数式を使わないデータマイニング入門隠れた法則を発見する岡嶋裕史/著グーグル、アマゾン――Web2.0時代に必須の技術を、本質から理解するデータマイニングが従来の統計分析と一線を画して語られるのは、取り扱う情報が質と量の両面において異なるからです。(略)統計分析は情報が高コストであった時代に確立された学問体系です。それは、できるだけ小さい情報量から、世界の姿を知ろうとする試みだと換言できます。一方で現代は巷に情報があふれかえっています。その差が指し示すのは、分析対象が深度を増すことであり、従来は分析対象にしなかった/できなかった情報も対象にできる、すなわち、対象の幅が広がることでもあります。このように質的にも量的にも変化した分析対象に対して、異なるアプローチ方法が用意されるのは、必然でもあるでしょう。(「まえがき」より)■ネットワークが進化して情報の相互運用性(インタオペラビリティ)が増大すると、インターネットは今以上に玉石混淆の情報が流通するようになるでしょう。そのなかで「玉」である情報を選別するコストが増大すれば、進化したネットワークの利便性を享受できなくなってしまいます。データマイニングは今後、より社会の隅々まで、より認識しにくい形で浸透していくでしょう。1週間で分かる情報セキュリティアドミニストレータ集中ゼミ』(日本経済新聞社)、『暗証番号はなぜ4桁なのか?』(光文社新書)、『郵便と糸電話でわかるインターネットの仕組み』(集英社新書)など著書多数。広告掲載アドベリフィケーション対策お問い合わせ株式会社。