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Musical.ly의 유해단어 차단

Musical.ly Blocked Tags Related To Self Harm And Eating Disorders After Scrutiny
BuzzFeed · by Katie Notopoulos

젊은 사용자들에게 인기가있는 립싱크 앱 Musical.ly는 특정 유형의 위험한 콘텐츠를 완화하고 필터링하는 방법에 있어서 인스타그램 또는 텀블러와 같은 10대 친화적 인 소셜 앱을 따라 잡기 위해 고심하고 있다. 사람들이 이번 주에 #cutting이나 #proana와 같이 자해나 거식증과 관련된 해시 태그를 검색 할 수 있도록 허용한 것에 대해이 앱을 비판 한 후 이러한 검색어 중 일부를 차단했습니다.eng

Musical.ly, the lip-synching app that is wildly popular with younger users, is struggling to catch up to other teen-friendly social apps like Instagram or Tumblr in how it moderates and filters certain types of dangerous content. After people criticized the app this week for allowing users to search for hashtags related to self-harm or eating disorders, like #cutting or #proana, Musical.ly blocked some of these search terms.

하지만 이러한 방식의 필터링은 사람들이 단어를 조금만 바꿔도 콘텐츠를 제제하기 어렵다는 것. 그래서 여전히 검색이 가능하다고 한다.

By |3월 11th, 2018|Media|Musical.ly의 유해단어 차단에 댓글 닫힘

소셜미디어와 성 노동자

Social Media Is Reshaping Sex Work—But Also Threatening It
Wired · by Emma Grey Ellis

유료 누드 사진에서 웹캠 모델링, 고급 에스코트 서비스에 이르기까지 모든 것을 포함하는 성 노동을 위해 소셜 미디어가 어느 때보다도 인기를 얻기는 하지만 이러한 모든 것은 미국 성매매법에 기반한 성적인 내용에 관한 플랫폼의 규칙에 위배된다. Kush처럼 성노동자의 계정은 명시적으로 침범하지 않더라도 경고나 설명없이 종료되는 경우가 많다. 그래서 그들은 플랫폼에 의해 배반당한 것 이상을 느끼고 있다.

이것은 단일 플랫폼 문제가 아닙니다. 주목받는 포르노 연기자 중에 허가받지 않고 스냅캐시를 사용하여 비디오 클립을 고객에게 청구할 수 있기 때문에 스냅챗이 인기가 있다.eng

But as social media has become more popular than ever for sex work—which encompasses everything from paid nude photos to webcam modeling to high-end escort services—all of it is strictly against platforms’ rules regarding sexual content, which are loosely based on United States prostitution law. And, like Kush, workers’ accounts are often shut down without warning or explanation, even when their content never ventures into explicit territory. So they’re feeling more than a little betrayed by the platforms they feel they helped create.

THIS ISN’T A single-platform problem. Among aspiring porn performers, Snapchat is popular because off-label use of Snapcash allows them to charge clients for video clips.

스냅캐시는 잭 도시가 창업한 모바일 서비스 스퀘어와 콜라보레이션을 통해 만들어진 핀테크 서비스.

By |3월 11th, 2018|Media|소셜미디어와 성 노동자에 댓글 닫힘

포르노가 청소년에게 미치는 영향

청소년들이 온라인에 넘쳐나는 포르노를 보고 무엇을 배우게 될까?

포르노가 청소년들에게 미치는 영향에 대해 다양한 이야기를 하고 있는 뉴욕타임즈 기사. 뉴스 페퍼민트 번역.

그런 동영상을 본다고 구체적으로 청소년의 행동이 어떻게 바뀌는지는 알 수 없습니다. 포르노를 더 많이 보는 청소년들이 상대적으로 더 어린 나이에 첫 섹스를 하고, 성에 대한 고정관념도 더 강하게 형성되며, 또래보다 성에 관한 관계 전반에서 훨씬 애정표현을 덜 한다는 몇몇 연구가 있기는 하지만, 이는 상관관계를 나타낸 것일 뿐 인과관계는 밝혀내지 못했습니다. 하지만 설문조사 결과를 보면 청소년들의 성생활 자체가 바뀌고 있는 것 같기도 합니다. 허버닉 교수가 공저자로 참여해 학술지 <성 의학>에 실린 논문에 인용된 미국인의 성생활에 관해 최대 규모로 치러진 조사 결과를 보면, 2009년 18~24세 여성 가운데 항문 성교를 해봤거나 시도해봤다고 답한 이들은 40%로 나타났습니다. 1992년 같은 질문에 그렇다고 답한 여성이 16%에 불과했던 것과 비교하면 큰 폭으로 늘어난 겁니다.

특정 단어의 의미가 변했다는 사실만으로도 어느 정도 예측해 볼 수 있는 사실이지 않을까 싶다.

