株価予測モデル [選択科目(elective courses)]
今週は、マシンラーニングのファイナルプロジェクトに多くの時間を割きました。
結果として、サポートベクターマシンとディシジョンツリーを利用したシステムが２つが完成しました。
S&P500が上昇するか下降するかをインプットデータ（1日分のUSD/EURとDAX, HangSeng, Dow(DJIA), Nikkei225の日足の始値、高値、安値、終値の変動率）から予測するシステムです。DowとUSD/EURはS&Pと時刻が同じなので、前日のものを使い、他の指数は時差があるので、同じ日付のデータを使用しました。
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データを取得して、システムに入れられる形に変形するのにも意外と時間がかかりました。他にも候補のインプットデータは沢山取得したのですが、とりあえずこのインプットデータで試してみました。
トレーニングデータを2000年〜2014年、テストデータを2015-2016としました。テストデータに対しては、正答率とf1値を計算してシステムの評価をしています。
結果として、どちらのシステムもテストデータに対しての正答率が大体68%と想像していたよりもいい値が出てきて、逆にシステムが正しいかかなり心配しています。（グーグルが作ったS&P500予測のニューラルネットワークモデルで正答率70%を超えるものもあるので、68%もありえない訳ではないと思いますが。）
パラメーターの最適化も行い、サポートベクターマシンではどのカーネルを使って、カーネルトリックをするのか、またコストパラメータやカーネルのパラメータも色々とシステムに試させてベストのものを使用するようにしています。結果的に、カーネルはlinearが一番いい値を出しています。
初めての事ばかりなので、間違っている事をしている可能性が大いにありますが、やりたかった事は全て実装できたので、個人的には満足しています。
ここからの分析はグループメンバーの人達におあずけして、私はフィードフォワードニューラルネットワークで同様の株価予測システムの構築にチャレンジしたいと思います。
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結果として、サポートベクターマシンとディシジョンツリーを利用したシステムが２つが完成しました。
S&P500が上昇するか下降するかをインプットデータ（1日分のUSD/EURとDAX, HangSeng, Dow(DJIA), Nikkei225の日足の始値、高値、安値、終値の変動率）から予測するシステムです。DowとUSD/EURはS&Pと時刻が同じなので、前日のものを使い、他の指数は時差があるので、同じ日付のデータを使用しました。
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データを取得して、システムに入れられる形に変形するのにも意外と時間がかかりました。他にも候補のインプットデータは沢山取得したのですが、とりあえずこのインプットデータで試してみました。
トレーニングデータを2000年〜2014年、テストデータを2015-2016としました。テストデータに対しては、正答率とf1値を計算してシステムの評価をしています。
結果として、どちらのシステムもテストデータに対しての正答率が大体68%と想像していたよりもいい値が出てきて、逆にシステムが正しいかかなり心配しています。（グーグルが作ったS&P500予測のニューラルネットワークモデルで正答率70%を超えるものもあるので、68%もありえない訳ではないと思いますが。）
パラメーターの最適化も行い、サポートベクターマシンではどのカーネルを使って、カーネルトリックをするのか、またコストパラメータやカーネルのパラメータも色々とシステムに試させてベストのものを使用するようにしています。結果的に、カーネルはlinearが一番いい値を出しています。
初めての事ばかりなので、間違っている事をしている可能性が大いにありますが、やりたかった事は全て実装できたので、個人的には満足しています。
ここからの分析はグループメンバーの人達におあずけして、私はフィードフォワードニューラルネットワークで同様の株価予測システムの構築にチャレンジしたいと思います。
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ファイナルプロジェクト [選択科目(elective courses)]
マシンラーニングのクラスでは、グループでファイナルプロジェクトを行います。私は株式投資に興味があり、グループのみんなと相談して、過去のデータを利用する事で、未来の株価を予測するアルゴリズムを作り、その結果を分析する事に決めました。
