多様性とアンサンブル

「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」を読んだ。
細かい数式や、専門用語は別として、面白い考察があった。

それは、「各専門家が独自にそれぞれの情報源を分析した結果を集約したほうが、モデル間の相関が下がる分、全体として優れたものになる」（p.59「アンサンブル法のコツ」より）というアンサンブル法の特徴を専門家で例えた文章だ。

アンサンブル法の説明は他で調べてもらうとして、ここで言いたいのは、データソースが異なる方が、全体として優れたものになる、という点だ。
一見、同じデータを見ながら侃侃諤諤してもらった方が有識者会議っぽい。

だが、それぞれの情報源、が自身のネットワークからの知識とかになると確かに情報源が異なって理解のすり合わせが必要になる分、ものごの見え方に奥行きや深み、幅が出てくると言える。

つながりの理論でたしか、田舎のような情報のネットワークが強固で、伝達がすごく速いものよりも、ネットワークが緩やかである方が、違ったアイデアが交換される、というようなことを聞いたことがある。
別の言い方をすると、顔が広い「チャラ男」がいた方が、アイデアがよく広められる、ということだ。

とりあえず言えるのは、同じデータソースから複数の人が考えてみても、正確性の担保にはなるけど、多様性にはつながらない、ということではないかと。

そんなことをぼんやり考えながら、人とは違うアプローチ、情報の取得方法という意味で、漫画・アニメとビジネスをつなげる考え方を今後もつらつらと書いていきたい。