ビッグデータ探偵団 （講談社現代新書）

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日本の中には２つの国がある
　東京とそれ以外
　東京　極端な電車社会、車に関心がなく、タクシー依存

そうめんは香川奈良
ラーメンは山形新潟

スプリアスコリレーション　疑似相関 Spurious Correlation

https://www.amazon.co.jp/dp/0316339431/

内閣府は過去のデータを更新している

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Yahoo!に集まるビッグデータの分析班の活動を紹介。検索ワードや検索量のデータをテキストマイニング、相関分析や回帰分析などの簡単な分析方法によって、選挙の議席数予測、景気動向予測、イベントの混雑や災害時の隠れ避難所、時期別妊婦の悩みなどを予想している。

ただ、ビッグデータを弄れることは羨ましいけど、秘匿の独占データを用いて検証できない分析を見せられてもなんだかという感じ。

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読了…。
データをどう読みたいのか。
妄想力、活用のアイデアは人の力として最後まで残る領域と信じたい。

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可もなく不可もなし。単なる事例集。ある意味、自分も軽い読み物として手にとったのだが、分析方法や結果には関心はなく、むしろどのような入力情報を対象とするのかという興味を持って読んでみた。
だが、案の定、話のほとんどが検索ワードを入力情報としており、読みすすめる度に「またか」と途中から辟易してくる。
しかも、検索ワードありきなので、検索ワードの使用についてもう少し踏み込んだ議論をするべきではないか。そのような議論が薄いまま、分析結果を見せられても、「へぇ」とか「ふーん」ぐらいしか言えない。手持ちのデータで遊んでみた、というレベル。
また、ネットとリアルは切り離せないと言っているが、ネットも偏っているので、過信は禁物でしょう。

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これは面白い！データ活用だけでなく、その見せ方が最高です。
歌手の近似度合い、東京からの時間別データはわかりやすいです。さすが、石油の代わりの資源と扱われるデータです。

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Yahoo!の各種サービスからのデータマイニング。
東京は特別、相関関係と因果関係、新入社員の入社からの検索ワードの変遷とか。

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Yahooで検索ってまだ一般的なのかな…。
マップといい、正直データの集まり方としてはGoogleに負けてるのでは、という気もしてるけど、こういった形で集めたデータをどう使ってるのか見せてくれると親しみが湧きやすいよね。
なんかこう不気味な感じがするビッグデータ収集だから、こういうライトな読み物はありがたい。
コロナ前の本だからコロナ禍での活躍ぶりも読んでみたい。
それにしてもYahooの社員の煌びやかなことよ。
本書いてる人は教授だって！

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日本ではほぼ唯一と言っていいネットとデータをもとにビジネスを展開することが可能なYahoo!が、自社サービスの利用状況や検索結果から「ビッグデータでどのようなことがわかるか」の実例を示したのが本書。新書だがカラーで印刷されており、かなり気合が入った一冊となっている（僕が購入したのはKindle販だが・・・）。Yahoo!でチームを率いている安宅さんがいうように、データを可視化（Visualization）することは、理解を深めるためには必須なので、この判断は素晴らしいと思う。

掲載されている実例は硬軟取り混ぜたもので、検索という行為をとりまとめればわかるに違いないと思えるようなもの（主に第1章）から、位置データを活用した災害時の避難状況の推定や選挙結果の想定（主に第2章）まで幅広い。「ビッグデータでなんでもわかる」と言いたい人には肩透かしな内容かもしれないが、現在ではほぼ必携となったスマホからこれだけのことがわかるということに驚く人も多いだろう。

景気指標の例では「景気に影響を与えることは本意ではない」と現実への関与に対しては消極的な姿勢を示していて、ビッグデータを独占的に利用できる立場として抑制的であろうとしていることがよくわかる。一方で避難場所の例のように現実への価値提供が可能な場面も示しており、企業としてどこまで何をするかということ議論自体が、一つの重要なトピックであることがわかる。

