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「桁が重要」は、受験の時に特に物理の先生によく言われたなぁ。今でもザックリ色々考えるときに、まずは一人当たりにして考えてみるとか、あからさまな間違いはやはり桁で起こる気がする。
そして個人情報に価値があるのか。価値はあるが、その価値を顕在化するのは自分だけのデータではできない。あるプラットフォームが大量にデータを集めてアルゴリズムを改善するから価値が生まれる。それに対して対価を払うべきかは考え方は色々あるだろうが、片側だけでは成立していないという点は重要。
探求(セレンディピティ)と深堀(フィルタリング)のバランスも、常につきまとう問題。

日本語の文章は読みにくいが、色々な考え方としては面白そうだし、本も読んでみたくなった。
この辺りにノウハウの塊が…個人情報の報酬議論もなかなかいい「正確な数字は重要ではない。データ・リテラシーがあるというのは、何かがだいたい正しいか、あるいはとんでもなく見当違いかを見分けられるということだ」
桁と単位は、定量化の基本です。
この二つを正確に抑えれば、規模感をザックリ把握するには十分です。
ソーシャルデータの話をする際に、メトカーフの法則(「ネットワーク通信の価値は、接続されているシステムのユーザ数の二乗(n2)に比例する」)を例に出して考えると非常にわかりやすいです。

メトカーフの法則
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1%E3%83%88%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%95%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87

有名な例で言えば、Faxが1台存在するだけでは通信においての価値は全くありませんが、2台、3台と増えていくことによって接続回数が飛躍的に増えていくことになります。

この法則に従えば、データを点で語る事はあまり意味がなく一定の線として反映される(物を買う、広告をクリックする、検索するなど)の行為を繰り返す事によってデータがその物の価値を生み出すようになります。

お金と一緒で、データも流動性が生まれて初めて価値が出るものではないかと個人的には考えています。

ちなみにFacebookとテンセントのデータを用いて、メトカーフの法則によってネットワーク効果で生まれたデータが価値を持つのかの検証が行われているので興味のある方は是非読んでみて下さい。

Tencent and Facebook Data Validate Metcalfe’s Law
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11390-015-1518-1
記事の観点からは多少外れますが、昨今騒がれている?!VALUのビジネスモデルをこの記事を読んで再考しています。

カスタマー・エクスペリエンスというトラッキング手法はもはやある程度陳腐化してきていて、別の新たなトラッキングソース(方法論)が必要になるのではないでしょうか。
Amazon is a leading online retailer and one of the highest-grossing e-commerce aggregators, with $386 billion in net sales and approximately $578 billion in estimated physical/digital online gross merchandise volume in 2021.
時価総額
265 兆円

業績

Meta is the world's largest online social network, with nearly 4 billion family of apps monthly active users.
時価総額
179 兆円

業績