大学受験を目指す方向けの長文読解問題です。
タブレットを横向きにすると読みやすくなると思います。
難易度:★★☆☆☆

自己紹介
問題
In modern economics, big data has become essential for understanding consumer behavior, market trends, and business strategies. Through advanced tools, such as artificial intelligence (AI) and graph mining, economists and data scientists can discover new insights that help companies make better decisions. Graph mining is a method that examines relationships between data points, treating them like connected nodes in a network. By exploring these links, researchers can find hidden patterns in the flow of money or the movement of goods around the world.
One example is the study of social networks where people share information about brands and prices. AI can look at millions of posts and comments to identify changes in consumer opinion. Combined with graph mining, this allows experts to see how ideas spread across different groups or countries. In the same way, financial institutions analyze transactions to detect fraudulent activity. They rely on machine learning algorithms that become smarter over time.
Big data is not only about collecting a huge volume of information; it is also about understanding it in a useful way. With the help of AI, we can process large amounts of data more quickly than ever before. This makes it possible to respond to market changes with greater speed and accuracy. When organizations are able to detect patterns early, they can adjust their strategies and reduce risks. As more companies adopt these methods, the future of economics promises even deeper insights for both businesses and consumers.
Some experts believe that governments will also benefit from these techniques, using them to predict economic trends and allocate resources more efficiently. By using graph mining and AI, policymakers can make informed choices for stable growth and prosperity.
Q1. Which statement best reflects how analysts use social media to learn about consumer attitudes?
- They rarely check social media platforms because they doubt the reliability of comments.
- They mostly collect personal messages without analyzing larger conversation patterns or interactions.
- They utilize artificial intelligence to examine extensive online discussions and detect shifts in opinions.
- They employ only human experts for reading a few selected customer reviews.
Q2. What does the text suggest about handling big data for faster market responses?
- They gather small samples of data and store them for future studies.
- They combine artificial intelligence and rapid analytics to react quickly and efficiently to any market developments.
- They avoid immediate adjustments in response to new trends or changes in consumer behavior.
- They prefer manual processes that involve slower calculations for interpreting enormous datasets.
