Некоторые люди думают, что миром правят деньги. Им всю жизнь везде мерещатся взятки и «откаты». Другие убеждены, что миром правят идеи. Они наивные идеалисты-мечтатели.
Самые проницательные знают: миром правят «политические семьи». Как и 100, 200 и 1000 лет назад.
Непотизм (кумовство) - привилегии, предоставляемые родственникам вне зависимости от их профессиональных качеств. Непотизм может быть в политике, бизнесе, индустрии развлечений, спорте и т.д.
Если провести мини-опрос на улицах Москвы или Питера, Новосибирска или Калининграда, большинство ответит, что «кумовство» это плохо. На второй вопрос - «Где кумовство наиболее распространено”, многие назовут бывшие среднеазиатские республики СССР. Кто-то вспомнит Индию.
Истина же в том, что англо-саксы и тут «впереди планеты всей». Кумовство у них давняя традиция. Многие помнят «политические семьи» Кеннеди, Бушей или Клинтонов. Но это даже не верхушка айсберга, это три снежинки на ней.
Кто-то давно создал в интернете сайт, который обозвал «Политическое кладбище США». На этот сайт ссылается статья в Википедии, которая озаглавлена так: “List of United States political families”. Там собраны президенты, сенаторы, конгрессмены, верховные судьи штатов, министры, послы и их родственные связи, как прямые, так и не прямые. Иными словами это попытка прояснить картину политической элиты США в целом на протяжении последних 100 лет и даже более. Жаль не раскопано «кладбище» Пентагона, ФБР и ЦРУ. В этих «аналитических центрах» трудились и трудятся работники, имевшие в прошлом и имеющие в настоящем не меньшее политическое влияние.
Несколько примеров. Недавний «партнёр» Лаврова Джон Керри через свою бабку по матери имел родственные связи, пусть и далёкие, сразу c 4-мя президентами США. Его многочисленные родственники, прямые и не очень, исправно служили в законодательной власти нескольких штатов (Нью Гемпшир и Коннектикут в частности) в течении не одной сотни лет до Керри. Арнольд Ш. стал губернатором Калифорнии не без помощи женитьбы на племяннице JFK. Ричард Никсон стал президентом США в январе 1969. Ещё в 1966-ом его дочь Джулия начала встречаться с внуком бывшего президента Дуайта Эзенхауэра. В 1967 они обвенчались и таким образом она стала внучкой Эзенхаура (granddaughter-in-law). Сам Никсон «не породистый», хотя цепочка связи с политической элитой прослеживается, пусть и через дочку. Донни Трамп недавно заявил, что в своей администрации больше всех доверяет Кушнеру. Кушнер для Трампа «son-in-law”. По русски зять. Не прямая родственная связь.
Такие дела. А кто-то говорит про какие-то «социальные лифты». Обряд венчания, как социальная катапульта - вот это «вечная тема».
А ещё есть страничка “List of political families”, которая в стадии «наполнения». Это уже по целому миру. Что удивительно, так все списки «семей» англо-саксонских стран, Британии, Канады, Австралии и Новой Зеландии, вынесены ссылками на отдельные странички Википедии. Нахождение «политических семей» этих стран в общем списке создаст неудобства для «скроллинга» страницы ввиду их (семей) многочисленности. В каждой «семье» представлен весь спектр политических партий. Таким образом у англо-саксов нет демократии. И никаких политических партий нет. Вернее есть, но одна. Называется «Партия Элиты». А шоу под названием выборы это для плебса.
Россия на страничке из вики тоже есть. И «политическая семья Нарусова-Собчак» есть. Несколько семейных связей среди политических деятелей для меня стали новостью. Сталин-Жданов или Троцкий-Каменев например.
Закончу оптимистично. В целом это дело для BigData. Это программный комплекс, способный обрабатывать сверх большие объёмы данных с целью аналитики. Теория множеств и Теория графов. На выходе элита и все её родственные связи.
