Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
妻との相性をWatsonで分析してみた
IBM Champion / HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
1	
2018年 7⽉21⽇(⼟)
2	
古今東⻄、
夫とは、妻に頭があがらないものなのだろうか。
3	
テレビのなかでは勇ましい政治家が、じつは妻の⾦づ
かいに悩んでいたり、豪胆な武将が恐妻家だったり。
古くは、かのソクラテスも、妻には弱かったという。
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
•  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家
v  Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど
•  IBMChampion for 2018
v  主な実...
5	
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略
Amazonで購⼊:
http://www.amazon.co.jp/dp/4621088068
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位...
6	
AI(⼈⼯知能)とのかかわり:
UXデザイナー および エンジニア として、
AIの実務をしています。主に IBM Watson。
リンクスタート!
7	
IBM Champion 2018
受賞しました
みなさまのおかげです。
本当にありがとうございます。
8	
本⽇のセッション構成:
そもそも IBM Watson とは?
Watson の基礎知識
妻との相性をWatsonで分析してみた
前半
後半
9	
パート1:
そもそも IBM Watson とは?
Watson の基礎知識
10	
IBM Watson Assistant:
デモ
チャットボット
デモ例
引⽤:
https://conversation-demo.ng.bluemix.net/
11	
⼈⼯知能の種類:
「⼈⼯知能の分けかた」は、いろいろとあります。
世代で分ける ⽔準で分ける
などなど...
学習⽅法で分ける
第1世代
第2世代
第3世代
1960 1980 2010 レベル
1
2
3
4
5
特化型
汎⽤
機械
...
12	
⼈⼯知能の種類:
「パッケージング」で分類した場合。
あまりこういう分類は⾒かけないですが、インテグレーションの観点から。
フレームワークを元に⾃⼒で開発する クラウドで出来合いのものを使う
•  TensorFlow
•  Keras...
13	
IBM Watson:
IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。
IBM のクラウドサービス IBM Cloud を
契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。
従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、
試すくらいなら、...
14	
まず解かなければいけない誤解:
IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、
⾃然な会話をしている⾵のものがありますが
あれは、嘘とまではいかないまでも、
CM ⽤に、ガチガチに実装されています。
なぜなら、Watson に...
15	
「Watson」はブランドの総称:
IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
16	
とりあえず Watson を使ってみよう:
IBM Bluemix のアカウントをつくる。
ライトアカウントならクレジットカードなしでOK。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
17	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「カタログ」から「Watson」 > 「Speech To Text」
を選んで「公開」をクリック。
これで ⾳声認識API がもう使える。
デモ
引⽤:
https://console.bl...
18	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「ダッシュボード」から、先ほど作った
「Speech To Text」を選択、「サービス資格情報」に、
APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。
デモ
引⽤:
https://cons...
19	
とりあえず Watson を使ってみよう:
⽤意した⾳声:
デモ
https://github.com/storywriter/Watson-Speech-To-Text-201612/raw/
master/audio-file-ja...
20	
とりあえず Watson を使ってみよう:
curl -X POST -u <username>:<password>
--header "Content-Type: audio/flac”
--header "Transfer-Enc...
21	
とりあえず Watson を使ってみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる:
デモ
{ "results": [ { "alternatives": [ {
"confidence": 0.772,
"transcript": "...
22	
これだけで Watson が使えた!:
かんたん設定と、コマンド⼀発で、いきなり使える。
リンクスタート!
23	
Watson を使ってみよう:
今度は「Visual Recognition」を試してみましょう。
画像認識API です。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
24	
Watson を使ってみよう:
とりあえず写真をアップロードしてみる。
デモ
curl -X POST -F
"images_file=@<path>self.jpg"
"https://gateway-
a.watsonplatfor...
25	
Watson を使ってみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋):
デモ
{ "class": "steward", "score": 0.791,
"type_hierarchy": "/person/steward” }...
