ビッグデータ探偵団 の商品レビュー

安宅和人(著者),池宮伸次(著者)

2023/08/29

おもしろデータトピックの本。ビッグデータ分析の技術的な難しいことはさておき、どんなアウトプットが得られるかのわかりやすい事例集。紹介されているトピックは
・新入社員は、4月にお作法、5月に辞めたい、6月に恋活を検索する
・日本人が最も疲れているのは17時
・日本を東京と東京以外に分けて、東京駅までの所要時間日本地図をつくる
・一人称表現による分類。あたしあなた系のaikoとか
・乗換検索件数から渋滞混雑予測
・災害時の隠れ避難所

2022/12/22

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！

2022/08/27

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。

2021/08/20

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。

2021/05/06

取得したデータの解釈と見せ方について、勉強になり、データ分析の面白さを感じられる内容だった。
一方、Yahooにいるからこそできる話で、ここまでのデータを持たない企業で働く身として、実践的に役立つ内容では無かった。

2021/03/25

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。

2021/03/22

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。

2021/02/19

どんなふうに、ビッグデータを料理ができるのか、を一旦いろいろ並べてみました系。乳児育児の時系列データとか、母乳と哺乳瓶の共起関係のワード分析による悩み抽出は面白かった。

2021/01/15

yahoo!はこんなにも壮大なデータを扱えるのか！
ということと、yahoo!で働く優秀な人たちからデータ大好き！が伝わってくる本。

ビッグデータが少し身近に感じられる

2021/01/26

テーマ自体は大変興味深く、勉強になった。個人的には面白い章とそうでもない章のコントラストがあった印象。