New Media, Big Data, IoT aneb jak to je?! Josef Šlerka Socialbakers & Studia nových médií FF UK

Podobné dokumenty
Setkání interních auditorů z finanční oblasti. Nové výzvy pro interní audit Big Data a socialní sítě

Komplexita a turbulence

BIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012

Digitalizace dat metodika

Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace. Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

Digitalizace signálu (obraz, zvuk)

aneb velice zjednodušené vysvětlení základních funkcí a možností systému Vypracoval: Tomáš Dluhoš tomas.d@centrum.cz

Informatizace společnosti Petra Štogrová Jedličková

DŮVĚRYHODNÁ ELEKTRONICKÁ SPISOVNA

5.15 INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Výstupy Učivo Průřezová témata

Bezpečnostní rizika chytrých spotřebičů a Internetu věcí

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole Aplikace booleovské logiky

Chyby software. J. Sochor, J. Ráček 1

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Obsah. Úvod 11. Poděkování 9. Použité konvence 12. KAPITOLA 1 Poznáváme Zoner Photo Studio 13

Bezpečnostní rizika chytrých spotřebičů a Internetu věcí

CS Jednotná v rozmanitosti CS A8-0245/137. Pozměňovací návrh. Axel Voss za skupinu PPE

Nové trendy v odbavení cestujících s využitím aplikací chytrých telefonů

Podíl zdrojů informací

Informatika na Univerzitě Palackého

PROFILOVÁ ČÁST MATURITNÍ ZKOUŠKY 2013 v oboru: M/001 OBRAZOVÁ A ZVUKOVÁ TECHNIKA TECHNICKÉ ZAMĚŘENÍ

Úvod do zpracování obrazů. Petr Petyovský Miloslav Richter

Mobilní aplikace jako chytrý nástroj pro podporu cyklistické dopravy. Michal Jakob Umotional s.r.o.

Inovace studia obecné jazykovědy a teorie komunikace ve spolupráci s přírodními vědami

Bez dat by to nešlo? Josef Šlerka, konference Internet Jungle Socialbakers, Head of R&D. Tuesday, November 18, 14

DESET LET S THESES.CZ Ing. Jitka Brandejsová

DOKUMENTACE A MANUÁLY

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

OpenGrey. Petra Pejšová, NTK, ČR Christiane Stock, INIST-CNRS, Francie

Doc. Ing. Daniel Kaminský, CSc. ELCOM, a.s.

Používá paměťová média pro přenos dat mezi počítači, vyjmenuje nejpoužívanější paměťová média.

Rozšířený datový model pro handicapované osoby a metodika jeho interpretace při navigaci. Jan Kufner, Eva Mulíčková

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE K VEŘEJNÉ ZAKÁZCE MALÉHO ROZSAHU

Chytřejší Moravskoslezský kraj Strategie pro roky Akční plán pro roky

Střední odborné učiliště Domažlice, škola Stod, Plzeňská 322, Stod

SVĚTLO A LIDSKÁ PSYCHIKA

Procesní řízení. Hlavní zásady a praxe dodavatele Komix

Regionální knihovní systémy. Ing. Jiří Šilha, LANius s.r.o.

Informatika - 6. ročník

Thursday, September 8, Informační systém ORG Eva Vrbová ředitelka Odboru základních identifikátorů

Výstup předmětu Učivo Přesahy a vazby

Pomáháme vám využívat vaše informace VÝVOJ ICT A VYHLEDÁVACÍCH TECHNOLOGIÍ A PŘEDPOKLÁDANÝ DOPAD NA ÚČASTNÍKY INFORA

2010 Vaculik Advertising pro Asociace provozovatelů mobilních sítí (APMS) plať mobilem manuál pro obchodníky

Přínos k rozvoji klíčových kompetencí:

učivo - témata kompetence hygiena, bezpečnost pomůcky

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Dnešní témata Informační systém, informační služba Podnikový informační systém

Chytře a bezpečně. Ing. Petr Žákovec, Smart City Business Development Manager Ing. Jiří Sedlák, ředitel Security Expert Center

Big Data. Josef Šlerka, Ataxo Interactive, SNM FF UK Business & Information Forum 2011, Praha

Vizuální programovací jazyk

Novinky v odbavení cestujících platebními kartami

Cvičné testy - GIS. GIS Testy - zpracoval JAW - 1 -

KYBERPSYCHO 2015 Tomáš Poláček HAIDY a.s.

