「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
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予測の確からしさをどこまで求めるか。 サイエンスカフェ、科学は予測、インフルエンザの流行予測、血液型と性格の間の関係、メディアと情報
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「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
- 1. 科学 = 予測 予測の確からしさをどこまで求めるか 九州工業大学情報工学部 廣瀬英雄 2011.6.10 18:00-19:30 1
- 3. 3 http://hirose.ces.kyutech.ac.jp/ インフルエンザの流行予測 時間を伴うもの extrapolation 血液型と性格との間の関係 時間を伴わない interpolation メディアと情報 伝え方
- 4. 4 インフルエンザの流行予測 時間を伴うもの 血液型と性格との間の関係 時間を伴わない メディアと情報 伝え方 性格から血液型がわかるか
- 6. 円の半径 円の面積 f y = f(x)x x ! S = f (x) = "x2 6 x数学では を定めると y = f(x) によって y が決まった
- 7. y データ科学では を観測して y = f(x) となる を見つけるx と f 7 x数学では を定めると y = f(x) によって y が決まった f y = f(x)x 性格 血液型 属性, 説明変数 ターゲット, 目的変数 分類法 ルール
- 8. 8 決定木を使うf ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂♀ ♂ ♀ ♂♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀ ♂ ♀♂ ♀ ♂ ♂ ♂ ♂♂ ♂♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♀ ♀ ♀♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ ♀ p：男の割合 q：女の割合 p×q=0.5×0.5=0.25 p×q=0×1=0 p×q=1×0=0 p×q：不純度 p 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 2p(1" p) 不純度が下がる ルール 純度が上がる
- 11. 重症患者: 50 軽症患者: 50 重症:16 軽症:15重症:34 軽症:35 No Yes 体重80ｋｇ↑ 決 定 木 と は 11
- 12. 重症:17 軽症:3重症:33 軽症:47 YesNo 年齢61歳↑ 重症患者 を見つけるルール 決 定 木 と は 重症患者: 50 軽症患者: 50 12
- 15. 1 強い責任感がある。 2 控えめで奥ゆかしい。 3 人に安心感と信頼感を与える。 4 いつも周囲に気配りを忘れない。 5 綿密な計画をたてて行動する。 6 リスクの高いことには手を出さない。 7 何かのために生きる生きがいを求める。 8 周囲に細かく気を使い、相手や周囲との間の波風が 起こるのを特に嫌う。 9 感情や欲求は抑制するほうである。 10 ルール、慣習、秩序を重視する。 11 極端さをさけ、はめをはずすことが少ない。 12 型にはまりやすい。 13 白黒をはっきりつけたい。 14 頑固で短気。 15 継続的な努力や肉体の苦痛によく耐える。 16 大器晩成派。 17 完全主義。 18 未来に関して悲観的。 19 現状脱皮の夢が渦巻く。 20 石橋をたたいて渡る。 21 マニュアルどおりに物事をこなすのが得意。 22 聞き役に回る。 23 遠まわしな発言をする。 24 若いのにしっかりしているといわれる。 25 悩みや相談を持ちかけられる。 26 趣味は少ない。 27 趣味はゴク一般的なもの。 28 すべてにおいて合理的。 29 何をやっても器用にこなせる。 30 美的センスに優れている。 31 争いを好まない、平和主義者。 32 知識や教養が豊か。 33 人をたくみにコントロールする。 34 ドライ 35 メルヘンチック 36 人当たりがよい。 37 物事にのめりこみにくい。 38 分析や批判力に長ける。 39 ボランティア精神がある。 40 偽善が嫌い。 41 趣味と仕事をつなげたい。 42 食いしん坊。 43 睡眠不足極端に弱い。 44 何をやらせても器用にこなす。 45 仕事をやらせるとかなり切れる。 46 動作がテキパキしている。 47 めんどくさがりや。 48 無駄なことは省く。 49 ハメをはずして大騒ぎをする。 50 人の話をうまく聞く。 51 好奇心が強い。 52 極めるとヲタク。 53 考え方が柔軟で発想も豊か。 54 何事にも熱しやすくさめやすい。 55 友人に恵まれる。 56 ジョークのセンスが抜群 57 とても機転が利く。 58 自分の個性を主張する。 59 マイペース 60 縛られ抑制されるのがいやだ。 61 アイディア性に富む。 62 周囲の影響を受けない。 63 未来に楽観的。 64 興味が多岐にわたる。 65 物事に熱中するほうだ。 66 長期的に取り組むことは嫌いだ。 67 基本的に自分の興味のあることにしか手を出さない。 68 熱しやすくさめやすい。 69 興味がころころ変わる。 70 飽きっぽい。 71 冗談が好き。 72 趣味が自分の好きなことをアツく語る。 73 ストレートに物事を言う。 74 バイタリティに溢れている。 75 自立心が強い。 76 正義感が強い。 77 新しい物に興味を示す。 78 人との会話を好む。 79 情が厚く世話好き。 80 目的に対して直進する。 81 目的がないと何もしない。 82 考え方が単純 83 家族思い。 84 仲間外や未知の人に警戒心を持つ。 85 人間関係を大事にし、特に信頼性を重視。 86 あとに尾を引かない。 87 自己主張や自己表現力が強い。 88 強弱関係を意識する。 89 負けるとわかると諦めが早い。 90 一生懸命がんばっている人を見ると、快く援助の手 を差し伸べる。 91 目標に向かって突き進む。 92 やりがいのあることを求める。 93 転んでもただでは起きない。 94 融通が利かない。 95 子供のように無邪気で純粋。 96 おしゃべり。 97 あまり自分の感情を隠せない。 98 新しいものがすき。 99 寂しがりや。 まず 性格アンケートをとる 15
