FreeLunch
joined 1 year ago
Hier ist das Gesetz allerdings vorher bekannt und es existieren zumindest für den Aktienmarkt keine ungleichen Risiken über die Investoren hinweg.
Was sagst du zu Talems Argumenten bezüglich GMO: https://arxiv.org/pdf/1410.5787.pdf
Er geht davon aus, dass es sich hier um ein Fat Tail Risiko handelt, da es unkontrollierbare globale Risiken birgt.
And how many are that? Are the non bootlickers even a significant number?
Would you say that the average citizen of a developed nation is one of these rich or is benefiting from the rich? They probably make up the most of these statistics about happiness.
The issue is that the fees on these usually eat any advantage they provide. As they are marketed to a more uninformed crowd the emitters will not forward the advantages to the investors.
Aber lenkt das einen nicht noch mehr ab, wenn man immer nach 25 min unterbrochen wird? Habe es auch versucht, aber finde es schwierig wenn man immer im Flow unterbrochen wird.
Vor allem hier auf feddit finde ich, dass die Diskussionen schon häufig Tiefgang haben und Probleme ganzheitlich betrachtet werden. Aber ist natürlich nicht perfekt.
Es ist sicherlich ein wichtiger Grund, dass Leute andere Argumente gar nicht hören wollen. Wenn es allerdings keinen Raum gibt, in denen sie die anderen Argumente nicht mehr hören können, dann wird es auch nicht so leicht Bubbles geben.
Und meist sind die Leute denke ich anfangs noch nicht komplett in der Bubble versunken und damit offen für andere Argumente.
Mit value semantics meine ich, dass die Information eindeutig durch ihren Inhalt (Value) identifiziert wird und nicht durch einen zusätzlichen Schlüssel.
Hast du dir anstatt von klassischen Hashfunktionen überlegt welche aus NLP (Natural Language Processing) zu nehmen (Word Embeddings)?
Die Idee mit der nachträglichen Analyse, die ja auch parallel und unabhängig von der Diskussion laufen kann, finde ich interessant. Wir sollten also eine AI feddit analysieren lassen und damit Argumente schön und referenzierbar aufbereiten. Wird aber aktuell nicht gut funktionieren denke ich, da Machine Learning noch nicht weit genug dafür ist. Außerdem vermute ich, dass die Qualität der Aufbereitung besser wird, wenn sich die User aktiv mit der Idee der Aufbereitung auseinander setzen. Sie erkennen dadurch ja Probleme in ihrer Argumentation und können diese aktiv korrigieren. Aber als Ausgangsbasis wäre so eine maschinelle Aufbereitung super um nicht von 0 anzufangen.
Ok aber das geht dann ja nur wenn exakt die gleichen Buchstaben verwendet werden. Dass mit Zitaten und exakt gleichen Wortlaut argumentiert wird ist doch eher selten. Für so einen Anwendungsfall bräuchte man eher ein NLP Word Embedding.
Ich denke schon, dass viele Leute wichtige Argumente in unterschiedlichsten Diskussionen nicht kennen, bzw. nicht auf dem Schirm haben. Das ist ja genau das Problem der Bubbles, dass man nur noch eine Sichtweise hört.
Hi @[email protected], habe deinen Blogeintrag gelesen. Find es cool, dass sich andere Leute hier bereits tiefere Gedanken gemacht haben. Zu deiner Idee mit den Hashes: Warum genau braucht man diese? Nur zum identifizieren der Information? Denke das ist nicht unbedingt notwendig, da die Beschreibung der Information diese ja bereits eindeutig identifiziert (Value Semantics).
Dein Vorschlag mit der Aufbereitung in gut zu konsumierende Brocken ist vermutlich der beste Ansatz. Die Frage ist aber, wer erstellt diese Brocken und wie werden diese präsentiert und bewertet. Ansonsten ist es ja einfach nur ein Subreddit Wiki, welches sicherlich auch schon oft genutzt wird, aber meiner Meinung nach keine hohe Durchschlagskraft hat, da es nur von den Mods gepflegt wird und auch nicht direkt in die Diskussionen eingebunden ist.