Євробачення та погляд через дані

Румунія: 64 від журі, 232 від глядачів. Розрив - +168. Євробачення 2026 знову показало: журі і глядачі дивляться різні конкурси.

У неділю під час перегляду фіналу у Відні я звернув увагу на цей розрив - і вирішив подивитися на нього не інтуїтивно, а через дані.

Попросив Perplexity знайти свіжі результати і представити у вигляді таблиці. Раніше я б витратив кілька годин у R або Python, щоб ще й красиво візуалізувати. Зараз за допомогою Perplexity + Claude Designer це зайняло кілька хвилин.

Далі захотів зрозуміти: чи є в таких голосуваннях системна упередженість?

Підняв наукові джерела - і картина стала багатшою. Дослідження показують, що bias у голосуванні Євробачення можна вимірювати - через географічну близькість, міграцію, культурні характеристики. 

Окремо вивчена поведінка індивідуальних членів журі - вік, гендер, професійний бекграунд впливають на оцінки. А самі правила голосування створюють простір для перекосів - автори пропонують альтернативні процедури на основі теорії ігор.

Журі сильніше реагує на технічну якість, структуру і професійну подачу. 

Глядачі - на емоцію, впізнаваність і сценічний ефект. 

І будь-який великий розрив між цими оцінками миттєво перетворюється в соцмережах на дискусію про справедливість, політику і культурні симпатії.

Цей кейс для мене - приклад того, як швидко сьогодні можна пройти шлях від спостереження ➡️ до даних ➡️ до візуалізації ➡️ до наукової перевірки гіпотези.

А ви звертаєте увагу на розбіжності між "експертними" і "народними" оцінками у своїй сфері?