Рецензии на книгу «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» Cет Cтивенс-Давидовиц
Cет Cтивенс-Давидовиц напоминает ребенка, которому дали интересную игрушку и он никак не может наиграться. Это забавно и одновременно здорово, когда человек от своей работы получает так много удовольствия. Сейчас, когда каждый человек каждый день чувствует на себе давление интернет-маркетинга, и всё актуальнее становятся ужастики про захват нашей жизни социальными сетями, поговорка "предупрежден-значит вооружен" становится как никогда актуальной. Наша жизнь становится все более бесконтрольной, человек в поисках комфорта лишает себя способности контролировать свою жизнь, напрочь пропадает такое понятие как осознанность. Жизнь превращается в очень комфортное бессознательное и бездумное существование. Алгоритмы за нас выбирают, что нам смотреть, реклама за нас решает что нам есть, бизнес нас зомбирует, чем нам увлекаться. Психология и экономика стали действенными науками, способными менять нас по щелчку пальца и это страшно. Это нужно осознавать, нужно задаваться вопросами, мы живем в информационную эпоху и эту информацию нужно обрабатывать, жизненно необходимо. Мне нравится, что автор не только делится своими находками и интересной статистикой, он так же (как и преподаватели в ВУЗе) учит мыслить нас самостоятельно, делать выводы, анализировать, смотреть шире. В этом плане книга меня очень порадовала, элемент обучения и информационного обогащения – два в одном.
Чтец Павел Константиновский отчитал идеально, мне тут прямо таки даже сказать больше нечего.
Большой Брат следит за нами
Все лгут. В соцсетях, в соцопросах и даже у психотерапевта. Только наедине со своим компьютером мы становимся достаточно откровенны сами с собой. Интернет-гиганты прекрасно знают об этом и накапливают данные о поведении и запросах пользователей, чтобы потом аналитики вроде автора этой книги обнаруживали неочевидные корреляции. Объемы таких данных уже сегодня зашкаливают, поэтому их называют большими.
Уважаемые гуманитарии, не волнуйтесь, что книга окажется сложной. Никаких математических алгоритмов и формул не будет, только занимательные истории на любой вкус. Выбирайте, что вам ближе: президентские выборы в Америке, конный бизнес, сексуальные предпочтения в странах мира, бейсбольная лига, структура литературных бестселлеров, онлайн-реклама, вопросы толерантности, заговоры правительств и корпораций...
На примере всех этих историй Cет Cтивенс-Давидовиц показывает, как большие данные помогают прогнозировать и отвечать на интересные вопросы. Как можно было предсказать победу Трампа? Как выбрать лучшую скаковую лошадь? О чем говорить на первом свидании, чтобы было второе? Сколько в действительности геев в Америке? Какое порно предпочитают индийцы? Как сочинить шедевр и сколько людей дочитают его до конца?
Некоторые выводы и находки автора кажутся очевидными, другие удивляют. Не ожидала, что люди, имеющие детей, чаще выражают сожаление об этом, чем люди без детей жалеют о том, что они бездетны. Интересно, что количество преступлений снижается, когда по телевизору показывают жестокий фильм, а вовсе не наоборот, как можно предположить. А пары с общими друзьями чаще расходятся, чем те, где у каждого своя компания.
Поразительно, сколько информации можно выудить из одних только поисковых запросов. Появившиеся в цифровую эпоху большие данные могут многое рассказать о политике, экономике и обществе в целом. Это настоящая революция в социальных науках. Правда, просто иметь кучу информации не достаточно для успеха. Важно уметь отбирать нужные данные, обрабатывать их и, самое главное, задавать правильные вопросы.
Технологии сегодня развиваются быстрее, чем люди успевают научиться их применять. Некоторые ученые продолжают проводить исследования на маленьких выборках добровольцев, не замечая огромные массивы данных миллиардов пользователей Интернета. Однако будущее, конечно, за большими данными. Хотя бы поэтому стоит ознакомиться с этой книгой. Ну, или просто ради того, чтобы пополнить свою копилку рандомных фактов.
М.
Школьная вселенная. Четырнадцатый учебный год. 5А класс. Управление искусственными созданиями.
Оставь барометр, смотри на небо!
