アパマン・・・・・ショック！ - 債券・株・為替 中年金融マン ぐっちーさんの金持ちまっしぐら
別に取り上げる気持もあまりなかったのですが、ある筋から個人投資家がかなり犠牲になりそうだ、との情報を頂いたので、ここで取り上げることにいたしましょう。 本件をおさらいしておくことで同じような手口のものを見つけだすことも簡単になりますしね。ただ、ほんとに筋の悪い人がたくさん付いている案件なので再び東京湾に沈むかもしれませんが（笑）、クリスマスついでに許してもらいましょう。 アパマンショップホールディングス。 上戸彩ちゃんはかわいかったのだが、ファイナンスに苦しんだ挙句に、５０億円を上限とした第三者割り当て、１５億円を上限とした新株予約権を発行すると発表した。 このご時勢、将来のビジネスモデルも希薄でまともなファイナンスが付きづらく、平成20年9月期決算では純損失約70億円を計上して、連結自己資本比率2.4％という数字を見せ付けられば、そもそも苦し紛れの一発と見られるしかないですね。 さらにこ
ソーシャルメディア セカンドステージ：【第8回】レコメンデーションの虚実（8）〜株価予測は集合知が衆愚化しない希有なモデルだ (1/2) - ITmedia アンカーデスク
ソーシャルレコメンデーションは今のところ、（2）のアプローチが一般的だ。なぜなら消費者個人を相手にするレコメンデーションというサービスでは、（1）の群衆の叡知モデルではコストがかかり、自動化もしにくいから、一般消費者向けの無料サービスには適さないのである。これに対して（2）の統計結果モデルなら、低コストで自動化されたサービスを提供できる。 母集団の巨大化による衆愚化 だが一方で、先ほども書いたように（2）の統計結果モデルは衆愚化しやすい。特に問題なのは、ソーシャルの母集団が大きくなってきたときだ。母集団が巨大化すれば、その衆愚化の可能性はどんどん高くなってしまう。自動化したレコメンデーションを安価に行えるとしても、そのレコメンド内容が誤ってしまう可能性が大きいとすれば、それは結果的には正しいレコメンデーションとは言えない。 例えば、この連載の第6回で書いたオートキャンプ場の例で考えてみよう
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