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00:00 - 0:00:02 Música
0:00:02 – 0:00:31 [Música]
0:00:31 – 0:00:39 Olá e bem-vindos a uma nova edição da Abspalfung, onde ocasionalmente
0:00:39 – 0:00:47 Eu quase nunca poupo no tópico, a menos que eu realmente pule-o. Sou a Sascha.
0:00:47 – 0:00:56 Machman e cumprimenta-o. O tema de hoje é por que eu recebo cinco euros do governo federal.
0:00:56 – 0:01:06 Já o tenho. Não vá para a caixa de correio e procure o correio e depois
0:01:06 – 0:01:15 Pode encontrar uma carta de uma instituição afiliada ao governo federal.
0:01:15 – 0:01:25 Abre-se a coisa e encontra-se uma carta dentro da qual foi selecionado por um
0:01:25 – 0:01:35 Um monte de pessoas no meu bairro e como um pequeno obrigado tu terias um pouco
0:01:35 – 0:01:43 Presente embalado com ele e havia um pequeno envelope nele e havia quase nele
0:01:43 – 0:01:52 "Obrigado" e tal presente, um picograma de um presente, hoje diria emoji
0:01:52 – 0:01:59 de um dom. Abri isto e havia pessoas muito velhas.
0:01:59 – 0:02:09 5 euros nele. Uma nota de 5 euros muito avariada, onde pensei:
0:02:09 – 0:02:18 O governo tem o dinheiro, por que não emitem novas contas? Mas apenas à margem.
0:02:18 – 0:02:24 Na carta estava um código QR com o qual veio ao inquérito.
0:02:24 – 0:02:27 Caso contrário, havia apenas um pouco de bla bla bla lá dentro.
0:02:27 – 0:02:31 E achei-o basicamente interessante.
0:02:31 – 0:02:34 Faço muitas vezes inquéritos como este.
0:02:34 – 0:02:36 Fiz isto pela Infratest.
0:02:36 – 0:02:40 Curiosamente, fui selecionado uma e outra vez.
0:02:40 – 0:02:44 participar em tais inquéritos.
0:02:44 – 0:02:53 Isto é por vezes sobre estas perguntas padrão típicas, qual é o nível mais elevado de educação,
0:02:53 – 0:03:02 tem, quantos membros da família e tal coisa tem a casa, quantas pessoas
0:03:02 – 0:03:12 Viver na casa e desta vez a pesquisa foi um pouco diferente. Tratava-se de aprender
0:03:12 – 0:03:21 para a vida quase na medida em que se tem usado ofertas educativas para continuar a educação. Por isso,
0:03:21 – 0:03:27 não era tão típico destas recolhas de dados, qual é o rendimento anual do agregado familiar e
0:03:27 – 0:03:33 O quê, mas foi bastante específico. Achei que era fixe e muito interessante.
0:03:33 – 0:03:41 Sim, e tu podes acabar a história agora, porque eu preciso
0:03:41 – 0:03:47 Não enumere apenas o que respondi. É também
0:03:47 – 0:03:55 Aborrecido até à morte. Mas até agora eu nunca ouvi falar de ninguém para a
0:03:55 – 0:04:01 O inquérito recebeu cinco euros como um pequeno agradecimento. Acho que isto é
0:04:01 – 0:04:09 Algo para o qual vou incriminar-me. Vou pendurá-lo na parede porque eu
0:04:09 – 0:04:17 Acho isto tão estranho, o facto de isto estar a ser enviado.
0:04:17 – 0:04:21 E depois perguntam-se: "Quão caro é isso?"
0:04:21 – 0:04:25 Qual é o custo destas coisas?
0:04:25 – 0:04:32 Falei com os meus conhecidos e colegas sobre isto e ninguém sabe
0:04:32 – 0:04:35 Alguém que já experimentou isto por si mesmo.
0:04:35 – 0:04:45 Como já disse, faço isto com mais frequência. Às vezes fico aborrecido com as perguntas,
0:04:45 – 0:04:57 Depois fico sempre aborrecido, em que é que te meteste e porque é que fazes isso?
0:04:57 – 0:05:07 Porque estas perguntas são repetidas, mas depois são apenas mudadas. Portanto, é quase
0:05:07 – 0:05:12 O tal. Uma vez que a pergunta é feita de tal forma que pode respondê-la com sim e o próximo
0:05:12 – 0:05:17 Às vezes, é definido de tal forma que pode responder-lhe com não. Eu sei porque fazes isto,
0:05:17 – 0:05:26 É quase uma dupla verificação. Isto significa que é impossível para qualquer um
0:05:26 – 0:05:33 Basta clicar aleatoriamente, porque isso é apenas visível nas estatísticas. Quer dizer,
0:05:33 – 0:05:39 Fiz isso nos meus inquéritos, o que fiz como parte dos meus estudos, mesmo assim.
0:05:39 – 0:05:46 feito. E mesmo depois de muito tempo, por isso, se houver várias perguntas entre