Возможно кто-то (из тех, кто в теме) «застартапит Цепочку Блоков». Родился человек - открылась новая цепочка. Женился - добавился новый блок с фотографиями, видео и аудио. На фотографиях все «связи». И так вся жизнь человека, каждый его «чих» - новый блок. Имея столь обширный объём информации, да ещё и с аналитикой, такие дисциплины, как социология, политология, юриспруденция, да и сама экономика станут «похожи на науку», пусть и отдаленно. Наконец прогнозирование станет возможным и там.
Ну и напоследок, как принято у «философов», надобно бы самого себя опровергнуть. Тут я эколог и зелёный на все 100%. Государством должен править Альфа-самец. Как у Больших Кошек, волков и макак. Надо быть ближе к природе, ведь она создана эволюцией путём проб и ошибок за многие миллионы лет. Кто-то скажет, что «жирик», Гриша Я, Лехаим N или Гена Z альфа-самцы? По Булгакову, «тогда я архиерей».
Об элитах.
Комментарии
топор, пуля...нож в горло - вот что решает
Это раньше. Сейчас ледорубы зменили на матрасы ИКЕЯ и спец-агента «Катеньку».
А кто Вам сказал, что этих графов сейчас нет?
А демократия, вообще, самый большой обман в мире. Пример из семейной жизни. Жена купила фарш и спрашивает детей, что будете на ужин, котлеты или фаршированный перец. Вроде как "свобода выбора", но выбрать суп-харчо не получится. Все равно все будет приготовлено из этого фарша. А если дети устроят революцию и окончательно доведут маму, то будут макароны по-флотски, которые приготовит папа из вышеупомянутого фарша.
Да. Об этом и статья.
Посмотрел по России ничего интересного
В СССР кумовство старались пресекать. На самой верхушке по крайней мере. Сейчас сынуля жирика исправно заседает в Думе. Внучек Гены Z уже 2-ой сезон подяд в МосГорДуме, благодаря партийному ресурсу своего дедушки. Погодите немного - у нас будет также, как и у них.
ага... особенно в СССР любили поговорку "не имей 100 рублей, а женись как Аджубей... (гугл в помощь)
Тут нужна не технология BigData, а стандартная разведовательно-аналитическая деятельность и скурпулезная каталогизация. Это стандартная прикладная база данных с перекрестными ссылками, заполняемая специалистами, т.е. ручками. BigData - это немного не про то, это обработка массовой публичной инфы из интернетов, социальных и торговых сетей для оценки тенденций и алгоритмов.
Изучение элиты (нобилей) требует вдумчивого анализа, а не обработки массовых данных.
Это подход Ай-Ти- шника, а не кодера. Я про BigData.
А BigData - это не добрая старая статистика?
Проблема в том, что не следует стопроцентно доверять результатам из компьютера. Ведь в компьютер данные вкладывает человек. И из компьютера данные публикует человек. Так что, что человек решит, то компьютер и выдаст.
Вот занятные примеры. Айфоны причиняют смерть от падения с лестницы:
Доктораты по математике приводят к самоубийствам через удушение и повешение:
Количество свадеб в Род Айленде влияет на смертность от наездов на дорогах:
Комерческие запуски ракет приводят к убийствам детей их родителями:
ОТСЮДА
Пример не совсем корректный. Что под капотом многих алгоритмов в Data science человек может и не знать. Машинное обучение на то и машинное обучение, что создатель уже не совсем понимает, как работает алгоритм.
Мы сейчас говорим о BigData, или о нейросетях?
Мы сейчас говорим, например об алгоритмах, применяемых для обработки Больших данных (если вам проще оперировать этим понятием). Возможно, мы по-по разносу определяем предметную область Data science, потому и недопонимание. То, что вы определили выше - это только весьма небольшой кусок применения технологий Data science (имхо опять же)
Ну и что вы этим хотели доказать? Что какие-то несвязанные процессы могут коррелировать? И что? Есть тысячи причин почему так может происходить. К примеру, так как закономерности функционирования систем их порождающих похожи. Или существуют глобальные надсистемные драйверы для них, общие факторы задающие нежесткую связь между ними.
К примеру, последняя картинка, там вполне может быть корреляция между бюджетными тратами на некоммерческие запуски и экономическим благополучием семей, или обоими этими факторами и общей экономической ситуацией.
