{"id":2198,"date":"2020-03-10T07:36:03","date_gmt":"2020-03-10T14:36:03","guid":{"rendered":"https:\/\/melindaozel.com\/?p=2198"},"modified":"2025-02-21T16:02:34","modified_gmt":"2025-02-21T21:02:34","slug":"big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","title":{"rendered":"Jednolite nawyki Big Tech w zakresie zatrudniania szkodz\u0105 naszym danym"},"content":{"rendered":"

W naszym cyfrowym \u015bwiecie, skoncentrowanym na konsumentach, wytworzyli\u015bmy piln\u0105 potrzeb\u0119 innowacji i rozwoju nowych produkt\u00f3w. Z trendem uczenia maszynowego i samonap\u0119dzaj\u0105c\u0105 si\u0119 presj\u0105, aby porusza\u0107 si\u0119 szybko i \u0142ama\u0107 - mam na my\u015bli \"budowa\u0107\" - rzeczy, Big Tech jest w ci\u0105g\u0142ym zapotrzebowaniu na budowniczych. W rezultacie, in\u017cynierowie oprogramowania stali si\u0119 bardzo po\u017c\u0105danym towarem, dominuj\u0105c w zatrudnieniu i wzniecaj\u0105c wojny przetargowe mi\u0119dzy firmami. Jednak wraz z rosn\u0105cymi ambicjami w zakresie uczenia maszynowego, rosn\u0105 r\u00f3wnie\u017c potrzeby w zakresie danych, przekszta\u0142caj\u0105c problemy in\u017cynierskie w zagadnienia interdyscyplinarne. Projekty dostarczaj\u0105ce wysoce niejednoznacznych danych - takich jak wyrazy twarzy do \u015bledzenia twarzy - wymagaj\u0105 zrozumienia danych wykraczaj\u0105cego poza zakres in\u017cynierii; wymagaj\u0105 one interdyscyplinarnego po\u0142\u0105czenia in\u017cynierii z dziedzin\u0105 uzupe\u0142niaj\u0105c\u0105. Dlatego te\u017c firmy technologiczne musz\u0105 wzi\u0105\u0107 na siebie odpowiedzialno\u015b\u0107 za integralno\u015b\u0107 danych, w\u0142\u0105czaj\u0105c do procesu rozwoju produktu ekspert\u00f3w z danej dziedziny.<\/p>\n

Podczas gdy w kulturze Big Tech nie ma miejsca na priorytetowe traktowanie r\u00f3l niein\u017cynierskich, inne bran\u017ce dostrzegaj\u0105 znaczenie specjalistycznej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego. Na przyk\u0142ad, bran\u017ca biotechnologiczna opiera si\u0119 na wsp\u00f3\u0142pracy pomi\u0119dzy ekspertami medycznymi oraz<\/em> in\u017cynier\u00f3w. W tym przypadku, potrzeba wsp\u00f3\u0142pracy jest oczywista, ale w bardziej niejasnych obszarach specjalizacji, potrzeba ta nie zawsze jest oczywista. Jak wspomniano wcze\u015bniej, jednym z g\u0142\u00f3wnych obszar\u00f3w cierpi\u0105cych z powodu niejasno\u015bci i braku zrozumienia jest \u015bledzenie twarzy. Typowe przypadki u\u017cycia \u015bledzenia twarzy - w tym filtry twarzy, wykrywanie cech w reklamach produkt\u00f3w (np. wykrywanie ust do testowania szminek lub wykrywanie oczu w przypadku okular\u00f3w) oraz awatary - s\u0105 stosunkowo \u0142agodne. Jednak\u017ce, je\u015bli we\u017amiemy pod uwag\u0119 mniej \"urocze\" przypadki u\u017cycia, takie jak wykrywanie emocji, monitorowanie zachowania i wykrywanie oszustw, maj\u0105ce zastosowanie w systemie s\u0105downictwa karnego, sektorze ubezpiecze\u0144 lub w \u015bwiecie cyberbezpiecze\u0144stwa - wydajno\u015b\u0107 modelu uczenia maszynowego staje si\u0119 sporna; a je\u015bli zostanie wykonana w niew\u0142a\u015bciwy spos\u00f3b, staje si\u0119 niebezpieczna. Istnieje ju\u017c wiele znanych problem\u00f3w zwi\u0105zanych z technologi\u0105 rozpoznawania twarzy i jej nieuregulowanym stosowaniem w r\u00f3\u017cnych krajach i bran\u017cach. Poniewa\u017c \u015bledzenie wyrazu twarzy nie s\u0142u\u017cy jedynie identyfikacji osoby, ale raczej obserwowaniu i wyci\u0105ganiu wniosk\u00f3w na temat jej zachowania, mo\u017ce by\u0107 znacznie bardziej inwazyjne.<\/p>\n

