ビッグデータから算出する

自律的な個人を理論化するよりもビッグデータから人工知能で趨勢を算出するほうが当たります。理論から方程式を作るよりも、経験豊かな達人が直接の現実を体感して直感で結論を出すほうがよく当たる。これを人工知能で高精度化するにはビッグデータを収集する（世論調査やグーグルやアマゾンのような）システムと超高性能のコンピュータが必要ですが、今日では、すでに少しずつ実現されつつあります。







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ビッグデータを方向付けるトレンド

実用的な予測理論はない

消費増税によって自律的個人の行動はどう影響されるか？モデル化して人工知能で予測してみてもなかなか当たりません。たしかに大正の米騒動を起こしたモブと現代の消費者行動は違う。それでも受け継がれている深層の傾向はある。それは自律的な個人ではなく、家族や帰属集団や社会の構造に大きく影響されている。その具体的なダイナミクスは実は現代社会学でも解明できていない。したがって実用的な予測理論は作れていません。







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経済状況による自律可能性

経済学や社会学などで定式化されている理論だけでモブをモデル化すると、形式的な現象は似ているが、条件が変化すると現実と大きくずれてしまいます。特に経済状況により個人の自律可能性は違ってきます。マクロ的に見ても、好景気と長期不況とでは、個人の自律モデルも実は相当違ってくるのではないでしょうか？







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個人像は内面化される

近代以降、このような個人像は内面化され、現代ではたしかにグローバルに敷衍していますが、歴史の試行錯誤を経て進化したものです。どこまで普遍性があり、現実の社会で安定しているのか、理論化はむずかしい。







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自己という個人を基準

快楽と苦痛を感知し物事を思考する自己という個人（一六九〇年　ジョン・ロック「人間理解に関する随想」）の観念を基準とする人間モデルから展開する個人像です。







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ジョセフ・ヒース



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