LSTM は惨めに失敗しました!ある少年が時系列モデルを使って恋人の感情を予測した4ページの論文を発表した。

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ガールフレンドの感情は株式市場と同じくらい予測不可能です。違いは、多くの専門家がさまざまな時系列モデルを使用してガールフレンドの感情を研究しているのに対し、ガールフレンドの感情は学者からあまり注目されていないことです。

最近、Reddit の投稿が話題になりました。Journal of Astrological Big Data Ecology に論文が掲載されましたが、その論文では主に時系列モデルを使用してガールフレンドの感情の変化を研究していました。

この記事は、クランベリーレモン大学応用心理学および機械学習学部のチャド・ブロマン博士によって執筆されました。

https://jabde.com/2021/05/23/girlfriends-mood-time-series-analysis/

Journal of Astrological Big Data Ecology は、学術論文、STEM ニュース、クリックベイトなどを「パロディ化」した公開場所に特化したジャーナル ブログです。

この雑誌の創刊者は、私たちの論文を見たら私たちの「科学」を笑うはずだが、決して信じてはいけない、と語った。それぞれの投稿を楽しんでください。私たちの目標は、作品にできるだけ多くのユーモアを加えることです。

この論文を見たRedditのネットユーザーは、彼の創造性、努力、実行力が素晴らしいと述べ、A+の評価を与えました。

一部のネットユーザーは論文の続編についても予想を立てている。著者の恋人が分析結果に同意しなかったため、著者は論文のタイトルを編集・修正し、修正されたタイトルは「元恋人の感情変動の時系列分析」となった。

一部のネットユーザーは論文の分析結果に反対し、LSTMモデルはゴミだと信じています。論文の図4のスタイルを見てみましょう。だんだんととんでもないことになってきました。

ネットユーザーの中には、あなたがガールフレンドに対して観察した感情は本物ではない可能性があり、偽りのデータである可能性があると考える人もいます。

この記事の参考文献リストも大きな特徴で、バレンタインデーがなぜ重要なのか、長期的な関係をどう乗り切るか、サイバーパンク 2077 をプレイするのに最適な時期などが含まれています。

それで、この 4 ページの論文は一体何について書かれているのでしょうか?

偽の論文の要約には、アクティブリスニング、デートの夜、長時間の枕元での会話などの最近の進歩にもかかわらず、ティファニー（著者のガールフレンド）の気分を予測することがますます困難になっていると述べられています。プレイステーション 5 向けの独占ゲームがますます増えるにつれ、新しいゲームを購入して 1 週間毎晩オンラインで仲間たちとチームを組む前に、ティファニーの気分を判断することがますます重要になってきます。

この記事の目的は、単純移動平均、6 倍指数平滑法、さらには過度に複雑な機械学習モデルを比較して、ガールフレンドの急速に増加する気分の変動に対する最適な予測モデルを決定することです。初期の時系列分析では非定常性と季節的な感情の変動が顕著でしたが、よりシンプルなモデルにより、マットの離婚後の予測はリスクが低くなりました。

その味ですよ！

そして背景では、二人の知り合いの経緯や葛藤などが詳しく紹介されました。

ティファニーと私は10年前、私が理論体育プログラムの2年生だったクランベリーレモン大学で出会いました。

二人は量子粒子ドッジボール大会でベスト2に残り、高校3年生の秋に寒くなって外出できなくなるまでデートを始めた。私が時系列分析を始めたのもこの頃でした。彼女と私は今、自分の家に住む2人の若い専門家であり、3年間アボカドトーストを食べないことで得た頭金で私の博士課程の資金を賄いました。

ティファニーは現在、フリーミアム ゲームのマーケティング コンサルタントですが、彼女は私がそれをフリーミアムと呼ぶことを望んでいません。彼女はディズニーが大好きで、山よりもビーチでの休暇を好み、昨シーズンの終わりまで『ゲーム・オブ・スローンズ』に夢中でした。仕事をしていないときは、Reddit でミームをスクロールしたり、Facebook や Instagram で写真をスクロールしたり、Twitter で自分が最も嫌いな有名人の最新情報をチェックしたりしています。

そしてタイミング解析の目的を紹介しました。

ティファニーの感情の浮き沈みに合わせて計画を立てることは、親友が赤ちゃんを産み始め、彼女自身も訓練を受けていないストレスの多い企業職に昇進して以来、飛躍的に難しくなった。これは単なる問題ではなく、すぐに対処する必要がある問題です。