26	
Watson を使ってみよう:
⿊服の執事・・・。
そう⾒えないこともない。
デモ
悪魔で執事です。
27	
Watson に学習させてみよう:
学習させたい対象の写真を、20枚(+α)⽤意して、
「Yoshiki_Hayama」とタグづけして、アップロード。
デモ
28	
Watson に学習させてみよう:
判定したい写真をアップロードする。
デモ
curl -X POST -F
"images_file=@<path>self.jpg" -F
"parameters=@<path>myparams.j
...
29	
Watson に学習させてみよう:
戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋):
デモ
{ "class": "Yoshiki_Hayama", "score":
0.612198 }
...
Yoshiki_Hayamaと認識!
30	
これだけで Watson が使えた!:
かんたんな⼿順、少量のデータ(20枚は驚異的)で、
それなりの学習がされて、使える。
オーディナルスケール起動!
31	
Watson が得意とする範囲:
Watson は「⼈間の認知を拡張する」のが得意。
「認知系」を中⼼としたAI。
•  ⾔語処理
•  画像処理
•  ⾳声認識処理
•  など...
コグニティブ
32	
Watson が苦⼿とする範囲:
あまり得意でないのは、数値演算。Math 関数もない。
(つまり 1 + 1 の計算もできない)
ただ、今後のロードマップに、
統計解析プラットフォームの強化は挙がっている。
33	
パート2:
妻との相性をWatsonで分析してみた
34	
Watsonで性格分析:
IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
Personality Insights
APIのひとつ
35	
Personality Insights:
Personality Insights は、ある⼈が書いた⽂章を解析
して、使われている⾔葉の傾向から、性格や嗜好を推
定する。ビッグファイブと呼ばれる、⼈間の⼼理を代
表する5つの特性を中...
36	
Personality Insights:
とくにマッチングの分野で、ビジネス活⽤が探られて
いる。たとえば、就職希望者がどの職種に適している
か。プロジェクトチームを組むときに、誰を加えるべ
きか。顧客に合った営業担当者は誰か。
引⽤...
37	
ひょっとして、我が家の相性も・・・?
?
38	
Personality Insights を試してみよう:
Personality Insights のデモサイトが⼿軽。
アカウント登録が無しで試せる。
デモ
引⽤:
https://personality-insights-demo...
39	
Personality Insights を試してみよう:
デモ
引⽤:
https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
40	
Personality Insights を試してみよう:
デモ
引⽤:
https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
41	
Personality Insights を試してみよう:
サンバーストチャートは、デモ映えする。
デモ
引⽤:
https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
42	
Personality Insights でわかる値:
協調性
利他主義
協調性
謙虚さ
道徳
共感度
信⽤度
外向性
活発度
⾃⼰主張
明朗性
刺激希求性
友情
社交性
知的好奇⼼
⼤胆性
芸術的関⼼度
情動性
想像⼒
思考⼒
現状打...
43	
ここから、どうすれば妻との相性がわかるだろう?
44	
デモサイトの利⽤規約:
引⽤:
https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/terms-of-use
他⼈や他の組織の
Twitter® IDをアップロードすることは
禁じられていま...
45	
最⼤の関⾨:妻の承諾を得る:
Watsonで、夫婦の相性診断を
してみたいんだけど・・・
46	
最⼤の関⾨:妻の承諾を得る:
・・・ ・・・
47	
最⼤の関⾨:妻の承諾を得る:
あら、占いみたいで
⾯⽩いじゃない
48	
Personality Insights:
デモサイトの画⾯は、2⼈の⼈間を⽐較するようにはで
きていない。分析するには、⽣のデータが欲しい。
Personality Insights は、他の Watson の機能と同じ
く、cURL...
49	
とりあえず Watson を使ってみよう:
IBM Bluemix のアカウントをつくる。
ライトアカウントならクレジットカードなしでOK。
デモ
引⽤:
https://console.bluemix.net/
50	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「カタログ」から
「Watson」 > 「Personality Insights」
を選んで「公開」をクリック。
これで 性格分析API がもう使える。
デモ
引⽤:
https://con...
