様子についてレポートします。Symposiumはデータ分析スキルを競う学生用のコンペティションで、予選を勝ち抜いた八チームが各々の分析についてのプレゼンテーションを行いました(各チームの発表概要はこちら)。ここでは、特に印象に残った2チームの発表についてご紹介します。起業が米国の資源の一つと言っても過言がないほど起業精神が浸透しているアメリカにおいて、起業を考える人は大勢いますが、全員が実際にビジネスを開始するわけではありません。起業の実現にどのような要素が影響するのかについて、データ分析により解き明かすことを目標とします。(ジェンダーなど)」の4つにカテゴライズし、起業に至った理由の中で最も大きな影響を与えたカテゴリを時系列に基づき分析しました。2008年ごろまでは経済状況が良かったこともあり、経済的必要性で起業する人は少数で、人脈などの社会的要素や人間性、中でも失敗を恐れない性格が起業を実現させる主な要因でした。2009年以降経済の悪化に伴い、自ら事業を立ち上げる必要性が出てきたことで経済状況に基づく起業が多数派となりました。その後経済が回復傾向になるにつれて再び経済状況の影響力は小さくなり、人類学的要素(ジェンダー)と人間性、特に功名心に基づく起業が増加しました。このように人々がビジネスを始めた理由を分析することで、今後の起業のトレンド予測や起業支援につなげるとのことでした。Article”です。米国には強力な二大政党がありますが、それぞれの主張を対等に報道しているメディアは少なく、多かれ少なかれ偏りが生じています。偏りのある報道に晒され続けることで、盲目的にある党の主張が正しいものと信じ込んでしまい、深く考えずに投票してしまう事例も増えています。そこで、報道のバイアスを測るモデルを作成し、バイアスチェッカーとしての応用を考えることが本発表の目標です。初めに、二つの党の公式声明から、各々の政党の主張の特徴を学習させます。得られたモデルに各メディアの記事から抽出したキーワードのトピックを当てはめ、その記事を出したメディアがどちらの党派かを判別します。その結果、このモデルは90%以上の精度で記事からメディアの党派の判別が可能でした。このモデルを用いると、党派を感知されないような公平な記事を書くことができ、結果として偏りのない情報発信の助けになるとのことでした。この二チーム以外の発表も面白いアイデアと確かなデータ分析手法に基づく非常に興味深いものであり、自分と同年代の学生がこれほどの研究・発表をしているのかと大いに刺激を受けました。彼らに負けないよう今後も精一杯頑張ろうと思います。Presenterとして分析結果の発表を行う機会を頂きました。Software”と題し、発電において必要とされる各種条件を満たしながら、CO2排出量を最小にする電源構成の最適化モデルを構築し、2030年におけるCO2排出量をモデルごとに推定しました。様々な国からの参加者の皆様に発表をお聞きいただき、ディスカッションをしたりフィードバックを頂いたりと、非常に有意義な経験となりました。Goodの世界"のセッションの中でもご紹介する予定ですので、ご興味のある方はぜひご参加ください。