By |3월 11th, 2018|미분류|포르노가 청소년에게 미치는 영향에 댓글 닫힘

인공지능 저작물과 저작권 이슈

How AI and copyright would work
TechCrunch · by Dave Davis

로봇 저널리즘부터 다른 여러가지 인공지능의 저작물과 관련된 저작권에 대한 기사.

AI 자체의 권리에 관해서 핵심적인 문제는 의도라고 생각한다.
논리적으로 말하면 의도가없는 독창적인 표현은 할 수 없으며 자각이 없으면 의도를 가질 수 없다. 인공 지능의 등장에 대한 경고를하는 대중적인 글에도 불구하고, 인공 지능을 연구하는 회의적인 핵심그룹에 따르면 적어도 자신의 존재와 작동에 대한 인식이있는 작업 프로그램은 아직 멀었다.eng

When it comes to the rights of an AI itself, I think the key issue would be intent.
Logically speaking, you can’t have original expression without intent, and you can’t have intent without self-awareness. Despite popular articles warning about the coming of AI, a working program with awareness of its own existence and operations is still a long way off — at least according the more skeptical cadre of those studying AI.

미국 저작권법은 현재 저작권법에 의해 보호받을 수 있는 자격을 갖추기 위해서는 102조 (a)에 명시된 조건을 충족해야 함을 이야기하고 있다.

“저작권 보호는 법명에 따라 현재 알려지거나 나중에 개발된 유형의 표현 매체에 고정된 원저작에서 직접적으로 또는 기계 혹은 기기의 도움을 통해 지각되거나 재현되거나 다른 방식으로 커뮤니케이션 될 수 있습니다.”eng

“Copyright protection subsists, in accordance with this title, in original works of authorship fixed in any tangible medium of expression, now known or later developed, from which they can be perceived, reproduced, or otherwise communicated, either directly or with the aid of a machine or device.”

국내 저작권법은 어떻게 되어있는지 모르겠지만 알고리즘을 통한 요약 기사나 여러가지 저작물을 기반으로 학습해 생성되는 결과에 대한 저작권 문제가 이슈가 될 수 있다고 본다.

By |1월 11th, 2018|Media|인공지능 저작물과 저작권 이슈에 댓글 닫힘

모바일 이용에 대한 자녀의 부모 통제

Apple will address kids’ iPhone addiction with enhanced iOS parental controls VentureBeat · by Jeremy Horwitz · January 9, 2018

아이들의 모바일 중독과 부모의 통제 권한에 대한 이야기. 애플은 원래부터 자녀 보호 기능이 있었으나 이를 강화해달라는 요청에 따라 이러한 기능을 더 강화시킬 것이라는 이야기.

아이폰 중독(일반적으로 휴대용 장치 중독의 문제) 이슈는 수년간 눈에 띄지 않고 있었지만 최근에는 더 많은 주목을 받았다. 이전 로이터 보도에서 밝혀진 바와 같이, 과거의 디즈니 스타 셀레나 고메즈 (Selena Gomez)는 소셜 미디어 중독에 의한 우울증으로 인해 투어를 취소했으다. 2016 년 설문 조사에 따르면 10대 청소년의 절반이 휴대 전화에 중독된 것으로 생각하며 전화 메시지에 즉시 응답해야 한다는 부담감을 느낀다고 했다. 부모가 얼마나 많은 아이들의 시청 습관을 통제해야하는지에 대한 문제는 결정적인 해결책 없이 블랙 미러 (Black Mirror)와 같은 대중 매체에서 계속 이야기되었다.eng

The issue of iPhone addiction — and portable device addiction in general — has been in the background for years, but recently benefited from additional attention. As noted in an earlier Reuters report, former Disney star Selena Gomez revealed that she’d canceled a tour due to depression she attributed to social media addiction, and a 2016 survey suggested that half of teenagers felt addicted to their mobile phones and were pressured to immediately respond to phone messages. The issue of how much parents should control their kids’ viewing habits — and thus their kids — has continued to percolate in popular media such as the TV show Black Mirror, without reaching a conclusive answer.

어린 조카가 네 살인데 너무 체력이 좋아서 놀아주다 지쳐 유투브를 틀어주는 경우가 있다. 할머니 아이패드를 가지고 알아서 유투브를 시청하는데 어느날 이상한 드라마를 보고 있는걸 확인하고 “얘가 왜 이걸 보고 있어”라고 이야기했던 적이 있다. 알고리즘이 관련영상을 추천하기 때문에 아이들이 어떤 것을 보게 될지, 어떤 광고에 노출될지 통제하기 어렵다. 누나에게 유투브 키즈앱을 사용하라고 이야기했다. 하지만 애들이 빨라서 이미 유투브 키즈앱으로 유투브를 보면 적응하지 못하는 친구들도 있다는 댓글을 봤다.