51	
とりあえず Watson を使ってみよう:
「ダッシュボード」から、先ほど作った
「Personality Insights」を選択、「サービス資格情
報」に、APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。
デモ
引⽤:
https:...
52	
Twitter の全ツイート履歴を⼊⼿する:
Twitter の管理画⾯から、まとめてダウンロードするこ
とができる。「設定とプライバシー」ページ下部に
「全ツイート履歴をリクエストする」というボタンが
ある。
デモ
引⽤:
https...
53	
ツーイト履歴を整形する:
Twitter からダウンロードできるデータ書式と、
Personality Insights が受け取れる書式が異なる。
整形プログラムを Python で書いた。
デモ
GitHub で公開しました。
ht...
54	
Personality Insights 結果を csv 形式で得る:
curl -X POST --user "{username}:{password}"
--header "Content-Type: application/js...
55	
返ってきたデータが英語:
対訳を GitHub で公開しました。
https://github.com/storywriter/personality-
insights-tools
・・・右にずっと続きます。(2017年8⽉公開のため...
56	
妻とデータを⽐較:
デモ
57	
妻とデータを⽐較:
ビッグファイブと主要素に絞り、レーダーチャートに。
デモ
58	
妻とデータを⽐較:
似てるよね?
デモ
59	
妻とデータを⽐較:
似ているのは、いいことなのか?
60	
夫婦の相性は、似ているほうがいいの?:
教育⼼理学では、グループでの学びは、性格特性が異
なるメンバーが集まったほうが、効果が出るという。
また、チームビルディングも、メンバーの多様性が成
果につながる、という研究もある。
結婚について...
61	
国⽴情報学研究所のCiNii(論⽂検索システム):
ビッグファイブと結婚の相関を調べた研究は、思いの
ほか⾒つからない。
ようやく⾒つけたのが、次の論⽂。⽇本⼼理学会の第
73回⼤会で発表されたもの。結婚相談所で成婚にい
たった男⼥の性...
62	
村上 隆, 和⽥ 真雄, ⾕ 伊織, 2008:
性格特性が近いカップルほど成婚しやすい。
引⽤:
恋愛と結婚のためのコミュニケーション能⼒尺度の研究(村上 隆,和⽥ 真雄,⾕ 伊織,2008)
https://www.psych.or...
63	
妻とデータを⽐較:
似てるよね?
64	
よかったー。
65	
リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
Personality Insights は使われている⾔葉の傾向から、
性格を推定する。リツイートを含めると含めないので
は、分析結果が変わってくるのではないか?
僕⾃⾝は、全ツイートのうち、...
66	
リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
「全ツイート(リツイート含む)」
「全ツイート(リツイートを除く)」
「リツイートのみ(⾃分のツイートはない)」
の3種類に加⼯して、傾向を⽐較。
67	
リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
68	
リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
リツイートを含んでも除いても、それほどの差は⽣ま
れなかった。ひとつひとつ⾒ていくと、「忠実さ」や
「挑戦」の項⽬で、リツイートに引きずられて値が動
いているところはあるが。
⾯⽩いのは、「リツ...
69	
リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
⾃分が共感を覚えたものをリツイートするからかもし
れないが、他⼈の⽂章でも、⾃分の好みでピックアッ
プして集めると、⾃分の性格特性を推定できる、とい
う可能性が⽰唆できそう。
70	
「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?:
「話し⾔葉」と「書き⾔葉」では、同じ分析結果にな
るのか? 同⼀⼈物(妻)のTweets(約63000語)と
発話データ(約900語)を⽐較。
71	
「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?:
72	
「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?:
「話し⾔葉」と「書き⾔葉」では、同⼀⼈物でも、か
なり乖離する。(発話データが900語しかなく、精度
に不安はあるものの)
⽇本語では「話し⾔葉」と「書き⾔葉」は異なる。
発話は、対話者との関係...
