[Перевод] Выработка уникальных идей для Data Science-проектов за 5 шагов
Вероятно, самое сложное в любом Data Science-проекте — это придумать оригинальную, но реализуемую идею. Специалист, который ищет такую идею, легко может попасться в «ловушку наборов данных». Он тратит многие часы, просматривая существующие наборы данных и пытаясь выйти на новые интересные идеи. Но у такого подхода есть одна проблема. Дело в том, что тот, кто смотрит лишь на существующие наборы данных (c Kaggle, Google Datasets, FiveThirtyEight), ограничивает свою креативность, видя лишь небольшой набор задач, на которые ориентированы изучаемые им наборы данных.
Иногда мне нравится изучать интересующие меня наборы данных. Если я построю удачную модель для данных, взятых с Kaggle, для которых уже создано бесчисленное множество моделей, практической ценности в этом не будет, но это, по крайней мере, позволит мне научиться чему-то новому. Но дата-сайентисты — это люди, которые стремятся создавать что-то новое, уникальное, что-то такое, что способно принести миру реальную пользу.
Как вырабатывать новые идеи? Для того чтобы найти ответ на этот вопрос, я совместила собственный опыт и результаты исследований креативности. Это привело к тому, что мне удалось сформировать 5 вопросов, ответы на которые помогают находить новые идеи. Тут же я приведу и примеры идей, найденных благодаря предложенной мной методике. В процессе поиска ответов на представленные здесь вопросы вы пройдёте по пути создания новых идей и сможете задействовать свои креативные возможности на полную мощность. В результате у вас будут новые уникальные идеи, которые вы сможете реализовать в ваших Data Science-проектах.
1. Почему я хочу начать работу над новым проектом?
Когда вы подумываете о том, чтобы начать новый проект, у вас в голове имеется некое намерение или некая цель. Для начала вам надо найти ответ на вопрос о том, почему вы хотите создать очередной проект в сфере науки о данных. Если вы в общих чертах определитесь с тем, к какой именно цели вы стремитесь, это поможет вам сосредоточиться на поиске идеи. Поэтому подумайте о том, для чего вы собираетесь создать проект. Вот несколько вариантов:
- Это — проект для портфолио, который вы собираетесь демонстрировать потенциальным работодателям.
- Это — проект для статьи, посвящённой неким концепциям, моделям или разведочному анализу данных.
- Это — проект, который позволит вам в чём-то попрактиковаться. Например, речь может идти об обработке естественного языка, о визуализации данных, о первичной обработке данных, о каком-то конкретном алгоритме машинного обучения.
- Это — совершенно особенный проект, описания которого в этом списке нет.
2. К каким сферам относятся мои интересы и мой опыт?
Подумать над этим вопросом стоит по трём основным причинам.
- Во-первых, вспомните о диаграммах Венна, используемых в науке о данных для описания навыков, необходимых в этой области. Знания в конкретной области — это важный актив, которым должен обладать каждый дата-сайентист. Решать некие задачи, обрабатывая данные, можно только в том случае, если понятна предметная область, к которой относятся эти данные. В противном случае будут применяться алгоритмы, будут создаваться визуализации и прогнозы, которые покажутся неадекватными любому практикующему специалисту соответствующего профиля. А если то, что вы делаете, не имеет смысла, то зачем вообще этим заниматься?
- Во-вторых, важно, чтобы вам была интересна идея проекта, чтобы вам был бы интересен тот набор данных, с которым вы работаете. Вам вряд ли захочется заставлять себя тратить свободное время на проект, который вам безразличен. Если вам интересна некая сфера знаний, то вам необязательно быть в ней экспертом. Но вы должны быть готовы к тому, чтобы вложить время в дополнительные исследования и в разбор проблем, стоящих за данными.
- В-третьих, учитывайте то, что исследователи выявили тот факт, что введение ограничений в креативный процесс приводит к улучшению получаемых результатов. Это означает, что сосредоточение на конкретной предметной области или на комбинации из нескольких областей позволит добиться лучших результатов, чем попытки поиска идеи без каких-либо ограничений.