Q3. Which statement is not supported by the ideas presented in the passage?
- Economic experts have completely replaced human oversight with automated artificial intelligence to manage financial decisions daily.
- Researchers investigate interconnected datasets to spot hidden relationships in monetary or commercial information using advanced tools.
- Organizations can interpret extensive data sets more rapidly and lower risks, thanks to faster detection of meaningful patterns.
- Government agencies could adopt these analytical techniques to foresee significant economic developments and allocate resources wisely.
和訳
現代の経済学において、ビッグデータは消費者の行動、市場の動向、ビジネス戦略を理解するうえで不可欠な存在となっています。AI(人工知能)やグラフマイニングなどの高度なツールを用いることで、経済学者やデータサイエンティストは、企業の意思決定に役立つ新たな洞察を発見できます。グラフマイニングとは、データポイント同士の関係をネットワーク内で互いに接続されたノードのように捉え、そこに潜むパターンを解析する手法です。こうしたつながりを探ることで、研究者は金の流れや世界中の商品の移動に潜む特徴を見いだすことができます。
その一例として、人々がブランドや価格について情報を共有するソーシャルネットワークの調査が挙げられます。AIは、数百万もの投稿やコメントを解析して、消費者の意見に起こる変化を検出できます。グラフマイニングと組み合わせることで、専門家は考えが異なる集団や国へどのように拡散していくかを把握します。同じように、金融機関は不正を見つけるために取引データを分析し、時間の経過とともに学習を重ねる機械学習アルゴリズムに依存しています。
ビッグデータとは、ただ膨大な情報を蓄積するだけでなく、その情報をいかに有益な形で解釈するかが重要です。AIの力を借りることで、従来よりはるかに速く大容量のデータを処理できるようになりました。これにより、市場の変化に対して素早く正確に対応することが可能になります。組織が早い段階でパターンを見つけられれば、戦略を柔軟に修正し、リスクを抑えることができます。これらの手法を採用する企業が増えるにつれ、経済学は企業や消費者の双方に対し、より深い洞察を提供する未来へと進むでしょう。
さらに、一部の専門家は、政府機関も同様にこれらの技術から恩恵を受けると予想しています。経済指標の動向を予測し、資源を効果的に配分するために活用できるからです。グラフマイニングとAIを活用することで、政策立案者は安定的な成長と繁栄のために十分な情報に基づく判断を下せるようになるでしょう。
解答と解説
Q1
問題文の日本語直訳
消費者の考えを知るためにアナリストがソーシャルメディアをどのように活用しているかについて、最もよく当てはまるのはどれでしょうか?
選択肢の日本語直訳
- 彼らはソーシャルメディアプラットフォームをほとんど確認せず、コメントの信頼性を疑っています。
- 彼らは会話パターンややり取りを広範に分析せず、主に個人メッセージだけを収集します。
- 彼らはAIを使って大規模なオンラインの議論を解析し、意見の変化を見つけます。
- 彼らはわずかな顧客レビューだけを人間の専門家が読むことを好みます。
正答:3
根拠(解説)
- 根拠となる段落:第2段落
- 本文では、数百万もの投稿やコメントをAIが解析して消費者の意見の変化を探ると述べられています。よって、選択肢3が本文の内容に合致します。
Q2
問題文の日本語直訳
「より迅速な市場対応のためにビッグデータを扱うことについて、本文はどのように示唆していると考えられますか?」
選択肢の日本語直訳
- 彼らは将来の研究用に小規模なデータサンプルを集め、保存することを重視します。
- 彼らはAIと高速な分析技術を組み合わせ、市場の変化に素早く効率的に対応します。
- 彼らは新しいトレンドや消費者の動向が見えても、すぐに方針を変えることを避けます。
- 彼らは膨大なデータを解釈する際に、手作業の計算を主に利用したいと考えています。
正答:2
根拠(解説)
- 根拠となる段落:第3段落
- 本文では、AIを活用して大量のデータを素早く処理し、市場変化にすぐに対応できるようになると述べられています。そのため、選択肢2が該当します。
Q3
問題文の日本語直訳
本文の内容に裏付けられていないのは、次のうちどれですか?
選択肢の日本語直訳
- 経済の専門家は、日々の金融決定を自動化されたAIに完全に置き換え、人間の監視を行っていません。
- 研究者たちは、金銭や商取引にかかわるデータのつながりを、高度なツールを使って詳しく調べています。
- 組織は、膨大なデータから重要なパターンを素早く見つけ出し、リスクを減らすことができます。
- 政府機関は、こうした分析手法を使って大きな経済変化を予測し、資源を有効に配分できる可能性があります。
正答:1
根拠(解説)
- 本文には「人間の監視をまったく排除し、日常的な金融決定をAIに完全に任せている」という記述はありません。よって選択肢1は本文の情報に反する、裏付けのない主張となります。
- 以下の選択肢は本文に合致しています。
- 選択肢2 → 第1段落で、グラフマイニングを用いて金の流れや商品の移動などを解析する例
- 選択肢3 → 第3段落で、早期にパターンを発見しリスクを減らせると説明
- 選択肢4 → 第4段落で、政府がこれらの技術を活用して経済動向を予測し資源配分できると予想
次につながる勉強をしよう!
お疲れさまでした!
もし、作ってほしい問題形式があれば、コメント欄に書いてもらえると嬉しいです!
コメント読ませてもらいます!
これからもコツコツ頑張っていきましょう!
他にも問題を少しずつ増やしています
ぜひ、「ブックマーク」「お気に入り」に登録して挑戦してください😊
長文読解問題はコチラ

会話文問題はコチラ



構文解釈の無料問題はコチラ



並び替え問題はコチラ



コメント