73	
参考:Natural Language Understanding:
IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。
引⽤:
https://console.ng.bluemix.net/
Natural Language
U...
74	
まとめ:
1.  Personality Insights は、⼿軽に使える。
ただし、テキスト量の確保と、加⼯が課題。
2.  性格特性の、どの値が⾼ければ/低ければ、
マッチングしていると判断するか?
その根拠を探すほうがタイヘン。...
75	
相性診断の結果を妻に伝えてみた:
こんな感じ
なんだけど
76	
相性診断の結果を妻に伝えてみた:
・・・ ・・・
77	
相性診断の結果を妻に伝えてみた:
似ているね
78	
相性診断の結果を妻に伝えてみた:
「似ているね」
ポツリと⼀⾔。
しみじみとした顔で画⾯を眺めていた。
何か、妻なりに感じるところがあったようだ。
79	
ありがとうございました。
⽻⼭ 祥樹
Twitter: @storywriter
Facebook: storywriter.jp
Facebook、ぜひ、つながってください!
Special Thanks to: はやしすみこ(@id...
⽻⼭のプレゼンのアレ が、
  スタンプになりました!
スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹
https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja
Web・CSSネタ
全40種類
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

妻との相性をWatsonで分析してみた:東京都中小企業診断士協会中央支部 AI・人工知能研究会「AIの実態に迫る」

2.450 visualizaciones

Publicado el

2018年7月21日(土)東京都中小企業診断士協会中央支部 AI・人工知能研究会「AIの実態に迫る」で発表した「妻との相性をWatsonで分析してみた」のスライドです。IBM Watson Personality Insights について、身近な事例をもとに解説しています。
イベントページ:
http://rmcai.wp.xdomain.jp/

Publicado en: Datos y análisis
  • Sé el primero en comentar

妻との相性をWatsonで分析してみた:東京都中小企業診断士協会中央支部 AI・人工知能研究会「AIの実態に迫る」

  1. 1. 妻との相性をWatsonで分析してみた IBM Champion / HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 ⽻⼭ 祥樹 @storywriter 1 2018年 7⽉21⽇(⼟)
  2. 2. 2 古今東⻄、 夫とは、妻に頭があがらないものなのだろうか。
  3. 3. 3 テレビのなかでは勇ましい政治家が、じつは妻の⾦づ かいに悩んでいたり、豪胆な武将が恐妻家だったり。 古くは、かのソクラテスも、妻には弱かったという。
  4. 4. ⽻⼭ 祥樹 @storywriter v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 •  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家 v  Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど •  IBMChampion for 2018 v  主な実績など •  担当したWebサイトが、雑誌のWebユーザビリティランキングで 国内トップクラスの評価を受ける ほか実積多数 v 主な専⾨分野 •  ユーザーエクスペリエンス、⼈間中⼼設計、情報アーキテクチャ、 アクセシビリティ、ライター、NOREN、IBM Watson 4 ユーザー⼼理を つかむプロです
  5. 5. 5 メンタルモデル ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略 Amazonで購⼊: http://www.amazon.co.jp/dp/4621088068 コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」 コンピュータ・IT 総合 最⾼「9位」
  6. 6. 6 AI(⼈⼯知能)とのかかわり: UXデザイナー および エンジニア として、 AIの実務をしています。主に IBM Watson。 リンクスタート!