Чем отличается психиатр (медицинское образование) от психолога (гуманитарное образование)? Чем отличаются их методы диагностики душевных расстройств? Тем же чем отличаются методы охотника от методов метеоролога. Когда им нужно узнать погоду, охотник смотрит на небо, а метеоролог – на барометр. Психиатр, соответственно, разговаривает с пациентом, а психолог, предлагает пациенту заполнить сто различных анкет. Эта медицинская байка вспомнилась мне где-то к середине книги.
Наивно-восторженное отношение автора к новым источникам данных вызывает удивление. Хотя, может быть, это осознанно выбранная тональность, чтобы воодушевить читателей и не дать им заснуть, знакомясь с очевидными выводами, известными всем задолго до появления Google и Facebook? Какие из приведенных автором фактов были для нас неожиданными? Мы не знали, что злые отцы, оказавшись без работы, чаще бьют детей, а факты домашнего насилия часто скрываются? Что правильная реклама увеличивает продажи товаров? Нас удивило, что достижения в спорте (лошади - частный случай) зависят от насосной функции сердца в сочетании с количеством депонированной в селезенке крови ?
В книге есть любопытный эпизод. Не знаю, насколько осознанно автор вставил его в текст. Эпизод следующий – добившись определенной популярности, автор был приглашен к умному человеку. Умный человек выслушав рассказы автора, задал ему главный вопрос – могут ли предлагаемые автором методы помочь успешно инвестировать деньги? Уверен, что умным человеком двигала не жлобская тяга к обогащению. Все проще. В некоторых случаях деньги (или способ их заработать) позволяют быстро нейтрализовать демагогию. Что и произошло с автором книги. Можно красиво рассказывать о радужных перспективах нового метода, но все иллюзии быстро тают, как только этот метод начинают использовать на практике.
И даже тотальная прозрачность каждого из нас уже давно не новость. Мир становится большой деревней, где все про всех знают. Параноидальное стремление к скрытности может быть удовлетворено где-нибудь в глухой тайге. Но и это не точно.
Наша культура постоянно заваливает нас изображениями прекрасных, счастливых семей. Большинство людей никогда даже не предполагали, что могут пожалеть о наличии детей. Но некоторые жалеют. И они не могут признаться в этом никому - кроме Google.
Я раньше и правда не задумывалась, какой компромат есть у google на меня. Что я там только не гуглила,страшно подумать. Понимаю, что мы живем в век информационных технологий и вся приватность сошла на нет, но после прочтения этой книги стало как-то неуютно. Как будто за мной кто-то постоянно шпионит, анализирует, сует свой нос в мое личное пространство, неприятно, правда? Но ближе к содержанию книги, если объективно и честно - было скучно. Тонны никому ненужных данных, чисел и бесполезной информации. Много воды, автор умудрялся по три раза писать одно и тоже только другими словами. Были конечно и любопытные данные, но в общем и целом, никакой революции я там не рассмотрела. Возможно, людям, работающим в схожих сферах и будет интересно ознакомиться с книгой, то мне было просто скучно.
Классная книга! Вопреки ожиданиям автора, я прочитал её до конца, все 75,000 слов, кроме благодарностей, которые в самом конце. Благодарности только просмотрел: в абсолютном большинстве случаев они интересны лишь тем, кого благодарят -- и в нашем случае тоже.
Книга посвящена тому, что копание в больших данных может приводить к результатам, которые по-другому не найдёшь и которые порой прямо противоположным данным, которые нам поставляет интуиция. В этом смысле данные, которые собирает Google и в некоторых случаях Facebook и другие источники дают нам понятие о том, как на самом деле работает наш мир. Что может быть ценнее?
Ещё совсем недавно слова "большие данные" воспринимались как лженаука. Положение дел стремительно поменялось в последнее время. Большие данные могут наконец сделать социологию действительно наукой -- и, судя по всему, сделают, причём, довольно скоро. Уже начали делать.
При этом по некоторым объективным причинам запросы к поисковику Google позволяют делать самые правдивые на сегодняшний день выводы о некоторых сторонах нашей жизни.
Автор много внимания уделил "проклятию размерности" при поиске корреляций. Странно, что он совсем не написал о "законе малых чисел". Чем мельче мы дробим статистику, тем больше становится дисперсия. Например, следующий факт, скорее всего, объясняет, что:
Графства, в которых нет крупных городов с колледжами, демонстрируют гораздо худшие результаты, чем городские округа.
