Из робототехники ― в Data Science: аспирант ИТМО Ци Ян ― о том, как не бояться менять специализацию и заниматься тем, что нравится

— Почему вы решили учиться в России, а не в другой стране?

― Я окончил школу в 2011 году — тогда я был очень увлечен компьютерными технологиями, программированием. Особенно меня интересовало использование этих технологий для автоматического управления. Хотелось заниматься чем-то, похожим на то, что делают с роботами в Boston Dynamics.

И когда я решал, куда мне поступить, моей первой мыслью было: «ИТМО». Университет знаменит на весь мир своими студентами-программистами, которые каждый год завоевывают первые места на олимпиаде ICPC. Поэтому мне подумалось, что университет, который готовит настолько сильных программистов, станет отличным местом для обучения. Поэтому в другие вузы я даже не подавал документы — сразу нацелился на поступление в ИТМО.

— Сложно было адаптироваться в новой стране?

― Поначалу да, было очень сложно. Когда я приехал в Петербург первый раз, вообще не понимал, где оказался. Главной проблемой, конечно, был язык. Никогда не забуду свою первую лекцию — я не понял ни одного слова из неё, потому что она была полностью на русском, а моё знание языка ограничивалось одним годовым курсом.

Ещё было невероятно сложно ориентироваться в корпусах, аудиториях и административных офисах. Например, когда нужно было отнести какие-то документы — я вообще не понимал, как мне найти нужное помещение. Это сейчас у нас есть электронные навигационные системы, все надписи и вся информация дублируется на английском, а большую часть документов можно отправить онлайн.

Только после двух лет обучения я начал немного понимать, что говорят люди вокруг. Но даже спустя десять лет жизни здесь я всё ещё плохо говорю по-русски. Хотя сейчас я уже и не чувствую себя иностранцем. Петербург — мой второй дом.

— И в бакалавриате, и в магистратуре вы изучали робототехнику. Почему всё-таки решили сменить специализацию?

― После шести лет в робототехнике я понял, что мне гораздо интереснее заниматься искусственным интеллектом, а не методами управления. На самом деле я не вижу особенного конфликта между тем, чем я занимался в магистратуре и тем, чем занимаюсь сейчас. Все шесть лет я так или иначе изучал машинное обучение. Мой магистерский проект заключался в том, чтобы научить робота распознавать дорожные знаки и планировать свой маршрут согласно указателям. Для этого было необходимо обрабатывать большое количество сигналов от сенсоров — именно работая над этим проектом, я и обнаружил у себя большой интерес к работе с данными. Я сходил на несколько лекций Андрея Фильченкова, специалиста по машинному обучению, и окончательно решил поступать в аспирантуру по этому направлению. Тем более что необходимый бэкграунд у меня был.

— Не жалко было оставлять робототехнику?

― Если честно, мой энтузиазм по поводу машинного обучения и работы с данными вообще не сравним с моим интересом к робототехнике. Он выше примерно раз в сто. Я не знаю, как это объяснить, это просто веление сердца — к нему надо прислушиваться и решаться на перемены.

Даже мой прошлый научный руководитель, Сергей Чепинский, поддержал меня и посоветовал следовать за своим интересом. Потому что если тебя мало интересует то, что ты делаешь, ты не сможешь полностью концентрироваться на своей работе и выкладываться по максимуму.

— Почему всё-таки решили остаться в университете и учиться дальше, а не пойти работать в какую-нибудь крупную ИТ-компанию?

― После окончания магистратуры я отправил резюме в несколько робототехнических компаний в Китае и получил очень хорошие офферы. Но меня смущало то, что мне это уже не очень интересно. Мне хотелось остаться в ИТМО — мне очень нравится атмосфера, в которой происходит работа и обучение, то, что все друг другу помогают, причем не только в исследовании, но и в каких-то бытовых проблемах. Я очень люблю своих коллег. Так что и после окончания аспирантуры я планирую остаться здесь же постдоком.

К тому же, я уже совмещаю учебу и работу. Мой научный руководитель Александр Фарсеев основал собственную компанию в Сингапуре — SoMin.ai, и я работаю там дата-сайентистом.

— Расскажите подробнее о своём исследовании, чем именно вы занимаетесь в аспирантуре?