DigData не старая добрая статистика! DigData это раздел математического моделирования. Статистика исходит из имманентной случайности одиночных событий, а DataMinig из наличия не случайных закономерностей.
Одно другому не мешает. Тем более, что Big Data активнейшим образом развивается.
Кстати, стоит напомнить, что Фурсов постоянно говорит о том, что в Европе продолжают фактически править (точнее, господствовать) потомки тех же семейств, которые правили веке в 12-м (с веком могу ошибиться, но не сильно намного). Никуда они не делись, а капиталы весьма и весьма приумножили. Стараются не светиться, оказывают влияние на процессы через третьих лиц, которых публика в основном и знает, но не подозревает, насколько эти персоны не независимы. Как-то так. С новой буржуазией (типа Ротшильдов) давно породнились. В общем, напоминает то, о чем написал автор поста. .
http://expert.ru/2016/05/21/florentsiya/
Что привязались к BigData - это просто большой объем информации и ВСЕ!
Алгоритмы анализа этой информации хоть и имеют некоторые особенности, но разрабатываются человеком.
С нейросетями - то же. Архитектура и свойства элементов (факторы которые разрабатываются человеком) определяют алгоритм обучения.
Здесь видится так - сначала идет обработка данных спец. алгоритмами, а потом уже ручная доводка (как раз таки с вдумчивым анализом) до удобоваримого вида. При хорошо разработанном алгоритме человеку остается проанализировать проценты от общей первоначальной информации, а то и меньше.
Уверен, что такие программные комплексы давно есть, к этому практически никаких технологических ограничений нет сейчас...
Кхм. Вам, для обобщения к Фурсову, Пякину. Да и у нас авторы есть. Из свежего - "Киндер-канцлер. Детишки в политике".
У этих слишком попсово изложено.
У Фурсова?
Я по ссылке ткнул пальце. Фурсова не знаю. BigData способна выявить «глубинное государство». Говорю, потому как знаком с ней не из популярных статей, а «изнутри».
Да, Войтенков популяризатор. Но и там есть простое и понятное обоснование чисто представительской функции основной массы ныне избираемых нынешних руководителей на Западе. Я у него учусь находить очень простые и ясные аргументы
.
Фурсов - труды. Есть ещё много книг. Он с коммандой использует BigData и следить в realtime за новостями, которые имеют свойство через короткое время исчезать.
На АШ есть e.tvorogov, Дед Сергеич и забыл ещё пару камрадов.
Когда то давал ссылки на "краткий курс"
.
Она еще не на то способна. Заменяет атрофированное чувство опасности неофитам. Вот уж поистине - нужно хорошо вломить, чтобы это стадо снова вспомнило что выжить не так просто. Походом в супермаркет и аптеку не отлелаешься.
Короче - "Имя, сестрэ, имя!!!"
А вот еще на близкую тему: Хазин, Щеглов. Лестница в небо.
Чтобы окончательно поверить (или не поверить) автору, целесообразно иметь техническое описание работы "непотического" механизма.
Никогда с кумовством не сталкивались?
Давно в 90-х в среде калифорнийских программистов была в ходу шутка: стоит в компанию взять программиста из Индии, как через год-два в этой компании половина программистов будут родом из далёкой индийской деревушки.
Через 10-15 лет в США эта шутка стала кошмарной явью..
Я вас про механизм спрашиваю, а не про сам феномен непотизма.
В каком значении вы используете слово «механизм»?
Ссылка ниже
Семьи семьями, а последнего российского царька европейские кузены вывозить к себе не стали, хотя могли. Так что непотизм непотизмом, а бабки дороже
Хммм, сдается, что сии кузены давно такие же картонные дурилки как и президенты, и канцлеры, и прочая шелупонь.
Живут пока хорошо исполняют роли...
Перспективный чат детектед! Сим повелеваю - внести запись в реестр самых обсуждаемых за последние 4 часа.
Здесь должна быть эта картинка.
Wikipedia уже позарилась на лавры Wikileaks?
