Итоги филологической вечеринки

Значения нормализованного вегетационного индекса сегодня служат главным показателем в дистанционной оценке растительности. С его помощью определяют тип сообществ, продуктивность, биомассу, фенологическую фазу, экологическое состояние и другие параметры с расплывчатыми определениями. Редкая публикация на тему дистанционной оценки растительного покрова обходится без упоминания, пережевывания или оправдания посредством этого индекса унылых и несостоятельных результатов. Индекс действительно связан с количеством фотосинтетически активной биомассы, прост в использовании, легко объясним и многократно проверен. Но если исследование начинают с расчета индекса, после чего выбирают подходящую шкалу, а в конце вспоминают о продромусе, то ничего полезного от такой работы не жди.

Любое растительное сообщество уникально по своей структуре: видовое разнообразие и неоднородность размещения растений отражаются во взаимном перекрытии вегетативных органов, а это ведет к более тонким последствиям, таким, например, как фототропизм. Но тонкости обсуждаются редко, гораздо проще на них внимание не обращать, счесть незначительными либо плюнуть. Тем более, что цель исследования часто расплывчата, а потому всегда можно подогнать методику к нужному выводу. В итоге: неоднозначные, сомнительные, бесполезные и глупые результаты.

Радует массовость подобных статей. Вполне может оказаться, что благодаря пренебрежению биологическим смыслом, именно при таком подходе будут найдены новые способы дешифрирования растительности. Да, применяемые методики сомнительны, но благодаря этому подобные исследования дешевы, а следовательно доступны большему числу людей, что увеличивает шансы случайно обнаружить важные закономерности. Массовость, низкий порог входа и проверенный способ научного тыка оставляют надежду, хоть она и выглядит больше как самообман и оправдание научного бессилия.

Вероятно вы уже догадались, что все написанное выше не имеет к вегетационным индексам никакого отношения. А это потому, что я не прекращаю традицию безумных вечеринок и в минувшие выходные поставил перед собой амбициозную цель: написать самый уродский наукообразный текст. По всем правилам «Вестника Тудымского Университета», но такой, что-бы от его чтения тошнило в физическом смысле.

Задача непростая, но я добился успеха: тошнотворные порывы при чтении слабее чем я ожидал, но у текста невероятная суицидально-депрессивная мощь. Публиковать в этой связи я пока его остерегаюсь, но любопытен результат сопутствующих размышлений.

В поисках самых ужасных словесных конструкций, которые обволакивали бы идейную пустоту я увлекся проблемой формализации предложений. Можно ли конструировать текст искусственно? С этой целью и были написаны три представленных абзаца о применении вегетационных индексов.

Технологию конструкции взял из кинематографа, выстроив каждое предложение в соответствии с одним из правил съемки или монтажа. В первом абзаце использованы принципы (по порядку): статической съемки, статической панорамы, динамической панорамы, объезда и следования. Во втором абзаце: наезд, ускорение, фокусировка и повышение насыщенности. В третьем: контрпункт, голландский угол, отъезд и замедление.

Результат получился топорный и очень обидно, что не доработаны всякие L-переходы. Но если в текст добавить смысл и разбавить его раз в пять с интерполяцией приемов, то результат получается довольно любопытный. Прекрасный бонус к развлечению выходного дня. Теперь можно и поработать.

Лишь бы не работать

— Подсудимый, что вы скажете в оправдание?

— Нет в мире более гуманитарного занятия, чем программирование. Даже филологи должны иметь представление об условиях формирования народов, а программисты работают с эталонным образцом речи, на который не влияет устройство гортани, особенности климата и обилие растительности. Считать программистов технарями все равно, что лингвистов считать медиками.

А теперь, поскольку камни в меня все-равно уже полетели, я скажу главное. Хороший программист может совершенно не знать языков программирования. Никаких перлов, скала, пхп, плюсов, шарпов, вообще ничего. Перевести алгоритм в код — рутинная задача, которую человек в современном мире может выполнять лишь по недоразумению. Другое дело — выразить повелительный глагол в максимально понятном, элегантном и коротком виде. Так сформулировать мысль, что-бы тебя даже машина поняла.

Хотите доказательства? Пожалуйста. В тридцатых годах лингвист по фамилии Щерба предложил угадать язык на котором сказана фраза «Глокая куздра штеко будланула бокра и кудрячит бокренка». Ясен перец: какая-то (глокая) куздра как-то (штеко) будланула бокра. Куздра имеет женский пол, а бокр живой (иначе бы куздра будланула не бокра, а бокр). А после начала кудрячить маленькую разновидность бокра. Фраза на русском языке, только в каждом слове подставлены незнакомые корни. Мы видим механику процесса, но не понимаем действующих лиц и степени воздействия.

А теперь найдите хоть одно отличие фразы про куздру от фрагмента кода, значения переменных в котором вам неизвестны. Корни большинства слов в разговорном языке означают то же самое, что и переменные. Приставки, суффиксы и прочая светотень определяют тип переменных. Роль операторов используют корни глаголов. Сами глаголы являются функциями. Например «прибеги» (соверши бег до цели) — это типичный for с выходом, а «беги» — бесконечный цикл, который совершается до исчерпания ресурсов.

Если я вас не убедил — вспомните хоть один случай, когда теория групп Ли, понятие кватерниона или гомоскедастичности помогло вам в написании кода больше, чем навык верной расстановки подлежащего и сказуемого.

Удивляет не технофилия программистов, а их убежденность в совершенстве логичного кода. Пока доминирует принцип «Энитинг бат а блэк бокс» компьютеры не начнут решать сложные задачи. К такому умению прилагается неэффективность. Можно сутки копать яму, выполняя три-четыре однотипных действия. А можно весь день балду пинать, но затем написать заметку о связи программирования и гуманитарных наук.

— Подсудимый, ваше объяснение не канает. Идите работайте!

— Гражданин судья, не могу молчать! Особенно после поста в штосме.

Есть два популярных метода проверки корреляции: Пирсона и Спирмена. Первый известнее, но без проверки данных на нормальность распределения ее применять нельзя.

Но даже не это главное. Корреляция отражает тесноту связи, но ни в коем случае не зависимость одного набора данных от другого. Приведу пример из учебника статистики еще довоенных времен (с тех пор ничего не изменилось). «В городе численность аистов обычно гораздо меньше численности аистов в деревне. В то же время, рождаемость в деревнях обычно в несколько раз превышает рождаемость в городских семьях. Полагая, что корреляция отражает причинно-следственные связи, мы вынуждены признать, что детей приносит аист». Ну или более свежий пример — расчет корреляции между средней температурой океана и числом пиратов, который показывает влияние пиратов на глобальное потепление.

— Подсудимый, я сказала, это вам не поможет! Идите работайте!