期限までは約あと一ヶ月で、ペーパー提出とプレゼンを行わなければなりません。これらが成績の70%を占めるので、失敗すると単位がやばいです。
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インプットデータとして、世界各国の株価インデックス、為替、コモディティの価格を拾えるだけ長期で集めました。アルゴリズムに関しては、まだグループ内で話あっている段階ですが、サポートベクターマシンかニューラルネットワークを利用しようと考えています。
グループのメンバーは、日本人の私、中国人、韓国人の日中韓三人組です。バックグラウンドもよく分かれているので、足りない知識を補いながらプロジェクトを進めて行きたいと思います。やはり、アジア人は文化の根底に流れている考え方、プロトコルが近いので、コミュニケーションが楽でいいです。
今学期も残す所あと一ヶ月、気を引き締めて行きたいと思います。
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期限までは約あと一ヶ月で、ペーパー提出とプレゼンを行わなければなりません。これらが成績の70%を占めるので、失敗すると単位がやばいです。
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インプットデータとして、世界各国の株価インデックス、為替、コモディティの価格を拾えるだけ長期で集めました。アルゴリズムに関しては、まだグループ内で話あっている段階ですが、サポートベクターマシンかニューラルネットワークを利用しようと考えています。
グループのメンバーは、日本人の私、中国人、韓国人の日中韓三人組です。バックグラウンドもよく分かれているので、足りない知識を補いながらプロジェクトを進めて行きたいと思います。やはり、アジア人は文化の根底に流れている考え方、プロトコルが近いので、コミュニケーションが楽でいいです。
今学期も残す所あと一ヶ月、気を引き締めて行きたいと思います。
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クラス内容の復習 [選択科目(elective courses)]
マシンラーニングのクラスでは、AIの学習するアルゴリズムや関連する知識について学んでいます。
専門知識の無い私にとって毎週新しい概念がたくさん出てきて、追いつくのが精一杯です。
知識を表層的にただ覚えただけでは役に立たず、それぞれの知識がどう関連しているのかを把握しないとさっぱり理解できません。学部時代の理系の苦しみを思い出します笑
例えば、先週のクラス内容では、以下の知識が重要なポイントでした。
・サポートベクターマシン（Support Vector machine)
・VC次元（Vapnik– Chervonenkis dimension）
・過学習(Over-fitting)
・汎化性能（Generalization)
・ラグランジュの未定乗数法(Method of Lagrange multiplier)
・鞍点（Saddle point)
・カルーシュ・クーン・タッカー条件（Karush-Kuhn-Tucker condition）
・カーネル法（Kernel Methods）
このクラスは成績の７０％が最終レポートにかかっており、単位を取れるか全く分かりませんが、出来るだけの事はやりたいと思います。
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専門知識の無い私にとって毎週新しい概念がたくさん出てきて、追いつくのが精一杯です。
知識を表層的にただ覚えただけでは役に立たず、それぞれの知識がどう関連しているのかを把握しないとさっぱり理解できません。学部時代の理系の苦しみを思い出します笑
例えば、先週のクラス内容では、以下の知識が重要なポイントでした。
・サポートベクターマシン（Support Vector machine)
・VC次元（Vapnik– Chervonenkis dimension）
・過学習(Over-fitting)
・汎化性能（Generalization)
・ラグランジュの未定乗数法(Method of Lagrange multiplier)
・鞍点（Saddle point)
・カルーシュ・クーン・タッカー条件（Karush-Kuhn-Tucker condition）
・カーネル法（Kernel Methods）
このクラスは成績の７０％が最終レポートにかかっており、単位を取れるか全く分かりませんが、出来るだけの事はやりたいと思います。