Если серьезно, то все эти фигуры - наемный персонал по созданию контента для СМИ. И то, что они повязаны родственными связями, как раз показывает, что они просто массовка, а не самостоятельные игроки. И, будучи повязанными личными связями, их легко контролировать и ими управлять.
https://ru.m.wikipedia.org/wiki/Ancestry.com - крупнейшая негосударственная, некоммерческая генеалогическая база для ряда стран, объединяет в себе работу с информацией о ДНК-профиле, фотографии, метрики, массу архивных и исторических документов. Самый успешный из известных примеров или кейсов (как сейчас говорят) применения Data science в данной области. Охватывает правда в основном Европу, США, англо-саксонский мир. Самообучающийся алгоритм обработки огромных массивов разнородной информации в действии.
Для Data science в области новейшей истории нашей страны есть большое количество областей применения. Навскидку можно раз и навсегда закрыть вопрос о "десятках миллионов замученных в сталинских лагерях" не просто отработав все архивы и оцифроваф из, но и визуализировав потоки заключённых на картах, показав известные захоронения, связав генеалогией с существующими и т.д. Вопрос о миллиардах замученных разобьётся о прозрачность. С другой стороны, можно отработать вопрос потерь в ВОВ, а также отработать архивы по операциям, награждениям, потерям, логистике и т.д. Министерству обороны только в путь, в рамках патриотического воспитания и установлени исторической истины. Часть уже реализовываемая в рамках оцифровки данных, но надеюсь будет ещё более глубокая проработка тонн документов.
В природе генетический лидер обеспечивает выживание своей стае.
Человечество обречено с тех пор, когда альфовость особи стала измеряться толщиной кошелька, а паразиты стали сосать своих ближних.
Вот по этому ответственность в Сталинском СССР несла вся семья, а не только обвинённый. И правильно. А то у некоторых чиновников, например, песков, доход за год 5 миллиона, а у жены пескова 120 миллионов. Справедливо.
..Итак, сталинская система. Предпосылки: жилье выдавалось. Товары распределялись. Блага типа дач были крайне редки. Основные таланты брошены на создание вооружений и реализацию сверхпроектов. В тех местах, где таланты не нужны, таланты так или иначе выдавливаются. На низших и средних уровнях бюрократии таланты не нужны – этот уровень бюрократии практически не располагает властью, и, следовательно, не нуждается в людях, способных на реализацию сложных проектов. Низшие уровни сталинской бюрократии – это серая масса. Серая масса, лишенная талантов, занимающая низкооплачиваемые должности – это масса низкокачественная.
...В послевоенное время покупка товаров на деньги была проблематичной в результате отсутствия товаров. Одним из факторов, ускоривших формирование новой системы, стала система обмена, бартер дефицита и краденого. Получается так, что люди, стоящие у начал системы, создали что-то вроде сети, вроде того, что позднее было названо сетевой структурой. Создали, движимые желанием компенсировать материально свои недостатки – это был главный аттрактор, создали, совершенно не желая эту сеть создавать.
Одновременно в государственных и партийных структурах возникли группы, которые можно назвать «группами понимания». Люди с проблемами обращались друг к другу так: «У тебя проблемы, у меня проблемы, продвинь мою кандидатуру, я тебе тоже что-то сделаю, ты - мне, я – тебе». Потом стали давать жилье. Эти люди стали жить рядом, стали чаще общаться. Потом появились дачи, и дачи стали ускорителями коммуникационного процесса – здесь гос- и партработники могли пообщаться с успешными завмагами, со строителями, с дипломатами, с артистами, с вороватыми поварами...
Следующий шаг – стали общаться их дети. И дети уже понимали, что они не такие дети, как все. Дети понимали, что у них свой круг, и то, чем можно было похвастаться в своем кругу, нельзя было хвастаться в других местах. Дети стали ходить в одни и те же школы, сначала в обычные, потом в специальные. Дети вырастали, женились между собой. А это уже – появление клановых связей в сетевой структуре. Это уже система.
http://ms1970.livejournal.com/45877.html
У данной реконструкции есть один околокритический недостаток: недостаток опыта работы на описываемом низовом уровне приводит к отрыву руководства от организуемой предметной области.