Facebook、無断で行った情動感染実験について謝罪・釈明
約70万人のユーザーのニュースフィードをインフォームドコンセントなしに操作して行った実験について、論文著者であるFacebookのサイエンティストが説明・謝罪した。今後は研究審査基準を改善するとしている。 米Facebookで約70万人のユーザーのニュースフィードを操作して実施した実験論文が物議を醸したことを受け、この論文の著者で同社のデータサイエンティスト、アダム・クレイマー氏が6月29日（現地時間）、自身のFacebookで“公式な説明”を行った。 クレイマー氏はまず、この実験を行ったのはFacebookがユーザーに与える感情的な影響について気に掛けているからだと強調した。「ポジティブなコンテンツ（いわゆるリア充なコンテンツを含む）を見ると人はネガティブに感じたり、仲間はずれにされた気がするという懸念について調査する必要があると考えた」という。 また、この実験は2012年初頭に行われた
Facebook、ユーザー約70万人のニュースフィードを操作した実験結果論文を発表
米Facebookが約70万人のユーザーのニュースフィードに表示する投稿を実験のために操作したことが、米国科学アカデミーの機関誌PNASで公開された論文で明らかになった。 Facebookのデータサイエンティスト、アダム・クレイマー氏ら3人によるこの論文は「ソーシャルネットワークにおける大規模情動感染に関する実験的証拠（Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks）」と題され、Facebookのニュースフィードに表示される投稿の感情がユーザーの投稿の感情に影響するかどうかを実験した結果がまとめられている。 この実験で、Facebookは68万9003人の英語を使うユーザーを抽出し、ニュースフィードのアルゴリズムを操作して、ポジティブな言葉を含む投稿の表示を減らした場合のユ
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
Web2.0 vs 学会 - effy channel
最近どうもパッとしない学会 情報系でいうと、日本には電子情報通信学会や情報処理学会というすばらしい学会がある。学会は自分の研究成果を世に問うたり、研究の動向を把握したり、同じ研究分野や関連する研究分野を専門とする研究者との交流を活性化するためになくてはならない存在だ。 しかし、最近どうもパッとしない。私としては全国大会等に参加する意義を感じられなくなってきている。みんながみんな私のように思っているかどうかはわからないが、実際のところ学会としても発表の質の低下や参加者数の減少等は危機的状況にあると認識しており、頭を悩ませているのが現状だ。 学会発表の場で闊達な議論をしあっていた人たちはどこへ行ってしまったのか。時代とともに技術を熱く語る人たちはいなくなってしまったのだろうか。いや、いなくなったわけではない。場所を変えただけだ。むしろ、より熱い議論が繰り広げられている。 最先端の討議の場所は個
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夫婦間で行われた実験で衝撃結果 - ライブドアニュース
論文書きと物作りの乖離