Pomimo fundamentalnego znaczenia danych o wyrazie twarzy dla \u015bledzenia twarzy, Big Tech cz\u0119sto nie traktuje jako\u015bci danych o wyrazie twarzy priorytetowo. Mened\u017cerowie produktu, mened\u017cerowie in\u017cynierii, badacze u\u017cytkownik\u00f3w i in\u017cynierowie oprogramowania zazwyczaj polegaj\u0105 na w\u0142asnym powierzchownym zrozumieniu i wyszukiwaniu ad hoc, zamiast korzysta\u0107 z g\u0142\u0119bi zrozumienia, kt\u00f3r\u0105 m\u00f3g\u0142by zapewni\u0107 ekspert. Cho\u0107 in\u017cynierowie oprogramowania s\u0105 mistrzami w tworzeniu algorytm\u00f3w, cz\u0119sto posiadaj\u0105 jedynie pobie\u017cn\u0105 wiedz\u0119 na temat tego, co wchodzi w sk\u0142ad danych. Bior\u0105c pod uwag\u0119 ich obci\u0105\u017cenie prac\u0105 pod du\u017c\u0105 presj\u0105 i skupienie si\u0119 na w\u0142asnej specjalistycznej wiedzy, nie jest mo\u017cliwe, aby in\u017cynierowie rozwin\u0119li dodatkow\u0105 ekspertyz\u0119 w analizowaniu subtelnych danych dotycz\u0105cych ekspresji lub opanowali z\u0142o\u017cone koncepcje w badaniach nad emocjami.<\/p>\n

Okre\u015blenie, jaki rodzaj danych jest potrzebny, jak je gromadzi\u0107 i jak je oznacza\u0107, jest zadaniem delikatny proces<\/a>. Je\u015bli wybierzesz niew\u0142a\u015bciwe dane, nie b\u0119dzie mia\u0142o znaczenia, jak dobrze je zbierzesz i oznaczysz. Je\u015bli wybierzesz u\u017cyteczne dane, ale zbierzesz je niew\u0142a\u015bciwie, one r\u00f3wnie\u017c zawiod\u0105. Zawiod\u0105 r\u00f3wnie\u017c, je\u015bli nie oznaczysz ich precyzyjnie i\/lub dok\u0142adnie. Ze wzgl\u0119du na morfologiczne r\u00f3\u017cnice w rysach twarzy, nieod\u0142\u0105czne b\u0142\u0119dy w interpretacji ekspresji oraz kontrowersje zar\u00f3wno w\u015br\u00f3d badaczy emocji, jak i anatom\u00f3w twarzy, ka\u017cda grupa opracowuj\u0105ca algorytmy \u015bledzenia twarzy, kt\u00f3rej intencje wykraczaj\u0105 poza wypr\u00f3bowanie szminki przed zakupem, musi przyj\u0105\u0107 odpowiedzialno\u015b\u0107 i etyczn\u0105 odpowiedzialno\u015b\u0107 za integralno\u015b\u0107 danych.<\/p>\n

