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サラリーマンのための計算社会科学

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データサイエンスLT祭り 1日目 発表資料 #dslt祭り

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サラリーマンのための計算社会科学

  1. 1. サラリーマンのための 計算社会科学 2016 September 7 – データサイエンスLT祭り1⽇⽬ CyberAgent, Inc. All Rights Reserved 株式会社サイバーエージェント 技術本部 秋葉原ラボ ⾼野雅典 1
  2. 2. 2 ⾼野 雅典(データマイニングエンジニア/@mtknnktm) ●仕事: Amebaのデータ分析関連もろもろ + 研究 その前はシステムエンジニア(前職SIer)、フロントエンドエンジニア(CyberAgent)    学⽣時代の専⾨は 複雑系・⼈⼯⽣命。博⼠(情報科学) ●研究テーマ: 社会的知性の進化 ●所属 秋葉原ラボ: Amebaのデータ関連諸々をするR&D組織               https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/labo/research_list/ ●著書/活動 論⽂: M. Takano, K. Wada, and I. Fukuda,    "Lightweight Interactions for Reciprocal Cooperation in a Social Network Game",    The 8th International Conference on Social Informatics (SocInfo), 2016 (Accepted). 論⽂: M. Takano, K. Wada, and I. Fukuda,    "Reciprocal Altruism-based Cooperation in a Social Network Game",    New Generation Computing, 3, 2016. 論⽂: M. Takano, K. Wada, and I. Fukuda,    "Environmentally Driven Migration in a Social Network Game",    Scientific Reports, 5, 12481; doi: 10.1038/srep12481 (2015). 翻訳: "RとRubyによるデータ解析⼊⾨", オライリー・ジャパン
  3. 3. タイトル TITLE 計算社会 科学って?3
  4. 4. 4 計算機が可能にす る社会現象の科学 ビッグデータ分析とか、 シミュレーションとか 社会学者 Michael Macy ⽈く
  5. 5. 5 計算機が可能にす る社会現象の科学 ビッグデータ分析とか、 シミュレーションとか 社会学者 Michael Macy ⽈く
  6. 6. 6 なぜ(Web系企業※の) サラリーマンが 社会科学を?※ 多分他の業種も関係あると思います
  7. 7. 7 •  炎上 •  ネットいじめ •  ソーシャル疲れ •  未成年の性的搾取 などなどなど ネット社会の課題
  8. 8. タイトル TITLEヒトの社会的性質を知り、 •  よりよいWebサービスへ •  ネット社会の課題の 解消・緩和へ 8 やりたい
  9. 9. ヒトのなぜ社会的なのか? •  森から追い出され、⾝を守る ために⼤きな集団で⽣活 •  ⼤きな集団でうまくやってい くことが⽣存・繁殖場有利 → 社会的知性が進化(社会脳仮説) 9 そもそも
  10. 10. タイトル TITLE 進化的に獲得された 我々の社会性が社会 のパターンを形成 10
  11. 11. タイトル TITLEヒトの社会関係は偏っている •  少数の超親密な友⼈と、 多数の顔⾒知り •  様々なデータでべき分布の 存在が実証 リ ア ル つ な が り 、 携 帯 電 話 、 E - m a i l 、 T w i t t e r、 Facebook、755、Ameba Piggなど ref: - M. Takano and I. Fukuda, "The Critical Effect of Social Grooming Costs on Structures of Social Relationships", under review (arXiv:1605.07305). - W. Zhou, D. Sornette, R. Hill, R. Dunbar, "Discrete hierarchical organization of social group sizes", Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 2005 - Chaoming Song†, Dashun Wang†, and Albert-László Barabási, Connections between Human Dynamics and Network Science, arxiv. - V. Arnaboldi, M. Conti, A. Passarella, F. Pezzoni, "Analysis of Ego Network Structure in Online Social Networks", PASSAT, 2012. 11 社会関係の偏り – リアル・ネット共通 社会関係イメージ 親密さ 親密さの分布