0:05:46 – 0:05:52 Sempre fiz estas perguntas de verificação. Este é um total
0:05:52 – 0:06:00 "Entende-se por legítimo". Só se vires através disto, é que é realmente irritante.
0:06:00 – 0:06:08 Então irrita-me muito. Eu realmente fiz um monte destes inquéritos na minha vida
0:06:08 – 0:06:15 Curiosamente, os inquéritos mais recentes foram maioritariamente científicos.
0:06:15 – 0:06:24 Entrevistas no contexto do mundo dos podcasts. Estou em fóruns diferentes e penso que
0:06:24 – 0:06:31 um dos mais importantes é o Sende-Gate e há regularmente jovens investigadores
0:06:31 – 0:06:40 Pergunta-me como é agora e assim por diante. Para eles, é interessante que os
0:06:40 – 0:06:49 Não só do ponto de vista da audição, mas também como criador. Como estão as pessoas,
0:06:49 – 0:06:54 Quem lida com a produção de podcasts, está preparado para certas questões complexas?
0:06:54 – 0:07:03 Sim, e isto é sempre interessante quando tu mesmo fizeste tais questionários,
0:07:03 – 0:07:11 Vejam como são feitas agora. E às vezes pergunto-me a mim mesmo:
0:07:11 – 0:07:17 Qual é o valor científico? Porque se estivermos em grupos tão super pequenos,
0:07:17 – 0:07:26 As sondagens fazem, sim, isso às vezes é uma distorção. Mas vão ser
0:07:26 – 0:07:32 Sabes o que estão a fazer. Estou sempre feliz por estar informado sobre os resultados,
0:07:32 – 0:07:42 Porque sempre achei excitante quando o fiz. O pior que encontrei
0:07:42 – 0:07:50 assim os inquéritos, assim estes inquéritos básicos da Infratest e o que todos eles são chamados, se você
0:07:50 – 0:07:58 Isto é suposto criar a missão básica, que é o que os próximos inquéritos resultarão.
0:07:58 – 0:08:04 Acho-os sempre irritantes, porque são sempre questionários extremamente extensos.
0:08:04 – 0:08:07 Também deve ter muito cuidado onde o faz.
0:08:07 – 0:08:19 Porque deve-se apenas, sim, qual é o nome da palavra agora, tomar institutos de pesquisa,
0:08:19 – 0:08:25 Também são, como dizem, classificados, verificados.
0:08:25 – 0:08:34 Portanto, de preferência, pare aqueles com o ARD ou CTF e, como todos são chamados, Infratest, por exemplo.
0:08:34 – 0:08:41 Com isso, em que pode fazer estes inquéritos, definitivamente. Mas há também alguns,
0:08:41 – 0:08:45 Eles pegam nos dados e depois recebem imenso correio publicitário.
0:08:45 – 0:08:51 Interessante pelas coisas que lhe interessam. Não é de admirar,
0:08:51 – 0:08:59 Foram-lhes dados para isso. Por falar em dados. Passei os últimos dias
0:08:59 – 0:09:08 muito para programar e ter encontrado uma maneira agradável de
0:09:08 – 0:09:15 Pesquisas baseadas no contexto. Todos sabemos como procurar palavras-chave. Quando vou para
0:09:15 – 0:09:25 Exemplo agora, o que pode estar à procura agora? Frank Battermann. Depois digita-o e depois
0:09:25 – 0:09:32 Todas as passagens de texto são encontradas onde a palavra Frank Battermann ocorre, ou seja, as duas palavras.
0:09:32 – 0:09:36 Se o tornares um pouco mais esperto, podes dizer:
0:09:36 – 0:09:41 que se trabalha com operadores de bólidos e, em seguida, todas as posições seriam selecionadas,
0:09:41 – 0:09:46 onde Frank está presente, todos os locais onde Frank, Battermann está presente, todos os locais onde Battermann está presente
0:09:46 – 0:09:55 Todos os locais onde ocorrem Battermann e Frank. Isso é estúpido. É melhor,
0:09:55 – 0:10:00 Se tiver uma pesquisa baseada no contexto. Por exemplo, se está à procura de um emprego como,
0:10:00 – 0:10:10 Lá, as rádios de lixo ou junkcasters encontraram-se com outros. Seria interessante,
0:10:10 – 0:10:18 se tiver diferentes possibilidades, diferentes, ou seja, diferentes significados
0:10:18 – 0:10:26 Possibilidades como estas rádios de lixo em todo o lado, onde quer que encontrem rádios de lixo,
0:10:26 – 0:10:37 Scrapcast e coisas do género. Mas como é que fazes isso? Coloque cada palavra num vetor.
