いろんなものはつながっている

計測→データ解析→法則性の抽出

horiemon.comで知って矢野氏の著書「データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則」を読んでみた。

計測→データ解析→法則性の抽出、という手順で、人間の行動を数値化して法則性を見出している。こういった手順を早いうちに一度しっかりと経験しておきたかった。

平等なチャンスが与えられても不平等な結果が必然的に生まれる

統計学では正規分布をベースに議論がすすめられるが、人間の行動も含め物理現象ではU分布が多くみられると著者はのべている。

U分布とは、正規分布と比較してかなり偏りのある分布になっている。これは簡単なシミュレーションで実証できることが紹介されている。

格子状のマス目にランダムに玉を配置し、次にランダムにマス目を2つ選んで一方から他方に玉をひとつ移す。これを繰り返す。

もともとランダムにおいた玉なのだから、そこからランダムに玉を選んで、玉を動かしても結果はかわらないと思う。でもその予想は間違っている。

実際は、特定の少数のマス目に玉が集まってしまう。

これの意味するところは、


平等なチャンスが与えられても不平等な結果が必然的に生まれる、つまり公平なやりとりの繰り返しは必然的にこのような不公平をもたらす。

これを人間社会にあてはめると、「自足自給で生きてきた人類が経済取引をはじめることで、貧富の差が現れたことの素朴なモデルになっていると思われる」と著者はいう。

人間社会にみたててシミュレーションをしてみた

本にかかれている内容にしたがって、人間社会にみたててシミュレーションをしてみた(サンプルコード)。

1.900人のひとにおおよそ80ポイントを与える。
2.ランダムに2人をピックアップし、ランダムに1ポイントをひとりからもうひとりへわたす。
  (ポイントがゼロになってしまった人が選ばれた場合はポイントのやりとりは発生しない)
3.これを繰り返す。

上記の結果を下図にしめす。横軸は900人の人のインデックス、縦軸は各人のポイント数。人はポイント数の多い順に並び替えている。したがってグラフは右下がりになる。

tominokatayori

最初は各人がもっているポイントはほぼ均一であったが、人と人とのコンタクトとポイントのやりとりがランダムに発生することで、ポイントの偏りが生まれているのが確認できる。

その偏りは極端になり、著者が主張するU分布(対数表示したときに直線になる)になるのが確認できる。
Udischart

その他には

「行動は続けるほどとめられなくなる」
ウェアラブルセンサーで人の動きを計測すると長く継続すればすれほど動きを中断する確率はその継続時間Tに反比例している。

とか

「人間行動の方程式」
1日にうちで人間が行動できる種類は決まっている。腕の振動で定量的に測ることができるようだ。
ちなみにプレゼンテーションをおこなっているときは150回。ウェブをみているときは30回。

読んでなるほどと思うだけでおわらず自分も手を動かしてみることにしよう。

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