A day with Scandale - Harmonie Collection - Spring / Summer 2013
लोग खाने के लिए अच्छी जगह ढूंढने के इच्छुक हैं। मिशेलिन, ज़ागट, द इनफैचुएशन, और सादे ओल 'अखबार रेस्तरां समीक्षा जैसे सर्वेक्षणों और साइटों का प्रसार संकेत है कि एक पेशेवर राय अभी भी मायने रखती है - विशेष रूप से जब साउथ पार्क येल्प इतनी मेहनत करता है। ऐसी ही एक नई डेटा और मीडिया कंपनी Renzell की सोच है, जो बढ़िया डाइनिंग रेस्तरां को रेट करने के लिए अपनी रेटिंग कार्यप्रणाली को नियुक्त करती है - और सर्वेक्षण करने वालों को दर करने के लिए, स्वयं।
Bo Peabody, Renzell के संस्थापक, ने न्यूयॉर्क में अपने कार्यालयों से मुझसे बात की। पीबॉडी पूरी तरह से विश्वास करती है कि रेनजेल एक बेहतर रेटिंग कंपनी हो सकती है, और इसका एल्गोरिदम दुनिया भर में इस्तेमाल किया जा सकता है। वह पारदर्शिता के लिए प्रतिबद्ध है - रेन्ज़ेल ने अपने निष्कर्षों को स्वयं रेस्तरां के साथ साझा किया - कि उन्होंने मुझे एक सर्वेक्षण के माध्यम से लॉग-इन करने के लिए भेजा। ज़गत की तरह, रेनज़ेल अपने अनुभवों पर फ़ॉर्म भरने के लिए रात्रिभोज पर निर्भर करता है। पीबॉडी को अपने सैनिकों और ज़गत के बीच बहुत अंतर दिखाई देता है। रेनसेल का सर्वेक्षण अपने आप में प्रभावशाली है, और मैंने अपने समय में बहुत से ज़ागट कागजी कार्रवाई देखी है। स्वच्छ रूप से निर्मित, यह भोजन के अनुभव के सभी प्रकार पर केंद्रित है - साउंडट्रैक से भोजन के पेसिंग तक। इसे भरने में मजा आया। उस पर पीबॉडी का बैंकिंग
श्लोक में: क्या आप मुझे कंपनी की कुछ पृष्ठभूमि दे सकते हैं?
पीबॉडी: पिछले 20 वर्षों में मैंने दो समानांतर जीवन बिताए हैं: एक डिजिटल मीडिया प्रौद्योगिकी उद्यम पूंजीवादी के रूप में और फिर एक अन्य लेखक के रूप में। मेरे पास दो रेस्तरां हैं। Renzell, मेरे लिए, बहुत सारे काम की परिणति है जो मैं कर रहा हूं। इसलिए, मैनहट्टन में पिछले 15 वर्षों से रह रहे हैं - जैसा कि कोई है जो रेस्तरां से प्यार करता है और जो उद्योग में है - मैं बहुत कुछ खाना जारी रखता हूं। मैं हमेशा इस बात से हैरान था कि न केवल न्यूयॉर्क में, बल्कि पूरी दुनिया में रेटिंग और समीक्षाओं के प्रकार का पारिस्थितिकी तंत्र कैसा है। न्यूयॉर्क में, तकनीकी नवाचारों ने जीवन के लगभग हर दूसरे पहलू को प्रभावित किया है।
इसने मुझे यह भी कहा कि यदि आप अधिक डेटा-चालित समीक्षा एकत्र कर सकते हैं, तो आप उस डेटा को रेस्तरां में वापस दे सकते हैं ताकि उन्हें अतिथि अनुभव को जारी रखने के लिए अनुमति दे सकें। मुझे लगता है कि मैंने जो अन्य अवलोकन किया है, वह यह है कि ये स्थान - चाहे वह मिशेलिन या ज़गत हो - रेटिंग्स के साथ आते हैं और फिर उन्हें अविश्वसनीय रूप से बदसूरत फोन बुक में डालते हैं। वे जिस विषय को कवर कर रहे हैं वह असाधारण सुंदरता में से एक है। इसलिए, मैं उन चीजों को हल करने के लिए तैयार हूं: चलो रेटिंग बनाने के लिए अधिक डेटा-संचालित दृष्टिकोण के साथ आते हैं जो आपको अन्य सभी सिस्टम को प्लेग करने वाले शौकीनों को खत्म करने की अनुमति देता है। फिर, उस डेटा को रेस्तरां के साथ वापस साझा करते हैं, इसलिए पूरी बात इतनी अपारदर्शी और अजीब नहीं लगती। फिर, रेटिंग्स को उस खूबसूरत चीज़ में रखें जो हमारे द्वारा कवर की गई विषय वस्तु की सुंदरता के अनुरूप हो।
ठीक है, और आप साल में एक बार ऐसा कर रहे हैं?
