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統計学が最強の学問であり、NFTに触るときにも役に立つ

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この記事を書いた人:こたろ(ブロガー/NFTマーケター)

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今回は「統計学が最強の学問であり、NFTに触るときにも役立つ」という話をしてみたいと思います。

僕の好きな本に「統計学が最強の学問である」という本があります。

ちょっと過激なタイトルですが、内容は本物。西内啓さん(Twitterという一流の統計家の先生が執筆されている書籍です。

西内先生は、東京大学助教、ダナファーバー/ハーバード がん研究センター客員研究員を経て、データビークルの取締役をされているそうです。

この本を読んでいると「客観的に物事を考える」という意識が高まって、世の中のとらえかたが変わってきます。

内容を理解するには少し数学の知識が必要ですが、ぜひ、NFTを触っている人には読んでみて頂きたい本の1つです。

冒頭から話が脱線してしまいますが、僕はこのような「論理」に関する話題が、それなりに好きなんですよね。

たぶん、世間的にはめずらしいのではないかと思います。

世の中のことが、なぜ、こうなるのか、ということが明らかになっていく過程に楽しさを感じるんですよね。これが本業の方で「研究」であったり、「論文執筆」などに繋がっているんだと思います。

今回は、この「統計学が最高の学問である」が、NFTに触るときにも役に立つと思ったので紹介します。

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この記事を読んでいるあなたも、「このNFTの価値が下がったのは〇〇のせいだ」と短絡的に物事を結び付けていませんか?

僕自身、気を付けないとすぐに上記のような思考におちいってしまいます。

そういったときに、統計学のことを思い出すのです。

統計学の検定手法として「重回帰分析」というのがあります。この分析は、簡単にいうと『結果に影響を与える因子を探す』ときに力を発揮する検定方法です。

例えば、NFTの価値が下がるには様々な要因がありますよね。「市場の落ち込み」「競合プロジェクトの存在」「発信の少なさ」など。

これらの要因を使って、以下のような計算式で表そうとするのが重回帰分析です。

y=a1x+a2x+a3x+….+b

今回の例だと、「ドルに対する円が1円下がると0.1倍、競合が1ETH売り上げると0.2倍、ファウンダーが発信を1日休むと0.1倍、NFTの価値が下がる…」みたいな式を導き出すわけです。

ただ、これを導き出すには高度な計算が必要になるので、NFTをさわる人が全員「重回帰分析」をできるようになるべきと言っているわけではありません。

物事の因果関係は、統計学的には複数の要因が絡み合った結果であるという前提で推定することを知っておくと、世の中の因果の捉え方が変わってくると思うのです。

人間は、油断すると短絡的に物事を考えてしまいがちです。

特に「NFT投資で損をした」など感情を揺さぶられたときには、冷静な判断がしにくくなりますよね。

過去の僕も、ある投資で負けたと落ち込んでいたときに、友人から「〇〇はマイナス要因だけど、〇〇はプラスに働きそうだね」などと言われて、その通りだなあと冷静さを取り戻すことがありました。

短絡的に1つの要素だけを結果に結び付けて、物事を俯瞰できていなかったんですね。

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繰り返しになりますが、「物事の結果には、様々な要因が複雑に絡み合っている」ということを思い出すためにも、統計学はかじっておくと良いと思います。

そして、たぶん、近い将来にNFTの販売履歴というビックデータを使って売上の予測ができるツールが登場するような時代がくるはずです。

その原理を理解して、うまくツールを使うためにも「統計学」の基礎の基礎くらいは知っておいて損はないかなと。

とはいえ、NFT売上の予測式ができたとしても、その要素のいくつかに「人間」の要素が組み込まれますよね。

上記のツイートのような感じです。

要素の中に「不確実」な人間が入る以上、NFTが発売した瞬間に価値が決まるということはないと思います。

人間の努力、人と人とのつながりがNFTの成功に影響を与えるのは続きますよね。これがNFTの楽しさであり、関わる意義のように感じています。

将来、NFTの価値を示す計算式に、人間のどのような要素が組み込まれるのか、影響を与える割合はどの程度なのか、データサイエンスの研究が進むことを楽しみに待ってみようと思います。

ちょっとマニアックな話になってしまいましたが、今回はここまで。聴いて頂いた方にとって、何かしらの考えるきっかけになれたら嬉しいです。

ぜひ、「統計学が最強の学問である」も読んでみてください。少し数学の知識は必要ですが、好きな人は好きだと思います。

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