2022年06月23日
統計的予測モデル
プリンストン大学の社会学教授であるマシュー・サルガニックは、2006年に音楽ダウンロードについての大規模実験を行う。
これはカスケード効果と呼ばれるもの。同じことはAmazon.comでも、食べログでも毎日起こっている。かようにスコアは、初期の偶然や、場合によっては仕込みや悪意で大きく左右される。142：音楽ダウンロードについての大規模実験（マシュー・サルガニック）5か月経っても、最初にたった1票人為的に「高評価」を得たコメントの評価の平均は、そうでないコメントより25%も高かった。つまり、最初の評価の影響はノイズの発生原因となる。
144：カスケード効果大勢の人が順番に前の人の選択情報を参照しながら判断する場合に、自分自身の持つ情報に基づかず、多数派の選択肢を選ぶ傾向のこと。同じ問題を同種の集団が議論して正反対の結論に向かうのも、最初のちょっとしたちがいで結果が大きく違ってくるのも、カスケード効果で説明できることが多い。
149：集団積極化
社会的影響が「集団積極化」と呼ばれるノイズを生じさせる。集団積極化とは、集団の中で互いにやりとりするうちに、往々にして集団としての意見が個々人のもとの考えよりも極端な方向に振れやすい現象。
165：統計的予測モデルは人間に勝つ
1954ポール・ミール『臨床的予測vs統計的予測：理論分析とエビデンス評価』
一般に単純な機械的ルールのほうが人間の判断より優れている。
177：「人間は判断を下すときに、複雑で微妙なルールを見つけたと考えがちだが、複雑で微妙な斟酌はだいたいにおいて単に時間の無駄だ。そのようなものが単純なモデルの精度を上回ることはまずない」
