マーケットデザインに関する手法や情報のまとめ

データサイエンスというとデータを集めて分析して、という範囲でしか考えないSEの亜種としての機械学習エンジニアやBI+α程度ができるだけのコンサルタントが、結構な割合でデータサイエンティストを名乗ってる。
しかし、実際は他にも多様な手法があることを、本来のデータサイエンティストは知っているべきである。もちろんデータも使うが、問題を解決するのにビジネスや業務のロジックを可能な範囲で定式化して数理最適化・線形計画法（Operations Research）やシミュレーション（システムダイナミクス、微分方程式とか）で解くのが一例だ。

経済学分野から出現しているマッチング理論やマーケットデザインといった手法も、こうした使える分野になりつつある。

経済学系の人は経済学系のモデル・手法にこだわりすぎ、視野が狭い人が多いのは個人的・感情的に抵抗がある。が、そのツールとしての有用性は把握しておくべき（日本では経済学に分類されることが多いのも然り）。
このページでは、マーケットデザインに関する手法や情報をまとめる。

イメージアップする記事

いちおう目立つような動き方をしている活動はある。結構この辺りのページを探すとマーケットデザインやマッチング理論に関する情報はある。

日本のフツーにデータサイエンスと言ってる人たちと違って、ちゃんとこうした分野もカバーする企業は良いなぁ。

入門レベルの記事やテキスト

マッチング理論の手法など整理したものは以下のページにある。このページは、マーケットデザイン周りを広く捉えたものにする。

本当の入門レベルを中心に日本語、ないしは日本人が書いた読みやすい英語で、読みやすい内容があるので断片的に見るなら以下から探すといい。上記「教科書的なもの」で挙げたようなわかりやすくて有用なサーベイを書ける日本の研究者ってホント少ない。。。

• Yosuke YASUDA | SlideShare

• Machine Learning and Econometric Methods in Game Theory and Market Design

オークション理論とか契約理論

も同じくらい使えそうな分野だと思っている

ちなみに因果推論に関する手法のまとめは既に別ページがある。因果推論も経済学ってことになっているらしいけど、聞くところでは心理学が出自の手法もあるし、適用先もマーケティングとかいろいろ。経済学に閉じて考える必要もない。

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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note