0:00:01.354,0:00:04.489
科学技術は多くをもたらしてくれました

0:00:04.489,0:00:06.508
月面着陸 インターネット

0:00:06.508,0:00:09.133
ヒトゲノム配列の解析などです

0:00:09.133,0:00:12.857
ですが 私たちの奥深くにある[br]恐怖の多くにも それは入り込んでいます

0:00:12.857,0:00:14.713
およそ30年ほど前

0:00:14.713,0:00:17.266
文化批評家のニール・ポストマンは

0:00:17.266,0:00:19.381
"Amusing Ourselves to Death"[br]という著作で

0:00:19.381,0:00:22.140
このことを的確に述べました

0:00:22.140,0:00:23.790
彼はこの著作において

0:00:23.790,0:00:26.053
ジョージ・オーウェルとオルダス・ハクスリーの

0:00:26.053,0:00:29.626
ディストピア (反ユートピア) 思想を比べて[br]こう書きました

0:00:29.626,0:00:32.752
「オーウェルは私たちが

0:00:32.752,0:00:35.000
囚われの身になる文化を恐れた

0:00:35.000,0:00:38.752
ハクスリーは私たちが [br]取るに足らないことに耽溺する文化を恐れた

0:00:38.752,0:00:40.897
オーウェルは真実が

0:00:40.897,0:00:42.820
私たちから隠蔽されることを恐れ

0:00:42.820,0:00:45.010
ハクスリーは私たちが無関心の海で

0:00:45.010,0:00:47.703
溺れ死ぬことを恐れた」

0:00:47.703,0:00:49.873
要するに

0:00:49.873,0:00:52.473
「ビッグ・ブラザー」 に監視されるか

0:00:52.473,0:00:54.969
「ビッグ・ブラザー」を監視するかの[br]どちらかということです

0:00:54.969,0:00:56.900
(笑)

