Советы от Nature для тех, кто хочет изучать Python

Nature опубликовал заметку с советами для начинающих изучать Python (http://www.nature.com/news/programming-pick-up-python-1.16 833).

Из интересного — обсуждение сообщества вокруг Python и список полезных ресурсов:

  1. Установите Python с помощью научно-ориентированного дистрибутива Anaconda (http://continuum.io/downloads) или Enthought Canopy (http://www.enthought.com/products/canopy)

  2. Уроки для начинающих можно найти на Software Carpentry (http://software-carpentry.org/v4/python), Learn Python the Hard Way (http://learnpythonthehardway.org/book); Codecademy (http://www.codecademy.com); и Think Python (http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html).

  3. Еще полезные онлайн-ресурсы по Python: курс MIT (http://www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6−00−1x-0), материалы к лекциям Thomas Robitaille из института Макса Планка (http://www.mpia-hd.mpg.de/%7Erobitaille/PY4SCI_SS_2014), и эссе Питера Норвига, руководителя исследований Google (http://norvig.com/21-days.html).
  4. Множество модулей Python для ученых доступны на SciPy.org (http://scipy.org)/
  5. Полезные советы в духе «как вообще что-то сделать» и братско-сестринскую помощь от сообщества можно получить на Ladies Learning Code (http://ladieslearningcode.com) и Stack Overflow (http://stackoverflow.com). На PyCon.org (http://pycon.org) можно найти конференции по Python, проходящие по всему миру.

Перепись населения

Дамы и господа! #горячиеюныекогнитивные!
Одного из нас не так давно настигли призраки темного прошлого, и мы внезапно задались вопросом — а кто собрался в этом сообществе и чего они хотят?

После непродолжительных раздумий родился небольшой опрос. Потратьте, пожалуйста, минут пять-десять на его прохождение, нам очень важно знать, для кого мы существуем — от этого зависят как планы реализации проектов, так и общие финансовые планы.

Ссылка на опрос: http://www.surveygizmo.com/s3/1 979 843/TCTS
Обратите внимание, что опрос закончится, когда Вы нажмете кнопку submit.

Ну и видео для привлечения внимания. Хотя остальные члены редакции настоятельно рекомендуют не смотреть это!

Олимпиада ВШЭ по «когнитивным наукам и технологиям»

До 9 февраля вы можете зарегистрироваться на олимпиаду ВШЭ, дающую бонусы при поступлении на магистерскую программу «Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию».

------------------
Магистерская программа «Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию» Факультета социальных наук НИУ ВШЭ приглашает принять участие в Олимпиаде, которая состоится 14 февраля 2015 года! Целевая аудитория: студенты психологи, биологи, лингвисты, математики и др. Победа на олимпиаде позволяет поступить на программу уже весной!

Для участия в олимпиаде необходимо зарегистрироваться до 9 февраля 2015 года! Города проведения уточните на сайте (здесь же регистрация): olymp.hse.ru/ma
Примеры олимпиадных заданий olymp.hse.ru/ma/2015/demo

«Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию» — полностью англоязычная программа, которая предлагает углубленную подготовку специалистов в области когнитивной психологии, когнитивных нейронаук и моделирования.

Программа предлагает:
* Обучение по когнитивной психологии и когнитивной психофизиологии
* Возможность участвовать в работе исследовательского центра Нейроэкономики (http://www.hse.ru/cdm-centre/), оснащенного передовым оборудованием, Научно-учебной лаборатории когнитивных исследований (http://cogres.hse.ru/) и Научно-учебной группы психофизиологии (http://social.hse.ru/psy/cognpp/).
* Партнерство с исследовательскими лабораториями Москвы и Европы, на базе которых также можно провести собственные исследования
* Ведущих специалистов зарубежных университетов в составе преподавателей программы
* 20 мест на бюджетной и 5 мест на коммерческой основе
* Удобное общежитие

Сайт Программы: psy.hse.ru/cogito

Not so mighty after all

Идея «мощного бессознательного» не подтвердилась по результатам масштабного исследования принятия решений, проведенного в университете Гронингена (Нидерланды).

Вообще, под «мощным бессознательным» можно понимать разные вещи. Кто-то считает, что восприятие подпороговой информации (подпороговый прайминг) — это уже достаточно мощно. В данном случае речь идет о том, что если нужно учесть большое количество факторов, бессознательное «переваривание» информации может приводить к более успешным решениям, чем осознанное размышление. Эффекты такого рода демонстрируются, например, в работах Апа Дейкстерхёйса и коллег из университета Неймегена (http://www.unconsciouslab.com/). Однако критики утверждают, что подобные эффекты можно объяснить недостаточной строгостью проводимого статистического анализа, вмешательством дополнительных переменных, или отбором для публикации только положительных результатов. В свежей статье, опубликованной Нойвенштайном и коллегами в журнале Judgment and Decision Making (http://journal.sjdm.org/14/14 321/jdm14321.html), приводятся результаты самого крупного на сегодняшний день исследования по данной теме (выборка — 399 человек) и мета-анализа прошлых работ по этому эффекту.