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タグ：マシンラーニング
デジタルアセットについてのプレゼン [選択科目(elective courses)]
今日は、デジタルマーケティングのクラスでプレゼンです。
グループで担当した会社は、主にウエディングや誕生日の為にオリジナルのケーキを作るハワイの会社です。
プレゼンの内容は、この会社が現在どの様なインターネットマーケティング戦略をとっているか、どの様なデジタルアセットを持っているのか、どんな問題点があるのか、そして、改善案はどんなものがあるのかといった事です。
このクラスを通じて、ウェブサイトの分析ツールはたくさん知る事が出来ましたが、結局その情報を利用して、どうサイトを改善するかが重要だと再認識しました。
今日はプレゼンの時間まで資料の改良と話す内容の暗記に努めます。
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グループで担当した会社は、主にウエディングや誕生日の為にオリジナルのケーキを作るハワイの会社です。
プレゼンの内容は、この会社が現在どの様なインターネットマーケティング戦略をとっているか、どの様なデジタルアセットを持っているのか、どんな問題点があるのか、そして、改善案はどんなものがあるのかといった事です。
このクラスを通じて、ウェブサイトの分析ツールはたくさん知る事が出来ましたが、結局その情報を利用して、どうサイトを改善するかが重要だと再認識しました。
今日はプレゼンの時間まで資料の改良と話す内容の暗記に努めます。
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タグ：プレゼンテーション
中間試験 [選択科目(elective courses)]
今日はネゴシエーションクラスの中間試験です。
実は、この中間試験では、教室に行く必要がありません。
どういう事かというと、今日の夜中間試験の問題がメールで教授から来るので、それを二時間以内に解いて、教授に返信するという事らしいです。
なので、教科書はもちろん、必要ならばインターネットも利用して構いません。しかし、クラスメートと話すのだけは禁止。
個人的には、教室で試験を受ける方がモチベーションが高まります。ともかく、それなりに準備はしたので、集中して変なミスはしない様にしたいです。
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実は、この中間試験では、教室に行く必要がありません。
どういう事かというと、今日の夜中間試験の問題がメールで教授から来るので、それを二時間以内に解いて、教授に返信するという事らしいです。
なので、教科書はもちろん、必要ならばインターネットも利用して構いません。しかし、クラスメートと話すのだけは禁止。
個人的には、教室で試験を受ける方がモチベーションが高まります。ともかく、それなりに準備はしたので、集中して変なミスはしない様にしたいです。
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企業訪問 OceanIT [選択科目(elective courses)]
昨日は、デジタルマーケティングのクラスで企業訪問を行いました。
行った先は、OceanITという会社で先端技術を利用して主にアメリカの軍隊に商品を提供している会社です。
セメスターの後半では、この会社の商品をマーケティングします。私のグループは特殊な耳栓を担当する事になりました。私は知らなかったのですが、難聴というのは、軍隊の身体障害への保障で最も高額な問題の一つだそうです。
そこで、この会社は、普通レベルの会話や周囲の音は全く遮断されずに、銃声など大きな音だけを遮断する耳栓を開発しました。それを軍事利用以外に商用展開するのを手伝わせてもらいます。
話を聞いていて興味深かったのが、一般的な銃声等は、衝撃波として耳に入って、ダメージを与えるので耳栓で防げるのですが、ミサイルの爆発音等非常に大きな音に関しては、骨に直接衝撃が伝わってダメージを与えるので、耳栓ではもはや防げないという点でした。
商品に関する打ち合わせが終わった後は、会議室をお借りして、Netflixに関するケースをクラス内で討論しました。
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行った先は、OceanITという会社で先端技術を利用して主にアメリカの軍隊に商品を提供している会社です。
セメスターの後半では、この会社の商品をマーケティングします。私のグループは特殊な耳栓を担当する事になりました。私は知らなかったのですが、難聴というのは、軍隊の身体障害への保障で最も高額な問題の一つだそうです。
