Future-proofな経済学とは? / Future-Proof Economics

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June 18, 2019

Future-proofな経済学とは? / Future-Proof Economics

■イベント
SocSci Meetup 2 ~社会科学をビルドする~
https://sansan.connpass.com/event/132286/

■登壇概要
タイトル:
Future-proofな経済学とは?

登壇者:
DSOC R&Dグループ 研究員 Juan Martínez

▼Sansan Builders Box
https://buildersbox.corp-sansan.com/

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Sansan

June 18, 2019
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Transcript

  1. Future-Proofな経済学とは Sansan 株式会社 DSOC(Data Strategy & Operation Center) R&D Group

    Juan Martinez
  2. SocSci Meet Up 2 ⾃⼰紹介 1 Juan (ファン) です! エルサルバドル⼈

    慶應義塾⼤学経済学研究科博⼠課程修了 研究テーマ > 労働経済学(主に⽇本) > 教育経済学(エルサルバドル) ウェブ開発者の経験もあり(Scalaをよく使っていました) 現在DSOC SocSciチームの研究員 とんかつが⼤好き!
  3. SocSci Meet Up 2 Future-Proof?経済学? 2 【Future-Proof】- 将来においても有⽤である 【経済学】- 限られた資源の配分を勉強する分野

    > 消費、投資 > 経済成⻑率、インフレ率、失業率、貧困率 > 教育、出産、犯罪に関する意思決定 > ⾦銭的な⾯だけではない!
  4. SocSci Meet Up 2 経済学 3 単純な理論モデルによって複雑な現象を理解しようとする。 データを⽤いて変数間の関係を明らかにする。 パラメータの識別とその解釈を求める 15年前は⼤⼈気だった‥

    ‥。
  5. SocSci Meet Up 2 それで⾦融危機がやってきて 4 経済学者が助けてくれなかった 理論モデルは実世界を反映しない。役に⽴たない! 予測なら機械学習の⽅が優れている 機械学習なら、なんでもできるじゃん

  6. 経済学が無⽤になってるの? NO 経済学が対象とする現象の重要性は無くならない BUT! 経済学に求められることは以前とは違う

  7. SocSci Meet Up 2 経済学はちびデータの時代に⽣まれた 6 ほとんど調査データ ⼩サンプル 低処理能⼒ 計算複雑性を深く考えない

    最終的に⼈間の⾏動を説明しようとしていた
  8. SocSci Meet Up 2 現代の世界は違う 7 膨⼤なデータ > データは⼊⼿しやすい >

    ネットワークデータ・画像データ・テキストデータ… 実時間で⾛るアルゴリズムのおかげで ⽇常⽣活が豊かになっている > 広告、オークション等 ⼈⼯知能の⾏動の解釈も話題になっている
  9. SocSci Meet Up 2 それでは、Future-Proofな経済学とは? 8 実世界の問題を実時間で解決できる 新しいデータ構造に対応する 機械学習と協⼒する 具体的には…

  10. SocSci Meet Up 2 実世界の問題を実時間で解決する 9 技術だけで解決できない問題がたくさんある 例: The DARPA

    Red Balloon Challenge (2009) > 10個の⾵船を⽶国全国に隠す > ⼀番早く全ての⾵船を⾒つけたチームは$40,000を受賞する > 準備の時間は短い!
  11. SocSci Meet Up 2 実世界の問題を実時間で解決する 10 受賞チームは ⾦銭的なインセンティブによる戦略 9時間以内に5千⼈以上を 動かして全ての⾵船を⾒つけた

    海外にいる⼈の協⼒も得られた Source: Reflecting on the DARPA Red Balloon Challenge. MIT
  12. SocSci Meet Up 2 実世界の問題を実時間で解決する 11 スモールワールドであるおかげでお⾦があまった 学び > ソーシャルメディアで頼むだけじゃ協⼒を得るのが難しい

    > インセンティブの構造は重要→ 経済学の得意なこと
  13. SocSci Meet Up 2 新しいデータ構造に対応する 12 メカニズムデザイン > 普通のオークションメカニズムをネットワークで適⽤すると 販売者が⼤きな損をする可能性がある。

    > Hao, Zhao and Zhou (2017)とZhang et. al. (2019) はこの問題を 乗り越える定価メカニズムを提案する。 テキストデータ→⾏動経済学 画像データ→外⾒が本当に収⼊に影響する?(Hamermesh, 2011)
  14. SocSci Meet Up 2 機械学習と協⼒する 13 実はBonanza(将棋)とAlphaGo(囲碁)は 元々経済学で開発された⼿法を 利⽤している(Igami, 2018)

    経済学の⼒で機械学習アルゴリズムに 解釈性を与える 機械学習のツールを利⽤して経済学の 実証分析の質を上げる(Hartford et al, 2016; Shi, Blei and Veitch, 2019; Dütting et al, 2019) 天下の ⼤将軍になる
  15. SocSci Meet Up 2 まとめ 14 データサイエンスや機械学習のおかげで 経済学の有⽤性が⾼まってきている 楽しい研究テーマがいっぱい⾒えている

  16. SocSci Meet Up 2 ポイント 15 経済学に関する教育はコンピューターサイエンスや 機械学習の基礎的な知識を含めると良い > プログラミング

    > 膨⼤なデータの取り扱い > データベース、REST API、ストリーミングデータ等の消費の仕⽅ > 処理複雑性 > 機械学習
  17. It‘s a great time to be an Economist!

  18. SocSci Meet Up 2 先⾏研究 17 • B. Li, D.

    Hao, D. Zhao, T. Zhou, “Mechanism Design in Social Networks,” arXiv:1702.03627, Feb 2017. • T. Zhang, D. Zhao, W. Zhang, X. He, “Fixed-price Diffusion Mechanism Design,” arXiv:1905.05450, May 2019. • D. S. Hamermesh, “Beauty Pays. Why Attractive People Are More Successful,” Princeton University Press. 2011. • M. Igami, “Artificial Intelligence as Structural Estimation: Economic Interpretations of Deep Blue, Bonanza, and AlphaGo,” arXiv:1710.10967, Mar 2018. • J. Hartford, G. Lewis, K. Leyton-Brown, M. Taddy, “Counterfactual Prediction with Deep Instrumental Variables Networks,” arXiv:1612.09596, Dec 2016. • C. Shi, D. M. Blei and V. Veitch, “Adapting Neural Networks for the Estimation of Treatment Effects,” arXiv:1906.02120, Jun 2019. • P. Dütting, Z. Feng, H. Narasimhan, D. C. Parkes, S. Srivatsa Ravindranath, “Optimal Auctions through Deep Learning,” arXiv:1706.03459, Apr 2019.