Испытуемым предъявлялись по 12 качеств, относящихся к 4 машинам или 4 домам, после чего в одном условии испытуемым давалось три минуты на подумать, в другом давалось на подумать столько, сколько хочется, а в третьем на те же три минуты давалось отвлекающее задание. Каждый испытуемый один раз принимал решение в условии «подумать» (либо с ограничением времени, либо без) и один раз — с отвлекающим заданием. Результаты показали, что хотя между условиями была небольшая разница (в варианте «подумать» испытуемые сделали оптимальный выбор в 58% случаев, а при отвлекающем задании — в 62%), она оказалась статистически незначимой. Более того, мета-анализ — статистический анализ прошлых исследований, включавший и исследование самих авторов — также не показал превосходства принятия решений с отвлечением от задачи над принятием решений с размышлением над выбором. Другими словами, если эффект превосходства «бессознательного переваривания информации» и существует, он очень, очень слабый. И бессознательное в конечном итоге не такое мощное.

Мораль этой истории в том, что к неожиданным открытиям, особенно в области социальной психологии, стоит относится с большим подозрением. Более десяти лет прошло с публикации первых работ Дейкстерхёйса по этой теме, и убедительных доказательств его правоты до сих пор нет (если интересно, Nature опубликовало материал по теме с комментариями исследователей: http://www.nature.com/news/unconscious-thought-not-so-smart-after-all-1.16 801). Возможно, за следующие десять лет все же будет найдена критическая комбинация условий, при которой отсутствием размышлений над решением действительно помогает. Но это маловероятно — работа Нойвенштайна как раз отличается тем, что они постарались включить все те факторы, которые сторонниками идеи «мощного бессознательного» описываются как помогающие проявлению эффекта. Например, испытуемых просили при просмотре характеристик машин или домов не сосредотачиваться на деталях, а сформировать общее впечатление, предъявляли картинки конкретных домов или машин, включили в анализ гендер, и т. д. Это не значит, что мы не перерабатываем информацию бессознательно — в конце концов, любая сознательная активность по определению основывается на бессознательной (мысль не возникает из воздуха). Но мы пока еще мало созрели для того, чтобы понимать как работает мозг в простых задачах, что уж говорить о том, что происходит в более сложных случаях.

016

(картинка с http://slurmed.com/?p=fanfics/@view&name=coldangel1&fic=blame-it-to-the-brain-part-2)

XKCD про p-значения

Сегодняший XKCD (http://xkcd.com/1478/) — про наши любимые p-значения. Я бы сказал, что зона «oh crap. redo calculations» распространяется от .500 до .599 =)

p_values

Open Mind

MIND GROUP под руководством профессора Метцингера из университета Майнца отпраздновала свой десятилетний юбилей созданием масштабного сборника текстов, посвященного сознанию, самосознанию, и работе мозга.

Самое приятное — в отличие от многих других изданий, этот сборник полностью бесплатен и доступен для всех желающих через удобный онлайн-интерфейс. Если вам интересно, что современная когнитивная наука думает про сознание, советуем заглянуть: http://open-mind.net/. Из знакомых — Дэн Деннет, Нед Блок, Анил Сет, Антти Ревонсуо, Альва Ноэ, Виктор Ламме, Джейкоб Хоуи, Энди Кларк, в общем, неплохой набор фамилий.

open-mind

Olfactory Data Challenge

Любителям сенсорной нейронауки, а также заядлым аналитикам может быть интересен открывшийся Data Challenge по обонянию.

Цель -- построить модель, наиболее точно предсказывающую запах на основе химических свойств вещества. В качестве данных предлагается оценка 476 запахов по нескольким параметрам от 49 испытуемых. Но в отличие от стандартных data challenges, предоставленную таблицу данных можно дополнять из внешних источников, если это необходимо для построения модели.
Получившиеся модели будут оценены по качеству предсказания индивидуальных результатов, а также средних результатов по выборке. Участвовать можно как индивидуально, так и командами. В качестве награды описание модели-победителя будет опубликовано в Journal of Neuroscience.
Все подробности и инструкции -- на сайте конкурса: www.synapse.org/#!Synapse:syn2811262/wiki/

Go TCTS!

