[LSC] Late Stage Capitalism: thread lollino, depressino e rageino (Part 1)



però effettivamente gli studenti di ingegneria, medicina e giurisprudenza sono la dark triad del reazionarismo per mia personale anedottica.


Partono anche spesso da condizioni di privilegio o aspirano ad arrivarci.
A medicina per pure ragioni di estrazione sociale, più del 50% è relativamente benestante ed il 100% punta all'arrampicata sociale, anche nei casi in cui abbraccia estetiche e mood da punkammerda, si . (Io poi penso che la totalità del personale sanitario italiano sia ampiamente sottopagata, ma è un altro discorso).
Best thread



Non servono ‘competenze in ambito delle scienze sociali’ per capire che il dataset composto dal track record dai tuoi employees non è rappresentativo dell’ intera offerta di lavoro

Tra l’altro la predictive analytics in ambito HR sta (purtroppo) arrivando anche in Italia. Non sono nemmeno sicuro che da noi sia legalmente possibile raccogliere tutta quella mole di dati sui lavoratori. Ma me ne intendo poco di normativa privacy sul lavoro.


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Una correlazione non implica intelligibilità, perché in temi sociali ogni singola persona conta e conta la relazione con la società e quindi il soggetto (che sia giuridico, privato o persona fisica) che ha preso tale decisione. Non è che puoi dire a Pippo che il suo fosse un fluke statistico e che l'ai solitamente correla bene.
https://www.theguardian.com/us-news/2019/dec/11/boeing-737-max-plane-faa-regulators-crash-risk

Embargo contro gli americani direi che è d'obbligo.


Uno si realizza un po dove gli pare



Più che altro associazione non implica causalità, se non nell’economia delle meccaniche del modello.

Ma il mio punto è che puoi debuggare un modello predittivo e simulare un sample simile a quello usato per la tua previsione, modificando il valore di una dummy o cambiando qualche threshold di una variabile numerica per capire come reagisca il classificatore o il regressore.

Quindi in linea teorica se hai usato - dico una minchiata - gli anni di esperienza lavorativa come una delle tante covariate in gioco per prevedere uno score di fitting del candidato a un certo ruolo, se un candidato viene rigettato gli puoi - sempre teoricamente - dire che con X anni in più di esperienza alle spalle avrebbe superato il threshold minimo di pre-selezione (dove suppongo che la marginale sia positivamente associata)


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Quello che non gli puoi dire, è che se fosse stato bianco avrebbe superato la threshold (perché sei un pirla e avevi usato variabili discriminatorie per trainare il tuo modello di merda )


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Bisognerebbe anche dividere gli artisti dagli artigiani, faccio il tatuatore da 8 anni e penso di rientrare nella seconda categoria per una serie di ragioni. Il contatto col pubblico da rotture di coglioni e soddisfazioni, sicuramente accresce il bagaglio culturale se la si prende dal verso giusto.
Non c'è accountability, già il solo software privato non è scrutinizzabile da terze parti. Una persona sì, in termini giuridici.

Sì ok puoi risolvere il problema in a vacuum ma non è applicabile nella pratica.



Ma non stavo difendendo l’uso del ML per queste finalità, anzi l’opposto.

In generale tutto l’apprendimento supervisionato applicato al decision making aziendale è estremamente biased e sopravvalutato.





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Si assolutamente.

Quello che volevo sottolineare è come anche molti tatuatori per esempio sono frustratissimi perché si ritrovano costantemente a lavorare su simbolo di infinito che diventano piume, o come il successo non dipenda dall’abilità.

O come a volte gestire la pagina di ig prenda veramente delle ore. Se l’arte da soddisfazioni e se la professionalizzazione aiuta a diventare più skillati, porta una marea di problemi con se.

Quello era il mio appunto sugli artisti come esempio di professione che ti soddisfa.


Welcome to mondo del lavoro.


Ad ogni modo una certa componente black box ineliminabile di solito c'è, tipo reti neurali.


Cazzata. Non siamo proprio aggiornatissimi con la legislazione vigente, vedo.


Kadakared.


Kalidored.