कम से कम सार्वजनिक रूप से, हम प्रति वर्ष एक बार रेटिंग जारी करेंगे। वे त्रैमासिक पत्रिका क्या होगी के पहले अंक में दिखाई देंगे। फिर, निम्नलिखित तीन मुद्दों में अन्य दिलचस्प डेटा टिडबिट होंगे, लेकिन उन रेस्तरां के बारे में सिर्फ सुंदर कहानियां और विशेषताएं हैं जिन्हें हम कवर करते हैं।
मुझे एक निश्चित ब्रह्मांड में कुल रेस्तरां को सीमित करने का एक तरीका आना चाहिए था। हमने यह भी तय किया कि डेटा-संचालित दृष्टिकोण से। हमने ट्रैक करना शुरू किया - लगभग डेढ़ साल पहले - मूल रूप से न्यूयॉर्क शहर के सभी रेस्तरां जिन्हें माना जाएगा। हमने 225 से शुरुआत की और सूची 265 हो गई। हम उन सभी को 32 अलग-अलग विशेषताओं पर नज़र रखते हैं और हम प्रत्येक रेस्तरां को उन विशेषताओं पर एक अंक देते हैं। यह एक सरल एल्गोरिथ्म है जिसे हम 32 चीजों को एक विशेष तरीके से तौलते हैं - कुछ दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं - और यह कि हम मूल सूची के साथ आए कि किसे कवर करना है।
क्या आपने वहां पहुंचने के लिए अन्य स्रोतों से डेटा का उपयोग किया था?
हाँ। हमारे पास मौजूद चीजों में से लगभग आधी चीजें डेटा की तरह हैं शराब बनाने वाला, मिशेलिन, और फिर अन्य प्राथमिक अनुसंधान हैं जो हमने अपने दम पर किए। इसलिए हम वास्तव में यह नहीं कह रहे हैं कि "मिशेलिन खराब है।" मुझे लगता है कि यह एक विलक्षण अवधारणा है; यह त्रुटिपूर्ण है।
संभवतः वह चीज़ जो हमारे व्यवसाय के बारे में सबसे अनोखी है, एक बार जब हम उन रेस्तरां को चुनते हैं, तो हम इस अनुभव को प्राप्त करने पर एक बहुत गहरी डेटा पद्धति करते हैं कि मेहमान कई लोगों के प्रोफाइल के साथ कई अनुभवों के दौरान कई रातों से अधिक हो रहे हैं।
क्या आप मुझे डेटा के बारे में और बता सकते हैं?
हम इसे सभी के साथ साझा कर रहे हैं। इसका ज्यादातर हिस्सा वेबसाइट पर है। हम अपने द्वारा एकत्रित किए गए डेटा के बारे में रेस्तरां के साथ पूरी तरह से पारदर्शी हैं। मिशेलिन के पास वास्तव में डेटा नहीं है। मिशेलिन और ज़गैट समस्या स्पेक्ट्रम के विपरीत छोर पर मौजूद हैं: मिशेलिन सकल विषय से ग्रस्त है। उनके पास प्रत्येक शहर में केवल तीन या चार लोग हैं जो इन रेस्तरां में खा रहे हैं। वे केवल तीन, चार, शायद पाँच बार इन रेस्तरां में भोजन कर रहे हैं। इसलिए आपके पास बहुत कम लोग हैं, जिनके पास अपने स्वयं के पूर्वाग्रह हैं। स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, आपको विपरीत समस्या है जहां आपके पास बहुत सारे लोग हैं, उनमें से अधिकांश को कोई विचार नहीं है और उच्च अंत वाले रेस्तरां पर कोई व्यवसाय नहीं है। मुझे लगता है कि कोने पर जगह पर उनकी राय शायद ठीक है, लेकिन तथ्य यह है कि - बेहतर या बदतर के लिए - ऐसे लोगों का एक छोटा समूह है जो वास्तव में सभी पहलुओं के बारे में बात करने के लिए योग्य हैं जो एक महान रेस्तरां होना चाहिए।