― Моя работа — это профайлинг пользователей, изучение их поведения в соцсетях. Моя главная цель — выявить зависимость между типом личности и теми действиями, которые они совершают в интернете. Самый простой пример: экстраверты и интроверты. У первых очень широкая сеть социальных взаимодействий, множество друзей и фолловеров, они активно расширяют круг своих знакомств. Интроверты же общению предпочитают обучение и чтение, более избирательно относятся к контенту, более вдумчиво потребляют информацию.

Я изучаю, как эти личностные характеристики влияют на уровень вовлеченности пользователей в контент, который постят бренды. Сейчас практически у каждого бренда есть собственные аккаунты в твиттере, фейсбуке, где выкладывается не только прямая реклама и объявления о новых продуктах, но и обычные посты с шутками, мемами и полезной информацией. Нам интересно, почему пользователи лайкают то или иное сообщение: потому что они лояльны к бренду или потому что им нравится креатив? Наша задача — найти причину, почему каждый из пользователей лайкнул сообщение, исходя из его личностных характеристик.

— А как именно вы узнаёте о типе личности пользователя?

― Мы ориентируемся на типологию Майерс — Бриггс, согласно которой люди разделяются по четырём характеристикам: интроверт/экстраверт, сенсорик/интуит, логик/этик, рационал/иррационал. В итоге из комбинаций этих характеристик получается 16 типов личности — и все они действуют и взаимодействуют по-разному.

Изначально мы собирали данные тех пользователей, которые запостили у себя в соцсетях результаты психологического теста — мы анализировали их страницы, их представленность на разных платформах, их поведение в интернете и так далее.

Сейчас мы уже научились с высокой долей вероятности определять тип личности на основе того контента, который человек постит у себя на странице — это может быть и текст, и картинки, на самом деле разницы нет. Звучит как магия, но на самом деле существуют определенные паттерны поведения, их можно обнаружить.

— И это используется в маркетинге и таргетированной рекламе?

― Разработанная нами технология уже частично используется в SoMin.ai — мы помогаем компаниям и брендам более эффективно проводить свои рекламные кампании, повышать вовлеченность пользователей и сокращать финансовые расходы на маркетинг. Используя наши разработки, мы можем более точно настраивать таргетинг — так, чтобы реклама показывалась только тем пользователям, которые потенциально заинтересованы в продукте или в самом бренде.

— Вас не смущает этический аспект всего этого?

― Конечно, все мы получили весьма наглядный урок во время предвыборной кампании Дональда Трампа. Наша задача — исследовать и разрабатывать новые технологии, поэтому во всех наших исследовательских и производственных процессах мы приложим все усилия для защиты конфиденциальности пользователей, а также для того, чтобы пользователи знали и соглашались на наше законное и надлежащее использование их общедоступных данных в социальных сетях. На мой взгляд, следующим шагом в развитии искусственного интеллекта будет разработка принципов этики — чтобы любые персональные данные пользователей использовались надлежащим образом.

Что касается рекламы и маркетинга — людям ведь тоже нужно узнавать о новых продуктах или сервисах, которые могут быть им полезны. Все мы ненавидим неуместную и нерелевантную рекламу. Например, если меня интересует машинное обучение, то я охотно кликну на рекламу каких-то специализированных курсов, но меня выбесит объявление о каком-нибудь шопинге. Так что таргетированная реклама всё-таки полезна — но только если она точно совпадает с потребностями и интересами человека.

— А вы бы не хотели использовать эту технологию для каких-то социологических исследований, с бОльшим импактом?

― На самом деле у нас было исследование влияния пандемии ковида на общество, бизнес и финансы. Но проблема в том, что у нас нет доступа к медицинским данным, ведь мы не сотрудничаем с врачами и клиниками. Так что мы не стали продолжать тот проект.

С другой стороны, так как мы работаем с коммерческими компаниями, у нас есть очень много маркетинговых данных, которые я могу использовать в своих исследованиях. Так что всё упирается в наличие или отсутствие данных для работы.

— А есть ли такой проект, над которым вы бы мечтали работать, если бы была возможность?

На самом деле никогда не думал об этом. Но я верю, что когда-нибудь в ближайшем будущем искусственный интеллект разовьётся настолько, что сможет помогать людям решать самые разные проблемы. Я представляю такого помощника, как J.A.R.V.I.S. в фильме про Железного человека — вот в таком я бы точно хотел поучаствовать.