そこで、この会社は、普通レベルの会話や周囲の音は全く遮断されずに、銃声など大きな音だけを遮断する耳栓を開発しました。それを軍事利用以外に商用展開するのを手伝わせてもらいます。
話を聞いていて興味深かったのが、一般的な銃声等は、衝撃波として耳に入って、ダメージを与えるので耳栓で防げるのですが、ミサイルの爆発音等非常に大きな音に関しては、骨に直接衝撃が伝わってダメージを与えるので、耳栓ではもはや防げないという点でした。
商品に関する打ち合わせが終わった後は、会議室をお借りして、Netflixに関するケースをクラス内で討論しました。
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タグ：耳栓 軍隊
教授不在のクラス [選択科目(elective courses)]
昨日はネゴシエーションのクラスの日だったのですが、クラス開始２時間前になって教授からメールが来て、腰をやってしまって、クラスに行けないけど、クラスはキャンセルしませんという内容。
事前に読んできたネゴシエーションのケースのルールに従って、生徒同士でペアを作って交渉をしていました。解説は教授がいないのでもちろんなく、次回のクラスで行われると思います。
教授も人間なのでこういう事も起きますよね笑
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事前に読んできたネゴシエーションのケースのルールに従って、生徒同士でペアを作って交渉をしていました。解説は教授がいないのでもちろんなく、次回のクラスで行われると思います。
教授も人間なのでこういう事も起きますよね笑
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アンカリング効果 [選択科目(elective courses)]
昨日のネゴシエーションクラスでは、交渉におけるアンカリング効果について話し合いました。
アンカリング効果とは、判断前に認識した特定の数値や情報が印象に残り、それが基準点(アンカー)となり、判断に影響を及ぼす心理傾向のことです。
とある実験では、ルーレットを回して、出た目の分だけお金をあげるという偽のイベントで被験者をあつめ、被験者を2つのグループに分けます。
実際にルーレットを回してもらいますが、出る目は初めから決まっており、出る目が5ドルのグループと60ドルのグループを作りました。
ルーレットを回して、5ドルをもらった人に、アメリカでアフリカ系の人は5%以上いますか？と聞くと、大体5%以上はいると答える。この5という数字がアンカーになっています。その後、では、アフリカ系の人は実際何パーセントいると思いますかと聞くと、15%と答えました。
一方、ルーレットで60ドルをもらった人に、同じ質問をすると、アフリカ系の人の割合は60％以下だと多くの人が答えます。この60という数字がアンカーになっています。そして、では、アフリカ系の人は何パーセントいると思いますかと聞くと、35%と答えました。
ルーレットを回してでたどうでもいい数字のせいで、人々の考えるアメリカにおけるアフリカ系の割合が20%も変わってしまったわけです。
この効果を交渉でも利用することが出来ます。
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交渉では、初めの提示額を本当に自分が商品を売りたい値段より高く相手につたえます。そうすることで、相手の心に高い値段の基準点を作り、交渉を自分の有利な方向にもって行きやすくします。
現実では往々にして、両サイドがこの戦略をとろうとすることが多いです。（買い手は本当に買いたい値段よりも安い値段を初めに提示してくる。）そういう時は、価格の提示を自分から始めることでこちら側のアンカリングを少しでも強くします。
この効果の面白いところは、アンカリング効果という心理傾向があるという認識をしたとしても、この効果からは逃げられない所です。
アンカリング効果から逃げる有力な方法は、交渉の準備をしっかりしておくことです。自分の最悪払っても良い価格や商品の本当の価値を見定めておければ、この効果の罠にひっかかる可能性が減ります。
交渉は、私たちの身の回りにたくさん存在します。車や家の購入などの際は、アンカリング効果を思い出して、準備をしっかりして、自分の買いたい値段より安い金額を提示しましょう笑
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アンカリング効果とは、判断前に認識した特定の数値や情報が印象に残り、それが基準点(アンカー)となり、判断に影響を及ぼす心理傾向のことです。
