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The retail market as a complex system
D. Pennacchioli, M. Coscia, S. Rinzivillo, F. Giannotti, and D. Pedreschi, EPJ Data Science 3, 33 (2014).
小売業のPOSデータを複雑系としてとらえて解析したデータ．主な結果は３つ．
ということらしい．イタリアのスーパーのデータのようだ．Purchase Functionというのを定義してあげて，計算するとか．
出てくる図は主に，商品 - 顧客のマトリクス．(Fig6-8)これをその人が，どのくらい一般的でない商品を買ったかどうかを定義した Revealed Comparative Advantage (RCA)で表したもの．
確かに，これだとよく売れる商品とそうでない大多数のロングテールとか，ヘビーユーザーとその他大勢の少数回ユーザがすぐみれてわかりやすいかも．ちょっと欲求のカテゴライズの仕方などは詳しく読んでないので分からない．
DPJ Data Scienceは最近，よく見かける．Data-driven scienceの文脈では使いやすそう．SpringerのOAで，投稿料が高いのが難点か．
POSデータ等を持って，どう社会還元ではなく，学術的に還元するか．しかもnot marketingで，というのを模索しているので，こういうcomplex systemとして小売りデータをとらえて云々は，確かにいいアイデアかもしれない．とはいえ，やっぱり曖昧さが残ってしまうので気持ち悪いような．．．そこにデータがあって，解析しましただけでは学術的な貢献というのは定義できないし，悩ましい．
2014.12.21追記 第二著者のMichele Cosciaが書いたと思われる，この論文の解説記事を発見．結構前からこのコンテンツをやっていた模様．次に売れる商品も予想もできると結構，自信ありげ． Supermarket is an Ecosystem