- 16. 血液 特徴量1 特徴量2 特徴量3 特徴量4 特徴量5 特徴量6 特徴量7 特徴量8 特徴量9 特徴量10 特徴量11 特徴量12 特徴量13 特徴量14 特徴量15 特徴量16 特徴量17 特徴量18 A 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 A 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 A 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 A 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 A 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 A 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 A 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 A 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 A 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 A 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 A 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 A 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 A 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 A 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 A 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 A 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 A 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 A 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 A 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 A 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 A 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 A 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 A 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 A 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 A 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 A 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 A 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 A 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 A 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 A 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 A 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 A 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 A 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 A 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 A 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 AB 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 AB 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 AB 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 AB 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 性格アンケート（血液型付き）の回答例 16
- 17. 2005年, 91 人の学生 2006, 78 人の学生 質問: 回答 Yes/No=1/0 Q1, 強い責任感がある Q2, 控えめで奥ゆかしい Q3, 人に安心感と信頼感を与える Q4, 綿密な計画を立てて行動する Q5, リスクの高いことには手を出さない Q6, 何かのために生きる生き甲斐をもとめる . . . Q99 0100001A7 0010011O6 1001001AB5 0011110O4 1001100A3 0110001B2 0110110A1 Q7Q6Q5Q4Q3Q2Q1type学生 10110?1 Q5Q4Q3Q2Q1type学生 新期 type=? 血液型 データベース f アンケートデータベースから得られたルール 木17 Yes Yes Yes Yes No No YesNo No Yes No Yes No No ルール
- 18. decision tree決定木のルールは 66%は 当たっていた 18 classified A B O AB total original A 25 0 12 0 37 B 2 6 10 1 19 O 2 1 24 0 27 AB 1 0 2 5 8 total 30 7 48 6 91 data 2005 rule 2005 Yes Yes Yes Yes No No YesNo No Yes No Yes No No ルール f 木
- 19. 慎重で ある 強い責任 感がある 人当たり が良い 新しい ものに 興味を示す あまり自分の 感情を隠せない 自己主張や 自己意識が 強い Yes Yes Yes Yes No No YesNo No Yes No Yes No No みなさんの性格をあてはめて下さい 19 新しい ものに 興味を示す
- 20. O型 A型 O型 AB型B型 A型 O型 No Yes どうですか 合ってますか 20 慎重で ある 強い責任 感がある 人当たり が良い 新しい ものに 興味を示す あまり自分の 感情を隠せない 自己主張や 自己意識が 強い Yes Yes Yes Yes No No YesNo No Yes No No 新しい ものに 興味を示す A型
- 21. 66%も正解していたのに... 66%は 当たっていたのは 21 classified A B O AB total original A 25 0 12 0 37 B 2 6 10 1 19 O 2 1 24 0 27 AB 1 0 2 5 8 total 30 7 48 6 91 data 2005 rule 2005 あなたが試したのは f 2005 に対して のものだから つまり f 2005 (あなた) の結果 f 2005 (2005) 当たっているのは 40% classified A B O AB total original A 19 3 9 0 31 B 8 1 11 0 20 O 9 0 10 2 21 AB 1 1 3 1 6 total 37 5 33 3 78 data 2006 rule 2005 f 2005 (2006) 試しに f 2005 (2006) を計算すると これが本当の姿
- 22. F 2006 (2005) F 2005 (2006) LogitBoost 0.34 0.25 RandomForest 0.34 0.36 rpart 0.38 0.40 TreeBag 0.34 0.32 CART 0.40 0.37 22 分類器 f をもっと強力にした 最新鋭ターボ分類器 F を使っても ターボ分類器 F 正 答 率
- 23. A:40 O:30 B:20 AB:10 10% 20% 30% 40% A B O AB A B O AB misclassification rates in real data cases 日本人 血液型 決定木は 精一杯やった！ だけど ここまで 23 40%は当たります 誰にでも「あなたはA型」と言うと
- 24. 血液型性格判断は なぜ当たるのか 「血液型と性格」について、生まれてから 「あなたはB型だからこんな性格ですよ」 ずっと聞き続けている。 24 両親 最初の上司 日本と海外 刷り込み imprinting learning occurring at a particular age or a particular life stage 生まれた直後に目の前にあった、動 いて声を出すものを親だと覚え込ん でしまうガチョウ
- 25. 血液型性格判断はなぜ当たるのか バーナム効果 Barnum effect ■ あなたは他人から好かれたい、賞賛してほしいと思っており、それにかかわらず自己を批判する傾向にあ ります。 ■ また、あなたは弱みを持っているときでも、それを普段は克服することができます。 ■ あなたは使われず生かしきれていない才能をかなり持っています。 ■ 外見的には規律正しく自制的ですが、内心ではくよくよしたり不安になる傾向があります。 ■ 正しい判断や正しい行動をしたのかどうか真剣な疑問を持つときがあります。 ■ あなたはある程度の変化や多様性を好み、制約や限界に直面したときには不満を抱きます。 ■ そのうえ、あなたは独自の考えを持っていることを誇りに思い、十分な根拠もない他人の意見を聞き入れ ることはありません。 ■ しかし、あなたは他人に自分のことをさらけ出しすぎるのも賢明でないことにも気付いています。 ■ あなたは外向的・社交的で愛想がよいときもありますが、その一方で内向的で用心深く遠慮がちなときも あります。 ■ あなたの願望にはやや非現実的な傾向のものもあります。 0（まったく異なる）から5（非常に正確）の段階で学生に評価させたときの平均点は4.26。 ・被験者がその分析は自分にだけに適合すると信じている。 ・被験者が評価者の権威を信じている。 ・分析が前向きな内容ばかりである。 25
- 27. 27 性格からは血液型を言い当てられなかった その理由は： １） データの構造が複雑（ f は容易には見つけられない） ２）構造の複雑さに比べてデータ数が少ない 人間って、そんなに単純じゃない だって、この歳になってもまだ自分のことが分かっていない
- 30. 30 1798 人口論（Malthus） 1927 SIRモデル（Kermack・McKendrick） 1976 エージェントモデル（Elveback他） EpiSim 2000 サーチエンジンモデル（Brilliant他） 2003 GPHIN 2009 SNSモデル（Christakis他） 2010 twitter-detect（Culotta他） 微分方程式 エージェント インターネット インフルエンザ感染の数理モデルには truncatedモデル（Statistician）1970 数理統計
