Rの考え方

Rの個人研究・考察を行うブログ。最近は因果推論とアナリティクス(機械学習、統計はお休み中)、認知論にお熱。

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Google検索があるから勉強しなくていいとは「言えない」理由

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検索技術が進歩し、知らないことはググって解決が多くなってきました。
日常生活は便利になりましたが、技術や学問を学ぶ際にはそれは正しいのでしょうか。

結論から言うと、間違っています。
理由としては、未知の専門分野でWebの記述が正しいことを判断できるのか答えてみてください。

具体的にいうと、機械学習の関連技術(特にプログラムのコーディング)は間違った解釈が溢れています。
対して、注目されていない技術は検索であまりヒットしません。

具体例を挙げると、、
注目されている技術を機械学習->決定木モデル->XGBoostとします。
Google検索(日本)で約140万件の記事がヒットします。

注目されていない技術分野を統計的因果推論とします。
約37万件の記事がヒットします。

つまり1つの技術(学問)分野より、機械学習のモデルの一つの方が検索でのヒット数が多い状態です。

深堀りをすると、統計的因果推論の割と有名な1つの手法を検索します。
「統計的因果推論 傾向スコア 層別」とすると1.5万件ヒットします。
さて、この記事数の中で、あなたは正しい記事を見つけることができるのでしょうか。

さらに専門的に、
「direct lingam 統計的因果探索」とすると・・・約900件。
このモデルは因果方向を推定するために回帰分析を複数回行う、簡単でかつ画期的なモノですがWeb上ではほぼ説明がありません。

注目されている技術はゴミ記事にあふれ、注目されていない技術はそもそも記事がない。Webはそんな場所です。

そこであなたは正しさを判断できるでしょうか。

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