0:10:37 – 0:10:46 O que é um vetor? Estas são direções, simplesmente decompostas. Ainda podes fazer isso agora.
0:10:46 – 0:10:53 Explique-o muito mais complicado. Mas se eu agora tenho um vector que indica uma direcção,
0:10:53 – 0:11:01 Normalmente há três valores, ou seja, x, y e z. Se eu for agora, para tal
0:11:01 – 0:11:09 procura baseada no contexto estes vetores em vez disso, em seguida, este é em um caso mais simples tem o
0:11:09 – 0:11:19 1521 dimensões. É um pouco mais como três. Assim, movemo-nos em um
0:11:19 – 0:11:27 Espaço tridimensional. Profundidade, largura, altura. Se eu acrescentar uma quarta dimensão,
0:11:27 – 0:11:34 Digamos que o tempo, então eu também poderia observar esta largura, altura, profundidade ao longo do tempo.
0:11:34 – 0:11:44 E vê uma alteração nisso. Agora, no entanto, para esta pesquisa baseada no contexto, cada vetor tem 1500
0:11:44 – 0:11:53 dimensões blablablabla. Isto faz a quantidade de dados bastante alta porque estes vetores, estes indivíduos
0:11:53 – 0:12:05 As dimensões são descritas, creio eu, em números de 10 ou 12 dígitos. Haverá, é claro,
0:12:05 – 0:12:13 A partir de uma mensagem de 10 quilobytes gosta de vezes 1,5 megabytes. Mas o benefício que tu
0:12:13 – 0:12:20 Como podem ver, é ouro. Eu podia, por exemplo, se eu usasse estes dados no ChatGBT
0:12:20 – 0:12:24 Utilize o modelo de linguagem para analisá-lo.
0:12:24 – 0:12:29 ChatGBT perguntar onde Frank Battermann disse, por exemplo,
0:12:29 – 0:12:39 "A caixa de lixo é estúpida." Por exemplo. É puramente hipotético.
0:12:39 – 0:13:02 Em seguida, seria olhado, não só para "a casta de sucata é estúpida", mas para todos os tipos de semelhanças sinónimas e significativas.
0:13:02 – 0:13:12 Em vez de "estúpido" seria então "estúpido" ou "não competente", "nenhum desempenho de transferência cognitiva"
0:13:12 – 0:13:14 Por exemplo, estão a ser procurados.
0:13:14 – 0:13:18 E depois haveria resultados que têm uma pontuação.
0:13:18 – 0:13:25 Portanto, uma avaliação de quão próximo este significado está da questão original.
0:13:25 – 0:13:30 E, em seguida, os resultados são emitidos quase como tal classificação.
0:13:30 – 0:13:38 Naturalmente, estes podem ser vários lugares em tal documento de texto que estão mais perto ou
0:13:38 – 0:13:45 Está menos perto da verdadeira pergunta. Mas é muito interessante lidar com
0:13:45 – 0:13:56 para lidar com esta questão, porque de um ponto de vista científico ou de um ponto de vista científico
0:13:56 – 0:14:05 A perspectiva surge a partir destas enormes possibilidades, histórias de bate-papo, comentários,
0:14:05 – 0:14:14 Procure transcrições e procure locais que possam ser interessantes.
0:14:14 – 0:14:21 Por exemplo, em horas de podcasts realizados à noite,
0:14:21 – 0:14:27 podia facilmente ser usado para encontrar lugares interessantes e sensíveis uma e outra vez,
0:14:27 – 0:14:40 São esclarecedores. Pequenas histórias, pequenas histórias, e isso é fácil para eles.
0:14:40 – 0:14:47 Os dados valem ouro. Sim, é com isso que tenho estado a lidar. Curiosamente, estes
0:14:47 – 0:14:56 modelos que realizam estas análises. É muito barato, porque penso que é
0:14:56 – 0:15:08 Token custa 0,0000002 cêntimos. Por isso, se fores ver todos os vídeos da caixa de conversa da TV,
0:15:08 – 0:15:16 Se analisar as transcrições com ele, obterá um preço total inferior a 2
0:15:16 – 0:15:27 Dólar. Tens de imaginar isso. É uma espécie de 1300 vídeos. É tão engraçado.
0:15:27 – 0:15:39 Sim, o pedido para ChatGBT e assim por diante é muito mais caro do que isso, se utilizar o
0:15:39 – 0:15:41 A interface de programação.
0:15:41 – 0:15:48 E apenas durante uma pequena parte de um longo texto.
0:15:48 – 0:15:52 Sou um totó da tecnologia.
0:15:52 – 0:15:57 E esta programação, que foi muito divertida para mim,
0:15:57 – 0:16:02 Porque obtiveram bons resultados tão rapidamente.
0:16:02 – 0:16:06 E se colocares tudo numa base de dados,
