ツイッターにも書いたけど、あまりに面白かったので、この本を紹介したい。
『誰もが嘘をついている ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性』

端的に書けばいろんなサービスの検索ワードから人間はどういう行動をしているのかを赤裸々に描き出す本だ。

人間はあらゆるアンケートで見栄えを良くするために嘘をつく。
そんなことはみんなわかっていてアンケートでは様々な補正をするようにしていたのだけど、どれぐらいウソをついているのかについて、本当にはわかっていなかった。
でも、インターネットで検索するときにはどんな人もウソをつかない。
そりゃそうだ。検索ってのは知りたいことを探すんだから、そこでウソをついたら自分が知りたいことがわからない。
言い換えるなら、検索ワードを分析すれば本当は人はどんなことを考えているのかわかる、と考えて研究したのがこの本。
正直、内容はとんでもない。

「男性はナニのサイズをめちゃくちゃ検索する」とか「女性が一番気にするのは自分のアソコの臭い」とか、まあ下世話でかつ「えええ」と思うようなデータから、キツい不況時には「僕のママ（パパ）が僕を殴る」といった児童虐待に繋がっているのではないかと思われる検索が増えるといった、結構深刻な話、さらにはアメリカでは人種差別的な言葉やジョークがさんざん検索されていて、その検索ワードの数が多い州とトランプが勝った州が一致する、人種差別についてのアンケートと比較して、アメリカ人が見栄を良くするために嘘をつきまくっているのではないか…というような、まあいわゆるビッグデータの分析から得られる情報が満載されている。

あと、そもそもビッグデータとは何で、どんなふうに使うのかとか、この手の分析にまつわる因果関係が逆転する問題とか、乱用の危険や倫理的問題にも触れていて、率直に言わせてもらって、とても好感の持てる本でもある。

今のスマホのゲームで運営をしていて、データを見ていると、現実のプレイヤーとネットで声高に叫ばれる内容は全く違うことが多々あって「こんなコンテンツはクソだ！」とか言われているのに、現実の運営のデータでは、みんな大好きとか、その逆もものすごく良くあるのを、プロな人たちなら誰でも知っていると思うけれど、そういう「KPIとソトヅラの違い」を裏付ける本ともいえる（そしていうまでもなく、データの方が正直）。

ともかく、めっちゃ面白いので超オススメでした。

なんてこともなく購入した本だったのだけど、想像よりはるかに当たりの本だったので思わず紹介記事を書いてしまう。

この本は、SNSでレビュー・口コミ・炎上に関わる人、端的に書くならなんらかの形で情報発信する人はどのようなプロフィールを持っていて、どんなタイミングで発信するのか？　ということをデータをベースに赤裸々に解析した本だ。

前半戦の企業と個人とSNSの関係のあたりは基礎編で、普通の人には整理としてとても役に立つ。
エコーチャンバー効果とかフィルターバブルとか、インターネットにおいて情報を収集する際に起こる様々な問題や、結果起こることが、非常に簡潔にまとめられていて、会社の上のよくわかってない人にプレゼンするときに、ズバズバ使えそうな内容で、ちょっとした教科書として大変便利だ。

で、もうめちゃくちゃ面白いのが後半戦。

炎上に参加する人間は0.5-1%、RTなどする人間まで含めても3%前後って数字をわかれば「炎上は一部のノイジーマイノリティが膨大な量の書き込みを行うことで起こっているように見える」ってのが実証されていて、くわえて書くと、炎上大好き人間がだいたい0.03-5%ぐらいいて、これが他の炎上に関わったヤツの10倍以上の書き込みをするとか、いわば炎上インフルエンサーがいるってことがわかる。
逆を言えば、炎上インフルエンサーを黙らせることに成功すれば、炎上は一瞬で終わると推測できる。実は同じことがゲームの運営で現実に起こったのを見たことがあるので、非常に具体性に富んだ話だと思ったりしてた。

あとネットでの法律とか社会についての意見と、現実社会のアンケートを比較較正して、現実との違いをあぶり出しにして「ネットでは極端な意見の持ち主が、自分の意見を押し通すために炎上インフルエンサーを行い続けるために、極端な意見ばかりになり、対立しかできないので、議論が機能しなくなる」って話もなかなかに苦笑いしたくなってしまう。