Ничто не вечно под луной, или о ветрености вкусов

Некоторое время назад в моей ленте мелькнула статья «Analyzing the history of Cognition using Topic Models».

Уже из названия видно, что статья совмещает сразу несколько крайне любопытных областей — историю науки и сложные методы анализа даных, т. е. все то, что в приличных домах называют data-driven method for analyzing trends in science.

Посетовав на то, что исследований, посвященных истории когнитивной науки, лишь считанное количество, авторы решили пойти другим путем. В конце концов, разговоры в кулуарах и на банкете во время конференций — неплохой способ быть в теме, но сколько ж можно. И собрали заголовки и аннотации статей журнала Cognition за последние 34 года. К слову о репрезентативности, impact factor у Cognition порядка 3,6, у нежно любимого мной Behavior Research Methods около 2,45, а у самого известного российского журнала «Вопросы психологии» - всего 0,66.

Полученные аннотации были очищены от стоп-слов, стеммизированы и пропущены через алгоритм латентного размещения Дирихле (Latent Dirichlet Allocation, LDA). Если кратко описывать метод, то предполагается, что группа тех или иных слов в тексте может относиться к одной определенной теме. Например, слова «мяу», «молоко», «котенок» так или иначе связаны с темой «кошки». Соответственно, каждый текст может быть связан с небольшим количеством неявных тем, которые проявляются через используемые в тексте слова. А LDA — один из методов машинного обучения, позволяющий определять, с какими темами общего корпуса текстов связан тот или иной конкретный текст.

Акцентов в анализе аннотаций статей было два. Первый — об общих трендах в когнитивной науке, framing topics. Выяснилось, что где-то с 90-х годов происходит ощутимое падение количества работ, описывающих высокоуровневые абстрактные теории, и растет количество экспериментальных работ.

Наряду с общими трендами оценивались и более локальные темы (графики представлены ниже на картинке). Так, оказалось, что тема «moral (social behaviour, judgement, harm, people)» стала крайне интересна исследователям в начале 2000-х годов, чуть более равномерно растет доля работ по теме «action (movement, control, participant, sense)». Одновременно с этим с начала времен, то есть, за весь наблюдаемый период, падает интерес к лингвистическим аспектам мышления «sentence (processing, syntactic, verb, language)» и к возрастным особенностям когнитивного развития «child (study development, adult, age)». Последняя, впрочем, в последние годы находится на «плато», и достаточно стабильно привлекательна для исследователей. Наиболее драматична судьба темы «gaze (eye movement, visual, scene fixation)» — вероятность встретить работы с подобными словами стремительно росла с 90-х по середину 2000-х, после чего мы наблюдаем спад интереса, авторы исследования связывают такую динамику с увлечением в тот период айтрекингом.

Ну и сама статья, конечно же.
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010027714002261
1-s2.0-S0010027714002261-gr3

Цифровые академики

Для тех, кто хочет обеспечить себе академическое интернет-присутствие, но не знает, как,

а также для тех, кто не понимает, зачем ему все это нужно, но интересуется возможностями -- бесплатный вебинар «How to be a successful digital academic to boost your career», 27 января в 12.00 GMT (15.00 московского времени). Ведут вебинар успешные академические блоггеры (например, thesiswhisperer) и ученые, занимающиеся социологией науки и феноменом «цифровой науки» (например, @michaelbduignan). А для тех, кто поедет на ЗПШ СПбГУ, это будет неплохой разогрев перед лекцией Андрея Ловакова «Блог как способ научной коммуникации: какими бывают блоги о психологии и почему их полезно читать» ;)

И заодно. Журналистка Paige Brown Jarreau (@FromTheLabBench) для своего диссертационного исследования провела массивный опрос ведущих научных блогов на тему того, кого из коллег они читают. Получилась замечательная визуализация главных «хабов» в разных дисциплинах и их соединений (а тут большие картинки). Полезно хотя бы для того, чтобы понять, что из интересного вы еще не читаете.

Кстати, что интересного вы уже читаете, кроме нас и нейроскептика?

Дедлайн по конкурсам

Сегодня до полуночи ждем ваших заявок на конкурсы NEISSER, NERD и KAHNEMAN. Еще раз:

Работы принимаются по почте

Если в течение нескольких часов после отправки не пришло подтверждение о том, что мы получили работу, можно написать еще раз и поинтересоваться судьбой заявки (бывает, что письма попадают в спам-фильтр и мы их долго не находим). В теле письма, к которому приложена конкурсная работа, нужно написать свое полное имя, город, вуз и курс.

Дедлайны мы не продлеваем, так что лучше прислать неидеальную работу в срок, чем не прислать вообще.

Желаем всем большой удачи!

deadlines