0:00:56.900,0:00:58.634
でも そうでなくともよいのです

0:00:58.634,0:01:01.970
私たちはデータや技術を[br]受け身で消費するだけではありません

0:01:01.970,0:01:04.373
生活において[br]データや技術が果たす役割や

0:01:04.373,0:01:06.503
その意味を見出す方法を[br]私たちが形作るのです

0:01:06.503,0:01:08.106
しかし そのためには

0:01:08.106,0:01:11.619
コード化の方法と同じくらいに

0:01:11.619,0:01:13.649
考え方にも注意を向けねばなりません

0:01:13.649,0:01:16.747
物を数えるだけでなく [br]さらにそれを理解するために

0:01:16.747,0:01:18.616
難解な問いを

0:01:18.616,0:01:21.218
投げかけねばなりません

0:01:21.218,0:01:23.664
私たちは世界に[br]どれ位のデータがあるか

0:01:23.664,0:01:26.140
常に聞かされていますが

0:01:26.140,0:01:27.720
ビッグデータや

0:01:27.720,0:01:30.316
それを読み解く難解さとなると

0:01:30.316,0:01:32.404
量だけがすべてではありません

0:01:32.404,0:01:35.307
データが動く速さも問題になりますし

0:01:35.307,0:01:37.003
データには様々な種類があります

0:01:37.003,0:01:39.501
ごくわずかな例を挙げると

0:01:39.501,0:01:41.699
画像

0:01:41.699,0:01:45.706
文章

0:01:45.706,0:01:47.801
映像

0:01:47.801,0:01:49.631
音声などです

0:01:49.631,0:01:52.673
これら別々の種類のデータに[br]共通しているのは

0:01:52.673,0:01:54.894
これらは人の手で作られ

0:01:54.894,0:01:57.669
文脈を必要としているということです

0:01:57.669,0:02:00.114
さて イリノイ大学シカゴ校出身の

0:02:00.114,0:02:02.419
データ科学者のグループがあります

0:02:02.419,0:02:04.973
このグループは[br]ヘルス・メディア・コラボラトリーと呼ばれ

0:02:04.973,0:02:07.560
米国疾病管理センターと一緒に仕事をし

0:02:07.560,0:02:09.065
人々が

0:02:09.065,0:02:11.913
禁煙についての言い表し方や

0:02:11.913,0:02:14.593
電子タバコについての言い表し方

0:02:14.593,0:02:16.578
禁煙を促すために協力しあえることを

0:02:16.578,0:02:18.562
より良く理解するよう努めました

0:02:18.562,0:02:20.575
興味深いことに 人がどのように

0:02:20.575,0:02:22.791
喫煙について話しているかを[br]理解するにはまず

0:02:22.791,0:02:24.692
「smoking (吸う)」という語で

0:02:24.692,0:02:27.257
どんな意味が表されているかを[br]理解せねばなりません

0:02:27.257,0:02:31.183
ツイッター上には[br]４つの主なカテゴリーがあります

0:02:31.183,0:02:34.180
１つ目 タバコを「吸う」

0:02:34.180,0:02:36.987
２つ目 マリファナを「吸入する」

0:02:36.987,0:02:39.630
３つ目 リブ肉を「いぶす」

0:02:39.630,0:02:43.183
４つ目 「煙が出るほどホットな」イケてる女

0:02:43.183,0:02:46.176
(笑)

