1
00:00:01,354 --> 00:00:04,489
科学技術は多くをもたらしてくれました

2
00:00:04,489 --> 00:00:06,508
月面着陸 インターネット

3
00:00:06,508 --> 00:00:09,133
ヒトゲノム配列の解析などです

4
00:00:09,133 --> 00:00:12,857
ですが 私たちの奥深くにある
恐怖の多くにも それは入り込んでいます

5
00:00:12,857 --> 00:00:14,713
およそ30年ほど前

6
00:00:14,713 --> 00:00:17,266
文化批評家のニール・ポストマンは

7
00:00:17,266 --> 00:00:19,381
"Amusing Ourselves to Death"
という著作で

8
00:00:19,381 --> 00:00:22,140
このことを的確に述べました

9
00:00:22,140 --> 00:00:23,790
彼はこの著作において

10
00:00:23,790 --> 00:00:26,053
ジョージ・オーウェルとオルダス・ハクスリーの

11
00:00:26,053 --> 00:00:29,626
ディストピア (反ユートピア) 思想を比べて
こう書きました

12
00:00:29,626 --> 00:00:32,752
「オーウェルは私たちが

13
00:00:32,752 --> 00:00:35,000
囚われの身になる文化を恐れた

14
00:00:35,000 --> 00:00:38,752
ハクスリーは私たちが 
取るに足らないことに耽溺する文化を恐れた

15
00:00:38,752 --> 00:00:40,897
オーウェルは真実が

16
00:00:40,897 --> 00:00:42,820
私たちから隠蔽されることを恐れ

17
00:00:42,820 --> 00:00:45,010
ハクスリーは私たちが無関心の海で

18
00:00:45,010 --> 00:00:47,703
溺れ死ぬことを恐れた」

19
00:00:47,703 --> 00:00:49,873
要するに

20
00:00:49,873 --> 00:00:52,473
「ビッグ・ブラザー」 に監視されるか

21
00:00:52,473 --> 00:00:54,969
「ビッグ・ブラザー」を監視するかの
どちらかということです

22
00:00:54,969 --> 00:00:56,900
(笑)

