第3回

芥川龍之介の作品に『藪の中』という短編があります。

読者は、殺人と強姦という事件をめぐって4人の目撃者と3人の当事者が告白する証言を聞きますが、それぞれが矛盾し錯綜しているために事件の真相は最後まで明かになりません。

我々の日常の中でも、同じ出来事を体験したにも関わらず、その当事者によって出来事の解釈が異なる場合があります*。この場合、その出来事に対して、充分なデータが用意されていれば、我々は「介入」と呼ばれる観測値を別の値に置き換える操作とグラフィカルモデルを使うことで、出来事の原因と結果を推測することができます(実際にデータを観測できるか/できないか、これが小説と現実の違いですね)。

今回の講座では、この統計学の分野で統計的因果推論と呼ばれている理論を紹介したいと思います。当日は、スライドを使ってお話をするので、特に何の用意も必要ありません。肩の力を抜いてお越し下さい。では、宜しくお願いします。

* 例えば、朝永振一郎の『光子の裁判』を読めば、『藪の中』の構成が量子力学における
シュレーディンガーの猫のパラドックスに通じていることがわかると思います。

***前回の講座内容*****

第2回 「マクロ統計データ VS フィジカルデータ」

前回の講座では、個人が抱く「関心」をネットユーザー全体で積み上げていくと、そこに季節性が現れることや、社会的な事件に影響を受けて変動することを Google Trends の検索データを使ったエクササイズを通して確認してもらいました。
今回の講座では、こうしたマクロ統計データと対照的な関係にあるミクロ統計データを取り上げます。本来、マクロ統計データとは、上のGoogle Trends の検索データのように、個々人の意思決定が無数に積み上がって生み出されるものであるにも関わらず、これまで個々人の意思決定の現場を記録する道具がなかったために、その内部の構造はブラックボックスとされてきました。

一方、最近の技術発展に伴い、人間の脳波(EEG)や眼球運動、身体動作を大学や専門の研究機関に所属しなくとも簡単に測定することができるようになってきました。実際に、最近のデータサイエンスの潮流としても、こうしたフィジカルデータ(=ミクロ統計データ)を分析することで、マクロ統計データの動きを予測したり、マーケティングに活用しようとする試みが始まっています。

そこで今回の講座では参加者の方に実際に脳波(EEG)を測定するヘッドセット等を装着していただき、その場で得られたフィジカルデータの統計的性質を分析してみたいと思います。
ー さらに余裕があればマクロ統計データとの関係についても議論したいと思います。

当日、皆様とお会いできることを楽しみにしております。