毎日1冊、こちょ!の書評ブログ

2013年8月から毎日、「そうだったのか」という思いを綴ってきました。

ビックデータで街づくり  情報エントロピーは日々減少する。

本日の日経新聞のトップはビックデータで街づくり、

情報エントロピーとは

情報エントロピーとは、あるできごと(事象)が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。ありふれたできごと(たとえば「風の音」)が起こったことを知ってもそれはたいした「情報」にはならないが、逆に珍しいできごと(たとえば「曲の演奏」)が起これば、それはより多くの「情報」を含んでいると考えられる。情報量はそのできごとが本質的にどの程度の情報を持つかの尺度であるとみなすこともできる。(Wikipedia

ビックデータで街づくり

街という空間、時間、個別のデータ、これらのビックデータを機械学習させれば傾向を導きだし、シュミレーションが可能になる事を報じている。シュミレーションが可能とはどういう事か?相関の高いシュミレーションが可能という事はデータの確率が高まるという事である。将来のデータがシュミレーションにより、ありふれたデータになるという事である。ビックデータの集積だけでは情報エントロピーには中立である。これを機械学習(例えば階層型ニューラルネットワークの概念)で、パターン化する事で情報エントロピーを減少させる事ができる。ビックデータの中から特異なパターンを見つけ出せば特異なパターン=シュミレーションが可能であるという事である。例えば天気予報の精度がとてつもなく上がる事は情報エントロピーが低下する事と言い換えられる。