Analyzer”は設定が色々あるのですが、今回は5つのパラメータ『Anger、Disgust、Fear、Joy、Sadness』を出力する設定にしました。巷ではビッグデータが何年も注目を浴びています。ある大学の先生は2013年時点で「もうビッグデータは古い。」と言っていましたが、2017年になっても熱は冷めません、むしろ加速しています。ブームに飛びつくのはいいですが、『データを集めて分析して、で、それからどうするの?』という声もよく耳にします。いい機会だと思って、ビッグデータに至るまでのデータ工学の歴史を調査してみました。マイニングとは『採掘』という意味の言葉で、データマイニングやテキストマイニングは『知識を取り出す』試みです。2010年以降はデータマイニングを試みるものの、公知である当たり前の知識抽出しかできず、学会には『研究の結果、ラーメンの伸び具合と、麺のゆで時間には強い相関があるとわかった。』みたいな発表が散見される時期もありました。IoT等の技術発展によりデータ量が爆発的に増加している近年では、データマイニングによって今までなかったような知識発掘への期待が高まっています。製造業や物流業界ではデータマイニングによって、気づかなかった無駄を発見&削減によって効率化を図ったりと、実績が出ています。このような最適化が現在のデータマイニングの目指すところですね。今後のデータ工学はどのような方向に進むのか?有識者の方々からは自律社会、パブリックデータ(オープンデータ)などがキーワードとして挙げられています。私個人としてはデータの質を重視する流れが高まり、質の高いデータを収集する仕組み作りとデータクレンジング技術に注力するのではないかと思っています。データの質と量についての議論はよくされていますが、結局両方必要です。データ量が確保できるようになってきたので、そろそろ質も伴わねばならないフェーズに移行して来ていると私は考えています。2017:衛星みちびきによるcm単位の自車位置測位(三菱電機)CEATEC2017より注目技術を紹介。それが下記リンク記事にある高精度測位サービス『CLAS(シーラス)』。https://response.jp/article/2017/10/04/300657.html簡単に言うとGPS測位がセンチメートル単位の誤差範囲に高精度化されたサービスといったところ。自動運転といった小さな誤差も許されないような領域での活用を狙っている様子。一方でGoogleMapみたいな応用領域では誤差が数メートルあっても困らないので出番はなさそうですね。測位精度が高いのは素晴らしいですが、一方で即時性が気になります。通信がボトルネックになって即時性が失われるようなシステムならば命を預けられないので。「例えば雪が積もって道路が判別しにくい厳しい状況でも、高精度な自律走行が可能になります」と述べられてます。2017年10月4日1人でもアンチがいたら周囲からの評価が下がる?たまには専門外の論文を読んでみるのもいいなと思い、今回は『心理学研究』の論文を漁ってみました。今回は優秀論文賞を受賞したものから「表情の快・不快情報が選好判断に及ぼす影響」という論文を読みました。内容1:対象物Xへの選好判断は、周囲の人物から対象物Xへのシグナルにより影響を受ける。そりゃそうだって感じですね。みんなが好きなものは好きになってしまうのが日本人。行列があれば並びたくなるのが日本人ですからね。内容2:他者が示すシグナルによる選好判断への影響を調査する。内容3:無意味図形を好感度評価の対象として実験を行う。無意味図形を使うというのは面白いですね。理由は好きや嫌いの事前情報が存在しにくいため。食べ物や芸能人だったら他人が示すシグナルに影響を受けようが「好きなものは好き!」となってしまいますから。内容4:無意味図形を表示後に他者の表情を変化させて実験する。むむむ、このあたりから怪しくなってきた・・・。無意味図形の周辺に何人かの顔画像(無表情)が表示されて、図形表示後に喜んだり嫌悪感を示したりするということ。これで問題設定がきちんとモデル化できてるのか少々疑問です。内容5:周囲が喜びを示すと、対象物に好感を抱く場合が多い。ここまでは直感と一致した結果ですね。内容6:参加者のうち喜びを示す割合が多いほど好感を抱きやすい。内容7:好感度の上がり具合には、喜びを示す絶対数ではなく割合が重要。50/100よりも6/10のほうが好感度の上がり具合が大きいということ。たしかにファンが何人いるかということよりも、誰もが好きって方が説得力を感じなくもないですね。内容8:嫌悪を示す人がいると好感度は下がる。内容9:割合に関係なく1人でも嫌悪を示す人がいると好感度は下がる。内容10:好感度の下がり具合は人数と関係なく、1人でも10人でも同程度下がる。1人でもアンチがいればそれだけで好感度を下げうるということ。好感度を上げるのはあんなに大変だったのに。これも直感通りと言えば直感通りかもしれません。火の無いところに煙は立たないというように、1人でもアンチがいれば「ひょっとして...」と思うのが人間の心理なのでしょう。Amazonレビューでもそうな気がします。まとめおおむね直感通りでしたが、無意味図形を用いるなど実験環境の問題設定だったり、他要因の排除だったりに工夫を感じる研究でした。京都の某メーカーにて機械学習・IoT・ビッグデータを扱う。