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- カテゴリ:一般
- 発売日:2017/07/28
- 出版社: 文藝春秋
- サイズ:20cm/397p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-16-390691-1
紙の本
アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える
ソーシャルデータの恩恵を、それを生み出す個人が享受するためには何が必要なのか。アマゾン創業者とともに買い物の常識を変えた科学者が、巨大データ企業の実態を明らかにし、データ...
アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える
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商品説明
ソーシャルデータの恩恵を、それを生み出す個人が享受するためには何が必要なのか。アマゾン創業者とともに買い物の常識を変えた科学者が、巨大データ企業の実態を明らかにし、データエコノミーの新たなルールを検討する。【「TRC MARC」の商品解説】
◎米amazon 元チーフ・サイエンティスト◎
ジェフ・ベゾスとともに買い物の常識を変えた
科学者が明かす巨大データ企業の秘密。
Facebook,Uber,Google,Airbnb驚愕の戦略!
インターネット検索やグーグルマップ、フェイスブックでの「いいね!」や
インスタグラムへの写真の投稿など、意識的、無意識的に残すデジタル痕跡を通じて、
あなたがいつ、どこに行ったのか、どんな人とどれくらい親密につきあい、
何に関心を持っているかがデータ会社に把握されている。
ただ、一人ひとりについて蓄積される膨大なデータは、
われわれの日々の意思決定の質を高め、人生を豊かにする可能性も秘めている。
【目次】
■はじめに データ、データ、データ! すべてがデータになる時代
■序章 常識を逆転させたアマゾン
「編集者による製品レビューよりもカスタマーレビューの方が役に立つ」。
私はアマゾンのチーフ・サイエンティストとしてジェフ・ベゾスとeコマースの価値観を
築き上げた。本書ではフェイスブックやウーバーなど巨大データ企業の秘密を解き明かす
■第1章 データの積み重ねが財産になる
1節 毎日100億回以上グーグル検索される
2節 データはA/Bテストで毎分精製される
アマゾンでは2000年代初頭に、データ・サイエンティストたちが顧客とサイトとの
交信のデータを徹底的に分析、さまざまなことを明らかにした。たとえば顧客が
ある商品を購入するか否かを予測するうえでは、その商品と他の商品の関連性が大事だ
■第2章 「いいね!」はあなたを映す鏡
1節 プライバシーは幻想である
2節 ネット上で「忘れられる権利」
フェイスブック上のクリックでIQ、政治信条や性的指向は正確に予測される。
あるいはタッチスクリーンの触れ方やスマホを握るときの手の震え方も個人を特定する
には十分だ。デジタル世界に刻まれた痕跡があなたという存在を浮かび上がらせる
■第3章 そのつながりが経済を動かす
1節 ザッカーバーグが広めた「ソーシャルグラフ」
2節 信頼が新たな市場を生み出す
AT&Tによる他者とのつながりを利用したマーケティングでは契約率が5倍になり、
米国ではソーシャルなメッセージが34万人を追加で投票に向かわせた。アマゾンも
知人から勧められた商品は買うという特性を発見し、新しいプログラムを始めた
■第4章 1兆個のセンサーがあなたを記録する
1節 位置も人間関係も感情もすべて読み解く
2節 「偽の自分」はつくれない
全米では毎月1億件のナンバープレート情報が集められ、車がいつどこにいたか
特定される。肌に貼れる最新の無線センサーは汗からストレスを探知し、視線追跡【商品解説】
著者紹介
アンドレアス・ワイガンド
- 略歴
- 〈アンドレアス・ワイガンド〉スタンフォード大学で物理学博士に。ビッグデータの世界的専門家。米アマゾンの元チーフ・サイエンティスト。ソーシャルデータ・ラボの創設者兼ディレクターを務める。
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アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える
2017/08/15 13:44
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投稿者:600 - この投稿者のレビュー一覧を見る
日経ヴェリタスで紹介されていたのを見て、データ分析者の考えやプライバシーの方向を知りたいと思い、読んでいます。
内容はアマゾンの元チーフサイエンティストの人がデータ分析の企業事例や個人にとってパーソナルデータを企業に提供することについて、書かれたものです。
現状、読んでいるところまでだと、企業のデータ活用による新たな顧客アプローチをする複数の事例を紹介したり、個人には単にプライバシー保護を主張するのではなく、パーソナルデータを提供することで様々なサービスを受けられることと合わせてデータの透明性や主体性を持つことを求めています。
読み終えると違う感想が出てくるかもしれませんが、現状はただプライバシー保護だけを気にして自分のパーソナルデータの提供に拒否感を持つのではなく、本当に知られなくない情報でなければ提供する方がより良いサービスを受けられるので、事例にあったそうな会社に提供する場合は、自分がどれだけデータの仕様を変更できる主体性を持てて、データがどの会社にどんな形で流通するにかという透明性に注意してサービスを利用するか、考えたいと思います。