Michael Brottrager
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mbrottrager.bsky.social
Michael Brottrager
@mbrottrager.bsky.social
Data Scientist / Economist at Styria AG working on pricing, incentives and polarization in media. Recently making headlines with causal inference and contextual bandits ...
wie gesagt - beiden tun pauschalisierungen unrecht ... und bei beiden würde ich das problem eher bei den unternehmen sehen und nicht beim core-product (consulting/journalism vs. consulting company/media company)
November 18, 2025 at 8:38 AM
ich habe auch schon irrsinnig viel bullshit in medien gelesen und würde niemals denken, sagen, dass niemand news/medien braucht.... there's bad consulting & there's bad journalism. generalisierende aussaugen betreffend beider tun selten gut.. und sind meist einfach falsch.
November 18, 2025 at 8:32 AM
dieser satz ist schon etwas aus dem kontext gerissen, right?
November 18, 2025 at 8:18 AM
zu sagen, 'da ist kein effekt' ist einfach verkürzt bzw. schlichtweg falsch. journ. brauch schon etwas mehr als catchy headlines und unangebrachte vereinfachung ....
November 18, 2025 at 8:16 AM
yep - it's the interpretation of the effects, but not the effects per se ... "more consistent with the
productivity-enhancing view of consulting endorsed by most practitioners though only half of
academics, while lending less support to a rent-shifting view favored by many economists."
November 18, 2025 at 8:13 AM
eml.berkeley.edu
November 18, 2025 at 6:38 AM
Nja, wir haben in EU/Ö auch zu wenig Basics (Stats, Mathe, causal inference) in Politik und Wirtschaft. Dann kippt man schneller in Hypes. Ein Teil vom KI-Hype ist halt auch: „Endlich macht Data/tool, was das Management will - ohne wenn & aber…“
November 11, 2025 at 6:12 AM
nja werbung geht halt auch dort hin wo reichweite ist - bzw hoffentlich tut sie das. ein (großer) werbetreibender der exklusiv bzw mit voller absicht reichweite für medium A opfert, macht das, aus good-will ggü. A. ich weiß nicht, ob ich das bei News haben will ... #unabhängig
November 10, 2025 at 2:50 PM
eh - aber auch das würde unter ‚markt‘ fallen - würde als steuerzahlerin nicht für ein product mit mehrwert 0 zahlen wollen… bzw will ich dass das keiner macht …
November 8, 2025 at 9:15 AM
*der wert des produktes….
November 8, 2025 at 7:15 AM
ehrlich gesagt glaube ich (hoffe auch), dass sich das über den markt regeln wird. KI content ist generisch bzw hängt nur von der source ab. ist der effort in der source 0, ist sich wert des prod 0 (im vergleich). dh L zahlen für diesen output nix. (added vslue der ki streicht hoff. d ki Unt. ein)
November 8, 2025 at 7:14 AM
anderes bsp. ich schreibe 50 lines of code und mach natürlich keine doc. lass das mal claude machen und schau über das erg drüber. besser vl aus & thats it. ist der code (gesamtprodukt nun ki?)
November 8, 2025 at 7:11 AM
klar, wenn im endeffekt single source -> ki -> output ohne human, oder nur human in the loop (eyeballing), dann ki content … schon klar. aber ich denke einfach es ist nicht mehr so einfach klar zu labelln.
November 8, 2025 at 7:09 AM
was wäre denn eine geeignete „markierung“ wenn der extent der ki nutzung wh in den meisten fällen sehr heterogen ist? also ich lasse oft formulierungen (in mails, reports etc) kurz checken, um vl eine verbesserung zu bekommen. ist nun der ganze text ki?
November 8, 2025 at 7:07 AM
diskutiert/öknonometrisch analysiert wird das seit den 70gern inkl nobelpreise in jüngerer und langer vergangenheit ... aber, nja... humans are a special kind of animal i guess ...
November 7, 2025 at 12:17 PM
bzgl frau/man ... wenn ang. bildung für beide genau gleich aufwendig (man denke aufwand beim lernen) und ich als frau weniger verdiene (sei es karenz oder diskrim), dann investiere ich weniger in bildung (bang for buck) ... aus dem zu schliessen, dass frauen weniger performant sind, ist falsch ...
November 7, 2025 at 12:15 PM
im grunde kann ich auch einfach (im us) kontext auf hautfarbe scannen und finde wh eine starke corr. zwischen hautfarbe und beruf/akad performance ... but why? same works for men/woman btw... but why? jetzt mach ich das halt mit fancy KI but same issue ... (nennt sich stat. discrim. btw)
November 7, 2025 at 12:13 PM
ai/data snakeoil ... but now it's rat-poison ... and people love it... (wie gesagt, bildung in econ/stats/math/...) hilft ... (dazu gehört halt einordnung von wiss. paper ... also ang. die erg. sind korrekt -> was genau bedeuten die hier ... und auf performance schließt da nix btw ... ) 1/n
November 7, 2025 at 12:11 PM
grossartig, not ... hab aber mittlerweile gelernt, dass sowas halt nachgefragt wird, weil das 'why'/'how' selten von interesse ist ... (wer das why versteht, versteht auch, warum das ein ziemlich 'teures' prod. ist ...)
November 7, 2025 at 12:07 PM
bewerber-screening ist vielen u wichtig (ist ja teuer, wen anzustellen) ... da gibts auch viel discrimination (taste based) ... new tech. und ai erlauben das halt noch mehr on scale ... the issue is, people often aren't interested in causation ... (and oh boy do they mix it with correlation)
November 7, 2025 at 11:49 AM
und es ist rein correlation & keine causation ... das sagen sie auch nirgends... wenn ich auf basis von correlation iwelche entscheidungen treffe, kommt halt oft mist raus...
November 7, 2025 at 11:47 AM