Školní vzdělávací program

Kudy se lidé dopravují do práce?

Ústav automatizace a měřicí techniky.

Š E D O T Ó N O V Á A B A R E V N Á K A L I B R A C E

Videosekvence. vznik, úpravy, konverze formátů, zachytávání videa...

VYUŽITÍ SOFTWARU MATHEMATICA VE VÝUCE PŘEDMĚTU MATEMATIKA V EKONOMII 1

Analýza a vizualizace dat

=PREZENTACE= stručná příručka základů. (verze 2007)

ČSKI ČSKI. Mezinárodní koncept ECDL z pohledu vzdělávacího obsahu. Česká společnost pro kybernetiku a informatiku

Algoritmy I. Číselné soustavy přečíst!!! ALGI 2018/19

Informační a komunikační technologie v cestovním ruchu

SeeMe MOBILE. Uživatelská příručka SeeMe Mobile. Provozovatel GPS služeb: pobočka ZNOJMO pobočka JIHLAVA pobočka DOMAŽLICE pobočka PRAHA Identifikace

Vzdělávací obsah předmětu

2.17 Archivace a komprimace dat

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

IT Cluster Spolupráce IT prostředí. Přemysl Soldán chairman IT Cluster

5.4 INFORMATIKA CHARAKTERISTIKA VYUČOVACÍHO PŘEDMĚTU. Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu

Česká pošta, s.p. Aktuální projekty a výzvy. (elektronické služby a egovernment) Ing. Miroslav Krejčík, Česká pošta, s.p.

7.17 Pojetí vyučovacího předmětu Informační a komunikační technologie

1.1 Rozsah přípojných míst. 1.2 Cílová skupina. 1.3 Četnost přenosů. 2 Podmínky realizace a popis technologie

Geografické informační systémy p. 1

Lekce 03 Prostředí programu SCRATCH

Střední průmyslová škola elektrotechnická Praha 10, V Úžlabině 320 M A T U R I T N Í T É M A T A P Ř E D M Ě T U

1.1 Seznámení s programy Office

Informatika - 6. ročník

Kde se používá počítačová grafika

Dakota 10 a 20 stručný návod k obsluze

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)

Čistý objem trhu reklamy v místě prodeje v roce 2013 je odhadován na 5,8 miliardy Kč.

Nové technologie pro bezpečnost vobci

REFA vs. MOST. Jan Vavruška. Technická univerzita v Liberci. Výrobní systémy II. TU v Liberci

Čistý objem trhu reklamy v místě prodeje v roce 2012 je odhadován na 5,4 miliardy Kč.

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model

Uživatelská příručka

Objem trhu 3D reklamy v roce 2016 přesáhl 6 miliard korun.

Seminář z IVT Algoritmizace. Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr

STASA s.r.o. 03/18/2014

Testovací protokol. webový generátor PostSignum. sada PIIX3; 1 GB RAM; harddisk 20 GB IDE OS: Windows Vista Service Pack 2 SW: Internet Explorer 9

Bakalářská práce / magisterská práce (sběr a primární třídění dat / analýza a interpretace dat metodou zakotvené teorie)

Správa a ukládání elektronických dokumentů. Úvod. Ing. Jaroslav Lubas

Virtuální depozitní knihovna Nástroj pro doplňování bohemikálních konzervačních sbírek. Tomáš Foltýn & Jiří Polišenský & Radek Nepraš