0:16:06 – 0:16:14 que é acessível através da Internet e, em seguida, também constrói um sítio Web,
0:16:14 – 0:16:19 Qualquer um pode ir lá e acessar estes dados.
0:16:19 – 0:16:23 Isto é uma merda de cérebro.
0:16:23 – 0:16:27 Alguém podia fazer isso.
0:16:27 – 0:16:37 E depois podes procurar contextualmente, explicitamente, trabalhos interessantes.
0:16:37 – 0:16:41 E isto pode ser feito por qualquer um que tenha um talento especial para isso.
0:16:41 – 0:16:45 É engraçado, não é?
0:16:45 – 0:16:48 Talvez alguém devesse fazê-lo.
0:16:48 – 0:16:59 Mas voltemos aos inquéritos. Fizeram-no desta forma ou estão a fazê-lo desta maneira?
0:16:59 – 0:17:10 Está muito aborrecido? Tem tempo para um pequeno inquérito? Por isso, encontro levantamentos rodoviários
0:17:10 – 0:17:18 É horrível. Nunca tive tempo, nunca tive tempo, e também nunca terei tempo para isso.
0:17:18 – 0:17:26 Porque escolho exactamente onde faço um inquérito. Acho-o muito interessante,
0:17:26 – 0:17:34 No mundo de hoje, onde temos acesso ilimitado aos dados,
0:17:34 – 0:17:48 ainda o bom inquérito antigo é uma ferramenta tão importante para fornecer quase um instantâneo para
0:17:48 – 0:17:58 Humor, interesses, todo o tipo de razões – compro um carro agora quando
0:17:58 – 0:18:03 Eu compraria um carro, que marca seria, quanto dinheiro estou pronto para um carro novo
0:18:03 – 0:18:10 Dizer que todas estas coisas estão a ser levantadas e que continuam a sê-lo.
0:18:10 – 0:18:18 1-para-1 situação. Podias usar a Big Tech e depois o Big Data.
0:18:18 – 0:18:26 Porque o que a Google e a Co. sabem sobre nós é tão incrível. Há um link,
0:18:26 – 0:18:37 está no perfil do Google e, se clicar nele, não sei exatamente como o
0:18:37 – 0:18:44 Ainda está ligado, mas eu tinha acabado de clicar nele há algum tempo e depois está mesmo ali,
0:18:44 – 0:18:51 O que o Google sabe de ti é incrível. Se olhares assim
0:18:51 – 0:18:58 Interesses como este do último histórico de buscas, então todos os tipos de coisas aparecem.
0:18:58 – 0:19:06 E isso é realmente muito interessante, porque a partir deste Google conclui em vários
0:19:06 – 0:19:12 As coisas. Digamos apenas que 99% estão correctos. Por isso, lá podes ver,
0:19:12 – 0:19:21 O que estas empresas acumularam com toda a sua recolha de dados para um conhecimento incrível.
0:19:21 – 0:19:26 O interessante é que, se eu for agora e clicar no Google
0:19:26 – 0:19:33 "novo caso de computador" porque eu estou à procura de algo, porque eu posso ter um pequeno
0:19:33 – 0:19:47 Reúna servidores para outras tarefas, como a criação de dados vetoriais. Depois levanto-me.
0:19:47 – 0:19:58 Facebook, LinkedIn e em toda a parte Anúncios de gabinetes de computador para gabinetes de computador de servidor
0:19:58 – 0:20:06 para a cremalheira e lá pode ver como tudo isto está ligado em rede e todos os cookies que
0:20:06 – 0:20:15 continua a plantar no seu navegador, como eles trocam todos os dados e, em seguida, as redes de publicidade
0:20:15 – 0:20:23 A agarrar. São todos os dados recolhidos algures. E isto
0:20:23 – 0:20:31 Seria interessante se isso fosse explorado em vez de realizar tais inquéritos. Mas
0:20:31 – 0:20:37 Evidentemente, este é mais uma vez o problema da protecção e da segurança dos dados. Lá temos
0:20:37 – 0:20:45 Na Europa, está por todo o lado. Se considerarmos antes do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados
0:20:45 – 0:20:54 Sendo activo, consegui fazer muito mais com o meu website. Agora está tudo anónimo.
0:20:54 – 0:21:01 encriptados e os dados devem ser de molde a poderem também ser apagados. E isto é o que faz
0:21:01 – 0:21:06 Mantém tudo um pouco mais elaborado. Mas a ideia básica por trás disto é que
0:21:06 – 0:21:13 Cada um deve decidir por si mesmo o que acontece com os seus dados. Mas fora da Europa
0:21:13 – 0:21:25 Os dados são recolhidos, não apenas em grande escala, mas em toneladas. Tem que ser