Неважно, о чём речь. Важно, что крупная сущность (графство) даёт меньшую среднюю величину какого-то параметра, чем сущность мелкая (округ). "Закон малых чисел" да и вообще теория вероятностей предсказывает, что некоторые городские округа наверняка дадут лучший результат. Та же причина приводит к тому, что какой-то мелкий округ даёт непропорционально большое по отношению к своему населению количеству классных хоккеистов. Соседний даст непропорционально малое, что и не удивительно.
Но в основном описанным в книге данным, выводам и объяснениям я верю, несмотря на то, что они часто диаметрально противоположны априорным ожиданиям.
Наконец-то даже посетители порносайтов сподобились дать науке полезную информацию. Я думал, что они, эти посетители, какой-то ерундой заняты. Но нет. Они тоже по мере сил работают на науку.
Отличная идея ежедневно подсчитывать уровень валового национального счастья по данным настроения пользователей Facebook-а. Надо нашим властям об этом рассказать. Пусть хоть так узнаю́т о том, как те или иные их действия влияют на народ.
В очередной раз порадовался за американцев. У них
в целом полученные данные свидетельствуют о том, что рынок определяет направленность газет в гораздо большей степени, чем воля хозяев.
У нас, похоже, не так. Надо бы исследовать этот вопрос и здесь. Не знаю про газеты, не читаю их, но основные телеканалы точно подчиняются воле хозяина, и он, к сожалению, на всех один.
Количество поисковых запросов со словами «погода», «молитва» и «новости» достигает максимума около 5:30 утра – это доказывает, что большинство людей просыпаются гораздо раньше меня. Число поисковых запросов со словом «самоубийство» достигает пика в 12:36 дня, а минимума – около 9 утра. Это доказывает, что большинство людей утром гораздо менее несчастны, чем я.
Статистика показывает, что время между 2 и 4 часами утра – не лучшее для решения главных вопросов бытия. В чем смысл сознания? Существует ли свобода воли? Есть ли жизнь на других планетах? Популярность этих вопросов поздно ночью может быть результатом, в частности, использования каннабиса. Пик поисков с текстом «Как забить косяк?» приходится на период между 1 и 2 часами ночи.
Интересно, когда возрастает частота запроса "куда спрятать труп?" Cтивенс-Давидовиц пишет следующую книгу. Надеюсь, в ней он ответит и на этот животрепещущий вопрос.
Не обходит автор вниманием и вопрос о границах применимости анализа больших данных. И касается вопросов этики их использования, что очень, на мой взгляд, важно.
Классная книга, это совершенно точно. На наших глазах рождается новая наука!
Жаль только, рождается она опять где-то в за океаном. Кто мешал кому-нибудь из наших социологов стать родоначальником? Вообще-то я знаю, кто мешает, но это не предмет обсуждения на этих страницах.
Довольно интересное исследование. Правда, автор американец, поэтому и примеры, коих тут не счесть, в большинстве своём приведены из опыта этой страны, но от этого книга не стала менее увлекательной.
Сидя в одиночестве у своего компьютера, люди не видят смысла врать и раскрывают самые сокровенные мысли, не довольствуясь поверхностными суждениями.
Большинство людей врёт в анонимных опросах, врёт даже самому себе. Так как же выявить действительную, правдивую картину того или иного явления? Автор считает, что анализ запросов в поисковые системы является самым эффективным способом это сделать. В результате по многим вопросам получились весьма любопытные результаты. Некоторые запросы откровенно насмешили - даже в голову мне не приходили некоторые вещи, которыми люди, оказывается, массово интересуются.
Статистика, как выяснилось, тоже интересная наука. Возможный успех лошади на скачках напрямую зависит от размеров её левого желудочка. Перед ураганами люди покупают намного больше клубничного печенья. Почему? Непонятно или понятно не всегда, но главное - эти и многие другие странные закономерности действительно работают, даже если выявлены "методами" научного тыка или перебора вариантов.
Очень увлекла глава про натурные эксперименты - особенно в той части, где на примере выпускников учебных заведений различной степени престижности был сделан вывод об их будущей возможной успешности.
Не могу сказать, что мне было в книге интересно прямо все написанное от начала и до конца, но все же в ней содержится масса весьма неожиданной информации о больших данных и возможностях их использования. Так что тем, кто интересуется вопросом, прочесть вполне можно.
