Coursera – Introduction to Data Science in Python #18 (3週目その5)

Coursera『Introduction to Data Science in Python – by University of Michigan』の学習メモ

Goodhart’s Law

「Goodhart’s Law」とは、本来物事の良し悪しを測るためであった「指標」が具体的な「目標値」とされた時、それが指標として上手く機能しなくなってしまう、というセオリー。

例えば、Googleがいい検索結果を表示させるための指標として「被リンク数」を指標とした場合、「被リンク数」を増やすことばかりを目的にする人が出てくる、など。

ベトナムの例

ベトナムのハノイでは、国がフランスの統治下であった昔、大量のラットが衛星問題となっていた。そこで、フランス政府はラットに懸賞金をかけ、駆除した場合その証拠に「ラットの尻尾」を提出させることにした。

たくさんの人がラットの尻尾を提出し懸賞金を手にしたが、ラットの数は減らなかった。その
理由は、ラットの数を更に増やすために、人々はラットのしっぽだけ切り取り、リリースしていたから。結果として、大量ラットの衛星問題はより深刻なものとなってしまった。

Campbell’s Law

良かれと思って行った決定が、逆の結果を招いてしまうことは「Cobra Effect」として知られているが、以下のCampbell’s Lawとも密接に関連している。

“The more any quantitative social indicator is used for social decision-making, the more subject it will be to corruption pressures and the more apt it will be to distort and corrupt the social processes it is intended to monitor.”

(定量的な社会的指標が社会的意思決定に使用されるほど、汚職の圧力にさらされる可能性が高くなり、監視しようとしている社会的プロセスを歪め、腐敗させることがより適切になる)

「手段の目的化」のような話。

Podcastを聴いて

以下のPodcastを聴いて、データサイエンティストとしてどういう結論に至るかを述べる課題。

Googleの検索結果のアルゴリズムのパート聴いて思っことは、
ウェブアプリとかで、レコメンドエンジンなどのロジックを構築する機会があった時、そのロジックの公開範囲には最新の注意を払う必要がある、とか?うーん、、もっと言いFindingsがありそう。

Source

兵庫県西宮市生まれのフリーランスRailsエンジニア。海外を拠点にデジタルノマド生活中。/ 前職・資格:公認会計士 / プログラミング言語:Ruby, JavaScript, HTML, CSS / 日本語・英語
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