Zamiast zapewni\u0107, \u017ce elementy sk\u0142adowe ich algorytm\u00f3w s\u0105 dobrze rozumiane przez osoby z nich korzystaj\u0105ce, niefortunnym stanem Big Tech jest gromadzenie lub pozyskiwanie masowych ilo\u015bci danych i przekazywanie ich osobom trzecim zajmuj\u0105cym si\u0119 etykietowaniem. Etykieci s\u0105 zazwyczaj zlecani na zewn\u0105trz, na kontraktach i prawie zawsze niedoceniani. Aby monitorowa\u0107 jako\u015b\u0107 etykiet, standardem jest tworzenie i egzekwowanie r\u00f3\u017cnych kluczowych wska\u017anik\u00f3w wydajno\u015bci (KPI), ale poniewa\u017c Big Tech nie decyduje si\u0119 na inwestowanie zasob\u00f3w w ludzi, kt\u00f3rzy mog\u0105 legalnie nadzorowa\u0107 jako\u015b\u0107 zaawansowanych danych, KPI s\u0105 na og\u00f3\u0142 arbitralne i ma\u0142o warto\u015bciowe. Co wi\u0119cej, je\u015bli in\u017cynierowie nie s\u0105 odpowiednio wyposa\u017ceni w g\u0142\u0119bi\u0119 zrozumienia, aby zidentyfikowa\u0107 podstawowe prawdy, co w\u0142a\u015bciwie mierz\u0105? Istnieje uczenie bez nadzoru. A potem jest nienadzorowana in\u017cynieria.<\/p>\n

Kiedy pracowa\u0142em w jednej z firm Wielkiej Pi\u0105tki w Dolinie Krzemowej, nieustannie szokowa\u0142 mnie nonszalancki spos\u00f3b my\u015blenia o z\u0142o\u017conych danych dotycz\u0105cych \u015bledzenia twarzy. Cho\u0107 moi koledzy byli wiod\u0105cymi umys\u0142ami w dziedzinie rozwoju algorytm\u00f3w, posiadali p\u0142ytkie zrozumienie anatomii twarzy, podstawowych koncepcji emocji i zachowa\u0144 ekspresyjnych. Jak w przypadku ka\u017cdego innego wysoce wyspecjalizowanego tematu, zrozumienie niuans\u00f3w ludzkiej ekspresji wymaga lat intensywnych studi\u00f3w i do\u015bwiadczenia. Pomimo faktu, \u017ce by\u0142em ekspertem w dziedzinie ekspresji twarzy, kt\u00f3ry po\u015bwi\u0119ci\u0142 swoje \u017cycie i karier\u0119 na zrozumienie niuans\u00f3w ludzkiej twarzy, by\u0142em regularnie wykluczany z wa\u017cnych spotka\u0144 i sesji planowania. Cz\u0119sto przy\u0142apywa\u0142em wsp\u00f3\u0142pracownik\u00f3w na chaotycznym przegl\u0105daniu przestarza\u0142ych i niedok\u0142adnych stron referencyjnych dotycz\u0105cych ekspresji (kt\u00f3re obecnie dostarczanie nowych rozwi\u0105za\u0144 dla tutaj<\/a>) w pr\u00f3bach posk\u0142adania planu ruroci\u0105gu danych. Moja wiedza fachowa by\u0142a cz\u0119sto spychana do roli nadzorczej, a moje umiej\u0119tno\u015bci by\u0142y nadu\u017cywane do nieistotnych zada\u0144, takich jak klasyfikowanie rodzaj\u00f3w zarostu i koloru w\u0142os\u00f3w. Kiedy sygnalizowa\u0142em trendy w niesp\u00f3jno\u015bci danych lub przewidywa\u0142em problemy sprz\u0119towe, siadano ze mn\u0105 i oferowano lekcj\u0119 \"jak dzia\u0142a uczenie maszynowe\".<\/p>\n

Widz\u0119 wiele ofert pracy, w kt\u00f3rych wymaga si\u0119 X lat do\u015bwiadczenia w \u015bledzeniu twarzy, ale samo do\u015bwiadczenie nie wystarczy. Tak jak wcze\u015bniejsza praca in\u017cyniera w technologii medycznej nie kwalifikuje go do bycia lekarzem, tak samo praca nad technologi\u0105 \u015bledzenia nie kwalifikuje in\u017cyniera do bycia autorytetem w dziedzinie ekspresji twarzy czy emocji. Gdyby bardziej skupiono si\u0119 na zatrudnianiu odpowiednich ekspert\u00f3w, by\u0107 mo\u017ce walka o znalezienie in\u017cynier\u00f3w z rzadkim i specyficznym do\u015bwiadczeniem zosta\u0142aby z\u0142agodzona; takie z\u0142agodzenie mog\u0142oby zrobi\u0107 miejsce dla bardziej innowacyjnej wsp\u00f3\u0142pracy pomi\u0119dzy in\u017cynieri\u0105 a dyscyplinami uzupe\u0142niaj\u0105cymi, z kt\u00f3rymi mo\u017ce by\u0107 po\u0142\u0105czona.<\/p>\n

