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「仮説をみつけデータを元に検証する」やり方は、経済学者など学術的な根拠に裏付けされているという話です。
大学時代、経済学部で学んでいた時にマクロ経済やミクロ計量経済学など「これは社会に出たら役に立つのだろうか・・」と思っていました。こういったeBayなどの具体的な事例をふまえての講義があったら、今の学生はより具体的な活用イメージを持って学べるんじゃないかと思います。
また、アカデミックな世界と実ビジネスの世界がつながって生み出せる可能性が増えたことで、学者、研究者の選択肢が増えるというのは素晴らしいです。経済学でも、金融機関以外での活躍ができる場ができるといいですね。
"我々はこの仮説を検証し、「出品者の取引量に比して、出品者が購入者とネガティブなワードを含むメッセージのやりとりをどれくらいしているか」という値を使って、出品者のクオリティを算出するモデルを生み出しました。"
注目のコメント
アメリカで教えていた時に、「Appleではジョブズが決める。Googleではデータが決める」という記事がありましたが、今どこもデータが主流ですね。
この記事は「経済学」に絞られていますが、因果推論と統計分析は学問全般、特に私の知る限り経営学、マーケティング、心理学の中核です。マーケというと広告、心理学（日本では文学部の一部だったりする）というとカウンセリング、のイメージが強いかも知れませんが、アメリカでは定量分析が主流ですし、私も今シグナリング理論を応用したM&Aの論文を書いてます。おそらく、そうした分野のPh.D. もいろいろ採用して生かしているのではないでしょうか。「経済学者」というと、大学で理論を教えていたりIMFのような国際機関で働いているイメージが強いかもしれません。
しかし、実はアマゾンやグーグル、ウーバーなどのテック企業でも重宝されています。その筆頭が、200人以上の経済学PhD人材を抱えるアマゾンです。
「ミクロ経済は、個人や企業がどう行動し、意思決定を下すのかを理解するための学問なんだよ」
アマゾンでも働いていたテック経済学者の先駆け、タデリス教授に解説してもらい、ぐっと解像度が高まりました。
NewsPicksでは今日から2日間、ビジネスで活用される経済学の特集をお届けします。ビジネススクールの修士課程一年目の学生にまさにこういった内容のクラスを教えていますが、ビジネススクールの学生は数学や統計に弱い（とある意味思い込んでしまっている）人も多く、「アカデミックすぎる」「何の役に立つのかわからない」というフィードバックも多いです。計量経済や統計が主軸なのでPythonでなくRで解析するのですが、それも「できない」と諦めてグループ内のできる人に任せてしまうケースも多数です。AIやDX、そしてさらなるテクノロジーの変化によるビジネスモデルの改革を牽引できるビジネス人材の育成が必要とされる中、現場として実際どのようなカリキュラムで実践するのか模索する毎日です。
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