В названии отдела, где я работаю, есть слова analytics и data science. Один из вопросов, который обязательно задает мой начальник на собеседовании – "Что такое правда?". Поэтому по мере прослушивания мой телефон наполнялся заметками, и мне очень хотелось поспорить с автором по некоторым вопросам, а некоторые просто дополнить.
(Помню, когда я первый раз начала смотреть на использование данных в разных областях, у меня разыгралась паранойя, которая, в общем, должна бы оставаться на месте – я точно знаю, как много можно узнать о людях из данных. Другое дело, что обычно данные де-идентифицируются, и этические споры заставляют большие компании вести себя лучше. Но хорошо бы людям понимать, что они сообщают о себе).
Ну, во-первых, начнем с больших данных. Большие данные – те, которые невозможно обработать обычными методами. Да, сейчас из каждого утюга вещают про машинное обучение, но обычно это статистические методы обработки на стероидах. Мы, например, работаем с разными размерами данных – от миллионов до миллиардов. И мы по-прежнему можем обрабатывать их (в основном) обычными инструментами. Фейсбук или Гугл – это да, количество пользователей умноженное на каждый клик равно очень тяжелая работа по очистке данных. Тем не менее в большинстве случаев автор апеллирует к уже обработанным данным гугл-аналитики, иногда называл большими данными собранные данные о 100 людях и т.д. Да, можно собрать данные точнее и больше, но это с трудом можно назвать большими данными.
Во-вторых, мне трудно не придраться к тому, что он часто говорит о том, что некоторые запросы связаны с некоторыми результатами, хотя доказать это в общем-то невозможно. Один из первых примеров про американские выборы – если посмотреть, как люди гуглят фамилии кандидатов, то та, которая в регионе чаще стоит в запросе на первом месте, и победит. Однако, строго говоря, ничего не мешает людям гуглить и не идти на выборы. Показатель – да. Непреложная истина – нет.
Кстати, про размер данных. Я тут выступала на конференции в Москве, и рассказывала, как у нас есть данные о том, что было 100 лет назад. Они не имеют смысла с точки зрениях их обработки – слишком маленькая выборка, слишком частичные данные, но можно проследить, как размеры данных увеличиваются, как они уточняются. Выступающий после меня крайне впечатлился, и во время своего выступления раз 5 сказал, что у них, конечно, нет данных за 100 лет, но... При этом про данные, которые они собрали за три года, сказал, что в них нет ничего интересного, и они начали другой проект (который меня возмутил до глубины души).
В-третьих, иногда выводы автора очень странные. Он проанализировал опечатки, которые делали люди, написал бот, который повторял те же паттерны, и сделал вывод, что эти опечатки ничего не значат, потому что бот делает такие же! Удивительно даже, почему.
В-четвертых, про анализ эмоциональности текста. Анализ текста это вообще очень увлекательная область, не менее увлекательная, чем поиск причинно-следственных связей и переменных, влияющих на те или другие вещи. Тем не менее, несмотря на то, что анализ эмоциональности прогрессирует, на одном из выступлении про искусственный интеллект я видела очень наглядный пример его ограничений, когда отзыв был помечен как положительный, и начинался он очень саркастично, что-то вроде: "Ага, просто зашибись как круто", а дальше шла жалоба на сервис. Искусственный интеллект плохо распознает сарказм.
В-пятых, меня оскорбило, что автор смотрит на ограниченное количество источников. Например, то, что люди смотрят по нетфликсу, не всегда является определяющим для их вкусов. Меня это оскорбило, потому что я смотрю диаметрально противоположные вещи на нетфликсе, на аналоге нетфликса и в кино. Чтобы понимать картину лучше, необходимо сопоставлять источники.
Ну и стиль книги меня как-то сильно смутил – вечные преувеличения и достаточно странный взгляд (по-моему) на некоторые вещи.
И финальный вопрос, который мне бы очень хотелось задать автору: а что, если люди врут гуглу?...
Товарищи, за нами все следят. Яндекс следит, Гугл следит и вон та бабушка у подъезда каждый вечер как-то подозрительно реагирует.
А ещё они собирают о нас информацию, систематизируют и используют по своему назначению. Помните, вы там галочку при регистрации поставили? В случае с бабушкой — поздоровались. Вооот.
