予測市場と集合知研究部会に行ってきた

3/11（金）に開催の下記のセミナーに途中まで参加してきました。

途中に地震があったこともあり、最後まで聴くことはできませんでしたが（その日の顛末はコチラ。）

記憶が曖昧になっているところもありますが、サマリを。

■みんなの気分で株式市場が分かるか？（東大・和泉先生）
・【つかみ】ヘムライン指数⇒スカートの裾丈と景気の相関関係

・twitterデータを使って、ダウ・ジョーンズを予測する。
　-twitterデータはＰＯＭＳという心理尺度で定量化
　-FuzzyNeauralNetworkで予測（目的：DJNA、予測；過去のDJNAと過去のPOMS「平穏」尺度
　-予測精度は高いが、過去のDJNAの寄与率がかなり高い･･･。

・掲示版データをつかって株価（？）予測
　-Yahoo!株式の投稿数や強気比率（IDX化）を用いて予測
　-SVM回帰
　-結果として、活発性は把握できる

・日銀月報をつかって予測
　-日銀金融経済月報
　　-内容の一貫性が重視されている
　　-数値に表れないメッセージを含んでいる
　　-（感想：半構造化されているテキスト、といえる）
　-共起関係に基づく主要単語をPCA⇒Jaccard係数による共起関係の把握⇒言語ネットワークで特徴づけ
　-かなり当たる

■インターネット調査による世論観測実験（萩原氏）

・ネットを観測装置とし、経済現象や気象情報のように収集・分析する科学が必要

・現象がアナログ的
　-多様な方法・指標でデータが収集・分析される
　-因果関係の仮説を作り、検証することができる

・Macromill Daily
　-Gallup Dailyに着想を得る（1500call a day）
　-基本的にはフレームからランダムで抽出（サンプルに限りがある高齢層の重複比率はやや高い）
　-設問：内閣支持、政党支持、内閣の仕事ぶり、センチメント（8つの感情）
　-感情と支持率の関係（感情プライミング）
　-選択肢にわからないを作る（女性の判断保留を検出）

■世論調査と選挙予測（松田氏
・海外の論文では、世論調査に「コスト評価」の視点も加わっている

・朝日：電話調査増による訪問調査回収の減：調査員・フィールドの質も寄与している？

・有効回答と不能表の割合

・調査モード間の時系列回収率カーブ（累積）は、ほぼ同じ形状を描く

・郵送調査のエリア特性：面接は大都市になるほど回収率減るが、郵送はさほど影響なし

・TDM（Tailored Design Method：対象者優先仕様法）

・RDD：08年福田改造内閣支持率
　-質問文：「改造」という言葉の有無
　-運用の違い：重ね聞き（答えない人に再度聴く）
　⇒不支持と支持にGAP発生

・携帯電話限定層の影響：毎日10.11.26記事
　⇒面接法による検証しているが・・・妥当？

・mixed-mode-survey：松田（2009）Journalism
　⇒Paradox of Choice（選択肢が多いと決められない）が発生

・沈黙の螺旋理論

（以上で退出）

■所感
和泉先生の話は非常に興味深く、もう少し細かいところまで聴いてみたくなる内容でした。日銀月報のように、「プロが書く」、「半構造化されている（必要な情報が漏れなく記載、時系列処理がしやすい）」データというのは、定量化⇒予測のチカラを発揮しそうです。

萩原さんの話は、Journalism1月号の内容とほぼ同一ですが、その細かいマインド面なども理解できるお話でした。既に次のステージにサービス展開を試みるとのお話もありましたので期待です。

松田さんのお話は、意外にも知られていない調査のTipsが沢山あり、非常に勉強になりました。是非、本にまとめていただけないかなぁ、と願います。

今日はここまで、