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『ヤバい予測学』とフェイスブックデータが示す感情の起伏

公開日: : 最終更新日:2014/02/24 オススメ書籍, データ

フェイスブックのデータ・サイエンティストたちは毎度興味深いデータを見せてくれる。それは「フェイスブックから愛を込めて」で書いた、Love に関するデータにとどまらない。ちょっと前に提示されたのがこちら “The Emotional Highs and Lows of the NFL Season だ。

 

アメリカにおいてNFLそしてスーパーボウルは一年の最大イベントといってもいいほどの盛り上がりを見せる。それは、「世界で最も成功したスポーツビジネス」で紹介したとおりだ。そのNFLを見るファンの心理を、フェイスブックデータを用いて次のように観察している。

 

Sports fansand perhaps football fans in particularknow that supporting a team over an entire season can be an emotional roller coaster. There are moments of excitement, pure joy, and crushing defeat that are all core components of any true fan’s experience. It is a fascinating part of human culture that we care so much about our sports teams and let their performances affect our emotions so strongly.

A great thing about Facebook is that it provides a place to freely share our emotions with our friends through status updates. Collectively, these status updates can tell a story about how the millions of NFL fans on Facebook experience the highs and lows of a football season. To measure fan emotion, we anonymously tagged millions of status updates over the course of the season as pertaining to specific NFL teams and then counted the number of positive and negative emotion words (from a predefined list) in each post.  The ratio of positive to negative emotion words provides an intuitive and useful measure of how people are feeling about their teams.

 

NFLファンのフェイスブックへの投稿データを用いて、感情がポジティブに動くかネガティブに動くか、それが試合の経過とともに、そして応援しているチームが勝っているか負けているかによってどう変化するのかをグラフに示している。

 

emotional highs and lows in facebook

 

まさにこれと同じような分析が書いてあったのが『ヤバい予測学』だ。これは、「ヤバい統計学とテーマパーク優先パスの価格付け」で紹介した一冊『ヤバい統計学』に続く、ヤバいシリーズの最新刊である。

 

本書『ヤバい予測学』が具体的に取り上げるのが、個人のブログ投稿記事に現れる書き手の感情が、ソーシャルな繋がりとなってどう集団心理に影響を与えるか、という話。それは、どんな商品が売れるか、どんなテレビ番組がヒットするかといったマーケティング面はもちろんのこと、大統領選挙から株価まで、社会・経済・政治のあらゆるところにあらゆる形でショックを起こす。

 

とくにアメリカにおいては、米国大統領選挙とNFLスーパーボウルの日に、相当数の国民が落ち着かないソワソワした日を過ごしていることがデータをもとに紹介されている。そして翌日から次第に平常に戻っていくのだが、もちろん、応援していた候補者・チームが負ければ気持ちはネガティブに、勝てばポジティブに気持ちが推移しながら、ゆっくりと日常へと帰っていく。

 

それでは、こうした個々人の感情の起伏とそれが引き起こす(可能性のある)集団心理をどう事前に予想したらよいのか、というのがここでいう予測学(predictive analytics)であり、統計学・経済学だけでなく心理学とも深く関わりながら発展している新しい分野。

 

本書『ヤバい予測学』の中で解説されるトピックのうち、感情の起伏以外で興味深かったのがプライバシー。実に現代的な課題であり、以前に「ビッグデータの時代と Data without borders」でも書いたように、ニューヨーク・タイムズの記事 “How Companies Learn Your Secrets” でも、小売企業がマーケティングを強めるためにより顧客のプライバシーを探求・詮索・発掘している様子が紹介されている。

 

ビッグデータでマーケティングと言ってしまうと余りにもキャッチーだが、本書および本シリーズは、アカデミックな観点からの説明が多く、流行りの類書とは一線を画している。本書『ヤバい予測学』の著者エリック・シーゲルは、コロンビア大学でコンピュータ・サイエンスのPh.D.を取得し、その後同大学のアシスタント・プロフェッサーに着任。人工知能や機械学習について研究・教育に取り組んだ後、みずからコンサルティング会社を設立と、何ともアメリカらしいキャリアの持ち主だ。自身の営業ツールとしての出版なのだろうが、そこを割り引いても十分に面白く読める一冊である。

 

 

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