最も重要なのは、ファイナルファンタジー7リメイクもリリースされることです！ （2021年5月に発表された論文）

論文の第 2 章では、データの収集とクリーニングのプロセスについて説明します。

ティファニーの気分の変動の激しさはカテゴリー別に記録され、主観的な気分のタイムスタンプと、気分の変動が著者の財布にどれだけの金銭的損失をもたらしたかが記録されます。

時系列分析とモデリングは、最適な TMFM の開発に必要な作業のわずか 15% にすぎません。ティファニーの過去の感情データを分析し、この記事で予測に使用する前に、そのデータを収集してクリーンアップする必要があります。確かに、彼女の気分は季節的なもので、即興のオンライン購入に表れるかもしれないし、気分とは関係のない購入は休日や特別な機会に基づいた季節的なもののように見えるかもしれない。

しかし、だからといって、こうした特定の季節的影響や 24 時間のニュースサイクルがティファニーの気分の変化に影響を与えないということではありません。季節と休日と気分の因果関係の問題のため、次の式でティファニーの気分変動性 (TMV) を正確に評価するための季節データを取得するために、気分指標等価尺度 (MMEM) が確立されました。ここで、SACM は、平均購入量とソーシャル メディアの傾向分析によって計算され、彼女の週の労働負担に応じて正規化された季節的自己相関行列です。次に、マトリックスの対称性を確保して SACM を TMV に変換します。

ティファニーの感情スイング データに適用される最も単純なモデルは、7 日間の移動平均です。この非常に基本的なアプローチは、高次元の予測子を実装するための最良の方法ではないかもしれませんが、より複雑な代替方法よりもノイズの少ない予測を作成します。

彼女のデータは 24 時間にわたって自己相関しているように見えますが、月曜日が悪い日になりそうだと彼女が単純に感じた場合に備えて、直感に基づかない予測のための最も効果的な平均化ウィンドウは 7 日間の移動平均に最適化されています。これは、非常に不安定な日には当てはまりません。2018 年のスピードボート騒動と妊娠騒動の際には、ティファニーの感情は 1 時間移動平均モデルを使用して実装されました。

もちろん、予測不可能なガールフレンドには、予測不可能なモデルが必要です!

ティファニーの気分の変動のような不可解なブラックボックスほど機械学習を物語るものはありません。この関数は、長短期記憶 (LSTM) 構造を使用します。

著者は、10年間安定した関係を築き、多くの浮き沈みを経験した後でも、その「素晴らしい女性」についてはまだ多くの混乱があったと述べた。何年ものデートと広範囲にわたる時系列分析を経て、私は彼女のことを十分に知っていると思っていましたが、ファイナルファンタジー7が3週間以内に発売されると、ブラックボックスの機械学習アルゴリズムアプローチが最善のアプローチになるかもしれません。

もちろん、最後はエキサイティングな実験結果です。上の写真に示すように、実験結果のスタイルは非常に奇妙であり、モデルがいかに強力であっても、ガールフレンドの感情の軌跡を予測できないことも示しています。

7日間の移動平均はティファニーの感情の全体的な傾向を最もよく予測できましたが、他のモデルによって予測された忠実度の低い変化は予測できませんでした。 6 タプル指数平滑化関数は、より忠実度の高い予測を実現しますが、多くのローカル トレンドを見逃してしまいます。 ARMA は、より大きな傾向やよりローカルな傾向を捉えることができますが、危険なほど不正確な予測を生み出します。この予測に基づいて行動すれば、少なくともこの関係が一体どこへ向かっているのかについて一晩か二晩の議論が始まるでしょう。

記事の結論として、著者は自分が夢見てきたゲームを今でも楽しみにしていると述べています。

PS5 にファイナルファンタジー 7 リメイクをダウンロードできる日数が残り 18 日となった今、これらのアルゴリズムは、ティファニーの購買行動、感情の変化、そして何をしているのかまったくわからない部下に関する仕事上の会話を積極的に監視しています。

すべての予測モデル（LSTM を除く）が一致すれば、6 月 10 日から 7 月 4 日の休日に、ケンタッキー州ルイビルにある彼女の両親の家で遊ぶのに十分な夜のビデオ ゲーム時間をスケジュールできると確信しています。そうすれば、友達から鞭打ちだと非難されることもありません。

今後の研究について、著者らは、適切なモデリングと常識的なリスク管理により、これらの技術を使用して、ジェフリーからスピードボートを購入する最適な時期を判断できる可能性があると述べています。ピッツバーグの近くにクリッパーズにとって良い場所があまりないことはわかっていますが、これはむしろメモリへの投資であり、十分に正確な予測モデルがあれば、ティファニーと非敵対的な方法で再対処できる可能性があります。

しかし、何かが欠けているようです。この論文は私のガールフレンドを「認めて」いません！ （面白い）