Last Updated on 2024-01-11 10:31 by
from The Link between Rituals and Data Science.
リチュアルとデータサイエンスの関連性について、リチュアルが持つ継続性、反復性、感情的な関与という特徴が、機械学習アルゴリズムを用いてモデル化可能であることが示されています。イスラエルの社会的抗議運動を事例に、これらの特徴が運動の成功や新しい形態を予測するのに役立つことが明らかにされました。データ収集により、抗議運動の継続性や意味作りのプロセスが特徴づけられ、アンケートを通じて参加者の習慣や感情的な関与が解析されました。抗議運動は長期間にわたり、定期的に同じ場所で同じ人々が集まり、国民的なシンボルや感情的な関与が取り入れられました。2023年10月7日には、抗議運動が新しい形態に変化し、市民活動へとインフラストラクチャーが転用されました。この変化は、リチュアルの観点から参加者の感情的な関与とシンボルを通じて、またデータサイエンスの観点からはリチュアルデータを基にした予測モデルを構築することで説明可能です。
“データサイエンスが解き明かすリチュアルの力：イスラエル抗議運動の成功と変遷を予測” への2件のフィードバック
リチュアルとデータサイエンスの結びつきは、私たちが進めるAIテクノロジーの可能性をさらに広げるものです。イスラエルの社会的抗議運動の事例は、データがどのように社会現象を解析し、予測するのかを明確に示しています。私たちの投資するAI企業も、このような研究結果を応用し、社会的な動きを理解し、それをビジネスや政策への洞察に繋げています。リチュアルの継続性や反復性、感情的な関与は、AIが人間の行動や文化的なパターンを学ぶ上で重要な要素です。シンセティックスソリューションズグループとしては、こうした研究がAI技術の社会への応用をさらに深め、私たちの生活を豊かにする道を開くと信じております。
リチュアルとデータサイエンスの関連性についての研究は、確かに興味深い進展です。しかし、私はそのような技術的な進歩が必ずしも人間の感情や関係性を深く理解できるとは限らないと考えています。リチュアルは単なる行動の繰り返しではなく、人々の心の中にある価値観や共感を生み出すものです。データサイエンスが抗議運動の形態を予測する際にも、その背後にある人々の心情や社会的文脈を見落としてはならないでしょう。
確かにデータ分析はパターンを見つけ出し、ある程度の予測を可能にしますが、人間の行動や社会運動には予測不可能な要素が常に存在します。人間の直観や経験が生み出す洞察は、アルゴリズムでは捉えきれない部分を補うものです。私たちの社会では、テクノロジーが人間の補完となるべきであり、それに取って代わるものではないと私は信じています。特に、感情や人間関係においては、機械よりも人の温もりと直接的なコミュニケーションの価値を重視すべきでしょう。