  7. 7. 7 IBM Champion 2018 受賞しました みなさまのおかげです。 本当にありがとうございます。
  8. 8. 8 本⽇のセッション構成: そもそも IBM Watson とは? Watson の基礎知識 妻との相性をWatsonで分析してみた 前半 後半
  9. 9. 9 パート1: そもそも IBM Watson とは? Watson の基礎知識
  10. 10. 10 IBM Watson Assistant: デモ チャットボット デモ例 引⽤: https://conversation-demo.ng.bluemix.net/
  11. 11. 11 ⼈⼯知能の種類: 「⼈⼯知能の分けかた」は、いろいろとあります。 世代で分ける ⽔準で分ける などなど... 学習⽅法で分ける 第1世代 第2世代 第3世代 1960 1980 2010 レベル 1 2 3 4 5 特化型 汎⽤ 機械 学習 ニューラル ネットワーク エキスパート システム 遺伝的 アルゴリズム ロジックで分ける 教師 なし 教師 あり 強化 学習 分類 問題 回帰 問題
  12. 12. 12 ⼈⼯知能の種類: 「パッケージング」で分類した場合。 あまりこういう分類は⾒かけないですが、インテグレーションの観点から。 フレームワークを元に⾃⼒で開発する クラウドで出来合いのものを使う •  TensorFlow •  Keras •  Caffe •  Chainer •  など... •  IBM Watson •  Amazon Web Services •  Google Cloud Platform •  Microsoft Azure •  など...
  13. 13. 13 IBM Watson: IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。 IBM のクラウドサービス IBM Cloud を 契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。 従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、 試すくらいなら、個⼈でも安⼼。
  14. 14. 14 まず解かなければいけない誤解: IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、 ⾃然な会話をしている⾵のものがありますが あれは、嘘とまではいかないまでも、 CM ⽤に、ガチガチに実装されています。 なぜなら、Watson には、2018年7⽉時点で: •  ⾔語を⽣成する能⼒はない。 •  「考える」能⼒はない。
  15. 15. 15 「Watson」はブランドの総称: IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  16. 16. 16 とりあえず Watson を使ってみよう: IBM Bluemix のアカウントをつくる。 ライトアカウントならクレジットカードなしでOK。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  17. 17. 17 とりあえず Watson を使ってみよう: 「カタログ」から「Watson」 > 「Speech To Text」 を選んで「公開」をクリック。 これで ⾳声認識API がもう使える。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  18. 18. 18 とりあえず Watson を使ってみよう: 「ダッシュボード」から、先ほど作った 「Speech To Text」を選択、「サービス資格情報」に、 APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  19. 19. 19 とりあえず Watson を使ってみよう: ⽤意した⾳声: デモ https://github.com/storywriter/Watson-Speech-To-Text-201612/raw/ master/audio-file-ja.flac
  20. 20. 20 とりあえず Watson を使ってみよう: curl -X POST -u <username>:<password> --header "Content-Type: audio/flac” --header "Transfer-Encoding: chunked” --data-binary @<path>audio-file-ja.flac "https://stream.watsonplatform.net/speech- to-text/api/v1/models/ja-JP_BroadbandModel/ recognize?continuous=true" デモ
  21. 21. 21 とりあえず Watson を使ってみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる: デモ { "results": [ { "alternatives": [ { "confidence": 0.772, "transcript": "ただいま ワトソン の テスト 中 ただ いま ワトソン の テスト 中 ⽇ は 晴天 なり 本⽇ は 晴 天 なり” } ], “final”: true } ], “result_index”: 0 }
  22. 22. 22 これだけで Watson が使えた!: かんたん設定と、コマンド⼀発で、いきなり使える。 リンクスタート!
  23. 23. 23 Watson を使ってみよう: 今度は「Visual Recognition」を試してみましょう。 画像認識API です。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  24. 24. 24 Watson を使ってみよう: とりあえず写真をアップロードしてみる。 デモ curl -X POST -F "images_file=@<path>self.jpg" "https://gateway- a.watsonplatform.net/visual- recognition/api/v3/classify? api_key=<api_key>&version=2018- 03-19"
  25. 25. 25 Watson を使ってみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋): デモ { "class": "steward", "score": 0.791, "type_hierarchy": "/person/steward” }, { "class": "person", "score": 0.824 }, { "class": "charcoal color", "score": 0.767 } ⿊服の執事・・・。
  26. 26. 26 Watson を使ってみよう: ⿊服の執事・・・。 そう⾒えないこともない。 デモ 悪魔で執事です。
  27. 27. 27 Watson に学習させてみよう: 学習させたい対象の写真を、20枚(+α)⽤意して、 「Yoshiki_Hayama」とタグづけして、アップロード。 デモ
  28. 28. 28 Watson に学習させてみよう: 判定したい写真をアップロードする。 デモ curl -X POST -F "images_file=@<path>self.jpg" -F "parameters=@<path>myparams.j son" "https://gateway- a.watsonplatform.net/visual- recognition/api/v3/classify? api_key=<api_key>&version=2018- 03-19”
  29. 29. 29 Watson に学習させてみよう: 戻り値は JSON 形式で返ってくる(抜粋): デモ { "class": "Yoshiki_Hayama", "score": 0.612198 } ... Yoshiki_Hayamaと認識!