Приведу пример. Среди областей знаний, которые мне интересны, и в которых у меня есть опыт, можно отметить экологическую и социально-экономическую устойчивость систем, финансы, популярную культуру, обработку естественного языка. Сосредоточение внимания на этих темах помогает мне задействовать те знания, которые уже у меня есть. Благодаря этим знаниям я определяю, смогу ли я, чем-то вдохновившись, выйти на новую идею, которую можно будет реализовать.
3. Как найти вдохновение?
Главный источник вдохновения — это чтение. В ходе процесса поиска идеи вы можете найти интересные темы, прибегнув к чтению различных материалов:
- Новости, авторские статьи, публикации в блогах. Чтение о неких событиях или явлениях, которые наблюдали авторы публикаций, это отличный способ выработки идей. Например, портал WIRED опубликовал эту статью, посвящённую тому, что функция автодополнения ввода при поиске в Google демонстрирует политическую предвзятость. Вдохновившись этой идеей, можно исследовать систематические ошибки в языковых моделях. Или можно задаться вопросом о возможности предсказания географического положения человека на основе поисковых запросов, вводимых им в Google.
- Научная литература. Научные публикации часто включают в себя рассказы о нерешённых вопросах, имеющих отношение к исследуемой теме. Например, в этой публикации рассказывается о языковой модели GPT-2 и упоминается о том, что эта модель, без её тонкой настройки, показывает себя на определённых задачах, вроде ответов на вопросы, не лучше, чем попытка решить эти задачи методом случайного угадывания. Почему бы не написать что-нибудь о нюансах тонкой настройки этой модели?
- Материалы из сферы науки о данных. Чтение материалов, представляющих темы, связанные с Data Science, и содержащие обзоры соответствующих проектов, способно привести к новым идеям. Например, когда я прочитала об NLP-исследовании сериала «Офис», я тут же пожалела о том, что мне эта идея не пришла раньше, чем автору материала. Но почему бы не исследовать какой-нибудь другой сериал? А может, изучить несколько фильмов и попытаться определить языковые паттерны? А для написания текстов к любимому сериалу можно попробовать воспользоваться моделью GPT-2.
Если говорить о других источниках вдохновения, то вдохновение, не закрывая себя перед новыми идеями, можно найти и в обычной жизни. Каждый раз, когда вас заинтересует какой-нибудь вопрос, подумайте о том, сможете ли вы ответить на этот вопрос, прибегнув к методам работы с данными. Например, недавно я наткнулась на трейлер сериала «Пацаны» и обнаружила массу позитивных отзывов о нём на IMDb. «Есть ли подтверждение того, что в сериалах, со временем, растёт количество сцен с применением насилия?», — спросила я себя. «Существует ли постоянно растущая аудитория, которой нравятся жестокие сериалы?», — продолжила я. Если что-то вас заинтересовало — ловите момент и изучайте соответствующие данные.
Как генерировать идеи проектов, опираясь на вышеописанные источники вдохновения? Нейробиологи выделили три различных психологических процесса, связанных с генерированием идей:
- Можно комбинировать существующие идеи, создавая новые (комбинаторная креативность). Например, в рамках различных проектов анализировались предложения по аренде жилья, размещённые на Airbnb. Существуют проекты, направленные на анализ рынка недвижимости. Если скомбинировать эти идеи — можно поискать ответ на вопрос о том, повышаются ли цены на жильё в некоем городе благодаря Airbnb.
- Можно исследовать существующую идею и поискать в её рамках задачу, которую можно попытаться решить (исследовательская креативность). Например, можно обратить внимание на сравнение дата-сайентистов, получивших соответствующее образование, со специалистами, обучавшимися самостоятельно. Исследовав эти рассуждения, можно попытаться узнать о том, какая категория дата-сайентистов более успешна.
- Можно взять существующую идею и изменить в ней что-то такое, что полностью меняет её смысл (трансформационная креативность). Это — самая редкая форма креативности. Она действует за пределами существующего концептуального пространства. Этот подход к креативности сложно понять и даже сложно описать. В качестве примера можно привести такую идею: вместо того, чтобы спрогнозировать возникновение некоего события, попытайтесь спрогнозировать его невозникновение.
4. Где найти подходящие данные?
