Нові технології та цифрова епоха змушують нас осягати нові горизонти свідомості. Мозок стає більш еластичний: ми намагаємося вмістити в нього терабайти інформації, але ж її обсяги зростають в геометричній прогресії.
Можна сміливо сказати, що зараз час молоді. Вона вміє вливатися в потік інформації і швидко її сортувати. Темп життя сучасного покоління набагато вище, воно готове пробувати і ризикувати, в той час як більш старше покоління «сто разів відміряє і один відріже». Це теж зрозуміло: люди, які виросли в іншій системі, важче підлаштовуються під нові технічні віяння, у них інша формація мислення. У зв'язку з цим ми бачимо, як списки «Forbes» поповнюються новими молодими іменами.
За останні десятиліття світ навколо нас сильно змінився. З'явилося багато інновацій, в тому числі і в маркетингу. Тепер системи можуть прогнозувати попит, грунтуючись на поведінці людини. Вже зараз в деяких магазинах встановлені камери, які, розпізнавши особа покупця, знаходять його профіль у соціальних мережах, щоб в подальшому показувати рекламу цього магазина. Більш того, системи розпізнають емоції, які покупець відчуває, взявши в руки товар. І якщо вони позитивні, від реклами в соціальних мережах йому вже не втекти.
Компанія ATF lab, під керівництвом генерального директора Едгара Григоряна, не залишилася осторонь - вона розробила сервіс предиктивної аналітики. Це перший в Росії продукт, який визначає і передбачає бажання користувачів соцмереж на основі аналізу їх поведінки. Предиктивне система оцінює профіль людини по 50 параметрам і становить його «портрет». Підібравши цільову аудиторію за схожими параметрами, маркетологи створюють характеристику покупця, якому готовий придбати продукт.
Розглянемо принцип роботи предиктивної системи докладніше. Інтернет дозволяє зробити істотний зріз суспільства. Велика частина населення проводить в мережі по кілька годин на день: спілкується, «лайкати», репоста, коментує, вступає в співтовариства, слухає музику, дивиться відео, відзначає своє місце розташування на карті. Так у кожного користувача формується своє «поведінку» в соцмережах, на основі якого нейронна мережа становить його портрет. За 50 різними параметрами вона визначає його вік, стать, сімейний і соціальний статус, місто проживання, рід діяльності, освіта, захоплення і навіть політичні погляди. Отримавши таку «картинку» користувача, штучний інтелект може аналізувати його подальшу поведінку.
Таким чином, робота предиктивної системи заснована на алгоритмі «Класифікація - пророкування - розпізнання». На першому етапі відбувається розподіл даних по параметрах. напр
