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ビッグデータから「仮説」を掘り出す方法

スモールデータの手法も駆使し「発見」への仕組みを作る

2014年7月10日(木)

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 前々回、前回と、2014 FIFA サッカーW杯の“ビッグデータ時代”らしさをテーマに書きました。日本が決勝トーナメントに進み、あわよくばベスト4にでも勝ち残っていれば、今回もサッカーの話題となったかもしれません。しかし平均的日本人より相当サッカー好きと思われる私でも、週に1、2度ダイジェストを見て『ドイツのゴールキーパー、ノイヤー すげーっ!』『コスタリカGKのナバスも同じ位すごい!』と血が騒ぐ程度で、世間はすっかり落ち着いてしまったかに見えます。

 そこでサッカー関係の落穂拾い的記事は適宜、Facebookページ「リアルタイムCRM」(2010年に開設したメタデータ社のページ)に掲載するとして、今回のこの前文を最後に、通常連載に戻りたいと思います。

・サッカー関係の落穂拾い的記事
ツイッター社自身によるハッシュタグ #ワールドカップ のまとめページ
応援するチームの国旗を選んで選手や監督をフォローして盛り上がるサービス

※一気に100人近くフォローしてしまい、W杯終了後「困ったな…」と密かに思われたとき頼れるツール、justunfollowなども紹介しています。よろしければ、“リアルタイムCRM”に「いいね」してやってください。リンク付きのサマリーは、ツイッターアカウント @metadata_inc でも読むことができます。

 ドイツ、ブラジル、オランダ、アルゼンチンのベスト4決定時点で、ハッシュタグ#WorldCupを含むツイートで印象的だったのは下記の集計です。今回の戦績に見られるように、現在のサッカーは欧州と南米の2大陸が強く、特にプロのクラブチームではドイツ、イギリス、スペイン、イタリアをはじめとする欧州が圧倒的に強い選手を抱えていることを如実に物語っていると言えるでしょう。こんな集計も生データの迫力・説得力の一種と言ってよいのではないでしょうか。
@knottystop W杯ベスト4に残った国の所属クラブ別人数
<9名>バイエルン(独)
<5名>フェイエノールト(蘭)、チェルシー(英)
<4名>バルセロナ(西)、マンチェスターシティ(英)、ドルトムント(独)、インテル(伊)
<3名>アーセナル(英)、レアルマドリード(西)、パリ・サンジェルマン(PSG・仏)、シャルケ(独)、ナポリ(伊)、アヤックス(蘭)

有意な仮説の着想と検証に「統計学」では限界

 前回記事・「生データを踏まえた記事の迫力」、前々回記事・「大量の生データから意外な事実が分かった件
に象徴されるように、生データの迫力や、発見を誘発する力はどこから生まれるのでしょうか?

 特に、少々乱暴な感覚的な結論(「前半、終始押されていた“感じ”」など)や、どうしても検証したい・証拠を見たいと思っていた仮説について、従来よりケタ違いに大きな生データを集計したものが検証を可能にしてくれれば、まさに非常に強力な説得力を持つでしょう。現場の人が何となく感じていた「予断」のようなものでさえ、それらが証明されること、あるいは覆されるのを待っているわけです。

 パラメーターが多数に上り、その値も数百、数千、数万のバリエーションを持っていると、その組み合わせを総当たりすればあっという間に数百万、数億以上の仮説の元が出てきます。それらを統計処理でしらみつぶしにするのも良いですが、果たしてそれが優れた分析に結びつくでしょうか? No(否)と思います。それはいくらビッグデータといっても、本当に99.9%の有意性で結論づけられるほどの網羅性は通常望めないからです。

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「Dr.ノムランのビッグデータ活用のサイエンス」のバックナンバー

一覧

「ビッグデータから「仮説」を掘り出す方法」の著者

野村 直之

野村 直之(のむら・なおゆき)

メタデータ株式会社社長

NEC、MIT人工知能研究所、ジャストシステム等を経てメタデータを創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、機微情報の匿名化ソリューションなどを提供中

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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