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Střední průmyslová škola elektrotechnická Praha 10, V Úžlabině 320

Transkript:

New Media, Big Data, IoT aneb jak to je?! 27. 11. 2015 Josef Šlerka Socialbakers & Studia nových médií FF UK

Co nas čeká? 1) Nová média 2) Data, Informace a DIKW 3) Big Data vs small data 4) Demokratizace technologií (hw, sw a další havěť) 5) Inforgové, kyborgové a jiná havěť 6) Shrnutí a závěr

1. Nová média Akademický začátek pro začátek

Manovich 1. Princip číselné reprezentace - Což znamená, že každé Novomediální dílo může být vymezeno formálně, matematicky. Například obraz nebo tvar lze popsat matematickou funkcí, a z čehož vyplývá, že Novomediální dílo je předmětem algoritmické manipulace. Uplatněním vhodného algoritmu můžeme například automaticky odstranit zrnitost z fotografie, vylepšit její kontrast, rozpoznat tvary nebo změnit proporce. Řečeno ve zkratce, média se stávají programovatelnými.

Manovich 2. Princip modularity, kterou Manovich popisuje takto: "Jednotlivé prvky médií, obrazy, zvuky, tvary i jednání jsou reprezentovány jako soubory diskrétních vzorků, ať již jde o pixely, mnohoúhelníky, voxely, znaky, skripty. Na vyšší úrovni jsou tyto jednotky skládány do objektů, ale ponechávají si svojí oddělenou identitu."

Manovich 3. Princip automatizace jako další z atributů novomediálního díla vychází z číselného kódování a modulární struktury, které umožňují automatizovat řadu operací při vytváření, manipulaci a přístupu k novým médiím. Lidská intencionalita proto může být z tvůrčího procesu alespoň částečně odstraněna. Nejvíce viditelným je pro běžného učástníka mediálního světa efekt prohledávatelnosti obsahu, který nejlépe reprezentuje vyhledávač Google.

Manovich 4. Princip variability novomediálních artefaktů vychází z předchozích bodů. Stará média zahrnovala lidského tvůrce, který osobně sestavoval prvky textů, obrazů nebo zvuků do určité kompozice, nebo sekvence. Tím, že byly uloženy do materiálu, je jejich souslednost pevně daná. Může být vytvořeno mnoho kopií původního originálu, které budou v souladu s logikou industriální společnosti zcela identické. Nová média jsou naopak charakteristická svou variabilitou.

Manovich 5. Princip překódování kdy Logika počítačů se vepisuje hluboko do kulturní úrovně médií již z toho důvodu, že nová média jsou vytvářena, rozšiřována, ukládána i archivována díky počítači. Způsoby, kterými počítače formují náš svět, reprezentují a zpřístupňují data, klíčové operace ovládající počítačové programy ( ) zkrátka vše, co můžeme označit za ontologii, epistemologii a pragmatiku počítače, to vše ovlivňuje kulturní úroveň nových médií, jejich organizaci, nové žánry, ale také obsah.

2. Data a informace A ještě k tom pyramida.

Data a informace "Informace je nějaká odlišnost, která vytváří rozdíl." (MacKay, 1969) "Informace je (...) rozdíl, který dělá rozdíl." (Bateson, 1973)

Data (sémioticky) A sign, or representamen, is something which stands to somebody for something in some respect or capacity. (Peirce)

Peirceovská typologie znak (sign), jeho Objekt a jeho interpretant sémiosis je činnost, která spojuje Z-O-I sémiosis je potencionálně nekonečná komplexní systém znaků nejznámější ikon, index, symbol

Ikon a index Ikon je znak, který se vztahuje k Objektu a denotuje ho jen díky svým vlastním rysům, které má bez ohledu na to, zda nějaký Objekt skutečně existuje anebo ne. Index je znak, který se vztahuje na Objekt a denotuje ho tím, že je jím skutečně ovlivněný. Příkladem indexu je klepání na dveře. Ikony ani indexy však nic netvrdí, nýbrž ukazují.