0:21:25 – 0:21:33 Imaginem, eu tinha visto um vídeo de Semophois, isto é um tech-youtuber,
0:21:33 – 0:21:41 Relata coisas tecnológicas interessantes com a IA e o que programou e
0:21:41 – 0:21:49 De vez em quando, também fala de caixas de costura. E ele disse que já não podia entrar nos EUA.
0:21:49 – 0:21:57 Porque, é preciso imaginar, ele relatou criticamente acerca de Trump. E agora que é assim,
0:21:57 – 0:22:03 Eles não recolhem apenas os dados sobre a pessoa que uma vez criticou Trump.
0:22:03 – 0:22:13 Mas também para aqueles que o conhecem. E isso não é suficiente, mas estes,
0:22:13 – 0:22:24 Os que o conhecem. E isso é inacreditavelmente muito. Há também este número de Kevin Bacon.
0:22:24 – 0:22:32 Isso significa que mais de seis pessoas conhecem todas as outras pessoas do mundo.
0:22:32 – 0:22:35 No fim, Kevin Bacon.
0:22:35 – 0:22:40 Conheço alguém que conhece alguém, que conhece alguém, e todas as seis vezes
0:22:40 – 0:22:43 Ele conhece o Kevin Bacon.
0:22:43 – 0:22:45 Isto é uau.
0:22:45 – 0:22:48 Krass, não é?
0:22:48 – 0:22:51 Tens de pensar nisso.
0:22:51 – 0:22:58 E é por isso que, quando eles vão lá e quase a pessoa principal e depois aquele que sabe
0:22:58 – 0:23:02 Alguém que sabe quantas pessoas são.
0:23:02 – 0:23:05 É inacreditável.
0:23:05 – 0:23:10 Sim, é isso.
0:23:10 – 0:23:14 E é aí que todos os dados são recolhidos, tudo o que pode encontrar.
0:23:14 – 0:23:21 E uma vez que usamos tudo diligentemente os serviços americanos, é claro que tudo está na América.
0:23:21 – 0:23:27 armazenadas. Um canalha que pensa mal. Pessoalmente, também não iria aos EUA.
0:23:27 – 0:23:36 Atualmente, querem viajar. Pode ser que seja detido no check-in e
0:23:36 – 0:23:45 Pode ter uma excelente conversa com os oficiais. Também teria menos dinheiro.
0:23:45 – 0:23:52 em cima dele. Por isso, aí podem ver o que podem fazer tão longe dos inquéritos com tais
0:23:52 – 0:23:59 A recolha de dados pode ser feita. A questão de saber se deve haver mais autonomia na Europa
0:23:59 – 0:24:12 Se queres praticar, isso é muito importante. A soberania digital significa isto. E devíamos
0:24:12 – 0:24:21 E também fazemos melhor se nos tornarmos o mais independentes possível. Infelizmente, podes
0:24:21 – 0:24:29 Há coisas que não o substituem. As ofertas em Inteligência Artificial que estão disponíveis em
0:24:29 – 0:24:39 A Europa não é tão boa e está ao mesmo nível que os EUA.
0:24:39 – 0:24:41 assim como os produtos chineses.
0:24:41 – 0:24:45 Mas espero que isto venha.
0:24:45 – 0:24:50 E para todas as outras coisas, agora há alternativas suficientes.
0:24:50 – 0:24:54 Portanto, em vez de Cloudflare, pode
0:24:54 – 0:24:59 Coelhinho CND,
0:24:59 – 0:25:05 Em vez de Gmail ou Gmail, pode utilizar o Proton Mail.
0:25:06 – 0:25:14 E há tantos outros fornecedores europeus que também não fazem nada nos centros de dados dos EUA.
0:25:14 – 0:25:17 Tens de descobrir.
0:25:17 – 0:25:23 O Morpheus tem um projecto interessante e está a construir uma base de dados com
0:25:23 – 0:25:26 Alternativas aos produtos dos EUA.
0:25:26 – 0:25:34 E, claro, há também muitos softwares ou serviços gratuitos que, em alguns locais,
0:25:34 – 0:25:41 São caros, até mais baratos, como os norte-americanos. Se olhares para ele,
0:25:41 – 0:25:47 Se estiver interessado nisso. Portanto, para mim, é uma coisa muito importante,
0:25:47 – 0:25:59 Porque os meus dados são importantes para mim. Muito bem, fui-me embora hoje? Um bocadinho. mim
0:25:59 – 0:26:03 Falei demasiado sobre vectores e o que se pode fazer com eles.
0:26:03 – 0:26:10 Está bem, eu agradeço-te e vejo-te da próxima vez.
0:26:10 – 0:26:11 Adeus, Sasha.
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Vai-se sem suspeitar para a caixa de correio e, de repente, há uma carta de uma instituição do governo federal. Nele: um pequeno envelope, um código QR para um inquérito e, na verdade, cinco euros como agradecimento. Foram cinco, mas pelo menos.