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데이터사이언티스트, 머신러닝, 인공지능 차이점

What’s the difference between data science, machine learning, and artificial intelligence?
varianceexplained.org · by David Robinson

Data Scientist, Machine Learning, Artifical Intelligence를 간단한 개념으로 구분하는 방식을 제시. 각 영역은 중복되는 부분이 많지만 상호호환하여 사용할 수 있는 용어는 아니며 매우 간단한 개념적 구분임에도 특정 작업이 세 가지 중 어떤 것으로 분류되는지를 이해할 수 있게 해 준다.

이 글에서 나는 세 가지 영역 사이의 차이점에 대한 단순화 된 정의를 제시한다
– 데이터 사이언테스트는 인사이트를 만들어낸다
– 머신 러닝은 예측을 만들어낸다
– 인공지능은 행동을 만들어낸다eng

So in this post, I’m proposing an oversimplified definition of the difference between the three fields:
– Data science produces insights
– Machine learning produces predictions
– Artificial intelligence produces actions

세 가지를 구분하는 매우 좋은 기준이라는 느낌이다. 자세히 따지면 모호한 영역이 있음에도 직관적으로 이해하기 어렵지 않다.

By |1월 10th, 2018|Statistics|데이터사이언티스트, 머신러닝, 인공지능 차이점에 댓글 닫힘

AT&T 3분기 유료 가입자 감소 OTT 가입자 증가

AT&T Loses Record 385,000 Traditional Pay-TV Subscribers in Q3, Posts Gains for DirecTV Now
Variety · by Todd Spangler · October 24, 2017

3분기 DirecTV와 U-verse 사업은 참패한 반면에 OTT 서비스인 DirecTV Now 가입자는 크게 증가했다. 전통적 유료 가입자는 385,000명 감소한 반면에 DirecTV Now 가입자는 296,000 증가했다. 2017년 9월 30일 미국 기준으로 총 2천508만명의 비디오 가입자를 보유하고 있으며 787,000명의 DirecTV Now 가입자를 가지고 있다.

DirecTV Now의 고객 중 절반은 DirecTV 나 U-verse와 같은 10 %의 유료 TV 라이벌에서 왔고 이전에는 유료 TV를 보지 않았던 “코드 네버스(cord-nevers)”를 대표한다.Eng

Half of DirecTV Now’s customers have come from traditional pay-TV rivals, with 10% from DirecTV or U-verse and the rest representing “cord-nevers,” who have not previously had pay television, Stephens said on the call.
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Kaggle 설문결과 1위 파이썬, 2위 R, 3위 SQL

2017 The State of Data Science & Machine Learning

Kaggle 이용자 1만6천명을 대상으로 설문조사한 결과. 사이트에 직접 가서 보면 다른 결과들도 확인할 수 있다.

가장 많이 이용한다고 응답한 도구는 1위 파이썬, 2위 R, 3위 SQL, 4위 주피터, 5위 텐서플로이다. SQL이야 워낙 전통적인 도구라서 그렇다고 하더라도 요즘 많이 언급되는 것들이 상위에 올라온 것 같다. Tableau가 8번째 있다는게 좀 신기하달까.

제일 많이 사용하는건 logistic regression이나 decision tree라는 응답도 있었다. 전통적인 관계형 데이터 분석이 여전히 가장 많았지만 텍스트 데이터가 53%, 이미지 데이터 18.1% 응답도 나왔다. 앞으로 배우라고 추천하는건 역시 파이썬(63.1%). 2위는 R (24%)이다.

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뉴욕타임즈 인쇄 광고와 디지털 구독수익

The New York Times Company Reports 2017 Third-Quarter Results
investors.nytco.com

뉴욕타임즈 3분기 실적을 11월 1일 발표했다. 프린트 광고 수익은 2016년 $81m에서 2017년 $64m으로 감소한 반면에 디지털 구독자는 $59m에서 $86m으로 증가했다.

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젊은 구독자들의 증가

Young subscribers flock to old media
Politico · by JASON SCHWARTZ · October 21, 2017

“Information wants to be free”와 같은 이야기가 너무 오래전 말이 되어가고 있다는 결과. 밀레니얼들이 뉴스 구독에 돈을 지불하고 있다는 결과
뉴욕커는 18-34세 신규 가입자가 106%, 25-34세 가입자가 129% 증가, 아틀란틱도 18-24세 가입자가 전년동기대비 130% 증가, 월스트리트저널은 작년에 비해 학생 가입자 두 배 증가, 이코노미스트는 18-24세와 25-34세 집단이 새로운 주요 구독자라고 말함.

Netflix, Hulu, Spotify와 같은 구독 스트리밍 서비스가 젊은 사람들이 양질의 콘텐츠를 더 기꺼이 지불하도록 할 것을 만든다는 것입니다.
The first is that subscription streaming services like Netflix, Hulu and Spotify have conditioned young people to be more willing to pay for quality content.

두 번째 이유로는 트럼프를 언급.

By |10월 24th, 2017|Media|젊은 구독자들의 증가에 댓글 닫힘