データ量子化法を用いた不確実性世界の透視

私たちは不確実な世界に住んでいます。これは人類が直面してきた重大な挑戦です。世界の変化が急速になり、不確実性が明らかに強(qiáng)化され、データがますます多くなるにつれて、私たちは自己認(rèn)識(shí)と適応能力を高めなければなりません。『データ化決定』は、4つの言語(yǔ)に翻訳されて出版されている効率的で使いやすいツールを提供してくれます。著者は方法論の高さから、量子化分析を再定義し、そして大量の例を用いて具體的な狀況に対して適切な量子化方法を採(cǎi)用し、私たちの常識(shí)を形成する方法を説明し、これらの簡(jiǎn)単な方法を通じて有効に不確実性を減らすことができる。『データ化意思決定2.0』はネットワークに基づくビッグデータ収集と分析の意思決定方法を紹介し、前の本に比べて、この本はより専門的な分析ツールを必要とし、より正確で緻密な結(jié)果を得ることができる。

この2冊(cè)の本のテーマはビッグデータ時(shí)代の定量的な意思決定方法であり、意思決定科學(xué)に屬する。最初の本で與えられた方法にはアイデアが必要ですが、使いやすく、紙ペンだけで完成します。例えば古代ギリシャ人は地球の周長(zhǎng)を2つの場(chǎng)所の距離で推定することができ、フェルミは最初の原子爆弾実験爆発による威力をいくつかの紙片で大まかに推定した。多くの興味深い工夫が非常に有用であり、困難で高嶺の花が咲いてはいけない理論的な問(wèn)題が、著者によって簡(jiǎn)単に解決されたと思っているかもしれません。例えば、著者は5人の法則に言及し、統(tǒng)計(jì)學(xué)の簡(jiǎn)単な計(jì)算によって高速量子化分析を完成させる最良の例である。企業(yè)のビジネスでリモートオフィスをより多く採(cǎi)用する必要がある場(chǎng)合は、従業(yè)員1人が毎日通信に費(fèi)やす平均時(shí)間を考慮する必要があります。あまり正確な結(jié)果が必要でなければ、従業(yè)員全員を調(diào)査する必要はありません。ランダムに5人の従業(yè)員を選んで質(zhì)問(wèn)すればいいのです。それぞれ30分、60分、45分、80分、60分と仮定すると、すべての従業(yè)員が使用している中央値の93.75%は30と80の間にある可能性があると考えられます。大きな問(wèn)題を心配する必要はありません。ごく少數(shù)の従業(yè)員の使用時(shí)はこの中間値から遠(yuǎn)いからだ。この方法は小サンプルサンプリングよりも簡(jiǎn)単で時(shí)間がかかりません。結(jié)果をもっと正確にしたければ、いくつかのサンプルをもっと選ぶことができますが、結(jié)果の精度が向上するのはそれほど大きくありません。

生活の中では、あまり正確な判斷を求めない場(chǎng)合が多い。簡(jiǎn)単な計(jì)算と分析を行うことで、作業(yè)の方向をさらに特定することができますが、私たちが手にしているデータは通常、この分析に十分です。それでも、量子化分析を行うかどうかは、巧妙な簡(jiǎn)単な量子化方法を構(gòu)想するにしても、ビッグデータ収集分析ソフトウェアを用いて分析するにしても、コストと収益面の考慮があるからだ。私たちがこのようにするのは、まず不確実性による損失を減らすためです。著者は5つのステップを提供し、まず決定が必要な問(wèn)題と関連する不確定要素を定義し、自分が今何の情報(bào)（データ）を知っているかを決定し、他の必要な情報(bào)を収集する価値とコストを計(jì)算し、それから関連する量子化方法を高付加価値の量化に使用することを選択し、決定し、行動(dòng)する。

より高いデータ分析、例えば精度、即時(shí)性が求められていることに対して、現(xiàn)在では非常に良いアルゴリズムソフトウェアがあり、ネットワークに殘された洞察価値のある情報(bào)をいつでも監(jiān)視し、つかむことができ、しかもこれらの情報(bào)は公開(kāi)されており、一般的にはネットワーク爬蟲(chóng)類が個(gè)人情報(bào)をつかむような法律や倫理的衝突は存在しない。現(xiàn)在、多くの機(jī)関がこのような量子化分析を通じて意思決定方式を改善し、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)位性を獲得している。例えば、ニューヨーク警察署のフェイスブック監(jiān)視チームは、フェイスブックの情報(bào)を利用して、目撃者がいない狀況で、ギャング闘爭(zhēng)で罪のない青少年を殺害した犯人を追跡し、有罪にすることができる。インドの國(guó)産通信ソフトウェアHike Messengerは、正確なソーシャルメディア分析ツールを用いて、分析結(jié)果を製品開(kāi)発部門にフィードバックし、新しい機(jī)能を開(kāi)発するために使用し、わずか3年足らずで、ユーザー數(shù)はフェイスブックを超えてWhatsAppに次ぐ人気の通信ソフトウェアとなった。2016年、融文グループはソーシャルメディアの情報(bào)を分析することで、英國(guó)のEU離脫國(guó)民投票の結(jié)果と、トランプ氏の総選挙での勝利を正確に予測(cè)した。伝統(tǒng)的な世論調(diào)査では逆の結(jié)果が得られ、ネット上のビッグデータ分析がこのような複雑な情勢(shì)をより正確に分析できることを示している。

私たちは公開(kāi)されたデータに埋もれた世界に住んでいますが、大量のデータはまだ無(wú)視されています。これはまだ十分に注目されていない巨大な「金鉱」です。ネットワークは私たちのライフスタイルを変えましたが、人々が使っていた意思決定方法は過(guò)去にとどまっています。私たちはこの2冊(cè)の本が提供する意思決定方法論と結(jié)びつけて、簡(jiǎn)単で迅速で低コストの方式を通じてまず?jiǎn)栴}に対して初歩的な分析をして、重點(diǎn)と難點(diǎn)を明確にして、必要な時(shí)、計(jì)算力資源を集中して、ビッグデータアルゴリズムソフトウェアを借りてそれらの重要な一環(huán)あるいは情報(bào)に対して即時(shí)収集と分析を行って、意思決定の正確度と効率を高める必要があります。

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