0:02:46.176,0:02:48.602
電子タバコについて[br]どのように話されているかは

0:02:48.602,0:02:50.742
その上で考えてみなければなりません

0:02:50.742,0:02:52.767
これには 非常に様々な例が見られます

0:02:52.767,0:02:55.366
スライドからもおわかりのように

0:02:55.366,0:02:57.976
これは複雑な問いなのです

0:02:57.976,0:03:01.200
このことで思い出すのは

0:03:01.200,0:03:03.611
言語は人々によって作られたものであり

0:03:03.611,0:03:05.951
人間は厄介かつ複雑なもので

0:03:05.951,0:03:08.718
比喩やスラングや隠語を[br]使うものだということ

0:03:08.718,0:03:11.997
そしてそれを人間は毎日24時間[br]多くの言語で行い続けており

0:03:11.997,0:03:15.221
理解するやいなや [br]その言葉自体を変えてしまうことです

0:03:15.221,0:03:20.339
では 米国疾病管理センターが出した

0:03:20.339,0:03:22.769
喉に穴が開いた女性を[br]映し出すこのテレビ広告は

0:03:22.769,0:03:24.790
非常に描写が露骨で

0:03:24.790,0:03:26.694
気持ちの良いものではありませんが

0:03:26.694,0:03:28.579
この広告は実際に禁煙するように

0:03:28.579,0:03:31.250
人々を促したのでしょうか？

0:03:31.250,0:03:34.557
ヘルス・メディア・コラボラトリーは[br]データの限界を認めてはいますが

0:03:34.557,0:03:36.562
その結論によると

0:03:36.562,0:03:39.874
あなた方も見たことがあるかもしれない[br]これらの広告によって

0:03:39.874,0:03:42.465
将来の行動が

0:03:42.465,0:03:44.287
影響されるかもしれないような

0:03:44.287,0:03:47.954
思考プロセスに[br]人々を導いたのだそうです

0:03:47.954,0:03:51.845
私がこのプロジェクトについて[br]感心し 評価するのは

0:03:51.845,0:03:53.334
人間の現実的な必要性に[br]基づいている などの事実面はさておき

0:03:53.334,0:03:57.391
人間の現実的な必要性に[br]基づいている などの事実面はさておき

0:03:57.391,0:04:00.237
これが無関心の海に真っ向から[br]立ち向かう勇気を示す

0:04:00.237,0:04:04.680
素晴らしい例であるということです

0:04:04.680,0:04:07.985
一方 理解が難しいのは[br]ビッグデータだけではないのです

0:04:07.985,0:04:10.586
なぜなら 考えてもみてください

0:04:10.586,0:04:13.180
私たち人間は データの大小にかかわらず

0:04:13.180,0:04:15.873
それを台無しにしてしまった[br]豊かな歴史を

0:04:15.873,0:04:17.490
有しているではありませんか

0:04:17.490,0:04:21.226
何年も前に[br]ロナルド・レーガン元大統領が

0:04:21.226,0:04:23.500
このように述べて厳しく批判されたことを

0:04:23.500,0:04:25.491
皆さんも覚えているかもしれません

0:04:25.491,0:04:28.501
「事実とは馬鹿げたものである」と

0:04:28.501,0:04:31.295
これは言い間違いでした [br]公平を期すなら ですが

0:04:31.295,0:04:33.725
彼はジョン・アダムズが

0:04:33.725,0:04:36.476
ボストン虐殺事件裁判において[br]イギリス人兵士の弁護で述べた

0:04:36.476,0:04:39.626
「事実とは確固たるものである」を[br]引用したつもりだったのです

0:04:39.626,0:04:42.250
しかし このレーガンの言い間違いは

0:04:42.250,0:04:45.668
偶然ながらも 一理あると私は思います

0:04:45.668,0:04:48.444
なぜなら 事実は確固たるものですが

0:04:48.444,0:04:51.367
時に 馬鹿げてもいるからです

0:04:51.367,0:04:53.255
これが 私にとってなぜ重要なのか

0:04:53.255,0:04:56.803
個人的なお話をしたいと思います

0:04:56.803,0:04:59.240
ひと息つかせてください

0:04:59.240,0:05:01.994
息子のアイザックは ２歳の時に

0:05:01.994,0:05:04.411
自閉症の診断を受けました

0:05:04.411,0:05:06.572
彼はにこにこして 愉快で

0:05:06.572,0:05:08.607
愛情深く 優しい男の子でしたが

0:05:08.607,0:05:11.509
彼の発育評価についての測定基準が

0:05:11.509,0:05:13.579
着目したのは 話せる言葉の数や―

0:05:13.579,0:05:17.236
これは当時 ゼロでした―

0:05:17.236,0:05:21.176
意思疎通を図る身振り[br]アイコンタクトなどであったため

0:05:21.176,0:05:23.179
彼の発育レベルは

0:05:23.179,0:05:27.140
９か月の赤ちゃん程度でした

0:05:27.140,0:05:30.100
この診断は事実からすれば[br]正しいものでしたが

0:05:30.100,0:05:33.309
全体像を語ってはいませんでした

0:05:33.309,0:05:34.710
およそ１年半後

0:05:34.710,0:05:36.812
アイザックがもうすぐ４歳になる頃

0:05:36.812,0:05:39.175
私は ある日[br]彼がコンピュータの前で

0:05:39.175,0:05:44.628
グーグル画像検索で[br]女性を検索しているのを見つけました

0:05:44.628,0:05:48.244
「w-i-m-e-n」というつづりで です

0:05:48.244,0:05:50.984
過干渉な親がそうするように 私も

0:05:50.984,0:05:52.885
「前のページに戻る」ボタンをクリックし

0:05:52.885,0:05:56.248
