Umberto Eco – „Faith in Fakes: Travels in Hyperreality“

Tai jau trečia mano skaityta Umberto Eco esė knyga. Prieš dešimtmetį skaičiau „How to Travel with Salmon“ – tuo metu patiko; prieš pusantrų – „Pape Satan Aleppe“ – gal ir nieko, o ši – ne itin užkabino. Kai kuriuos straipsnius suskaičiau visai su malonumu, bet kai kuriems man pritrūko jėgų reikiamai stipriai sukaupti dėmesį: visgi man labiausiai limpa arba jo labiau moksliškesnės knygos („Atviras kūrinys“, „Tobulos kalbos paieškos Europoje“), arba grožinė literatūra: 1970-aisiais rašytuose komentaruose Italijos publicistikoje pilnai nepagaunu kultūrinio konteksto (na, žinau, kas buvo Aldo Moro ir raudonosios brigados, bet toks jausmas, kad you had to be there), o giliame intelektualiniame diskurse jaučiuosi silpnas skęstantis plaukikas. Mėgavimosi mažai, tik nuolatinė baimė, kad pamesiu mintį.

Real heroes, those who sacrifice themselves for the collective good, and whom society recognizes as such (maybe some time later, whereas at the time they are branded as irresponsible outlaws), are always people who act reluctantly. They die, but they would rather not die; they kill, but they would rather not kill; and in fact afterwards they refuse to boast of having killed in a condition of necessity. […]

The real hero is always a hero by mistake; he dreams of being an honest coward like everybody else. If it had been possible, he would have settled the matter otherwise, and without bloodshed. He doesn’t boast of his own death or of others’. But he doesn’t repent. He suffers and keeps his mouth shut; if anything, others then exploit him, making him a myth, while he, the man worthy of esteem, was only a poor creature who reacted with dignity and courage in an event bigger than he was.

Umberto Eco, „Faith in Fakes: Travels in Hyperreality“

Iš knygos labiausiai įstrigusi viena mintis, kaip tik aktuali rinkimų proga: tikrieji herojai ir tautos gelbėtojai nesiveržia jais būti ir nesimuša į krūtinę žadėdami šviesų rytojų. Tikru lyderiu tampama iš bėdos, o tie, kas skelbiasi lyderiais tėra apsišaukėliai. Kaip (ironiškai, bet visgi teisingai) sakė Douglas Adams, jokiu būdu negalima leisti, kad sugebantys save padaryti prezidentais tokiais jais taptų. Gal dėl to ir Platonas savo idealioje valstybėje siūlė vadovu padaryti atsitiktinį žmogų, kuris visai valdžios nesiekia, o į ją žiūri kaip į kančią ir tarnystę.

It is a well-known fact that those people who must want to rule people are, ipso facto, those least suited to do it… anyone who is capable of getting themselves made President should on no account be allowed to do the job.

Douglas Adams, „The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy“

Antro rinkimų turo prognozė pasitelkiant neuroninius tinklus

Pirmiausia turiu įspėti: nemanau, kad reikėtų į gautus rezultatus žiūrėti labai rimtai. Neuroninio tinklo mokymui naudojau tik 2012-ų metų Seimo rinkimų apygardų duomenis, tad imtis labai nedidelė, o tai turėtų lemti ir gana nemažą paklaidą prognozėse. Galbūt tikslesnių rezultatų būtų galima tikėtis naudojant apylinkių, o ne apygardų duomenis.

Prognozuoti šių metų rezultatus iš 2012-ų metų duomenų nelengva ir dėl stipriai pasikeitusio partijų populiarumo: žalieji valstiečiai prieš ketverius metus nebuvo labai patrauklūs rinkėjams, o ir Skvernelio atsiradimas labai šią partiją pakeitė. Įdomu tai, kad Darbo partijos bei tvarkiečių kritimas iš aukštumų gana gerai atsispindi neuroninio tinklo rezultatuose: jiems prognozuojama laimėti mažiau apygardų nei jie šiuo metu pirmauja.  Kad ir kaip ten būtų, gavau tokį rezultatą:

Prognozė Dabar pirmauja
LVZS 24 21
TSLKD 24 22
LSDP 9 10
LRLS 5 4
LLRA 3 3
TT 2 4
KITI 1 2
DP 1 3
NEP 2 2

Neuroninis tinklas „išmoko“, jog stiprus lenkų pirmavimas apygardoje dažniausiai lemia ir pergalę antrame ture. Algirdui Paleckiui pergalė neprognozuojama, nes istoriniai pernai metų duomenys rodo, jog „Frontui“ ne itin sekėsi – bet jo puikus pasirodymas pirmame ture tikriausiai buvo netikėtas ir daugeliui politikos analitikų. Keisčiausia prognozė, kuria sunku patikėti yra 52-oje Visagino-Zarasų apygardoje, kurioje antrame ture kausis Darbo partija su tvarkiečiais (pergalė prognozuojama Darbo partijai, nors stipriai pirmauja tvarkietis Dumbrava). Keistoka, bet gal ir logiška 40-osios Telšių apygardos prognozė, kur stipriai pirmaujantis darbietis turi mažai šansų atsilaikyti prieš valstietį Martinkų. Kaip jau minėjau, Darbo partijai šis modelis daug šansų nepalieka. Visas apygardų sąrašas su prognozuojamais nugalėtojais ir tikimybėmis, kad nugalės pirmaujantis:

Turint nedaug istorinių duomenų tikriausiai labiau pasitikėčiau politikos ekspertų prognozėmis konkrečioje apygardoje arba modeliuočiau tikimybes kiek kurios partijos rėmėjų ateis į antrą turą bei palaikys ne savo partijos kandidatą: būtent tokį modelį ruošia WebRobots komanda, kuri leido man pasinaudoti jų surinktais iš VRK duomenimis. Idėja patreniruoti neuroninį tinklą ir kilo susidūrus su problema ar nebūtų galima kaip nors statistiškai išskaičiuoti tikimybių, kiek, tarkim, socialdemokratų palaikytų konservatorių kandidatą jei jis būtų likęs prieš darbietį. Taip pat galima pažiūrėti į Vaidoto Zemlio prognozes.

Post Mortem

Rezutatai buvo stipriai kitokie, nei buvo tikimasi: daugiausiai prašauta (tikriausiai dėl to, kad 2012-aisias valstiečiai pasirodė ne itin įspūdingai) su LVŽS ir TSLKD. Tam tikros tendencijos buvo teisingos – Darbo partija, Tvarka ir Teisingumas bei Socialdemokratai iš tiesų gavo mažiau mandatų nei buvo pirmaujama po pirmo turo, tuo tarpu liberalai sugebėjo laimėti daugiau apygardų nei pirmavo po pirmo turo, tačiau šių pokyčių mastas buvo žymiai (žymiai žymiai) didesnis. Iš viso, neuroniniai tinklai sugebėjo atspėti 48 apygardas (67% tikslumas). Palyginimui – rankomis dėliotas Webrobots komandos modelis pasiekė 80% tikslumą. Tiesa, atmetus kai kuriuos nelogiškus neuroninio tinklo siūlymus, kurie plika akimi atrodė keisti ir pataisius prognozę Dainavos apygardoje dėl Vinkaus skandalo (ko iš 2012-ųjų duomenų niekaip nebuvo galima žinoti), buvo galima pasiekti maždaug 75% procentų tikslumą. Ne kažką, bet šis tas.

Skaičiuojant modelio patikimumą, dažnai žiūrimas plotas po Receiver Operating Characteristic (ROC) kreive (kuo gerenis modelis, tuo jis turėtų artėti link vieneto). Štai modelių palyginimai:

Area under ROC curve
Neuroninis tinklas (tikimybės) 0.597143
Webrobots modelis 0.708095
Neuroninis tinklas (binarinis) 0.549048
Laimės pirmaujantis 1 ture 0.500000
Laimės pirmaujantis daugiamandatėje 0.487619

O čia pačios ROC kreivės:

Skirtingų modelių ROC kreivės

 

Skaitykite toliau