Comments about Cosma Shalizi’s posts about Red Plenty

I wrote a quite long comment at The Crooked Timber apropos of Cosma Shalizi’s posts about Red Plenty (I really recommend them) that I’ll post here (I edited it in a few parts to correct grammar and clarity).

It really was an amazing seminar. The sad part, for me, is that I read the seminar before reading the book. I already bought it, but didn’t have enough time to read it beyond the first two chapters.

About Cosma’s posts, there is one think the he mentions only briefly, that is web 2.0, and I’d like to develop some points related to it. I work in a company that has large amount of transactions (purchases) data and we have to predict costumer behavior based on this data (credit card purchase data). The aim, of course, is to design products and promotions that match costumers preferences. Now, what we do it’s not web 2.0, at least not totally, I think. But we really get feedback about people preferences and it’s not based on price signals by the market (though prices are important as a way to register the amount spent by people, we can’t determine in any sensible way relative prices of goods and services) and I think that we do a good job.
Of course the computational power necessary to process all transactions in a big economy (and assuming people no longer use paper money and made only electronic transactions) would be huge. Still, I think that the efficiency of planning and the use of machine learning techniques will enhance the capacity of understanding people’s preference and, thus, to optimize what, when and where produce goods (I know, this says little about how to produce goods, but still it’s an advance).

So, it’s not only in web 2.0 that we learn what people like. We do know what people want and don’t want in the real economy by gathering data about their behavior in the off-line word. And we know better than if we just tried to look at which prices are increasing or decreasing (Hayekish way, arguably). If that’s the case, Shouldn’t we start to think about creating a public institute or enterprise that would use this data and enhance the way we get this data to increase responsiveness of our political system? Why let it only to corporations to use this data? Why not thinking about other ways of getting data in the off-line world that its not dependent on having money, in order to have a more unbiased representation of people’s preference?

Last, but not least, about innovation. Cosma talked about how people think that they want one thing, and then they discover that what they really wanted was not what they asked for in the first place. Now, think about any recommendation system (like Amazon recommendation system or google reader recommendation of sites and blogs based on feeds that you and other users signed in). One of the most challenges of to them, I think, is that you should include a random component in suggestions to serve as some sort of mutations in a evolutionary process. This could help to prevent us of getting trapped in local optima and promote innovation and disruptions in preferences and tastes of people, letting them to discover new things that they liked. That is, if we increase our efficiency in using planning, we still need some anarchy or random component to promote changing in the system.

It would be nice to hear Cosma and others explore these things.


I’m not sure I’m clear on what I’m saying. Apologizes in advance if I”m not being clear.

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Sobre Manoel Galdino

Conrthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
Esse post foi publicado em Manoel Galdino, Política e Economia e marcado , , , . Guardar link permanente.

2 respostas para Comments about Cosma Shalizi’s posts about Red Plenty

  1. Rafael disse:

    Concordo com o seu último parágrafo. Essa é a mesma discussão que existe para ferramentas de busca: o Google usa a informação que tem a respeito de suas preferências (histórico de busca, redes sociais etc.) para gerar resultados mais próximos do que você realmente está buscando. Se por um lado isso aumenta a eficiência da busca, por outro te envolve em uma bolha que torna mais difícil você descobrir coisas que estão fora do seu horizonte imediato de interesses. Não sei, porém, se sua sugestão de adicionar um componente aleatório nas buscas funcionaria para o caso deles.

    Quanto aos parágrafos anteriores, acho que entendi a ideia, mas não consegui pensar em um exemplo. De que dados relativos a preferência política você está falando em “Why let it only to corporations to use this data”?

  2. Aise: Eu descobri que posso responder o comentrio por e-mail ( o que t fazendo agora!). Isso deve aumentar a velocidade com que respondo os comentrios!

    1. Adicionar um componente aleatrio provavelmente no funcionaria pra eles, mas no longo prazo seria melhor para ns, usurios. Pelo menos intuitivamente. No sei se na prtica (isto , algoritimicamente) funcionaria. Por exemplo, se existe uma probabilidade de 1% de o primeiro resultado ser completamente maluco (supondo que isso includo no algoritmo), e a chance de voc olhar esse resultado maluco pequenas (digamos 1%) e independente do termo aleatrio do lado do google, ento a probabilidade conjunto 1%*1%, o que baixo demais, parece-me.

    2. Eu no tenho ideai de dados que existam hoje, mas imagino que esses dados poderiam existir. Por exemplo, quando vamos ao poupatempo, ser que no d pra coletar dados de quanto tempo passamos l, as razes porque fomos l, insatisfao etc.? Ou ento, quando esperamos muito tempo por um nibus no ponto, ou o tempo que perdemos no dentro dos nibus, ou o tempo que passamos em p nos nibus, ou quantas pessoas por metro quadrado tm no metro?

    Enfim, acho que daria pra coloetar esse tipo de informao, embora efetivamente hoje no se colete.

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