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シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」  6

予測するデータは増えているのに、なぜか結果が伴わない。

それは、ノイズのせいかもしれません。

役立つデータを拾っているのかと思いきや、ノイズばっかり拾ってしまう。

情報が増えているのに、予測がうまくいかない場合には、このような傾向があるのかもしれません。

マネーボール、天気予報など具体的な話題で、役立つシグナルとノイズの見分け方を教えてくれる一冊。

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」
シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」ネイト・シルバー 西内啓

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住宅バブルがはじけると、それまで欲深かった投資家は、あちこちに潜む不確実性に怯えるようになった。
金融危機の場合、誰が誰にいくら債務があるのかと必死になって探す過程で副作用が生じ、長く苦しめられることになる。

人は物語のなかに身をおくと、道を見失う。

確率論的に考える

どのような予測でも、結果をもたらす根本的な原因をしっかり押さえなければいけない。三振をとれば出塁を防ぐことができ、出塁を防げば得点を防ぐことができ、得点を防げば相手の勝利を防ぐことができる。
しかし、原因の根っこをさかのぼって行けば行くほど、より多くのノイズがシステムに入りこんでくる。投手の勝敗数は、必ずしもピッチングの出来で決まるわけではなく、チームがどれだけ得点するかにも左右されるので、投手の力がおよばない部分もある

あなたが予測者として優秀であるかどうかは、情報を多く手にするほど予測が当たるようになるかによってわかる。情報が増えたのに予測の的中率が下がるようなら、あなたの姿勢に問題がある。

オランダ人の心理学者、アドリアン・デ・フロートは、チェスのプレーヤーを研究した書物のなかで、アマチュアのプレーヤーは問題に直面すると、完壁な手を探して身動きがとれなくなると記している

対してチェスの名人はよい手-もちろん、その状況で考えられるなかで最高の手-を探すが、可能な手をすべて並べ上げるようなことはせずに、どのような手を打てば有利な状況になるかを予測する。

だからといって計算は不要というわけではない。カスパロフのようなグランドマスターであれば、少なくとも戦術を考えて、相手の駒を取るなど短期的な目標を 達成するために、おそらく3手から5手先までは正確に読んでいる。1つ1つ動かすたびに、敵がどう反応するか、すべてのバリエーションを考え、敵の罠にも 注意しながら、自分の考えた戦術が無効にならないかを判断する。

チェスのプレーヤーは経験を通じて集中すべきところを知る。たくさんの枝を浅く調べることもあるし、1本の枝を深く調べることもある。複雑な問題に直面したとき、私たちはよく、このように広さと深さの兼ね合いを考える

コンピュータが一番役立つのは、気象予報やチェスのように、システム自体は単純でわかりやすい法則にしたがって動くが、予測のためには膨大な数の方程式を 解く必要があるというケースだ。一方、根本的な理解があいまいで、データにノイズが多い経済や地震といった分野における予測では、コンピュータはほとんど 役に立たない。

グーグルでは、検索をはじめとするサービスを徹底的にテストする。「去年は、検索に6000回、広告収益に関しても6000回はテストをした。つまり、1年で万単位でテストをおこなっているんだ」

私たちはテクノロジーをこれまでと同じように、人間の生活を向上させるシールとみなさなければならない。祀り上げてはいけないし、恐れてもいけない。コンピュータが人間のように考えるものとして設計されたことはないし、この先もそのように設計されることはないだろう


情報の量は急増しているが、それに比例して有益な情報が増えているわけではない。ノイズに対するシグナルの比率は低下していると言ってもいいかもしれない。

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