# vs java" и "python - зло" и взглянуть шире, что оказывается, IT - это не только программисты, но еще и менеджеры, дизайнеры, аналитики, маркетологи.

И все они тоже зарабатывают довольно прилично и в их профессиях есть творческая составляющая.

Я работаю интернет-маркетологом и вижу, что мало кто представляет что может делать маркетолог.
Причем, внутри самой профессии тоже есть развитие.
Лично мне интересна автоматизация, я пишу скрипты и программы для повышения продуктивности на JS и Python, аналитика - изучаю Google Analytics, базу Data Science для анализа данных, более продвинутые инструменты для самой рекламы, типа Ad Manager и CM360.
Зарплата при этом не уступает программистам.

Так что если ты хочешь "войти в IT", то сначала окинь его широким взглядом и подумай, может тебе будет ближе что-то другое, нежели software engineering, который зачем-то отождествили с понятием IT.

Всем привет, буду рад, если люди с опытом пробегутся по моему очерку хотя бы наискосок и что-то напишут в комментах дельное.

Жил я себе жил до 35 лет, работал с людьми в прямом смысле - реабилитационный фитнес, ЛФК, всякие постуральные гимнастики, пилатесы итд. Прошёл путь от простого фитнес-тренера, до управляющего большого тренажерного зала и полного фриланса с работой исключительно на себя любимого - самый безгеморный вариант в сфере, если есть соответствующие скилы.

И вот с годами, работа с людьми стала откровенно напрягать, вернее ее издержки - то есть для роста заработка мне уже надо не идти на какой-нибудь специфический семинар по работе с дистазом после беременности например, а тупо упарываться в поиск клиентов с дефолтными проблемами: "болят колени, сутулюсь, хочу ж0пу итд итп", потому что это 99% запросов людей.

Посему я понимаю, что как специалист я стагнирую - я могу пойти на учёбу, но какой толк, если применение на практике будет крайне редким.

Параллельно с этими мыслями, около полугода назад, я стал пробовать немного программировать. Естественно по запросу: "ЯП для новичка" мне вывалило Пайтон в избытке с вкраплениями JS. Сел я в итоге за питон, прошел пару курсов для начинающих, пописал всякие крестики-нолики, попробовал что-то попарсить, поковырял ТГ ботов, немного покурил литературу по ООП и ФП, но не стал ни во что углубляться серьёзно. Но в целом меня затягивало и я получал удовольствие от процесса.

Далее начал смотреть, а где вообще этот питон применяется. Ну и конечно самой хайповой темой был DataScience. Потекло на меня мульён предложений от всякого рода цыгнан скилбоксовых и тому подобных, о том как меня сделают адептом топ профессии 21 века. Ну я пошёл на курсеру, помедитировал над циферками в комбинаторике, линейной алгебре, матане и теорвере со статистикой. Понял, что это всё же больше про математику чем про программирование, хоть в целом нишевые библиотеки питона эту математику и сильно облегчают.

В итоге вернулся к тому, что всё же хочу больше программировать, только вот не знаю что и на чём и куда податься. Естественно начал смотреть контент на эту тему, там естественно каждый кулик своё болото хвалит в историях вроде "стал фронтэнд разрабом в 40 в Канаде".

Столкнулся также с парадоксом, что тот же питон весьма популярен, но адекватной для новичка работы на нём, что на фрилансе, что на галере почти нет и порог вхождения в любую сферу, где главенствует питон очень высок. С другой стороны есть JS со своим реактом в связке с CSS и html и обещаниями авторов, что любой бомж с этими навыками однажды что-то найдёт. С третьей стороны утверждают, мол не сцыте посоны, пропарите C++ познаете дзен, а не пропарите, значит программирование -  не ваше.

Далее идут зазывалы на всякого рода DevOps направления. Но насколько я понял, это на редкость УГ, в котором творческая составляющая - написать небольшой скриптик на том же питоне в лучшем случае (поправьте, если там весело :-/).

Долго я всё это смотрел и анализировал, поглядывая на вакансии. Понял, что нужен некоторый джентельменский набор, с которым можно хоть где-то вклиниться стажером:

1. Базовый уровень пары высокоуровневых ЯП с пониманием основных фреймворков: JS (react), Python (Django), чтобы при необходимости быстро углубиться в более подробное изучение.

2. Умение работать под Linux

3. Понимание git и docker технологий.

4. дальше особо не придумал -) может это php или какой-нибудь Go или Ruby. Или что-то низкоуровневое, хотя сомневаюсь.

Буду признателен, если кто-то что-то добавит к ложившейся у меня картинке или подскажет какой-то алгоритм со своей колокольни с опытом наступания на соответствующие грабли.