Symbol Symbol je znak, který se vztahuje k Objektu a denotuje ho díky zákonu, většinou asociaci všeobecné ideje a tento zákon způsobuje interpretaci. Jinými slovy znak tu nemá vztah ani podobnosti a ani faktické souvislosti, ale jakési značky pravidla, které nám umožňuje spojení mezi jinak nespojitými věcmi.

Co jsou data Data jsou symbolická (konvenční) vyjádření indexů skutečnosti, už obsahují určitý pohled. Ale nic neříkají. Symboličnost je to, co umožňuje jejich uložení. Míra konvenčnosti pak to, co umožňuje jejich komunikaci. Rozdíl je v tomto případě působení. Jde jen o doplnění Floridiho.

3. Big data/small data A popojedeme.

Big Data pojem pochází z oblasti zpracování digitálních dat Původně: Termín "Big Data" se vztahuje na soubory dat, jejichž velikost je za schopností typických softwarových nástrojů je zachytit, ukládat, spravovat a analyzovat. (McKinsey, 2011)

Big Data - 3V a 1V Dnes spíše důraz na jejich komplexnost: volume (objem) dat narůstá exponenciálně. velocity (rychlost) Objevují se úlohy vyžadující okamžité zpracování velkého objemu průběžně vznikajících dat. (kamery, sociální sítě) variety (různorodost, variabilnost) kromě obvyklých strukturovaných dat jde o úlohy pro zpracování nestrukturovaných textů, ale i různých typů multimediálních dat.

Big Data - 3V a 1V veracity (věrohodnost) nejistá věrohodnost dat v důsledku jejich nekonzistence, neúplnosti, nejasnosti a podobně. Vhodným příkladem mohou být údaje čerpané z komunikace na sociálních sítích.

Změna cíle small data - obvykle byly designovány pro odpověď na nějaké konkrétní otázky, udržovaly se v agregacích Big Data - obvykle existuje jen rámcová představa o možnostech využití, důraz je proto kladen na skladování co nejnižší granularity data (Berman, Jules J.: Principles of big data : preparing, sharing, and analyzing complex information. 2013)

Změna cíle dnes už nemá smysl mluvit o big datech ve smyslu velikosti pojďme spíše mluvit o tom, že máme data všechny explorační analýza je levná, stejně jako úložiště nikdy nevíš k čemu se to bude hodit zásadní důsledky pro klasickou statistiku

4. Demokratizace technologií Žádnej oběd není zadarmo, ale..

5. Inforgové, kyborgové a jiná Několik případových studií. A taky trochu o penězích.

sbíráme wiička

A příklady z obchodu

Tracking trackování balíčků pomocí měření prostředí v němž se přepravují intergrované již v roce 2004 přes WAP bezdrátové přístupy k zařízení pro kurýry neustálé vyhodnocování dat

Zavazadla 130 000 000 odbavenách zavazadel ročně v systému umožňuje cestujícím přímé sledování toho, kde zavazadla jsou mobilní aplikace pro sledování má již 11.000.000 stažení

UPS 4 miliardy zásilek s 100.000 automobilů Díky GPS trackerům v autech a analýze dat optimalizují trasy dopravy Do letošního roku ušetřili 39 milionů gallonů pohonu

Zdravotnictví Quantified Self Dartmouth-Hitchcock revolutionizes the U.S. healthcare system https://www.youtube.com/embed/-wvehznn8au

Chicago instalace měřáků ve městě pro měření znečištení ovzduší, intenzity osvětlení, síly zvuku, intenzity mobilní komunikace a následné lepší plánovaní investic

6. Závěr Tohle byl realismus, možná přišel čas na surrealismus.

Všechnu moc imaginaci!

Děkuji za pozornost! @josefslerka