Extractivism and the Anatomy of AI

Sobre recursos naturais do mundo conectado.

Kevin's Blog

I found this fascinating website – the Anatomy of an AI System – which takes an Amazon Echo and attempts to map out the behind the scenes costs in terms of manual labour, material resources, and data required to power the ecosystem.

It is particularly telling how much it focuses on the raw material impact of our modern lifestyles, which when all said and done is not unique to the Echo, but a symptom of our continued fascination with electronic gadgetry in its totality.  It has a word, that was new to me, for the way much of the impact is continually hidden from end consumers by large companies – extractivism – and attempts to bring to the fore the continued extractivism going on in support of the huge technology base being created (and in some cases just as quickly obsoleted) by large technology companies.

It uses as one example,

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80 Economic Bestsellers before 1850: A Fresh Look at the History of Economic Thought

Lista interessante de livros clássicos de economia, famosos no seu tempo (antes de 1850), mas negligenciados hoje.

Developing Economics

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This new Working Paper studies the economics books which – judged by the number of editions – were the most influential between 1500 and 1849, and compares these to what is represented in accounts of the history of economic thought today. The most interesting outcome of this work is that if we assume some degree of correlation between the influence of a text and the number of editions published, the publication history we present here suggests that some authors who were once influential are now being neglected.

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ARQUIVO: Melhorando seu R (2016)

Um novo padrão de manipulação de dados e programação em R vem surgindo. E certos livros recém lançados ainda não aprenderam…

Over the last year I have changed my data processing and manipulation workflow in R dramatically. Thanks to some great new packages like dplyr, tidyr and magrittr (as well as the less-new ggplot2) I’ve been able to streamline code and speed up processing. Up until 2014, I had used essentially the same R workflow (aggregate, merge, apply/tapply, reshape etc) for more than 10 years. I have added a few improvements over the years in the form of functions in packages doBy, reshape2 and plyr and I also flirted with the package data.table (which I found to be much faster for big datasets but the syntax made it difficult to work with) — but the basic flow has remained remarkably similar. Until now…

Fonte: A new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr, ggplot2 | Technical Tidbits From Spatial Analysis & Data Science

Dica de: http://lmonasterio.blogspot.com.br/2016/11/diversos_24.html

 

Análise de sentimento do COPOM com R (parte 3: analisando o sentimento)

Inspirado no artigo “Quando as palavras contam a história”, do Terraço Econômico, resolvi elaborar minha própria implementação do método, contribuindo para a comunidade. Vou mostrar então como eu fiz em alguns posts dessa série:

  1. Usando a base de dados
  2. Replicando a base de dados
  3. Analisando o sentimento

Nesse post eu vou explicar como fazer uma análise de sentimento básica.

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Análise de sentimento do COPOM com R (parte 2: replicando a base de dados)

Inspirado no artigo “Quando as palavras contam a história”, do Terraço Econômico, resolvi elaborar minha própria implementação do método, contribuindo para a comunidade. Vou mostrar então como eu fiz em alguns posts dessa série:

  1. Usando a base de dados
  2. Replicando a base de dados
  3. Analisando o sentimento

Nesse post eu vou explicar como eu fiz para baixar as atas do copom e ler elas no R.

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Análise de sentimento do COPOM com R (parte 1: usando a base de dados)

Inspirado no artigo “Quando as palavras contam a história”, do Terraço Econômico, resolvi elaborar minha própria implementação do método, contribuindo para a comunidade. Vou mostrar então como eu fiz em alguns posts dessa série:

  1. Usando a base de dados
  2. Replicando a base de dados
  3. Analisando o sentimento

Resolvi começar pelo final, divulgando a base de dados já pronta, para que os colegas possam já começar a criar suas próprias análise, nuvem de termos, contagem de palavras, etc.

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