ロイター電が報じた米ヤフーの研究「Web検索がヒットの予測に役立つ」よりも我々の「大ヒットの方程式」が先を行ってる！：最前線研究者のひとりごと：SSブログ

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ロイター電が報じた米ヤフーの研究「Web検索がヒットの予測に役立つ」よりも我々の「大ヒットの方程式」が先を行ってる！　[大ヒットの方程式] [編集]

ネットワーク構造でスモールワールドを提案した人として有名なWatts教授のグループが最近発表した論文が、Webでヒットを予測できるとロイター電で大きく報じられた。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1009/30/news051.html
ここで紹介されている論文は、これです。
S.Goel, J.M.Hofman, S.Lahaie, D.M.Pennock and D.J.Watts,
"Predicting consumer behavior with Web search"
www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1005962107
この論文は、Webの検索でのヒット数が、映画やビデオゲーム、音楽などの売り上げと直結していて、場合によっては時間的変化まで類似していると言うこと。エンタテインメントだけでなく、インフルエンザの流行と、それに関するブログ書込数の数の一致なども時系列的なデータ（論文での図４）で示してます。これから、Web検索の数量的な把握は売り上げ予測に直結するものと思われるというのが結論のようです。

これって、「大ヒットの方程式」の読者の方なら、もうおわかりですよね？｢大ヒットの方程式」第２章の図表１０〜１４で示した、ブログ書込数と観客動員数の推移の一致と似たことを、もっと粗い精度（日ごとではなく、せいぜい週単位）で言っているに過ぎません。

このWatts教授らの研究で欠落しているのは、広告の量（広告出稿費の量）と人々の関心の高さによって、観客動員数（売り上げ数）の時系列的な予測が出来るという数理モデルの部分です。つまり、「大ヒットの方程式」の第２章の数ページ分に相当することに対応する内容を、他の例も含めて統計的にきちっと研究してますが、それだけで、第２章の６４ページ以降の内容や、第１章の数理モデルの部分にはまだ届いていないというのが、率直な評価です。

ちなみに、このWatts教授のグループの研究は今年の４月２９日に提出されてますが、我々の研究成果をまとめた英文の第一論文と言える物は、すでに今年の２月にarXiv.orgという物理系研究のプレプリントサーバーにアップロードされ、全世界に公開されています。
http://jp.arxiv.org/abs/1002.4460
Akira Ishii, Sanae Umemura, Takefumi Hayashi, Naoya Matsuda, Takeshi Nakagawa, Hisashi Arakaki, Narihiko Yoshida
"Mathematical Model for Hit Phenomena"
８月３０日の修正版は、図の一部が見えにくかったことの修正で、内容は同じです。
なお、この内容に関する国際的な場での研究発表は、経済物理学国際会議で２００７年頃から何回か英語で発表してますし、昨年のComplex09という国際会議でも発表してます。つまり、発表も彼らより先で，その時点で数理モデルによる予測も含めて発表しています。

このように、世界的に見ても、我々の研究の発表の方が先ですし、彼らより遥に先を行ってます。

2010-10-05 11:19 nice!(0) コメント(2) トラックバック(0)