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AIを使えば血液型人間学と心理学のデータを矛盾なく説明できる!? [AIで血液型]

最近はAIが大流行です。
私もAIスピーカーは、Google Home、LINE Clova Waveを持っています。
Amazon Echo も購入希望です(写真はAmazon.comより)。

echo2nd.PNG

そこで、AIそのものでなくとも、それっぽい統計的な手法で血液型のデータを分析できないかず~っと考えていたら、なんとなくできそう感じになってきました。

さて、たいていの性格についての質問&回答では、「血液型」より「年齢」の影響が大きいようです。
これはどういうことかというと、各年齢を均等に調査する(ランダムサンプリング)と、見かけ上は血液型の影響が小さくなるということです!
確かに、この推測は現実のデータ(縄田さん坂元さんのデータ)とうまく一致します。

それではということで、手元に数千件の生データがあるので、ネットでいろいろと探していたら、「数量化1類」という統計分析の方法を見つけました。
#古典的なAIで使われていた手法かも…。
思い立ったが吉日ということで、差がある代表的な質問の500人だけピックアップ(統計ソフトの都合)して、試験的に分析した結果は次のとおりです。
説明変数の数値が大きいほど、性格に影響を与えていることになります。
#年代(年齢)は便宜的に10歳毎に区切って分析しました。

一類1.PNG

一類2.PNG

一類3.PNG

一類4.PNG
いやぁ、こんなにうまくいくとは…。
#質問によっては、性別や職業の影響も大きくなるようですね。

ところが、実際に血液型別に人間観察をするときは、完全なランダムサンプリングという場合は少ない―というか、ほとんどない―ので、年齢、性別、職業…などが同じようなサンプル(例:学校、職場)で行っていますよね。
だから、結構な差が出ているはずで、多くの人(70%程度)にはそれらの差を観察することが十分に可能となります。

なんでこんな簡単にことに誰も気が付かなかったのでしょうか?

東大工学部出身の正比古さんや、亡くなった(血液型が大好きだった)大村政男さんが知ったら、我がことのように喜んでくれるかもしれません。
これで、今までの知見と組み合わせると、血液型人間学と心理学のデータがほぼ矛盾なく説明できるわけですから…。
少なくとも私はそう信じています。

余談ですが、最新のAIテクノロジーを使えば、もっとうまく説明できるはずです。
というのは、「数量化1類」は、分析手法がかなり単純(線形)だからです。
機会があれば、そのうちチャレンジしてみたいと思っています。[るんるん]
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