23
00:00:56,900 --> 00:00:58,634
でも そうでなくともよいのです

24
00:00:58,634 --> 00:01:01,970
私たちはデータや技術を
受け身で消費するだけではありません

25
00:01:01,970 --> 00:01:04,373
生活において
データや技術が果たす役割や

26
00:01:04,373 --> 00:01:06,503
その意味を見出す方法を
私たちが形作るのです

27
00:01:06,503 --> 00:01:08,106
しかし そのためには

28
00:01:08,106 --> 00:01:11,619
コード化の方法と同じくらいに

29
00:01:11,619 --> 00:01:13,649
考え方にも注意を向けねばなりません

30
00:01:13,649 --> 00:01:16,747
物を数えるだけでなく 
さらにそれを理解するために

31
00:01:16,747 --> 00:01:18,616
難解な問いを

32
00:01:18,616 --> 00:01:21,218
投げかけねばなりません

33
00:01:21,218 --> 00:01:23,664
私たちは世界に
どれ位のデータがあるか

34
00:01:23,664 --> 00:01:26,140
常に聞かされていますが

35
00:01:26,140 --> 00:01:27,720
ビッグデータや

36
00:01:27,720 --> 00:01:30,316
それを読み解く難解さとなると

37
00:01:30,316 --> 00:01:32,404
量だけがすべてではありません

38
00:01:32,404 --> 00:01:35,307
データが動く速さも問題になりますし

39
00:01:35,307 --> 00:01:37,003
データには様々な種類があります

40
00:01:37,003 --> 00:01:39,501
ごくわずかな例を挙げると

41
00:01:39,501 --> 00:01:41,699
画像

42
00:01:41,699 --> 00:01:45,706
文章

43
00:01:45,706 --> 00:01:47,801
映像

44
00:01:47,801 --> 00:01:49,631
音声などです

45
00:01:49,631 --> 00:01:52,673
これら別々の種類のデータに
共通しているのは

46
00:01:52,673 --> 00:01:54,894
これらは人の手で作られ

47
00:01:54,894 --> 00:01:57,669
文脈を必要としているということです

48
00:01:57,669 --> 00:02:00,114
さて イリノイ大学シカゴ校出身の

49
00:02:00,114 --> 00:02:02,419
データ科学者のグループがあります

50
00:02:02,419 --> 00:02:04,973
このグループは
ヘルス・メディア・コラボラトリーと呼ばれ

51
00:02:04,973 --> 00:02:07,560
米国疾病管理センターと一緒に仕事をし

52
00:02:07,560 --> 00:02:09,065
人々が

53
00:02:09,065 --> 00:02:11,913
禁煙についての言い表し方や

54
00:02:11,913 --> 00:02:14,593
電子タバコについての言い表し方

55
00:02:14,593 --> 00:02:16,578
禁煙を促すために協力しあえることを

56
00:02:16,578 --> 00:02:18,562
より良く理解するよう努めました

57
00:02:18,562 --> 00:02:20,575
興味深いことに 人がどのように

58
00:02:20,575 --> 00:02:22,791
喫煙について話しているかを
理解するにはまず

59
00:02:22,791 --> 00:02:24,692
「smoking (吸う)」という語で

60
00:02:24,692 --> 00:02:27,257
どんな意味が表されているかを
理解せねばなりません

61
00:02:27,257 --> 00:02:31,183
ツイッター上には
４つの主なカテゴリーがあります

62
00:02:31,183 --> 00:02:34,180
１つ目 タバコを「吸う」

63
00:02:34,180 --> 00:02:36,987
２つ目 マリファナを「吸入する」

64
00:02:36,987 --> 00:02:39,630
３つ目 リブ肉を「いぶす」

65
00:02:39,630 --> 00:02:43,183
４つ目 「煙が出るほどホットな」イケてる女

66
00:02:43,183 --> 00:02:46,176
(笑)

