Detectando reviews falsos na Amazon


Agora que comecei a usar mais a Amazon no dia-a-dia (usava basicamente para livros e eletrônicos) percebi a quantidade assustadora de reviews falsos que existem por lá. Isso naturalmente levou a outra pergunta: que tal usar análise de dados para filtrar os reviews falsos dos verdadeiros?

Pois bem, como quase toda a idéia que temos, alguém já a implementou. Então se você ainda não conhece, vai aqui a dica do fakespot. Usando técnicas de processamento de linguagem natural e machine learning, o site tenta identificar quais e quantos reviews são realmente autênticos. O serviço poderia ser melhor executado, mas tem funcionado bem nos casos que testei.

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Visualizando um modelo de Redes Neurais


Quer ver um modelo de Redes Neurais sendo treinado ao vivo? Dê um pulo no TensorFlow playground:

Foda-se a nuance, entrevista com Alvin Roth, erro de medida no desemprego e Machine Learning no Airbnb.


Algumas leituras e vídeos interessantes

– Kieran Healy mandando um fuck nuance. (Abstract: Seriously, fuck it).

– Entrevista de Alvin Roth no Google:

– Sobre a acurácia das variáveis econômicas: quanto é o desemprego da China? Nessa linha, qual é a medida adequada para “desemprego”? Veja uma discussão interessante para o caso dos EUA no Econbrowser.

Como o Airbnb usa Machine Learning?

Links diversos: Credibilidade da pesquisa empírica em economia, Boostrap e Bayes, Comece pelo R e Rajan.


–  Sobre a credibilidade da pesquisa empírica em economia – uma discussão curta (menos de 10 páginas) do Ioannidis (2013). Conclusão: Overall, the credibility of the economics literature is likely to be modest or even low.

– Rasmus Baath tem um post bacana sobre Boostrap e estatística Bayesiana.

– Se interessou sobre programação e não sabe por qual linguagem começar? Se você é economista (ou estatístico) comece pelo R. Pretendo escrever um post sobre isso, mas como ainda não o fiz, segue um post que esboça alguns porquês.

– Falando de programação, no começo, provavelmente você vai se sentir assim quando alguém ler seus códigos (via xkcd):

code_quality

 (mas algumas pessoas, como o Hadley, não gostaram muito do tom do cartoon)

 – Um profile do Raghuram Rajan.

Prêmios para pesquisas abertas, transparentes e reproduzíveis!


A Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) anunciou ontem a criação dos prêmios Leamer-Rosenthal por uma ciência social aberta (The Leamer-Rosenthal Prizes for Open Social Science).

Os prêmios tomam os nomes de Edward Leamer – de quem já falamos aqui no blog – e Robert Rosenthal. Ambos trataram de problemas sérios na pesquisa acadêmica como a tendência de publicar/buscar “resultados significantes” – muitas vezes genuinamente confundindo sua função  – ou a tendência de ignorar a sensibilidade das próprias estimativas.  Edward Leamer, em particular, trata extensivamente de uma prática bastante comum entre pesquisadores: a de experimentar vários modelos diferentes, até encontrar um que “pareça publicável”, para depois apresentar apenas aquele resultado como se fosse o único modelo testado.

Serão distribuídos de 6 a 8 prêmios de 10.000 a 15.000 dólares para pesquisadores em ciências sociais (como Economia, Psicologia e Ciências Políticas) que tenham feito trabalhos de transparência exemplar, ferramentas para melhorar o rigor das ciências sociais, ou para professores que tenham causado impacto no ensino e difusão de boas práticas de pesquisa.

Mais especificamente sobre as pesquisas, serão premiadas aquelas que busquem, entre outro pontos: (i) apresentar pré-registro,  cálculo de poder do teste e do tamanho amostral (ainda é raro); (iii) ter os dados e o código para replicação disponíveis e bem documentados (lembrem do caso Reinhart-Rogoff); (iv) disponibilizar os materiais originais – como os questionários de pesquisa – para escrutínio público (lembrem do caso Stapel); (v) apresentação adequada e detalhada dos métodos e resultados.

Ou seja, esta é uma iniciativa que busca premiar bons processos! Acredito que tenha vindo em boa hora, juntando-se a diversas outras críticas sistemáticas que têm sido feitas ao atual estado dos métodos quantitativos nas ciências sociais aplicadas.

O prazo para inscrição é até 13 de setembro. Para você que está fazendo uma pesquisa aberta, reproduzível e cuidadosa, eis uma boa chance de ser reconhecido sem ter que se submeter à busca por temas de manchete de jornal.

Economia comportamental


Flávia Ávila me avisou do site Economia Comportamental, que busca difundir a área no Brasil, e reune informações sobre cursosvídeos, grupos de pesquisa entre outras coisas interessantes.  A página também tem um blog e já conta com diversos colaboradores.

A iniciativa é louvável, pois esta é uma área de pesquisa que ainda está carente de divulgação e publicações no país.  Àqueles que publicam sobre o tema por aqui, sugiro entrar em contato com a Flávia para divulgar o trabalho. E para quem tem interesse no tema, vale a pena fazer uma visita!