経済学者がビッグデータに熱心でない理由 - himaginary’s diary

BOEチーフエコノミストのアンドリュー・ホールデンが、ビッグデータをテーマに講演している（H/T Mostly Economics）。 その中で、ビッグデータに対する経済学者とデータサイエンティストの態度の違いについて以下のように述べている。 The first thing to say is that Big Data and data analytic techniques are not new. Nonetheless, over recent years they have become one of the most rapidly rising growth areas in academic and commercial circles. Over that period, data has become the new oil; data analytic techniq

[vanbraam]

経済学者もdata scientistも立場が違うだけで両方正しいんだと思う;経済学者は所謂統計の嘘の危険を知り抜いていて,その経済学分野(人の生死にも関わる)での悪用を恐れる;data scientistは分析/予測が金に繋がればOK

[wosamu]

よくわからんが、データの選定が適切かどうかを評価する手法ってそんなに発達してないの？

[hagino_3000]

ミクロ経済学の教科書に「データから効用曲線を求める方法」が書いてないのに違和感があったんだが、こういう 理由なのか。

[zyzy]

そりゃ研究に合う疑似相関する部分を無理くり抜き出す手法とほぼ同じだもんなぁ。

[tick2tack]

"補完的手法として捉えるべき"　/　学問と実業では違うし、科学と形式科学とでも違いそう。/　“「回帰ハンティング」、即ち研究者が検証しようとした仮説に最も良く当てはまる回帰結果だけを報告すること”

[maeda_a]

「経済学者にとって、データマイニングほど悪質な罪はあまりない」

[Humisawa]

“ポパーは科学の進歩において演繹的手法を重視した。それは、公理から始まり、公理から理論に移り、そこで初めて仮説をデータに突き合わせる、というやり方である。言い換えれば、理論が計測に先行する。”

[goodstoriez]

“代替的手法ではなく補完的手法として捉えるべきなのだ。言い換えれば、片方の手法だけを用いると、世界の理解や政策において、誤った推論を行い、場合によっては深刻な間違いを犯す危険性が高まる”

[elu_18]

“経済学者がビッグデータに熱心でない理由 - himaginaryの日記” https://t.co/N9tiSHaigs

[Cru]

ディープラーニングの手法がデータサイエンティストの分野に展開してくると本気で理論が終わりそうで恐ろしいが。理論が終わるとはなんたる退廃。私はデータ先行が好きだが。経済学は裏付けの乏しい理論が空転しがち