シンプル is Best？

From:山極綾子

本当にあった怖い話です。

中学生のころ、私にはとても仲のいい二人の友人がいました。

仮に二人を、AさんとBさんとします。

いつもAさん、Bさんと私の三人でお昼ご飯を食べていたのですが、その日はBさんは別のクラスの友達とご飯を食べており、Aさんと私の二人だけでした。

今日の授業眠かったね～

そういえば国語のY先生がさ～

そんな他愛もない話をしていたあるとき、Aがぼそっ、とつぶやきます。

「正直さ、B、いつも別のクラスでご飯食べてればいいのに…」

ん！？

どういうこと！？

実は、三人で仲がいいと思っていたのは私だけだったようで、AはBに、それほど良い感情を抱いてはいないようでした。

なんと…

長いこと一緒にいたはずなのに、全く気づいていませんでした。

恐ろしいことです．．．。

その後紆余曲折あり、AとBは今ではとても仲のいい友人になっているようなのですが、ここでふと、気になることがありました。

私たちの関係性を図にすると、どんな感じになるのでしょうか？？

AとBの間の関係性は、時間を経て、確実に変化しています。

また、Bと別のクラスの友人との関係性は？

どこまでを可視化すれば、正しく私たちの関係性を表すことが出来るのでしょうか？

最近、社会ネットワーク分析について学んでいるのですが、その中でも、どのように現実の複雑なネットワークを抽象的にするか、という議論が多くなされています。

そして結論を言うと、なかなか、無理のある抽象化をしているようです

無理のある、というのは、現実に即していないということです。

シンプルにすればするほど、複雑な現実を写しきれない

とはいえ、複雑なままでは、なにも扱えない

例えば、人材のデータを扱うにしても、一人一人に注目する場面と、ある程度タイプでとらえるべき場面があります。

シンプルにすべきところはどこか？

その程度は？

そのバランスは、人事を始めとする様々な制度を構築するときにも、非常に重要な視点です。

バランスがすごく重要なのは、どの分野でも変わらないのかもしれません。

山極綾子

P.S.
例えばデータ分析でも、シンプルさと複雑さのバランスはとても重要です。

いろんな問題が起き得ますが、例えば、解釈性と表現力のトレードオフがあります。

シンプルなモデルを適用すれば、解釈は容易になりますが、複雑な事象を表現しきれないことが多々あります。

逆に複雑なモデルであれば、表現力は上がるものの、その結果を人間が見ても、理解できない、ということが起き得ます。

だからこそ、AIにすべてを任せるのではなく、人間が関わることが重要なのですね。

P.P.S.
今日もお読みくださりありがとうございます。

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