他に何を検索していたのか知ろうとしました

0:05:56.248,0:05:58.419
他の検索は 順番に「男性」

0:05:58.419,0:06:05.686
「学校」 「バス」 そして「コンピュータ」でした

0:06:05.686,0:06:07.756
私は呆気にとられました

0:06:07.756,0:06:09.758
アイザックがスペルを知っているとも

0:06:09.758,0:06:11.524
ましてや読めるとも知らなかったのです

0:06:11.524,0:06:13.717
そこで息子に訊きました[br]「どうやったの？」

0:06:13.717,0:06:16.395
アイザックは私を真剣に見て 言いました

0:06:16.395,0:06:19.747
「ボックスに文字をタイプしたんだ」

0:06:19.747,0:06:23.481
彼は自分で意思疎通の仕方を[br]学んでいたのに

0:06:23.481,0:06:26.485
私たちは誤った部分に[br]目を向けていたのです

0:06:26.485,0:06:28.780
そして こういったことが起こるのは

0:06:28.780,0:06:31.176
査定や分析が ある測定基準―

0:06:31.176,0:06:33.785
ここでは 言語による意思疎通―[br]を過大評価して

0:06:33.785,0:06:39.488
創造的問題解決能力のような[br]他の基準を過小評価する場合です

0:06:39.488,0:06:41.795
アイザックにとって [br]他者との意思疎通は難しいので

0:06:41.795,0:06:43.707
彼は自分に必要なことを知るための

0:06:43.707,0:06:46.564
別の方法を見つけたのです

0:06:46.564,0:06:48.454
考えてみれば 合点がいきますね

0:06:48.454,0:06:50.535
質問文を構成するのは

0:06:50.535,0:06:53.100
実に複雑なプロセスですが

0:06:53.100,0:06:55.622
アイザックは検索ボックスに[br]単語を入れるだけで

0:06:55.622,0:06:59.714
自力で答えにたどり着けるのです

0:06:59.714,0:07:02.650
この些細な瞬間が

0:07:02.650,0:07:05.486
私と家族に

0:07:05.486,0:07:06.795
大きな影響を与えました

0:07:06.795,0:07:09.936
なぜなら これが[br]アイザックに何が起こっているのかを

0:07:09.936,0:07:12.144
把握する方法を変えてくれたからです

0:07:12.144,0:07:15.120
心配もほんの少し和らぎ

0:07:15.120,0:07:17.302
彼の能力を[br]より理解できるようになりました

0:07:17.302,0:07:20.163
事実とは馬鹿げたものなのです

0:07:20.163,0:07:22.560
また事実は意図的 あるいは無意図的に

0:07:22.560,0:07:24.213
誤用されやすいものです

0:07:24.213,0:07:27.239
私には エミリー・ウィリンガムという[br]科学者の友人がいますが

0:07:27.239,0:07:30.040
彼女は最近フォーブス誌に

0:07:30.040,0:07:32.020
「自閉症と関連付けられてきた[br]10のおかしな事」

0:07:32.020,0:07:33.830
という記事を書きました

0:07:33.830,0:07:36.835
これは 結構なリストです

0:07:36.835,0:07:40.367
何でもインターネットのせいにされます　ねえ？

0:07:40.367,0:07:44.124
もちろん 母親も入っています

0:07:44.124,0:07:45.711
実は もっとあります

0:07:45.711,0:07:49.141
この「母親」のカテゴリーの中に[br]色々とあるのです

0:07:49.141,0:07:53.956
色々な要素の入った[br]興味深いリストでしょう？

0:07:53.956,0:07:56.149
私が好きなのは

0:07:56.149,0:07:59.853
「妊娠中 高速道路のそばで[br]暮らしていた」ですね

0:07:59.853,0:08:01.392
最後のも興味深いです

0:08:01.392,0:08:04.395
「冷蔵庫のような母親」という言葉は

0:08:04.395,0:08:07.000
自閉症の原因に関する

0:08:07.000,0:08:08.431
元々の仮説からきており

0:08:08.431,0:08:11.166
冷徹で愛情が薄い人という意味でした

0:08:11.166,0:08:12.728
ここで こう考えるかもしれませんね

0:08:12.728,0:08:14.385
「わかった データを測定してしまえば

0:08:14.385,0:08:16.167
どんな意味づけも可能と言うんだろう」

0:08:16.167,0:08:20.870
確かに 全くその通りですが

0:08:20.870,0:08:26.480
難しいのは

0:08:26.480,0:08:28.928
私たちは その意味を作り出す機会を

0:08:28.928,0:08:31.212
自らに与えられていることです

0:08:31.212,0:08:36.563
データ自身ではなく[br]私たちが意味を作るのです

0:08:36.563,0:08:39.820
ビジネスパーソンとして[br]消費者として

0:08:39.820,0:08:42.359
患者として 市民として

0:08:42.359,0:08:44.755
私たちには より多くの時間を使って

0:08:44.755,0:08:46.949
批判的に考える能力を

0:08:46.949,0:08:49.819
鍛える責任があります

0:08:49.819,0:08:50.897
なぜかって？

0:08:50.897,0:08:54.075
なぜなら 何度も耳にしてきたように

0:08:54.075,0:08:55.781
有史以来 今やものすごい速さで

0:08:55.781,0:08:57.762
何エクサバイトものデータを

0:08:57.762,0:08:59.915
私たちは処理することができるからです

0:08:59.915,0:09:03.430
そして 間違った判断を

0:09:03.430,0:09:05.264
より速く 効率的に下し

0:09:05.264,0:09:10.292
これまでにないほどの影響を及ぼす[br]可能性があるからです

0:09:10.292,0:09:11.680
すごいと思いませんか？