हम जो करने के लिए तैयार हैं वह बीच में कुछ है, जहां हमारे पास लोगों का एक क्यूरेट समूह है जो प्रत्येक शहर में 500 और 750 लोगों के बीच होगा। हमने अपने निजी नेटवर्क के 75 लोगों के साथ शुरुआत की, जिनमें से छह ने परियोजना पर काम करना शुरू किया। मैंने एक घंटे के लिए उनमें से 40 का साक्षात्कार किया, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे जानते थे कि वे किस बिल्ली के बारे में बात कर रहे थे और फिर, उनमें से 38 ने परीक्षण पास कर लिया और हमने उन 38 लोगों को आमंत्रित किया, और फिर हम अन्य 35 को नेत्रहीन रूप से आमंत्रित करते हैं। हमने मई में एक बीटा परीक्षण में लगभग 65 लोगों के साथ शुरुआत की। एक बार जब हमने देखा कि हम क्या कर रहे हैं, तो हमने उन्हें अन्य लोगों का संदर्भ देना शुरू करने की अनुमति दी। जब किसी को संदर्भित किया जाता है, तो हम अपना शोध करते हैं और हम एक प्रोफाइल बनाते हैं कि ये लोग कौन हैं। लोग आवेदन करेंगे, हम उन्हें एक आवेदन प्रक्रिया के माध्यम से लेते हैं। लेकिन जो लोग मौजूदा सदस्यों द्वारा आमंत्रित किए जाते हैं, हम उन पर अनुसंधान का एक समूह बनाते हैं।वास्तविक बात जो महत्वपूर्ण है, वह यह है कि हम उन डेटा का उपयोग कर रहे हैं, जिन्हें हम इन लोगों पर एकत्रित कर रहे हैं और हम उन उत्तरों के आधार पर सर्वेक्षण कर रहे हैं, जिनके आधार पर हम उनके बारे में जानते हैं। तो, प्रौद्योगिकी कंपनियों की दुनिया में, यह अल्पविकसित डेटा विज्ञान है। लेकिन, रेस्तरां रेटिंग की दुनिया में, यह क्रांतिकारी है।
क्या ऐसे कोई रेस्तरां थे जो अप्रत्याशित रूप से उच्च श्रेणी निर्धारण किए गए थे?
पूर्ण रूप से। मैं आपको एक उदाहरण दूंगा नर्क के किचन में टैबून नामक एक रेस्तरां है और रसोइये मूल रूप से उच्च-मध्य मध्य भोजन को एक बेहतरीन भोजन प्रारूप में लाते हैं। वह चला गया और अभी हाल ही में लौटा, और यह एक पड़ोस रेस्तरां माना जाता है, लेकिन हमारा डेटा बताता है कि हर आयाम पर, यह एक गंतव्य रेस्तरां है।
मैं प्रति Se नहीं देखता हूं।
हाँ, यह स्पेक्ट्रम का दूसरा छोर है। मैं यह कहता हूं कि लोग मासा और पेर से नहीं होने से सबसे अधिक आश्चर्यचकित हैं। आप जानते हैं, डेटा बताता है कि - आप देख सकते हैं कि हम क्या ट्रैक करते हैं - और उन जगहों पर सचमुच मूल्य पर शून्य स्कोर होता है। उन्होंने वाइब पर शून्य स्कोर किया। और जब आप श्रेणियों में शून्य प्राप्त करते हैं, तो यह बहुत मुश्किल है। जिस तरह से हम श्रेणियों का वजन करते हैं, उन रेस्तरां कभी भी अच्छा नहीं करेंगे। हम संपादकीय बना रहे हैं। मैं अपने हाथ नहीं धो रहा हूं, लेकिन हमारे पास निश्चित रूप से एक दृष्टिकोण है कि उन 32 चीजों में से कौन सी अधिक महत्वपूर्ण हैं।
मैं आपको बता सकता हूं कि मिशेलिन स्टार उन चीजों में से एक नहीं है जिन्हें हमने बहुत अधिक वजन दिया था। ऐसा नहीं है कि हम मिशेलिन का सम्मान नहीं करते हैं, यह है कि मिशेलिन बहुत ही विशेष दृष्टिकोण पर केंद्रित है और चीजों का एक बहुत ही सीमित सेट है जो हमें नहीं लगता कि आप क्या खा रहे हैं और इसकी देखभाल कर रहे हैं, इस बात के बहुत संकेत हैं। यदि आप Per Se पर जाते हैं, तो आप पर्यटकों के झुंड के साथ बैठने वाले हैं। और यह एक मॉल में है! मेरा मतलब है, देखो, मैं कई बार वहाँ गया था। इसके बारे में ऐसी बातें हैं जो शानदार हैं। मुझे लगता है कि यह हर किसी को करना चाहिए अगर वे इसे वहन कर सकते हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह एक जगह है जिसे आप हर साल जाने के लिए एक बिंदु बनाने जा रहे हैं।
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