A partir deste pequeno incidente, uma digressão típica se desenvolve: Como funcionam os inquéritos? Por que as perguntas são frequentemente feitas duas vezes? Quão fiáveis são estas recolhas de dados?

A partir daí, o pensamento rapidamente leva a um tópico muito maior: dados. Enquanto os inquéritos tradicionais sondam diretamente as pessoas, as grandes plataformas em segundo plano há muito que recolhem enormes quantidades de informações sobre interesses, comportamentos e decisões. O que costumava ser feito com os questionários hoje em dia acontece muitas vezes automaticamente através de consultas de pesquisa, cookies e perfis de utilizador.

E depois torna-se nerd: O que acontece quando se procura textos não só por palavras-chave, mas por significado? A pesquisa baseada no contexto com vetores permite encontrar conteúdos de acordo com o seu significado – e não apenas palavras individuais. Um olhar emocionante sobre como os modernos sistemas de IA podem analisar textos, procurar transcrições ou reconhecer correlações em grandes quantidades de dados.

Um episódio sobre inquéritos, recolha de dados, inteligência artificial e o quanto revelamos sobre nós próprios – por vezes voluntariamente, por vezes despercebidos.

E, claro, a visão mais importante do dia:
Aparentemente, a minha opinião vale exactamente cinco euros.