Поздравляю — вы участвуете в глобальном эксперименте и непонятно каким боком ваше участие вылезет. То ли накроют всех по 282-й статье, возможно научатся рак лечить по результатам запросов. А того хуже — бабушка у подъезда вашу историю браузера просмотрит.
Крупные компании помешались на больших данных. Они хотят знать, что вы гуглите и смотрите дабы пропихнуть между строк рекламу, ещё больше рекламы. Нет — ту рекламу, что вас заинтересует. И кликнете, и закажете.
Учёные тоже хотят знать, анализировать, прогнозировать. Они уже пишут исследования по результатам поиска. Знают, сколько и какое порно смотрят в каждой стране и на какие категории кликают. Горы, горы грязного белья Гугл раскладывает своими алгоритмами в аккуратные стопочки, засовывает в виртуальные комоды и пересчитывает, пересчитывает, пересчитывает.
Так что, товарищи, выходите в офлайн. Гуляйте по парку, учите с детишками стишки и ешьте побольше овощей. Не дайте себя посчитать.
А лучше наплюйте на всё и установите VPN. И бабушке спокойнее и мир станет чуточку лучше. ) Удачи, книга норм.
Он знал о победе Трампа заранее
Все началось с легендарной "Фрикономики". Сет Стивенс-Давидовиц прочитал ее сразу после выхода, в 2005 году. Книга его потрясла — вот она, достойная попытка по-новому подойти к объяснению окружающих нас явлений!
Предыдущие попытки Сета не вдохновляли. Казались неубедительными, рыхлыми, высосанными из пальца. Это вызывало беспокойство: степень бакалавра философии Сет уже получил, но вот что с ней делать дальше, не имел понятия. А часики тикали: не будешь же всю жизнь писать некрологи для Bergen Record и подрабатывать жонглером в цирковых шоу.
"Фрикономика", как бы пафосно не звучало, открыла парню глаза. Он захотел стать экономистом и делать то же, что и Левитт с Дабнером. Для этого он поступил в Гарвард, который с успехом закончил в 2013. Закончил со степенью PhD.
***
А можно сказать, что все началось с "Фейсбука". С сентября 2006-го он стал доступен для всех желающих, а к 2010-му обогнал по траффику Google. Сет Стивенс-Давидовиц сразу оценил перспективы социальных сетей и довольно быстро понял, какие преимущества они дают экономистам и социологам.
До социальных сетей социологам приходилось уповать на стандартные опросы. Это неплохая методика, если вы изучаете что-нибудь нейтральное: например, хотите узнать, какие американцам нравятся цвета. Нет смысла врать, отвечая на столь безобидный вопрос, поэтому данные вы, скорее всего, получите правильные — с поправкой на количество респондентов.
Проблема в том, что таких безобидных вопросов мало. На большинство других люди сознательно (или нет) отвечают неправду. Например, все говорят о том, что жертвуют на благотворительность, не ругаются матом и никогда не пробовали наркотики, но статистики знают, что реальность выглядит несколько иначе.
Пример, ставший хрестоматийным: если верить американским мужчинам, они совершают за год 1,6 миллиарда защищенных гетеросексуальных половых актов, тогда как женщины говорят об 1,1 миллиарде. Кто говорит правду? А никто — по данным министерства торговли США, за год в Штатах продается не более 600 миллионов презервативов...
***
Аспирант Стивенс-Давидовиц опубликовал несколько бойких статей, построенных на подобных наблюдениях, и быстро обратил на себя внимание. Переломным в его карьере стал 2013 год, когда парня взяли на работу сразу две мощные конторы — Google и New York Times. Для первых он анализировал большие данные, для вторых писал статьи, на этих самых данных построенные. К 2017 году материала скопилось так много, что хватило на книгу.
"Все лгут" состоит из трех неравномерных частей. Первая — самая маленькая, по объему она даже меньше предисловия и выглядит немного инородно. Посвящена она доказательству и без того довольно очевидного тезиса о том, что далеко не все наши базовые представления являются правильными. В частности, представление о том, что парню из бедной семьи, с детства испытывающему жуткие лишения, проще попасть в НБА — дескать, он же прошел через огонь и воду, закалил характер, ему сам черт не брат.!
Логично? Вроде да. Соответствует истине? Да ничего подобного! Автор проанализировал данные по всем игрокам НБА и установил, что выходцев со дна там минимум. Чтобы попасть в главную лигу мира, нужно родиться в семье как минимум со средним достатком. Хотя бы потому, что бедные американцы питаются хуже и вырастают в среднем на 10 сантиметров ниже.