  30. 30. 30 これだけで Watson が使えた!: かんたんな⼿順、少量のデータ(20枚は驚異的)で、 それなりの学習がされて、使える。 オーディナルスケール起動!
  31. 31. 31 Watson が得意とする範囲: Watson は「⼈間の認知を拡張する」のが得意。 「認知系」を中⼼としたAI。 •  ⾔語処理 •  画像処理 •  ⾳声認識処理 •  など... コグニティブ
  32. 32. 32 Watson が苦⼿とする範囲: あまり得意でないのは、数値演算。Math 関数もない。 (つまり 1 + 1 の計算もできない) ただ、今後のロードマップに、 統計解析プラットフォームの強化は挙がっている。
  33. 33. 33 パート2: 妻との相性をWatsonで分析してみた
  34. 34. 34 Watsonで性格分析: IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/ Personality Insights APIのひとつ
  35. 35. 35 Personality Insights: Personality Insights は、ある⼈が書いた⽂章を解析 して、使われている⾔葉の傾向から、性格や嗜好を推 定する。ビッグファイブと呼ばれる、⼈間の⼼理を代 表する5つの特性を中⼼に、ニーズや価値観、消費傾向 まで導き出してくれる。 引⽤: https://www.ibm.com/watson/services/personality-insights/
  36. 36. 36 Personality Insights: とくにマッチングの分野で、ビジネス活⽤が探られて いる。たとえば、就職希望者がどの職種に適している か。プロジェクトチームを組むときに、誰を加えるべ きか。顧客に合った営業担当者は誰か。 引⽤: https://www.ibm.com/watson/services/personality-insights/
  37. 37. 37 ひょっとして、我が家の相性も・・・? ?
  38. 38. 38 Personality Insights を試してみよう: Personality Insights のデモサイトが⼿軽。 アカウント登録が無しで試せる。 デモ 引⽤: https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
  39. 39. 39 Personality Insights を試してみよう: デモ 引⽤: https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
  40. 40. 40 Personality Insights を試してみよう: デモ 引⽤: https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
  41. 41. 41 Personality Insights を試してみよう: サンバーストチャートは、デモ映えする。 デモ 引⽤: https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
  42. 42. 42 Personality Insights でわかる値: 協調性 利他主義 協調性 謙虚さ 道徳 共感度 信⽤度 外向性 活発度 ⾃⼰主張 明朗性 刺激希求性 友情 社交性 知的好奇⼼ ⼤胆性 芸術的関⼼度 情動性 想像⼒ 思考⼒ 現状打破 ニーズ ⾃由 理想 愛 現実性 ⾃⼰表現 安定 仕組 挑戦 親密さ 好奇⼼ 興奮 調和 価値観 保守性 快楽主義 変化に対する許容性 ⾃⼰⾼揚 ⾃⼰超越 ビッグファイブ 誠実性 達成努⼒ 注意深さ 忠実さ 秩序性 ⾃制⼒ ⾃⼰効⼒感 感情起伏 激情的 ⼼配性 悲観的 利⼰的 ⾃意識過剰 低ストレス耐性 消費傾向 (多数のため省略)
  43. 43. 43 ここから、どうすれば妻との相性がわかるだろう?