とある実験では、ルーレットを回して、出た目の分だけお金をあげるという偽のイベントで被験者をあつめ、被験者を2つのグループに分けます。
実際にルーレットを回してもらいますが、出る目は初めから決まっており、出る目が5ドルのグループと60ドルのグループを作りました。
ルーレットを回して、5ドルをもらった人に、アメリカでアフリカ系の人は5%以上いますか？と聞くと、大体5%以上はいると答える。この5という数字がアンカーになっています。その後、では、アフリカ系の人は実際何パーセントいると思いますかと聞くと、15%と答えました。
一方、ルーレットで60ドルをもらった人に、同じ質問をすると、アフリカ系の人の割合は60％以下だと多くの人が答えます。この60という数字がアンカーになっています。そして、では、アフリカ系の人は何パーセントいると思いますかと聞くと、35%と答えました。
ルーレットを回してでたどうでもいい数字のせいで、人々の考えるアメリカにおけるアフリカ系の割合が20%も変わってしまったわけです。
この効果を交渉でも利用することが出来ます。
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交渉では、初めの提示額を本当に自分が商品を売りたい値段より高く相手につたえます。そうすることで、相手の心に高い値段の基準点を作り、交渉を自分の有利な方向にもって行きやすくします。
現実では往々にして、両サイドがこの戦略をとろうとすることが多いです。（買い手は本当に買いたい値段よりも安い値段を初めに提示してくる。）そういう時は、価格の提示を自分から始めることでこちら側のアンカリングを少しでも強くします。
この効果の面白いところは、アンカリング効果という心理傾向があるという認識をしたとしても、この効果からは逃げられない所です。
アンカリング効果から逃げる有力な方法は、交渉の準備をしっかりしておくことです。自分の最悪払っても良い価格や商品の本当の価値を見定めておければ、この効果の罠にひっかかる可能性が減ります。
交渉は、私たちの身の回りにたくさん存在します。車や家の購入などの際は、アンカリング効果を思い出して、準備をしっかりして、自分の買いたい値段より安い金額を提示しましょう笑
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ビデオマーケティングを成功させる方法 [選択科目(elective courses)]
昨日はデジタルマーケティングのクラスでプレゼンテーションを行いました。内容は、どうやって動画を流行らせる事が出来るかという内容で、具体的には、Puppyhoodというドッグフードを売る動画に関する分析のプレゼンを行いました。Youtubeでは1300万回再生と拡散にかなり成功した例です。
Youtube:
動画の拡散を成功させる要因はたくさんあり、4点ほど紹介したいと思います。
第1に、動画を上手く拡散させる上で、超拡散する人(Super sharer)が重要になります。Super sharerの定義は、毎週必ず１回は動画を拡散している人で、全インターネットユーザーの約１８％に相当します。また、インターネットユーザーの約9%は、毎日動画の拡散を行っているそうです。
そして、インターネットユーザーの18%に当たるSuper sharersが全拡散の約８２％を行っているそうです。これは、典型的なパレートの法則の例です。（20-80の法則とも呼ばれたりします。）
つまり、企業としては、インターネット上でパワーを持ったユーザーに、積極的にマーケティングを行う事で、効率的な動画の拡散を実現する事が出来るという事です。
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第２に、商品のアピールをわざとらしくしないという事です。動画を見た人が、動画を企業の広告として認識されてしまうと動画の拡散はあまり上手くいきません。普通、企業の広告を積極的に共有しようとはおもいませんよね。なので、動画の中に自然と商品（この動画の場合はドッグフード）を溶け込ませてアピールする事で、企業の広告としてではなく、単純に面白い動画として拡散をしてもらいやすくなります。
自然と生活の中で商品が利用しているのを見せる事で、商品に親近感を沸かせ、売りたい商品の利用シーンの理解にもつながります。
第3に、人気になる動画は、複数のポジティブな感情を呼び起こす傾向があります。例えば、暖かさ、幸せ、面白さ、驚き等です。また、呼び起こす感情の強度は強ければ強いだけ良いです。
１つのポジティブな感情でも、良いのですが、人間は飽きやすく１つの感情で注意を向けられる時間は非常に限られています。なので、複数の感情を１つの動画に織り交ぜる事が非常に重要で、複数の感情は、見ている人の注意を長い間引きつける事が出来ます。