После того, как вы определились с общим направлением исследования, вам нужно будет заняться поиском данных, которые позволят вам понять то, как реализовать вашу идею в виде Data Science-проекта. Это крайне важно в определении того, удастся ли реализовать идею. Отвечая на вопрос, вынесенный в заголовок этого раздела, стоит учитывать возможность наличия того, что вам нужно, в существующих хранилищах данных. Возможно, нужные данные вам придётся собирать самостоятельно, что усложняет задачу. Итак, вот обзор источников данных:
- Существующие хранилища данных: Kaggle, Google Datasets, FiveThirtyEight, BuzzFeed, AWS, UCI Machine Learning Repository, data.world, Data.gov и многие другие, которые можно найти с помощью Google.
- Источники данных, используемые другими дата-сайентистами. Поищите сведения по интересующей вас теме в Google и в Google Scholar. Выясните, пытался ли уже кто-нибудь найти ответ на вопрос, похожий на ваш. Какие данные использовались в похожих исследованиях? Например, ресурс Our World in Data представляет академические и неакадемические источники данных, о которых вы можете не знать.
- Данные, которые нужно собирать самостоятельно. Для сбора таких данных можно прибегнуть к веб-скрапингу, к анализу текстов, к различным API, к отслеживанию событий, к работе с лог-файлами.
Если вам не удаётся отыскать данные, которые могут вам помочь в реализации идеи вашего проекта, переформулируйте идею. Попытайтесь извлечь из исходной идеи такую идею, которую можно реализовать, пользуясь имеющимися у вас данными. А между тем задайте себе вопрос о том, почему вам не удаётся найти нужные вам данные. Что не так в той области, которой вы интересуетесь? Что можно с этим сделать? Уже одни только ответы на эти вопросы могут привести к появлению нового Data Science-проекта.
5. Реализуема ли найденная идея?
Итак, у вас есть фантастическая идея! Но можно ли её реализовать? Снова пройдитесь по этапам процесса генерирования идей. Подумайте о том, чего вы хотите достичь (вопрос №1), интересна ли вам выбранная область, если ли у вас опыт работы в ней (вопрос №2), есть ли у вас данные, необходимые для реализации идеи (вопрос №4). Теперь вам нужно определить следующее: имеются ли у вас навыки, необходимые для реализации идеи и для достижения цели.
Тут важно учесть такой фактор, как время, которое вы планируете потратить на данный проект. Вероятно, вы не собираетесь писать по выбранной вами теме докторскую диссертацию. Поэтому тот проект, который вы будете делать в рамках найденной идеи, возможно, затронет лишь некоторую её часть. Может быть, он будет заключаться лишь в изучении чего-то нового, необходимого вам для реализации идеи в будущем.
После того, как вы пройдёте 5 вышеописанных шагов выработки идеи, у вас должен быть вопрос, на который вы можете и хотите ответить, потратив на это столько времени, сколько готовы потратить на достижение своей цели.
Итоги
- Соотносите свои ожидания с реальностью. Нахождение оригинальной идеи, которую можно реализовать, займёт больше, чем несколько часов. Поиск такой идеи — это непрерывный процесс, ведомый вдохновением, когда нужно записывать всё, что приходит в голову. Например — можно делать соответствующие заметки в телефоне. Несколько таких вот идей можно, в итоге, скомбинировать и выйти на интересный проект.
- Обсудите с кем-нибудь вашу идею. Обсуждение идеи вашего проекта может сослужить вам хорошую службу. Возможно, в ходе разговора всплывут какие-то вопросы, которые окажутся интереснее исходной идеи. Возможно, вам дадут подсказку относительно дополнительных источников данных. А может, вам просто нужен хороший слушатель, поделившись с которым своими соображениями, вы сможете понять, стоит ли вам заниматься найденной идеей.
- Не бойтесь начинать сначала. Что бы вы ни делали, вы всегда узнаёте что-то новое. Каждый раз, когда вы пишете строку кода, вы практикуетесь и расширяете свои знания и навыки. Если вы поняли, что реализация найденной идеи не приблизит вас к вашей цели, или если оказалось, что идея нереализуема, не бойтесь оставить её и двигаться дальше. Время, которое вы потратили на поиски этой идеи, для вас не потеряно. Нужно здраво оценивать те выгоды, которые можно будет получить от реализации идеи.
Я, пользуясь описанной здесь методикой, постоянно нахожу оригинальные идеи для своих Data Science-проектов. Надеюсь, эта методика пригодится и вам.
Как вы ищите новые идеи для своих Data Science-проектов?
