初学者のためのプログラミング学習サイト食べログの星裁判問題を考えてみる・予測モデルを添えて2022年06月25日カテゴリ:プログラミングPython先日、食べログ関係の裁判結果がニュースになっていたので気になって調べちゃいました。解説動画はこちらさて、最近こんな判決がニュースになっていました。東京地裁は16日グルメサイト「食べログ」の運営会社カカクコムに対し3840万円の損害賠償金の支払いを命じる判決を出した。気になってしまったので二年前に作った食べログの星を予測するモデルを引っ張り出してきました。当時の記事はこちらさて、データも昔のデータが有ったのでそのまま流用してモデル作成です。3.3くらいに落ち着くような結果を出すモデルになります。大きく外れますがまあ、誤差でしょう・・・。これを踏まえて今回の裁判を起こした側のお店のデータを取ってこのモデルにかけてみました。すると平均で0.18最大0.4ほどずれる結果となりました。予測よりも実測が全体的に低くなる結果となりました。予測モデルの検証では誤差が少ないものが最頻値でしたが、この店舗のデータだと結構外れていますね。ここからは個人的な推測になりますがこの問題は一方的な意見のみを見るべきではないと思っています。採点アルゴリズムというのはいわば企業秘密であり秘伝のタレもようなものですコーラの元みたいな。他者に教える事は出来ないものであるのでいわば生命線となります。これにいちゃもんつけて来た訳になるのでこの際は白黒はっきりしてもらいたい訳です。この手のアルゴリズムには不正防止の観点から有る程度の秘匿性を持って運営を行う必要があります。攻略できてしまったら不正に点を釣り上げようとすることも出来てしまう訳なので。いうわけで一方的に食べログが悪いという判断はできません。考えられる事象としては・何らかの理由で故意に下げた・不正の排除の結果下がったというのが可能性としてあるのかなと思います。おいしいお店はおいしく採点されるべきだしおいしくないお店は低くなっていないとおかしいです。最優先に守るべきは使うユーザー側の利益です。裁判ではこの点を白黒はっきりしてもらいたいですね。今後もおもしろくなっていきそうです。今回はこれまでですそれでは。CodeWhispererで爆速コーディングコーディングに迷った際に役に立ちWEB検索する時間を無くして作業時間を効率化できます。