- 32. !" #!!!!!!" $!!!!!!!" $#!!!!!!" %!!!!!!!" %#!!!!!!" &!!!!!!!" &#!!!!!!" !'月!(日 !)月!#日 !*月!+日 $!月!+日 $$月!&日 $%月!&日 !$月!%日 !%月!$日 !&月!&日 !+月!%日 !#月!%日 11月8日 1625198 12月1日 514438910月1日 206142 1月1日 16532694 2月1日 27819991 3月31日 32956724 6/26 - 7/15 A(H1N1) インフルエンザ拡大予測 観測結果 !" #!!" $!!" %!!" &!!" '!!!" '#!!" (#" ()" $#" $)" !" #!!" $!!" %!!" &!!" '!!" %$" %%" %&" %'" %(" %)" %*" %+" &!" &#" &$" &%" !" #!!" $!!!" $#!!" %!!!" %#!!" &!" &#" '!" '#" #!" ##" (!" 累積感染者数 32 ここから予測 32,000,000 21,000,000 !" #!!" $!!!" $#!!" %!!!" %#!!" &!" &#" '!" '#" #!" ##" (!" (#" )!" 終息値（観測） 最終的な予測 6/26 - 7/15 のデータを使った February AprilDecemberOctoberAugust 2009 2010 微分方程式モデルを使って このあたりから ワクチンとか 学校閉鎖とかで 感染率が下がった
- 37. GPHIN detects the pandemic earlier 2006 TED Prize winner Dr. Larry Brilliant サーチエンジンモデル
- 38. Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks 2010 TED Conference Dr. Nicholas A. Christakis Social Network Service モデル
- 39. 韓 国 と 日 本 の 口 蹄 疫 の 比 較 39
- 44. 44 口蹄疫 九州と韓国の比較
- 47. 47 failure, pandemic, disaster tsimulation by scenario early detection final analysis 災害 早期発見 分析 想定（シナリオ） 1798 人口論（Malthus） 1927 SIRモデル（Kermack・McKendrick） 1976 エージェントモデル（Elveback他） EpiSim 2000 サーチエンジンモデル（Brilliant他） 2003 GPHIN 2009 SNSモデル（Christakis他） 2010 twitter-detect（Culotta他） truncatedモデル（Statistician）1970
- 48. 48 生起確率 - 被害額 リスク図 起こる確率 被害額 想定外
- 49. 49 ... ... ...
- 50. 50 November 16, 2002: First case of atypical pneumona in China The first case of atypical pneumonia was reported in the Guangdong province in southern China. Februrary 26, 2003: First case of atypical pneumonia in Vietnam (SARS) The first cases of a typical pneumonia were reported in Hanoi, Vietnam on Februrary 23, 2003. March 12, 2003: WHO issues a global alert about unknown I.D. WHO issues a global alert about a new infectious disease of unknown origin in Vietnam and Hong Kong. March 15, 2003: SARS Travel advisory issued After cases in Singapore and Canada are identified, WHP isses a heightened global health alert including an emergecy travel advisory about the mysterious pneumonia. March 23, 2003: Carlos Urbani dies Carlos Urbani, the first to identify SARS-CoV in Vietnam, dies of SARS. It is believed that his swift actions in response to his identification led to heightenend global awareness that saved many lives. SARSは想定外？ 肺炎
- 52. 52 failure, pandemic, disaster t 予測: 故障, パンデミック, 大災害 今求められている重要な局面 prediction accuracy prediction importance simulation by scenario early detection final analysis 災害 高精度 重要 早期発見 分析 想定（シナリオ） 初期のデータを使って 将来どうなるかを迅速 に予測して提供 情報 送発信 現場で assimilation 重要
- 54. 科学 = 予測 ご清聴ありがとうございました 九州工業大学情報工学部 廣瀬英雄 2011.6.10 18:00-19:30 54