Tunelowe widzenie Big Tech skupiaj\u0105ce si\u0119 na in\u017cynierii jest lekcewa\u017c\u0105cym nawykiem, kt\u00f3ry musi si\u0119 zmieni\u0107. Podczas gdy in\u017cynierowie oprogramowania s\u0105 rzeczywi\u015bcie niezb\u0119dni w procesie uczenia maszynowego, ambicje uczenia maszynowego doprowadzi\u0142y nas do punktu, w kt\u00f3rym musimy uzna\u0107 potrzeb\u0119 dzia\u0142a\u0144 interdyscyplinarnych. Dane dla system\u00f3w opartych na niuansach nie powinny by\u0107 traktowane lekcewa\u017c\u0105co - zw\u0142aszcza, gdy kryj\u0105 w sobie potencja\u0142 dla inwazyjnych przypadk\u00f3w u\u017cycia. Je\u015bli firmy docenia\u0142yby wiedz\u0119 na temat danych z takim samym szacunkiem i wsparciem, z jakim traktuj\u0105 wiedz\u0119 in\u017cyniersk\u0105, algorytmy\u00a0oraz\u00a0<\/em>dane, na podstawie kt\u00f3rych s\u0105 one tworzone, by\u0142yby bardziej kompleksowe i mniej zawodne. Brak ca\u0142o\u015bciowych system\u00f3w danych pozostawi nas z nieuregulowanymi produktami podatnymi na b\u0142\u0119dy. Nier\u00f3wnowaga inwestycji skierowanych w stron\u0119 algorytm\u00f3w, a nie w stron\u0119 jako\u015bci danych, doprowadzi do zmarnowanego wysi\u0142ku in\u017cynierskiego, wadliwych produkt\u00f3w i propagacji nieetycznych technologii.<\/p>\n