Panorâmica temática:

A carta na caixa de correio
Uma carta inesperada de uma instituição estatal – e uma nota de 5 euros como agradecimento por um inquérito.

Por que os questionários fazem perguntas duplamente
Como os questionários são estruturados e por que algumas perguntas parecem ser feitas de forma idêntica.

A minha experiência com inquéritos científicos
Pesquisas de podcast, estudos comunitários e o valor científico de pequenas amostras.

Quando os inquéritos fazem sentido – e quando não
Institutos de renome vs. colectores de dados e porque deve ter cuidado.

Grandes volumes de dados em vez de questionários
O que as grandes plataformas já sabem sobre nossos interesses.

Redes de rastreio e publicidade
Por que, de repente, depois de uma pesquisa, a publicidade adequada aparece em todos os lugares.

Excursão nervosa: Pesquisa baseada no contexto com vetores
Como os sistemas modernos procuram textos não apenas por palavras, mas por significado.

IA, bases de dados e grandes transcrições
Por que esta técnica é particularmente excitante para podcasts, comentários e grandes coleções de texto.

Soberania digital na Europa
Por que as alternativas aos principais serviços dos EUA estão se tornando cada vez mais importantes?

Conclusão da digressão
Um pequeno inquérito, cinco enrugados e, surpreendentemente, muitas reflexões sobre os dados, a IA e o nosso mundo digital.

Ligações para a questão:

Deixar comentários acerca do assunto? ✍ Depois, escreva um comentário Comentários de áudio sobre o espetáculo? 0231 53075818 (em inglês)

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Contribuintes para este episódio

Sascha

Número de descarregamentos: 296
Tempo de jogo: 0:30:32
Data de admissão: 05.03.26
Este episódio é da 4a temporada, há um total de 4 temporadas.

Uma De acordo com o Cartel de Publicação Funk Produção - Onde as histórias são transmitidas inconfundivelmente.

Licença de Podcast:

Este trabalho é licenciado sob a Creative Commons Atribuição-NãoComercial-PartilhaIgual 4.0 Licença Internacional

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Autor: Sascha Markmann

Sascha Markmann é uma mente criativa com uma biografia comovente – e uma pessoa que redescobriu a vida após um AVC. Depois de trabalhar como paramédico e cuidador de idosos, Sascha encontrou seu caminho para a expressão criativa. Como blogueiro, podcaster, músico e contador de histórias visuais, reúne coisas que não se encaixam à primeira vista: Combina o seu entusiasmo pela tecnologia – desde servidores autoalojados até à produção de música eletrónica – com uma profundidade emocional e um sentido de humor oblíquo. As suas contribuições situam-se algures entre o limite, as linhas de baixo ácidas e a assistência – honestamente, diretamente e com um piscar de olhos. Princípio orientador: «Aborrecimento audiovisual sem utilidade – mas talvez seja por isso que é tão valioso.» Ver todos os artigos de Sascha Markmann

Olá aqui está Leon de TALNEWS, obrigado pela agradável conversa. Uma e outra vez de bom grado! :)

O facto de estar agora a trabalhar na forma linguística é uma manobra de distracção transparente. Em todas as páginas deste blog é completamente …

Sascha com todo o amor, solte o AI , estas palavras estrangeiras que você traz são suposto distrair do tópico …

É significativo que uma máscara retórica seja escolhida aqui a partir de termos psicológicos como «gaslighting» e «reversão de culpa», que são utilizados no … diamétrico.

Esta é realmente Gaslighting e Reversão de Culpa e Confirma Desapontamento Humano . Estávamos contigo em troca quase diária …

A digressão 78 Por que eu recebi cinco euros do estado