これは、映画を例にして考えてみると分かりやすいかもしれません。面白いホラー映画では、驚かせるシーンと静かで少し落ち着かせるシーンがバランスよく配置されていると思います。逆に、２時間驚かせるシーン続きだったら、驚きも減りますし、退屈な映画になってしまいますよね。
第4に、動画が大きく拡散されるかどうかは動画がアップロードされてから初めの2日間にかかっています。またこの傾向は、年々顕著になってきており、2015年では、初めの２日の間に動画拡散の約43%が行われています。
ですので、企業は、マーケティングのリソースを逐次投入せずに、動画を上げる初めの２日間にリソースを集中投入した方が効率的だという事です。
また、動画をアップロードする上で、最高の日は、水曜日で、木曜日、金曜日がこれに続きます。おそらく、月曜日、火曜日は仕事に追われていて動画の共有をするモチベーションが低いからではないかと思います。
ビデオマーケティングでは、初めにビデオさえ作って、それを上手く拡散出来れば、企業が何もせずともユーザーが積極的に拡散を続けてくれるので、コストパフォーマンスが優れています。つまり、コストは制限されていますが、リターンは爆発的に拡散されれば、驚く程大きくなりえるという事です。
なんだか、株式投資のオプションみたいですね。
これからマーケティングにおける動画の役割はより大きくなっていくと思うので、機会があったときに、参考にして頂ければ幸いです。
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Youtube:
動画の拡散を成功させる要因はたくさんあり、4点ほど紹介したいと思います。
第1に、動画を上手く拡散させる上で、超拡散する人(Super sharer)が重要になります。Super sharerの定義は、毎週必ず１回は動画を拡散している人で、全インターネットユーザーの約１８％に相当します。また、インターネットユーザーの約9%は、毎日動画の拡散を行っているそうです。
そして、インターネットユーザーの18%に当たるSuper sharersが全拡散の約８２％を行っているそうです。これは、典型的なパレートの法則の例です。（20-80の法則とも呼ばれたりします。）
つまり、企業としては、インターネット上でパワーを持ったユーザーに、積極的にマーケティングを行う事で、効率的な動画の拡散を実現する事が出来るという事です。
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第２に、商品のアピールをわざとらしくしないという事です。動画を見た人が、動画を企業の広告として認識されてしまうと動画の拡散はあまり上手くいきません。普通、企業の広告を積極的に共有しようとはおもいませんよね。なので、動画の中に自然と商品（この動画の場合はドッグフード）を溶け込ませてアピールする事で、企業の広告としてではなく、単純に面白い動画として拡散をしてもらいやすくなります。
自然と生活の中で商品が利用しているのを見せる事で、商品に親近感を沸かせ、売りたい商品の利用シーンの理解にもつながります。
第3に、人気になる動画は、複数のポジティブな感情を呼び起こす傾向があります。例えば、暖かさ、幸せ、面白さ、驚き等です。また、呼び起こす感情の強度は強ければ強いだけ良いです。
１つのポジティブな感情でも、良いのですが、人間は飽きやすく１つの感情で注意を向けられる時間は非常に限られています。なので、複数の感情を１つの動画に織り交ぜる事が非常に重要で、複数の感情は、見ている人の注意を長い間引きつける事が出来ます。
これは、映画を例にして考えてみると分かりやすいかもしれません。面白いホラー映画では、驚かせるシーンと静かで少し落ち着かせるシーンがバランスよく配置されていると思います。逆に、２時間驚かせるシーン続きだったら、驚きも減りますし、退屈な映画になってしまいますよね。
第4に、動画が大きく拡散されるかどうかは動画がアップロードされてから初めの2日間にかかっています。またこの傾向は、年々顕著になってきており、2015年では、初めの２日の間に動画拡散の約43%が行われています。
ですので、企業は、マーケティングのリソースを逐次投入せずに、動画を上げる初めの２日間にリソースを集中投入した方が効率的だという事です。
また、動画をアップロードする上で、最高の日は、水曜日で、木曜日、金曜日がこれに続きます。おそらく、月曜日、火曜日は仕事に追われていて動画の共有をするモチベーションが低いからではないかと思います。