  44. 44. 44 デモサイトの利⽤規約: 引⽤: https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/terms-of-use 他⼈や他の組織の Twitter® IDをアップロードすることは 禁じられています。 妻の許可がいる
  45. 45. 45 最⼤の関⾨:妻の承諾を得る: Watsonで、夫婦の相性診断を してみたいんだけど・・・
  46. 46. 46 最⼤の関⾨:妻の承諾を得る: ・・・ ・・・
  47. 47. 47 最⼤の関⾨:妻の承諾を得る: あら、占いみたいで ⾯⽩いじゃない
  48. 48. 48 Personality Insights: デモサイトの画⾯は、2⼈の⼈間を⽐較するようにはで きていない。分析するには、⽣のデータが欲しい。 Personality Insights は、他の Watson の機能と同じ く、cURL 経由で、⽣のデータを csv 形式や JSON 形 式で得ることができる。
  49. 49. 49 とりあえず Watson を使ってみよう: IBM Bluemix のアカウントをつくる。 ライトアカウントならクレジットカードなしでOK。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  50. 50. 50 とりあえず Watson を使ってみよう: 「カタログ」から 「Watson」 > 「Personality Insights」 を選んで「公開」をクリック。 これで 性格分析API がもう使える。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  51. 51. 51 とりあえず Watson を使ってみよう: 「ダッシュボード」から、先ほど作った 「Personality Insights」を選択、「サービス資格情 報」に、APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。 デモ 引⽤: https://console.bluemix.net/
  52. 52. 52 Twitter の全ツイート履歴を⼊⼿する: Twitter の管理画⾯から、まとめてダウンロードするこ とができる。「設定とプライバシー」ページ下部に 「全ツイート履歴をリクエストする」というボタンが ある。 デモ 引⽤: https://twitter.com/
  53. 53. 53 ツーイト履歴を整形する: Twitter からダウンロードできるデータ書式と、 Personality Insights が受け取れる書式が異なる。 整形プログラムを Python で書いた。 デモ GitHub で公開しました。 https://github.com/storywriter/personality- insights-tools
  54. 54. 54 Personality Insights 結果を csv 形式で得る: curl -X POST --user "{username}:{password}" --header "Content-Type: application/json" --data-binary "@{path}/tweet_all.json" --header "Accept: text/csv" --output "tweet_all-profile.csv" "https://gateway.watsonplatform.net/personality- insights/api/v3/profile? version=2017-10-13&consumption_preferences=t rue&raw_scores=true&csv_headers=true" デモ
  55. 55. 55 返ってきたデータが英語: 対訳を GitHub で公開しました。 https://github.com/storywriter/personality- insights-tools ・・・右にずっと続きます。(2017年8⽉公開のため、やや古くなっています・・・)
  56. 56. 56 妻とデータを⽐較: デモ
  57. 57. 57 妻とデータを⽐較: ビッグファイブと主要素に絞り、レーダーチャートに。 デモ
  58. 58. 58 妻とデータを⽐較: 似てるよね? デモ
  59. 59. 59 妻とデータを⽐較: 似ているのは、いいことなのか?
  60. 60. 60 夫婦の相性は、似ているほうがいいの?: 教育⼼理学では、グループでの学びは、性格特性が異 なるメンバーが集まったほうが、効果が出るという。 また、チームビルディングも、メンバーの多様性が成 果につながる、という研究もある。 結婚についてはどうだろう?
  61. 61. 61 国⽴情報学研究所のCiNii(論⽂検索システム): ビッグファイブと結婚の相関を調べた研究は、思いの ほか⾒つからない。 ようやく⾒つけたのが、次の論⽂。⽇本⼼理学会の第 73回⼤会で発表されたもの。結婚相談所で成婚にい たった男⼥の性格特性を調べた。
  62. 62. 62 村上 隆, 和⽥ 真雄, ⾕ 伊織, 2008: 性格特性が近いカップルほど成婚しやすい。 引⽤: 恋愛と結婚のためのコミュニケーション能⼒尺度の研究(村上 隆,和⽥ 真雄,⾕ 伊織,2008) https://www.psych.or.jp/meeting/proceedings/73/contents/poster/pdf/3PM019.pdf
  63. 63. 63 妻とデータを⽐較: 似てるよね?
