誰もが嘘をついている の商品レビュー

セス・スティーヴンズ・ダヴィドウィッツ(著者),酒井泰介(訳者)

2018/11/28

Google検索のトレンド情報とアドワーズの件数と、現実のアンケートがずれているのは面白い。ただ、トレンド情報はどこまで信用して良いのだろう。

2018/11/22

グーグルを主に使用している国ならば、グーグルトレンドやグーグルコリレイトを使って、利用者の深層心理へアクセスできる、という主旨の本。ただしビッグデータ分析にも限界があることをあわせて示唆している。

2018/11/17

データ分析が好きな人にはとってもオススメな本。グーグルの検索結果を利用して本音を探ったりと面白い内容がたくさん。

2018/11/12

ビックデータで何ができるのか？を超え、何をしてはいけないのか？まで踏み込んでいる。ビッグデータ分析で何でも分かると浮かれているこころを冷静にさせる書。それでも、直感的に信じていたことがGoogleトレンド検索で否定されるなど、ビックデータの力をまざまざと見せつけられると、これならなんでも分かってしまうとワクワクしてしまう。

2018/10/24

グーグル検索をビッグデータ分析することで、SNS書き込みやアンケート調査では見えない人間の「ヤバい」本性が見えてくる。
仕込まれているA/Bテストが莫大な利益を稼ぎ出している。
ビッグデータ分析の可能性を示唆すると共に、その限界、次元の呪い、そして個人の特定はできないことも示している。

2018/09/28

人は、アンケートにはついつい見栄を張ったりやウソをついてしまう。
でも、検索窓にウソはつかない。
だからGoogleの検索履歴とかを分析すれば、かなり真実に近い人間の嗜好が読み取れるぞコレ！！

という本。

それはいいんだけど、それにしても性的な話が多過ぎないか。そんなにそこ重要？確かにウソをつきたくなりやすい分野だから、特徴が出やすいとは思うけどそれにしてもだ。人間ってそんなにセックスに支配されてるかなぁ？

ということで、1/3くらい読んだところでもういいやってなった。

ふと、30年も前に読んだブライアン・キイのメディア・セックスを思い出したよ。

2018/09/01

ビッグデータで何がわかるか？というのを具体的に教えてくれる。
多くのデータが集まる程、カテゴリー分けができて細かい分析ができるというのが興味深い。多くの変数をそれより少ない観察数で分析すると、あやまった因果関係や相関に翻弄される。観察数の数がビッグなのがポイントなのである。

以下　具体例の数々
Googleの検索は口ほどに物を言う。アンケート調査では現れない本音の欲望や悩みを分析すると・・・・
　人種差別とトランプの当選
　男女の性的悩み
　景気と児童虐待は　公的調査結果と反対の結果に・・・
名門校にぎりぎり入れた人と落ちた人の将来比較
スーパーボールの広告効果の金額は・・・・3億の広告費で8億売りあげ増
プロ野球チームのファンになる理由は少年期のチーム成績
ABテストはオバマの政治資金収集にも役に立った
　左心室の大きな馬は大成する。

2018/08/29

トランプ氏が大統領になったのは大番狂わせだと言われているが、グーグルの検索データを分析するとそうでもないらしい。口では人種差別をなくしましょうと言っているが、裏では差別的な単語を検索したりしている。みんな日常的に嘘をついているのだ。最近ではビッグデータが誰にでも手に入るようになったので、様々な可能性を秘めているが、逆に分析する人間のばいあがかかったりと問題がいろいろありそうだと感じた。この本の著者はご家族が仰られるように変人だと思った。いろいろ頑張れ！

2018/08/12

レビューはブログにて
https://ameblo.jp/w92-3/entry-12397288850.html

2018/07/14

主に検索データに基づく、人間の性向を捕捉する試みを記述。検索という行為はパーソナルなもので、その人の次の行動を予測し得る。ハーバード大学の卒業生の平均年収は高いが、ハーバードに受かったが他の大学に行った人（同じレベルの学力を示唆する）の年収も実は同レベルだった。トップ高校にぎりぎりで入った人のその後の大学の進学先は、ぎりぎりで落ちた別の高校に入った人たちと大きく変わりはない。

単純な相関関係を見るとビッグデータは次元の呪いにはまりやすく、データセットが増えるごとに高相関であてはまっているデータが増大する。単純にデータを増やすのではなく、どのデータが有効そうかを考えて選択しないといけない。