  12. 12. コミュニケーションの満⾜度 対⾯・ビデオ電話   > 電話・テキストコミュ コミュニケーション⽅式に よって満⾜度に⼤きな違い (顔が⾒えることが重要?) 12 コミュニケーション満⾜度 – リアルとネットの違い Vlahovic, T.A., Roberts, S.G.B, & Dunbar, R.I.M. (July 2013). “Media Naturalness Theory” and Human Social Bonding. Poster presented at the Human Behavior and Evolution Society Conference. Miami Beach, Florida, USA. 対 ⾯ ビ デ オ 電 話 メ ー ル ・ SNS テ キ ス ト メ セ ン ジ ー 電 話
  13. 13. 13 ヒトの性質を 知ることで 問題解決へ
  14. 14. 14 ・協調⾏動 → ソーシャルゲームの楽しさ増進、快適なSNS ・配偶システム・選り好み → マッチング満⾜度向上、性犯罪対策 ・情報拡散   → ⼝コミ・ソーシャルメディアマーケティング、デマ・炎上対策 ・評判・間接互恵性 → オークションサイトの健全さの維持 ・内集団バイアス(⾝内びいき) → ネットいじめ・炎上・差別 詳しくは: サイバーエージェント 公式エンジニアブログ Principia ソーシャル系Webサービスのデータマイニングで社会科学をしてみたい  http://ameblo.jp/principia-ca/entry-12034204784.html Webに関係ありそうな社会科学のトピック(他にもたくさん)
  15. 15. 15 サイエンス としても おいしい
  16. 16. サイエンスの "理解" のアプローチ 16 観察: 不思議な現象・    パターンの発⾒ 理論: 現象を説明可能な 理論の構築 実験: シンプルな環境 で再現・詳細を調査
  17. 17. ヒト・社会の現象の困難(対象によっては起きないものもある) 17 観察: 不思議な現象・    パターンの発⾒ 理論: 現象を説明可能な 理論の構築 実験: シンプルな環境 で再現・詳細を調査 ヒトや社会の⾏動を詳 細に観察・記録するの は難しい “実験室” のヒトは 普段のヒトとは異なる
  18. 18. ヒト・社会の現象の困難(対象によっては起きないものもある) 18 観察: 不思議な現象・    パターンの発⾒ 理論: 現象を説明可能な 理論の構築 実験: シンプルな環境 で再現・詳細を調査 ヒトや社会の⾏動を詳 細に観察・記録するの は難しい “実験室” のヒトは 普段のヒトとは異なる Webサービスは 詳細な記録が残り、 ヒトが(⽐較的)⾃由 に⾏動できる場所
  19. 19. ビッグデータと社会科学 19 Webサービスのビッグデータ分析は 実験研究と観察研究(フィールド)の間に位置付け可 → 膨⼤な既存研究の知⾒をサービス改善に活かせる → 既存研究の補間によって新たな発⾒の可能性
  20. 20. 20 まとめ – 計算社会科学をやろう! •  ヒトの社会的性質を知り、問題現象の解決へ → 膨⼤な社会科学研究の知⾒を利⽤しよう •  ヒトの社会的な性質について新発⾒ができる(かも) → 最⾼に楽しい •  ヒトの性質は簡単に変わらない ヒトの進化は遅い。少なくとも出アフリカ(6〜10万年前)からあまり変わってない。 ビジネスのドメイン知識は短期間で⼤きな変動(特にWeb業界) → 数万年通⽤するドメイン知識(ホモ・サピエンス)が⼿に⼊る •  世界の天才・巨⼈たちも僕らの会社のデータを分析できない → ユニークなアウトプットを出しやすい (うっかりBarabasiと研究テーマが被って夜も眠れない⽣活をしなくてもいい) •  サイバーエージェントでは データ分析する⼈ 募集中!! → 興味が有ったらお気軽にお声がけください!
  21. 21. 21 これから社会科学で⾯⽩いことが起こるかも? 「社会科学はいまだに⾃分たちのケプラーを⾒いだしていない.しかし,アレグザンダー・ポー プが⼈間の適切な研究課題は天上ではなくわれわれの中にあると説いてから三〇〇年後,われわ れはようやく⾃分たちの望遠鏡を⼿に⼊れたのである.さあ,⾰命をはじめるとしよう…」  (D. J. Watts.「偶然の科学」) (ref: ⼈⼯知能学会誌 私のブックマーク 計算社会科学 笹原和俊: http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol30-no6/ ) ⾼精度の天体観測データ データに基づく法則発⾒ (ケプラーの三法則) 望遠鏡の劇的な改良 科学的実験の発明 イマココ? + これまでの社会科学の多数の研究
  22. 22. 22 関連資料 •  IC2S2 (International Conference on Computational Social Science) 2015のKeynote: https://www.youtube.com/channel/UCUGsbLwL4G2CQQfk95oZjVw •  CSSWSJ(⽇本の計算社会科学ワークショップ) 2016 Workshop: https://cssjws2016.wordpress.com/ •  ⼈⼯知能学会誌 私のブックマーク 計算社会科学 (Computational Social Science) http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol30-no6/ •  ソーシャルデータと計算社会科学 情報科学概論2015@名⼤(笹原和俊先⽣) http://www.slideshare.net/soramame0518/ss-49876247 その他関連国際会議: SocInfo, ICWSM, COSN, SocialCom ⼤規模国際会議 WWW, KDD, Big Data などでも関連セッションあり。

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