Звучит изящно, но нового тут не так уж и много — о чем-то похожем уже давно писал Гладуэлл в "Гениях и аутсайдерах". Кстати, Гладуэлла Сет также называет одним из кумиров.
***
Новое концентрируется во второй части, которая занимает примерно 80 процентов книги. Здесь автор разворачивается во всю мощь, демонстрируя целую россыпь потрясающих открытий. Для разминки, например, он хоронит теорию об "оговорках по Фрейду" — большие данные наглядно показывают, что опечатки с эротическим подтекстом получаются у людей ничуть не чаще, чем любые другие. Просто «сексретарь» бросается в глаза, а «секгретарь» — нет.
После этого Стивенс-Давидовиц полностью занимает внимание читателей данными, бесценными в повседневной жизни. Что сказать на первом свидании, чтобы было второе? Как понять по статье, кто ее писал — республиканец или демократ? Так сколько же в Америке геев? И правда ли, что в США больше нет расизма? Наконец, действительно ли работает реклама и почему ваш сосед болеет за ту, а не иную бейсбольную команду?
***
"Фрикономика" когда-то запомнилась одним главным тезисом — о связи разрешения на аборты с последовавшим через 17 лет падением уровня преступности в Нью-Йорке. С ним можно соглашаться или нет (Гладуэлл, например, не соглашается), но визитной карточкой книги стал именно он.
У "Все лгут" визитная карточка также есть, причем размещена она прямо в предисловии — согласно большим данным, до конца книгу все равно почти никто не дочитывает, значит, все самое сочное лучше ставить в начало. Так вот, Стивенс-Давидовиц сходу доказывает, что шокирующая победа Дональда Трампа на президентских выборах-2016 вовсе не такая уж и шокирующая — во всяком случае, для экспертов по данным. Аналитики Google отлично знают, что одними из самых популярных запросов по сей день остаются "ниггер" и "мексикашка", причем особенно характерно это для южной части страны. То есть люди могут бесконечно долго рассказывать, что они не расисты и что дешевая риторика Трампа на них не действует — но потом приходят домой и гуглят "мексикашек", а потом отмечают в бюллетенях того самого кандидата.
Большие данные надежнее любого экзит-пулла.
***
Возможность предсказать исход выборов — далеко не единственная "фишка" больших данных. Об этом Стивенс-Давидовиц с некоторой тревогой рассуждает в третьей части. Оруэллу и Хаксли даже не снилось, во что может превратиться общество, где доступ к анонимным данным получат правительство и корпорации.
Ученые уже установили, какие слова в резюме сильнее всего коррелируют с последующей несостоятельностью кандидата. Если передать эти данные в HR-отделы, то кадровики с энтузиазмом начнут резать всех, кто накануне собеседования гуглил "Веселые картинки" и "Сваты-2". При этом они запросто могут отбраковать действительно мощного специалиста, который в свободное время не прочь посмотреть российские комедии. И нанять бездаря, по каким-то причинам гуглившего Канта.
Еще опаснее передача таких данных силовым органам, особенно в недемократических странах. Согласно статистике, практически каждый человек в какой-то момент времени делал запросы вроде "способы самоубийства" или "убить отца". За подавляющим большинством таких запросов не стоит ничего серьезного, но представьте, какую истерию можно раздуть, получив информацию, что такие запросы когда-то делал оппозиционный кандидат?..
Ясперс сравнивал технологии с огнем, который может обогреть, а может убить. Почему-то после «Все лгут» эта фраза вспоминается в первую очередь.
О том что люди хотят казаться лучше, Чем есть на самом деле, широко известный факт. Но поисковики знают о нас всё. Ведь запрашивая нужную информацию, человек снимает свои маски и ищет только то, что его действительно интересует.
Проанализировав все запросы можно составить представление о многих мировых событиях, В том числе выборы президента. Для многих победа Трампа стала неожиданностью, но проанализировав запросы американцев, можно говорить о том, что это было предсказуемо.
Помимо этого приводится еще несколько интересов фактов. Но если говорить о книге в целом, то большая часть показалась мне скучной.
Несомненным плюсом является, то что книга сравнительно новая, поэтому информация более-менее свежая.
Ради интереса можно с ней познакомиться