ビデオマーケティングでは、初めにビデオさえ作って、それを上手く拡散出来れば、企業が何もせずともユーザーが積極的に拡散を続けてくれるので、コストパフォーマンスが優れています。つまり、コストは制限されていますが、リターンは爆発的に拡散されれば、驚く程大きくなりえるという事です。
なんだか、株式投資のオプションみたいですね。
これからマーケティングにおける動画の役割はより大きくなっていくと思うので、機会があったときに、参考にして頂ければ幸いです。
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理系と文系の違い [選択科目(elective courses)]
日本では、文系、理系というわけ方がとてもポピュラーですが、アメリカでは日本程、文系、理系という概念がない様に感じます。私自身、物理学科からMBAを取りに来ているので、文系と理系両方の要素を持っている事になってしまい、文系なのか理系なのか良く分かりません。
今学期は、MBAのクラスとコンピューターサイエンスのクラスを両方とっていて、文系と理系両方の生徒と接する機会があり、その中で感じる違いについて書きたいと思います。
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以前も書いた様に、一般的に、文系の人達の方が外交的で社交性がある場合が多いです。一方、理系の人は、より内向的で、一人で静かにしている人が多いです。
ですが、私の感じた一番の違いは、プロジェクトの進め方で、これはグループワークを通じて感じる事が出来ました。例えば、MBAのプロジェクトでは、基本的に効率的にプロジェクトを終わらせる事がゴールになります。なので、ある課題について、グループメンバーの誰かが中々良い資料を作ってくれたら、軽く確認して他のタスクに移ります。一つひとつのポイントの深堀は必要最低限に抑えて、資料の見せ方や発表のやり方についての議論に時間を使います。
一方、コンピューターサイエンスのプロジェクトでは、与えられた課題の内容を一人ひとりが深く理解する事がゴールになる傾向があります。一人のメンバーが機能するプログラミングのソースコードを書いてきたとしても、どうやって機能しているのか、どうやったらもっと効率的に出来るのかを個々人が調べ、自分の得意な言語で作り直したりします。そして、全員が課題の内容を深く理解すると、資料や発表の仕方について話しますが、MBAのプロジェクト程気を使わないです。これは既に十分内容理解をした物事については、好奇心がなくなってしまうからかもしれません。
どちらが良い悪いというわけでもなく、こういう性質の違いがあるんだと理解して、個々のプロジェクトでメンバーの考え方を把握して、最適な進め方を考えるのが大切なのではないでしょうか。
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今学期は、MBAのクラスとコンピューターサイエンスのクラスを両方とっていて、文系と理系両方の生徒と接する機会があり、その中で感じる違いについて書きたいと思います。
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以前も書いた様に、一般的に、文系の人達の方が外交的で社交性がある場合が多いです。一方、理系の人は、より内向的で、一人で静かにしている人が多いです。
ですが、私の感じた一番の違いは、プロジェクトの進め方で、これはグループワークを通じて感じる事が出来ました。例えば、MBAのプロジェクトでは、基本的に効率的にプロジェクトを終わらせる事がゴールになります。なので、ある課題について、グループメンバーの誰かが中々良い資料を作ってくれたら、軽く確認して他のタスクに移ります。一つひとつのポイントの深堀は必要最低限に抑えて、資料の見せ方や発表のやり方についての議論に時間を使います。
一方、コンピューターサイエンスのプロジェクトでは、与えられた課題の内容を一人ひとりが深く理解する事がゴールになる傾向があります。一人のメンバーが機能するプログラミングのソースコードを書いてきたとしても、どうやって機能しているのか、どうやったらもっと効率的に出来るのかを個々人が調べ、自分の得意な言語で作り直したりします。そして、全員が課題の内容を深く理解すると、資料や発表の仕方について話しますが、MBAのプロジェクト程気を使わないです。これは既に十分内容理解をした物事については、好奇心がなくなってしまうからかもしれません。
どちらが良い悪いというわけでもなく、こういう性質の違いがあるんだと理解して、個々のプロジェクトでメンバーの考え方を把握して、最適な進め方を考えるのが大切なのではないでしょうか。
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タグ：理系 文系 考え方
