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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

告発 フェイスブックを揺るがした巨大スキャンダル 

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告発 フェイスブックを揺るがした巨大スキャンダル
告発 フェイスブックを揺るがした巨大スキャンダル

正に現代の最重要告発本の1つだと思う。スマホ・SNS時代に、どれだけ個人情報が悪用され、社会の根幹がどれだけ揺らいでいるのか。インターネット、SNS、スマホを持ち歩く現代の個人は膨大なデジタル個人情報を日々生産している。そういった個人情報を収集しカネにするのがフェイスブック。その個人情報を基に個人を操り、世界最強国の大統領選やUKブレクジット国民投票に介入したのがケンブリッジアナリティカ/SCL。資金提供をしてケンブリッジアナリティカを裏で操ったのが最強クオンツファンド幹部。デジタル個人情報をデータサイエンスで分析し、心理学的に人々を分類し、説得可能グループの行動をマイクロターゲティングで変化させる仕組み。なお、個人行動をどこまで変えられたかは誇張ありと言われる()。
著者ブリタニー・カイザーは生粋の民主党派であり、さらに個人情報の選挙利用などを毛嫌いしていた。それがカネが必要なばかりにケンブリッジアナリティカ/SCLに入社してしまった。この巨大スキャンダルが明るみに出てケンブリッジアナリティカは解散した。しかしニックス社長および元従業員は同様のビジネスをその後も行っている。それだけのニーズがある分野なのだ。

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category: 父の本

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クリーンミート 培養肉が世界を変える 

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クリーンミート 培養肉が世界を変える
クリーンミート 培養肉が世界を変える

牛肉が食べたければ、牛肉の細胞から細胞増殖、細胞培養で牛肉だけを作ればいい。そのために牛を育てて殺す必要なし。
牛革が欲しければ、牛革の細胞から細胞増殖、細胞培養で牛革だけを作ればいい。そのために牛を育てて殺すなし。
研究や小規模ではこれが既に実現できている。細胞培養で作ったハンバーガーもある。原油の発見により、鯨の油が必要なくなり、鯨が殺される必要はなくなった。テクノロジーによる革命。この細胞培養肉が安価で大量生産できれば革命だと思う。消費者は細胞培養肉であるというハードルは乗り越えると思う。実際製造された食べ物や調味料は完全に市民権を得ている。しかし消費者に、価格と味は絶対必須だろうね。植物ベースのインポッシブルミートはそのレベルまで達して広く行き渡るようになった(まだ高いけど)。細胞培養肉はGMOではない。クリーンミートには革命の可能性がある。でもインポッシブルやビヨンドでも十分という気もする。結局はおいしくて安いのかの勝負。

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かんぽ崩壊 

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かんぽ崩壊
かんぽ崩壊

日本で嫌なものの1つが老人をだますビジネス。自分の親がだまされるのを見ても大きな怒りを感じる。かんぽ・(かんぽから販売委託を受ける)日本郵便は正にそれなんだね。「半ぼけ」「ゆるキャラ」な老人を毎日求める。カネがあって、わかってない老人をだまして儲けるというビジネスモデルはオレオレ詐欺と同じだよ。
上場後の利益・株価追及、旧特定郵便局長によるガバナンス二重構造、コスト削減不足、そこにゼロ金利。いびつな会社形態(郵便サービスを続けるために金融2社であるゆうちょ銀行とかんぽが大きな収益を上げる必要がある)で稼ぐには、老人をさらにだますしかない。
経営者、組織の問題も重大だけど、現場の問題も大きい。経営者が悪いんですというのは世間に響きやすいけど、老人のサインを偽造したり、ウソを教えて契約を解除させない、というのは犯罪そのもの。懲戒処分では不十分で犯罪者として刑事罰を課せられるべき。本書では社員ノルマの話が多い。営業目標があるのは営利企業として当然だと思うけど、ここのノルマはなんかおかしい。おかしなインセンティブ構造で、営業と関係ない人にも該当する。しかも明らかに不利な商品では売れって言われたって売れないよな。

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共分散構造分析[R編] 

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共分散構造分析[R編]
共分散構造分析[R編]

因果推論の本で構造方程式モデリングの話がでていたので読んでみた。共分散構造分析と構造方程式モデリングはほぼ同義に使われるみたいよ。
共分散構造分析 = Covariance Structural Analysis ≒ Structural Equation Modeling (SEM) = 構造方程式モデリング
本書ではRの lavaan / sem パッケージを使いながら共分散構造分析方法が説明される。しかしそのロジックはあまり説明されない。本書とネットを基にした自分なりの理解は以下。

1.まずデータがある。共分散というぐらいなので多数行X複数列のデータ。データから共分散行列を求めることができる。

2.分析者はデータ間や、見えていない背後の因子とのいろいろな関係・構造を自分の思うようにつなげてモデルを想定することができる = 構造方程式モデリング。たとえばAはBによって決まる、CとDは隠れているEに影響する、それぞれにランダムファクターがある、など。モデルの構造(因果)部分を構造方程式、見えているデータがどう決まっているかの部分を測定方程式という。

3.分析者が考えるモデルを使った場合のモデルのパラメータ(係数)をコンピュータに計算させる。パラメータと共分散行列はつながっている
3-1.コンピュータの計算は主に最尤推定で(つまり対数尤度関数の最小化)、多変量正規分布データを前提とする。だけど最尤推定は正規分布限定の手法じゃないし他の分布なら最尤推定式を変更すればすむんじゃないの? 再生性含めて正規分布が一番使いやすいのだろうとは思うけど。
3-2.識別問題というのがある。要はパラメータの解が無数に存在してパラメータを特定できないというようなもの。それを避けるため1つのパラメータを固定して計算が行われる(たとえば1に固定)。
3-3.分析者のモデルのパラメータに基づく共分散行列を計算。

4.データの共分散行列と、分析者モデルの共分散行列が得られたので比較することができる。だから共分散構造分析。対数尤度を使ったカイ二乗適合度検定などいろいろな適合度検定の手法がある。

自由にモデル(データ構造)を考えて、そのモデルで現実データを説明できるのかがさくっと調べられる。すごい手法だと思う。ところが本書最後の研究紹介を見ると、研究者の方々には悪いんだけど、研究のための研究のような感じに見える。せっかくの手法なんだから現実社会に役立つ現実問題をやってほしい。

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