他にも、レビューの点でクチコミを書き込むやつは点数が有意に低い（つまり文句をいうためにクチコミを使っている）とか、使ったり遊んだりし始めて数日以内でのレビューがほとんどで初期レビューとして以上の意味がないとか（しかもゲームなどを生業にしている人間には結構「おお！」と思うデータだったりする）、まあバッタリ倒れたくなるようなデータの嵐の本だ。

最後の方の炎上対策マニュアルとか、個人的には「？」とか思う所もあるのだけど、後半が想像以上に面白い本だったので、お勧めしておく次第であります。

『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』を読んだ。
ともかく、めっぽう面白い本なので、こんなレビューを読んでいるヒマがあったら、さっさと買って読んでいただきたいのだけど、全く知らない人のために、何がそんなに面白いのか？　について書きたい。

まず、この本の著者、新井紀子さんについて。
一部ではとても有名だと思う「ロボットは東大に入れるか？」プロジェクトを率いていた、数学者の方だ。

ところで、この文では、この本に倣って「AI技術」と「真の意味でのAI」と書くのだけど、簡単にそれぞれを説明すると、AI技術はルールベースの検索で会ったり、それともディープラーニングであったり、それともビッグデータを使った統計アタックであったりと言った実用に供されている要素技術群。
真の意味でのAIは「人間と全く同じレベルで思考するAI」ってことになる。
で、今シンギュラリティとか良く言われているのが、要素技術群の特にビッグデータをばかでっかくして、ディープラーニングを強化すると、人間の脳みそと同じような『真の意味でのAI』が登場して、世界が変革する、みたいなヤツだ。

本の内容は大雑把に書くなら二つに分かれている。
前半戦が「現在のAI技術に何ができて、何が出来ないのか」を説明し「東大に合格するために、現在あるAI技術の総力を結集した結果」についてだ。


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ゲームとは関係があるようでない本を読んであまりに面白かったので紹介したい。
タイトルは『「決め方」の経済学』。

『「決め方」の経済学』という本の内容を簡単に説明すると「多数決を使って決めるというのはどういうことなのか？」というコトを、非常に具体的でプラクティカルな話、誰かをいじめるという案を多数決で決定するのはマズいだろうって話から始まって、多数決が選択をする方法としてよく動く場合とか、多数決で得られた結果が、より正しい場合、さらには多数決よりより平均的にはみんなの意見をくみ取る方法などなどなどともかく、沢山の人間が集まって、何事かを決める時の決定方法（社会的選択）の様々な在り方を説明した本だ。

この本では多人数が投票で何かを決めるというのは、学術的に見ると、1人が点数を持っていて、その点数をどのように候補に対して分配するかを考えるスコアリングルールの一形態で、このスコアリングルールによって、どのように決まるがが大きく変化すると説明してくれるのだけど、これがともかくめっぽう面白い。
いわゆる清き一票型は、一位がスコアを総取りするスコアリングルールだが、これだと総当たり戦で圧倒的な強さで勝てる候補が平気で負けることがあるとか、多数決の構造を理解していないと、全然人が望まないものが選ばれるとか、選挙に一票しかない多数決方式は露骨に書けばかなりダメとか、ともかく面白い。

また、本来、これは統計や経済学の知識がなければわからない話を非常に平易にわかりやすく説明しているので、数学はチンプンカンプンって人でもまず間違いなく大丈夫。
結局、多数決＝スコアリングの一種で、決め方が様々ななものの形を決めるし、さらに歪めるってことを平易に説明している。
ビックリの面白さで、あまりに興奮してしまったので、こうして紹介しておく次第である。

『シナリオでゲームのプロになりたい人用基礎教養本』に入れようか迷って、載せなかったのが小池先生のキャラクタの本。
シナリオの作り方というよりは、キャラクタの作り方で、ビートシートや3幕構成と言ったシナリオ構造からはかけ離れた本なので、話がボケると思って入れなかったのだけど、教えて欲しい人が多かったので、大急ぎでブログにしてみた。

だいたいにおいてゲームを作るときにはキャラクタが必要だ。
スマートフォンのゲームではチュートリアル用のキャラクタ（ほぼ必須と思った方がいい）が必要だし、たいてい登場人物も必要だ。
さらに日本の場合にはキャラクタにストーリーをつけて売るスタイルが非常に強力なので、大量のキャラクタが必要だ。こんなのどないするねんと言いたくなるほど、キャラクタが必要になったりするのだけど、実はキャラクタを売るのはメディアは違うが前例がある。

というわけで…以下は『re:ゼロから始まるゲームシナリオ』から抜粋をブログ用に書き直したもの。

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