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データを解析し、読み取る事の面白さがヒシヒシと伝わる。ただ、インターネットエンジンの頻出検索ワードの月別分析なんかを見ていると、結局、人間の行動は季節性や社会性、文化圏の中で、似たり寄ったりの関心に基づく事が分かる。データは集団の傾向を示すが、個々のサンプルとなると、実はそう変わらない。自分が必要な事は、他人も必要。自分が感じる事は、他人も感じる。

この画一性や平均的なモデルを再確認する事も面白いなと思うし、あるいはサンプル数が少ないユニークな存在をデータは見落とすという事も興味深い。こうした群衆心理を見抜くのがビッグデータの一機能だとすれば、データに操られる事はなくとも、社会制度や同調圧力に操作された群衆をデータで把握する事はできるのだろう。恐ろしい社会実験の可能性を秘めたもの、という気もする。

形態素解析、スプリアス・コリレーションと呼ばれる擬似相関などの専門用語も勉強になった。まさにサバの漁獲量とCDの流通量が擬似相関と言うのは、笑える。しかし、果たしてこれが擬似と断定できるのか、データを深読みできる力も必要だ。

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ビッグデータからどんなことがわかるかを知りたい人におすすめ

【概要】
●ビッグデータは素材であるに過ぎない
●いかに目的をもって解析するかが重要
●ビッグデータがその本来の価値を発揮するためには、生身の人間の知からが不可欠

【感想】
●関心をひく内容はほとんどなかった。
●ビッグデータを活かすには人間による解析が必要と理解した。
●「Yahoo!検索」の全検索キーワードのち、「景気動向一致指数」の推移と「相関」の高いキーワードを探索した、とありながら、実際に指標の作成に用いた具体的なキーワード名を明かすことはできないとのこと。
　なぜなら、キーワードを挙げると、それによって、実際の景気に影響を与えてしまいかねないからだそうだ。
　では、読者は何をもってこの記載事項の事実を信じればよいのだろうか、記載されている内容の確証を得られないのは残念だった。

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ビッグデータとは何か、同活用するものなのかなどについてヤフーの検索(TwitterやFacebookなどSNSのデータももちろん活用)を活用する例を実践の場で紹介したもの。
おもしろい分析例ばかり、実際には高度な学問知識を求められるものだけど、それらを持ち合わせない読者にも十分理解と面白さを提供してくれる内容。
リニア新幹線がどれだけ日本を狭くするかを分析した章はとくに面白く感じた。（選挙の当選分析などについては既に報道で知っている）

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移動時間を利用して読ませていただきました。
ヤフーさんの持つ国内で有数の圧倒的なデータを素材にして紡ぎ出した数々の新たな発見を12本のレポートの形で紹介されています。
新書らしく、その筋の方以外の読者にとっても理解が容易となるようにわかりやすく書かれている印象を受けました。
分析の対象となる素材の一つにSNSのデータがありますが、これらはまさに各個人の思いや気持ちを表現しているものであると言えるでしょう。
まさに、「情報」の「情」の文字に心を意味する りっしんべん が用いられていることを再認識した次第です。
付箋は15枚付きました。

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新社会人の検索ワードがわかりやすくて面白かった。音楽CDとサバの漁獲量、、擬似相関。
リニアによる移動時間の色分けも興味深かった。
こんな風に我々のデータが収集され、いろんな仮説をもとに誘導広告やニュースが並べられてるという前提で、ネットに接しないといけないと再認識。
タダほど高いものはない。

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内容は面白いが、薄い。YAHOOのビッグデータである検索をした人が次に何を検索をしたかを調べられるLOGをとっていることに驚き。個人名とリンクはさせていなくても、あるID（YAHOOID?　LOGINサーバー？）が何をいつ検索したかが記録されていると考えられる。であれば悪意のある人が、検索内容から個人を特定して、脅迫ネタに使うことが可能である。自分の名前を検索していれば、簡単に本人にたどり着ける。おそろしや！　うかつな検索はやめないと・・・

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yahooでさえこれだけのビックデータを活用してるのだからグーグルやフェイスブックはさぞ凄まじいのだろうな、と率直思った。
内容自体は、コアとなる情報や技術は伏せていた感が強いな。