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2015年12月30日 (水)

ビッグデータを使いこなすためには

 あるところで、
   「これからは統計学の知識が大切だ」
という話を聞いた。確かに、ネット化した社会で、多くのデータが比較的容易に手に入る。このビッグデータを処理するコンピュータ能力と、そのためのソフトウエアもそろっている。数十年前なら、多変量解析のプログラムを、学生の卒業論文で作り、何とか動かしたなどという話も多くあった。今では、EXCELの組み込み関数で、回帰分析やFFTをかけることができる。
 しかし、この解析結果の意味を理解し評価するのは別の問題である。上記のように自分で苦労してプログラムを作れば、誤差の意味などは身に染みているから、過度の期待なども持たない。しかし、コンピュータが答えを出したといえばそれを信じてしまうものも少なくない。そのためにも、統計学の基礎知識は必要という意見はわかる。

 さて、ここで問題になるのは、統計学のわかる人財をそろえると、全てがわかるようになるかである。これについては、少し前の事件を反省すると、答えが出てくる。リーマンショックの前に、アメリカの某大学が派手なマスメディア戦術を展開し、複雑系研究ということを打ち出した。カオスの理論などという言い方もある。カオスの数式に当てはめれば、相場の変動なども予測できるという「幻想」が多くの国に広がった。そして、多くの投機が行われ、リーマンショックを迎えることになる。
 この時、多くの数学科出身者が、このようなカオスの理論などを理解できるということで、シンクタンクや証券会社が採用した。この時の話と、今の統計学重視の話に、共通するものを感じる。なお、このような数学就職バブルは、すぐにはじけて、シンクタンクでは次には、フィールドワークに長けている「文化人類学」の出身者の採用を増やしたという話もある。ただし、数学出身者でもこのような状況を見抜いて、シンクタンクから華麗な転身を遂げた傑物もいる。

 結論を言おう。統計学は一つの手段であり、ビッグデータを使いこなすには、データを加工して得た結果を説明できる力が必要である。このような問題には、
 「仮設設定と検証能力を持った、現実的問題に対処できる能力
等の力をもって、しかも現実の前には謙虚に学ぶ姿勢を持った人財が必要だと思う。
「創造の方法学:高根正昭著:講談社現代新書」などが示す手法を、現実の問題に対して結果責任を負いながら、適用していってほしいと思う。
 ここまでやるなら、文部科学省等の「社会学不要論」にも対抗できるのではないかと思う。

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