  64. 64. 64 よかったー。
  65. 65. 65 リツイートは分析に含めたほうがいいの?: Personality Insights は使われている⾔葉の傾向から、 性格を推定する。リツイートを含めると含めないので は、分析結果が変わってくるのではないか? 僕⾃⾝は、全ツイートのうち、リツイートの占める割 合は 11% だった。
  66. 66. 66 リツイートは分析に含めたほうがいいの?: 「全ツイート(リツイート含む)」 「全ツイート(リツイートを除く)」 「リツイートのみ(⾃分のツイートはない)」 の3種類に加⼯して、傾向を⽐較。
  67. 67. 67 リツイートは分析に含めたほうがいいの?:
  68. 68. 68 リツイートは分析に含めたほうがいいの?: リツイートを含んでも除いても、それほどの差は⽣ま れなかった。ひとつひとつ⾒ていくと、「忠実さ」や 「挑戦」の項⽬で、リツイートに引きずられて値が動 いているところはあるが。 ⾯⽩いのは、「リツイートのみ(⾃分のツイートはな い)」と「全ツイート(リツイートを除く)」の傾向 も、おおむね同じであること。
  69. 69. 69 リツイートは分析に含めたほうがいいの?: ⾃分が共感を覚えたものをリツイートするからかもし れないが、他⼈の⽂章でも、⾃分の好みでピックアッ プして集めると、⾃分の性格特性を推定できる、とい う可能性が⽰唆できそう。
  70. 70. 70 「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?: 「話し⾔葉」と「書き⾔葉」では、同じ分析結果にな るのか? 同⼀⼈物(妻)のTweets(約63000語)と 発話データ(約900語)を⽐較。
  71. 71. 71 「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?:
  72. 72. 72 「話し⾔葉」と「書き⾔葉」で差は出る?: 「話し⾔葉」と「書き⾔葉」では、同⼀⼈物でも、か なり乖離する。(発話データが900語しかなく、精度 に不安はあるものの) ⽇本語では「話し⾔葉」と「書き⾔葉」は異なる。 発話は、対話者との関係や、⽴場、テーマで異なる。 例:YG性格検査(⽮⽥部ギルフォード性格検査) 「家庭での⾃分について答えてください」「会社での⾃分について...」と、前提をお いてから、テストする。120問からなる質問紙法による性格検査。
  73. 73. 73 参考:Natural Language Understanding: IBM Watson は、細かい機能(API)の集合体。 引⽤: https://console.ng.bluemix.net/ Natural Language Understanding
  74. 74. 74 まとめ: 1.  Personality Insights は、⼿軽に使える。 ただし、テキスト量の確保と、加⼯が課題。 2.  性格特性の、どの値が⾼ければ/低ければ、 マッチングしていると判断するか? その根拠を探すほうがタイヘン。(論⽂を探そう) 3.  妻とは相性が良さそうでよかった。
  75. 75. 75 相性診断の結果を妻に伝えてみた: こんな感じ なんだけど
  76. 76. 76 相性診断の結果を妻に伝えてみた: ・・・ ・・・
  77. 77. 77 相性診断の結果を妻に伝えてみた: 似ているね
  78. 78. 78 相性診断の結果を妻に伝えてみた: 「似ているね」 ポツリと⼀⾔。 しみじみとした顔で画⾯を眺めていた。 何か、妻なりに感じるところがあったようだ。
  79. 79. 79 ありがとうございました。 ⽻⼭ 祥樹 Twitter: @storywriter Facebook: storywriter.jp Facebook、ぜひ、つながってください! Special Thanks to: はやしすみこ(@idealisland)
  80. 80. ⽻⼭のプレゼンのアレ が、   スタンプになりました! スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹 https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja Web・CSSネタ 全40種類

×