Nie wk\u0142adaj wszystkich etat\u00f3w do jednego koszyka. Zatrudniaj odpowiedzialnie.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wraz z rosn\u0105cymi ambicjami w zakresie uczenia si\u0119 maszyn, rosn\u0105 r\u00f3wnie\u017c potrzeby w zakresie danych, przekszta\u0142caj\u0105c problemy in\u017cynierskie w sprawy interdyscyplinarne.<\/p>","protected":false},"author":60486633,"featured_media":2199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[676756913,676756994,676756915,676756914,676757008,676756993],"tags":[],"class_list":["post-2198","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-action-units","category-ar-vr","category-facial-expressions","category-muscles","category-free","category-tech","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nBig Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Big Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"As machine learning ambitions grow, data needs grow as well, transforming engineer-centric problems into cross-disciplinary matters.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/facebook.com\/facetheFACS\/\" \/>\n<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/facebook.com\/facetheFACS\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-03-10T14:36:03+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-02-21T21:02:34+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"4032\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"2120\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melinda Ozel\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@melindaozel\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@melindaozel\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melinda Ozel\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Melinda Ozel\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f\"},\"headline\":\"Big Tech’s Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data\",\"datePublished\":\"2020-03-10T14:36:03+00:00\",\"dateModified\":\"2025-02-21T21:02:34+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/\"},\"wordCount\":1139,\"commentCount\":1,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/03\\\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1\",\"articleSection\":[\"action units (FACS AUs)\",\"AR\\\/VR\",\"facial expressions\",\"facial muscles\",\"free content\",\"tech\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/\",\"name\":\"Big Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/03\\\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1\",\"datePublished\":\"2020-03-10T14:36:03+00:00\",\"dateModified\":\"2025-02-21T21:02:34+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/03\\\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/03\\\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1\",\"width\":4032,\"height\":2120},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Big Tech’s Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/\",\"name\":\"Face the FACS\",\"description\":\"Facial Expressions in Art, Science, & Technology\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/zh\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f\",\"name\":\"Melinda Ozel\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/02\\\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/02\\\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/02\\\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1\",\"width\":225,\"height\":225,\"caption\":\"Melinda Ozel\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/melindaozel.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/02\\\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\",\"https:\\\/\\\/facebook.com\\\/facetheFACS\\\/\",\"https:\\\/\\\/instagram.com\\\/manicexpression\",\"https:\\\/\\\/linkedin.com\\\/in\\\/melindaozel\",\"https:\\\/\\\/pinterest.com\\\/melindaozel\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/melindaozel\",\"https:\\\/\\\/youtube.com\\\/@facetheFACS\"],\"knowsAbout\":[\"Facial Action Coding System (FACS)\",\"Facial Expression Tracking\",\"Facial Anatomy\",\"Facial Animation\",\"Digital Humans\",\"Audio-to-Expression\",\"Audio-to-Face\",\"Visemes\",\"Lipsync\"],\"jobTitle\":\"Facial Systems Expert, Expression Scientist\",\"url\":\"https:\\\/\\\/melindaozel.com\\\/pl\\\/author\\\/melindaozel\\\/\",\"numberOfEmployees\":{\"@type\":\"QuantitativeValue\",\"minValue\":\"1\",\"maxValue\":\"10\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jednolite nawyki Big Tech w zakresie zatrudniania szkodz\u0105 naszym danym - Face the FACS | Wyrazy twarzy w animacji, sztucznej inteligencji i zachowaniu","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Big Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data","og_description":"As machine learning ambitions grow, data needs grow as well, transforming engineer-centric problems into cross-disciplinary matters.","og_url":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","og_site_name":"Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior","article_publisher":"https:\/\/facebook.com\/facetheFACS\/","article_author":"https:\/\/facebook.com\/facetheFACS\/","article_published_time":"2020-03-10T14:36:03+00:00","article_modified_time":"2025-02-21T21:02:34+00:00","og_image":[{"width":4032,"height":2120,"url":"https:\/\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Melinda Ozel","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@melindaozel","twitter_site":"@melindaozel","twitter_misc":{"Napisane przez":"Melinda Ozel","Szacowany czas czytania":"6 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/"},"author":{"name":"Melinda Ozel","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#\/schema\/person\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f"},"headline":"Big Tech’s Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data","datePublished":"2020-03-10T14:36:03+00:00","dateModified":"2025-02-21T21:02:34+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/"},"wordCount":1139,"commentCount":1,"publisher":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#\/schema\/person\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f"},"image":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1","articleSection":["action units (FACS AUs)","AR\/VR","facial expressions","facial muscles","free content","tech"],"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","url":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","name":"Jednolite nawyki Big Tech w zakresie zatrudniania szkodz\u0105 naszym danym - Face the FACS | Wyrazy twarzy w animacji, sztucznej inteligencji i zachowaniu","isPartOf":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1","datePublished":"2020-03-10T14:36:03+00:00","dateModified":"2025-02-21T21:02:34+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#primaryimage","url":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1","width":4032,"height":2120},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/melindaozel.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Big Tech’s Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#website","url":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/","name":"Zmierz si\u0119 z FACS-em","description":"Ekspresja twarzy w sztuce, nauce i technologii","publisher":{"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#\/schema\/person\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/melindaozel.com\/zh\/#\/schema\/person\/81c6262e1bfca3c71960db5aee204e3f","name":"Melinda Ozel","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1","url":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1","width":225,"height":225,"caption":"Melinda Ozel"},"logo":{"@id":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/face-the-FACS-eye-mouth-logo-pixel.webp?fit=225%2C225&ssl=1"},"sameAs":["https:\/\/melindaozel.com","https:\/\/facebook.com\/facetheFACS\/","https:\/\/instagram.com\/manicexpression","https:\/\/linkedin.com\/in\/melindaozel","https:\/\/pinterest.com\/melindaozel\/","https:\/\/x.com\/melindaozel","https:\/\/youtube.com\/@facetheFACS"],"knowsAbout":["Facial Action Coding System (FACS)","Facial Expression Tracking","Facial Anatomy","Facial Animation","Digital Humans","Audio-to-Expression","Audio-to-Face","Visemes","Lipsync"],"jobTitle":"Facial Systems Expert, Expression Scientist","url":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/author\/melindaozel\/","numberOfEmployees":{"@type":"QuantitativeValue","minValue":"1","maxValue":"10"}}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/melindaozel.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/twtittersidze-copy.jpg?fit=4032%2C2120&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2198","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/60486633"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2198"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2198\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11405,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2198\/revisions\/11405"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2199"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2198"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2198"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/melindaozel.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2198"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}