0:09:11.680,0:09:14.710
ですから 私たちがすべきなのは

0:09:14.710,0:09:17.040
時間をもう少し

0:09:17.040,0:09:19.786
人文学や

0:09:19.786,0:09:23.250
社会学 社会科学―

0:09:23.250,0:09:25.558
修辞学や哲学 倫理学などに費やすことです

0:09:25.558,0:09:28.414
これらがビッグデータに[br]重要な文脈を与えてくれ

0:09:28.414,0:09:30.990
より批判的な考え方が

0:09:30.990,0:09:33.408
できるようにしてくれるからです

0:09:33.408,0:09:37.615
結局のところ [br]特定の議論の中に存在する問題を

0:09:37.615,0:09:40.101
見つけることができれば

0:09:40.101,0:09:42.860
それが言葉で表されようと[br]数字で表されようと関係ないのですから

0:09:42.860,0:09:45.579
つまり

0:09:45.579,0:09:50.000
確証バイアスや誤った相関関係を

0:09:50.000,0:09:51.822
自ら見つけ出し

0:09:51.822,0:09:53.960
感情に露骨に訴えるようなやり方を

0:09:53.960,0:09:55.622
30m手前で見抜けるようにするのです

0:09:55.622,0:09:58.144
なぜなら 何かがある出来事の後に[br]起こったからといって

0:09:58.144,0:10:01.226
必ずしも関連があるとは限らないからです

0:10:01.226,0:10:03.345
ちょっと 小難しいことを言えば

0:10:03.345,0:10:07.642
ローマ人はこう言い表しました[br]「post hoc ergo propter hoc」

0:10:07.642,0:10:10.938
「後に起きた ゆえにそれが原因なり」[br]という前後即因果の誤謬です

0:10:10.938,0:10:14.695
つまり 人口統計学のような[br]学問を疑問に付すことになります

0:10:14.695,0:10:17.215
なぜかって？[br]なぜなら 人口統計学は

0:10:17.215,0:10:19.521
私たちの実際の考えや行動ではなく

0:10:19.521,0:10:20.983
性別や年齢

0:10:20.983,0:10:24.461
住む場所による推定に基づいているからです

0:10:24.461,0:10:26.124
それから データを取得した以上は

0:10:26.124,0:10:29.263
適切な個人情報保護や

0:10:29.263,0:10:32.839
消費者の意思を汲んで[br]これを扱わねばなりません

0:10:32.839,0:10:35.832
さらには 私たちは

0:10:35.832,0:10:37.935
自身の仮説や用いる方法論

0:10:37.935,0:10:40.531
そして結果の確実性について

0:10:40.531,0:10:43.335
明確でなければなりません

0:10:43.335,0:10:45.809
私の高校の代数の先生は[br]よくこう言っていました

0:10:45.809,0:10:47.340
「計算過程を明らかにしなさい

0:10:47.340,0:10:50.781
君が踏んだ過程がわからなければ

0:10:50.781,0:10:52.772
どの手順を[br]踏まなかったのかわからないし

0:10:52.772,0:10:55.210
君がどんな問いを立てたのかが[br]わからなければ

0:10:55.210,0:10:58.407
どんな問いを[br]立てなかったかがわからないからね」

0:10:58.407,0:10:59.930
それは最も難しい問いを

0:10:59.930,0:11:01.409
自らに投げかけることなのです

0:11:01.409,0:11:04.909
このデータは本当に[br]このことを示しているのか？

0:11:04.909,0:11:07.220
それともこの結果が 私たちをもっと

0:11:07.220,0:11:11.098
成功しているとか 心地よく[br]感じさせてくれるだけなのか？ と

0:11:11.098,0:11:13.682
ヘルス・メディア・コラボラトリーは

0:11:13.682,0:11:15.381
プロジェクトの終わりに

0:11:15.381,0:11:18.789
あの非常に露骨で不快な[br]禁煙推奨広告に関する

0:11:18.789,0:11:20.933
ツイートの87パーセントが

0:11:20.933,0:11:24.971
恐れを表していたことが[br]わかったといいます

0:11:24.971,0:11:26.827
しかし 彼らは

0:11:26.827,0:11:29.988
「広告が実際に人々を禁煙に導いた」[br]と結論付けていましたか？

0:11:29.988,0:11:32.530
答えはノーです[br]これは科学であり 魔法ではないのです

0:11:32.530,0:11:35.720
ですから データの力を

0:11:35.720,0:11:38.582
解き放つのであれば

0:11:38.582,0:11:42.030
私たちは必ずしも[br]オーウェルの思い描いたような

0:11:42.030,0:11:45.466
全体主義的な未来や

0:11:45.466,0:11:48.583
ハクスリーの描いたような[br]些末な事柄に溺れる未来 あるいは

0:11:48.583,0:11:51.603
両者を折衷したおぞましい未来に[br]盲目的に突き進まずに済むのです

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私たちがすべきなのは

0:11:53.982,0:11:56.700
批判的な思考に敬意を払い

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ヘルス・メディア・コラボラトリーのような[br]前例からインスピレーションを得ることです

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ヘルス・メディア・コラボラトリーのような[br]前例からインスピレーションを得ることです

0:12:01.339,0:12:03.667
そして ヒーローものの映画に[br]よくあるように

0:12:03.667,0:12:05.489
私たちの力を善きものに使いましょう

0:12:05.489,0:12:07.840
ありがとうございました

0:12:07.840,0:12:10.174
(拍手)