Давайте представим, что мы бросаем монету и смотрим, какой стороной она выпадает — орлом или решкой. Все, что мы знаем о монете, — это то, что результаты бросков независимы, и у нас нет способа на них повлиять. Есть ли у нас способ предсказать, какой стороной выпадет монета при следующем броске?

Социальные сети, в том числе Твиттер, предоставляют огромное количество информации о том, что люди думают по тому или иному поводу, и понятным является желание автоматизировать и улучшать методы оценки общественного мнения на основе данных соц. сетей.

Предположим, нам надо оценить эмоциональную окраску твитов, например, для проведения различных социологических замеров (о том, могут ли такие замеры заменить классические соц. опросы см. здесь). В таком случае, очевидным подходом будет взять словарь эмоционально окрашенных слов, где эмоции выражены количественно, и оценивать твиты по наличию слов из этого словаря. Но тут возникает проблема: такие словари редки, малы и могут устареть, к тому же не соответствуют «живому» языку общения в соц. сетях. Кажется законным пополнять доступные словари новыми словами, при этом приписывая им эмоциональность твитов, в которых эти слова встречаются (точнее, среднее арифметическое по всем твитам, содержащим данное слово). Собственно такая задача предлагается к решению в курсе «Introduction to Data Science». Возникает вопрос: является ли такое продолжение законным? Будет ли полученный словарь зависеть от тех твитов на которых он расширялся или, точнее, насколько будут отличаться два словаря, полученные из одного и того же начального словаря, но дополненные на разных твитах?