黄昏より暗きもの、血の流れより赤きもの

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自分の好きな事を好きなように書いて行きます。

【ハピネス】「第6回ニコニコ学会β データ研究会」イベントに行ってきました!【人狼ゲーム】

今日は第6回ニコニコ学会データ研究会へ行って来た。ニコニコ学会データ研究会とは、主にアニメ等を題材にしたデータ分析の講演だ。魅力的なのはLTに出た方は夏コミや冬コミの同人誌に寄稿することができるというのが魅力的だ。

人口知能は人の幸せを理解出来るか? 矢野和男

まずは矢野和男氏の講演「人口知能は人の幸せを理解出来るか」より。ウェアラブル端末を使い、 24時間の腕の動きのXYZ値を集計し続けることで、その人の行動パターンの分析の講演が行なわれていた。スーパーの店員の動きを記録し、こういう商品の配置にすれば良いなど非常に新しい試みがなされていて面白い。


又人は動き続ける程止まらなくなる性質から、<動>がT分続くと、<静>に転じる確率は1/Tになると言う「1/Tの法則」を提案。例えば休み時間に誰かとおしゃべりをすると、体が揺れるため<動>が続く時間が長くなる。この性質を利用し、「休み時間中のおしゃべりの時間が上がると、ハピネスの数値が上がり、コールセンターの売上が3倍」となるそうだ。この様子を「コールセンターにおける受注率を縦軸、<1/Tゆらぎ>の強さを横軸に取り単回帰分析*1する様子も見られた。


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跳躍学習と言い、新しい学習アルゴリズムの提案を行なっている。画像処理、音声処理、機械学習人工知能の各ジャンルにおいてある特定の状況に応じて仮説や仮定を立て、それに基づき例えば確率・統計的な手法を人間が手作業で探している。今回の講演でもSVM(サポートベクターマシン)や、ロジステック回帰などのテクニックを応用したテクニックが紹介されていた。この選定作業や手法選択をコンピューター側が自動発見。一定の跳躍性を持ちつつも、現実時間で実行が可能とのことだ。

人工知能の研究をやろうと社内で言ったら、大ブーイングだったそうだ。しかしながらブーイングされている時期にやってこそと言う意見がすばらしかった。ちなみに、Twitter上でもデータマエショリストことTJO(@tjo_datasci)氏がこんなツイートをしていた。

東京界隈のデータ分析系のイベントと言えばTokyoWebMiningやTokyo.Rがおなじみで、こういった界隈の方からも注目されているのが素晴らしい。

人狼知能プロジェクト

そして次は今日のメインと言うべき、人狼ゲームに関するデータ分析について。今回は4人発表しており、その内筆者が注目した内容に絞って話そうと思う。まず人狼ゲームのルールはこちら。

データから見るベテランの実力Fujio Toriumi氏(@toritorix)

はじめに講演したのはFujio Toriumi氏(@toritorix)の「脱初心者!経験は人狼力を向上させるのか?~データから見るベテランの実力~」だ。人狼BBSという人狼ゲームのBBSの書き込みデータなどを使い、人狼ゲームのプレイ回数に応じて勝率が上がる傾向があることを、回帰分析より示していた。こうしたゲームの必勝法などから、日常の様々な状況に応用したり、一方でビデオゲームのAIの強化が期待される。

人狼ゲームの戦闘力をどのように分析するか?

次は稲葉氏に依る人狼ゲームの各役割毎の戦闘力を数値化し、攻略に役立てようと言う発表がされていた。ゲーム中の各役割事の人数とそのゲームの結果の関係について調査し、戦闘力の評価値を算定した。戦闘力の評価に当たりロジスティック回帰*2Migdalの式の2つ用い、それぞれの妥当性について調査していた。

次に片上氏から人狼ゲームと実際のコミュニケーション能力についての講演が行なわれた。冒頭からこの話を聞いてもコミュ力は向上しないと言ってしまっているのがすごい。

そして最後の講演で一番面白かったのが、初音ミクモデリングキャラクターに人狼ゲームをやらせている光景。ゲームに退場すると初音ミクが爆発すると言う恐ろしい仕様だった。

LTについて

2chなどの書き込みから「俺の知ってる凛ちゃん」を当てる(@john_smith氏)

まず発表されたのが2chの書き込みなどから、ラブライブ!の星空凛ちゃんのみを探し当てるというもの。凛と言っても星空凛、渋谷凛、遠坂凛、松岡凛と様々でこれを分類する必要があると言うことだ。SVMと言う手法で分類した場合と、今はやりのDeep learningと言う手法の両方で分類したところ、SVMの方が確実に分類することが出来たそうだ。

ちょっと脱線して

最近「SIG2D」という同人サークルでもDeep Learningを取り扱っていて、凄いなと思ったこの記事を思い出した。しかしいずれの場合も完全判定と言うのは難しく、今回のケースでは複数のアニメ間からの調査なので、この辺で難しいのかなと思った。

Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する - christinaの備忘録 Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する - christinaの備忘録

ExcelのデータをD3.jsに!「E2D3」の紹介

Excelと言えば言わずと知れたソフトで、データ分析にも活用可能だ。しかしながらそのグラフがダサくて…と言うのがお困りだ。又グラフ理論を使ったデータの可視化をしたいんだけど…と言うときに役に立つのがこのツール。自分もR言語pythonを使うことがあるが、パッケージのインストールやソースコードのサンプルが探すのが面倒な事がある。そんなときに役に立つのがこのE2D3と言う訳だ。何かデータ分析するときに是非是非使って見たい。

おなじみのエロ漫画統計 今回はBL誌の分析(@MiDrill氏)

毎度反論するのに困る牧田氏エロ漫画統計。今回はBL誌の分析。当然の事なのだが、これだけの量を解析しているのが毎度ながら凄いと驚かされる。

devianARTの投稿状況について(@myrmecoleon氏)

LT最後は、devianARTの投稿状況について(@myrmecoleon氏)だ。同人誌でもよくdevianARTの投稿数について調べていたが、今回は国別の投稿状況を調べて居たのが素晴らしい。日本国内のみならず、海外事情まで調べる上で役に立つ。ちなみに夏コミに増強版をリリースするとのことで、ファンとしては販売が待ち遠しい。

最後に

ちなみに、自分がC87で購入した「データ研究部の本」が300部完売との事だ。この手のイベントで参加していない人が「面白い!」と思って買って行ったとのことだ。

久々のイベントで楽しかった!白衣姿の@myrmecoleonを拝んだり、@iyokan_nico氏の軽快な司会進行がすばらしく、又このイベントに参加したい。最後になるが書く発表者、主催者、会場運営者、そして全ての参加者に感謝したい。

*1:単回帰分析の説明は「回帰分析の意味:ALBERT公式サイト」より

*2:ロジスティック回帰の説明はロジスティック回帰:Animal Breeding & Genetics