67
00:02:46,176 --> 00:02:48,602
電子タバコについて
どのように話されているかは

68
00:02:48,602 --> 00:02:50,742
その上で考えてみなければなりません

69
00:02:50,742 --> 00:02:52,767
これには 非常に様々な例が見られます

70
00:02:52,767 --> 00:02:55,366
スライドからもおわかりのように

71
00:02:55,366 --> 00:02:57,976
これは複雑な問いなのです

72
00:02:57,976 --> 00:03:01,200
このことで思い出すのは

73
00:03:01,200 --> 00:03:03,611
言語は人々によって作られたものであり

74
00:03:03,611 --> 00:03:05,951
人間は厄介かつ複雑なもので

75
00:03:05,951 --> 00:03:08,718
比喩やスラングや隠語を
使うものだということ

76
00:03:08,718 --> 00:03:11,997
そしてそれを人間は毎日24時間
多くの言語で行い続けており

77
00:03:11,997 --> 00:03:15,221
理解するやいなや 
その言葉自体を変えてしまうことです

78
00:03:15,221 --> 00:03:20,339
では 米国疾病管理センターが出した

79
00:03:20,339 --> 00:03:22,769
喉に穴が開いた女性を
映し出すこのテレビ広告は

80
00:03:22,769 --> 00:03:24,790
非常に描写が露骨で

81
00:03:24,790 --> 00:03:26,694
気持ちの良いものではありませんが

82
00:03:26,694 --> 00:03:28,579
この広告は実際に禁煙するように

83
00:03:28,579 --> 00:03:31,250
人々を促したのでしょうか？

84
00:03:31,250 --> 00:03:34,557
ヘルス・メディア・コラボラトリーは
データの限界を認めてはいますが

85
00:03:34,557 --> 00:03:36,562
その結論によると

86
00:03:36,562 --> 00:03:39,874
あなた方も見たことがあるかもしれない
これらの広告によって

87
00:03:39,874 --> 00:03:42,465
将来の行動が

88
00:03:42,465 --> 00:03:44,287
影響されるかもしれないような

89
00:03:44,287 --> 00:03:47,954
思考プロセスに
人々を導いたのだそうです

90
00:03:47,954 --> 00:03:51,845
私がこのプロジェクトについて
感心し 評価するのは

91
00:03:51,845 --> 00:03:53,334
人間の現実的な必要性に
基づいている などの事実面はさておき

92
00:03:53,334 --> 00:03:57,391
人間の現実的な必要性に
基づいている などの事実面はさておき

93
00:03:57,391 --> 00:04:00,237
これが無関心の海に真っ向から
立ち向かう勇気を示す

94
00:04:00,237 --> 00:04:04,680
素晴らしい例であるということです

95
00:04:04,680 --> 00:04:07,985
一方 理解が難しいのは
ビッグデータだけではないのです

96
00:04:07,985 --> 00:04:10,586
なぜなら 考えてもみてください

97
00:04:10,586 --> 00:04:13,180
私たち人間は データの大小にかかわらず

98
00:04:13,180 --> 00:04:15,873
それを台無しにしてしまった
豊かな歴史を

99
00:04:15,873 --> 00:04:17,490
有しているではありませんか

100
00:04:17,490 --> 00:04:21,227
何年も前に
ロナルド・レーガン元大統領が

101
00:04:21,227 --> 00:04:23,500
このように述べて厳しく批判されたことを

102
00:04:23,500 --> 00:04:25,491
皆さんも覚えているかもしれません

103
00:04:25,491 --> 00:04:28,501
「事実とは馬鹿げたものである」と

104
00:04:28,501 --> 00:04:31,295
これは言い間違いでした 
公平を期すなら ですが

105
00:04:31,295 --> 00:04:33,725
彼はジョン・アダムズが

106
00:04:33,725 --> 00:04:36,476
ボストン虐殺事件裁判において
イギリス人兵士の弁護で述べた

107
00:04:36,476 --> 00:04:39,626
「事実とは確固たるものである」を
引用したつもりだったのです

108
00:04:39,626 --> 00:04:42,250
しかし このレーガンの言い間違いは

109
00:04:42,250 --> 00:04:45,668
偶然ながらも 一理あると私は思います

110
00:04:45,668 --> 00:04:48,444
なぜなら 事実は確固たるものですが

111
00:04:48,444 --> 00:04:51,367
時に 馬鹿げてもいるからです

112
00:04:51,367 --> 00:04:53,255
これが 私にとってなぜ重要なのか

113
00:04:53,255 --> 00:04:56,803
個人的なお話をしたいと思います

114
00:04:56,803 --> 00:04:59,240
ひと息つかせてください

115
00:04:59,240 --> 00:05:01,994
息子のアイザックは ２歳の時に

116
00:05:01,994 --> 00:05:04,411
自閉症の診断を受けました

117
00:05:04,411 --> 00:05:06,572
彼はにこにこして 愉快で

118
00:05:06,572 --> 00:05:08,607
愛情深く 優しい男の子でしたが

119
00:05:08,607 --> 00:05:11,509
彼の発育評価についての測定基準が

120
00:05:11,509 --> 00:05:13,579
着目したのは 話せる言葉の数や―

121
00:05:13,579 --> 00:05:17,236
これは当時 ゼロでした―

122
00:05:17,236 --> 00:05:21,176
意思疎通を図る身振り
アイコンタクトなどであったため

123
00:05:21,176 --> 00:05:23,179
彼の発育レベルは

124
00:05:23,179 --> 00:05:27,140
９か月の赤ちゃん程度でした

125
00:05:27,140 --> 00:05:30,100
この診断は事実からすれば
正しいものでしたが

126
00:05:30,100 --> 00:05:33,309
全体像を語ってはいませんでした

127
00:05:33,309 --> 00:05:34,710
およそ１年半後

128
00:05:34,710 --> 00:05:36,812
アイザックがもうすぐ４歳になる頃

129
00:05:36,812 --> 00:05:39,175
私は ある日
彼がコンピュータの前で

130
00:05:39,175 --> 00:05:44,628
グーグル画像検索で
女性を検索しているのを見つけました

131
00:05:44,628 --> 00:05:48,244
「w-i-m-e-n」というつづりで です

132
00:05:48,244 --> 00:05:50,984
過干渉な親がそうするように 私も

133
00:05:50,984 --> 00:05:52,885
「前のページに戻る」ボタンをクリックし

134
00:05:52,885 --> 00:05:56,248
他に何を検索していたのか知ろうとしました

135
00:05:56,248 --> 00:05:58,419
他の検索は 順番に「男性」

136
00:05:58,419 --> 00:06:05,686
「学校」 「バス」 そして「コンピュータ」でした

137
00:06:05,686 --> 00:06:07,756
私は呆気にとられました

138
00:06:07,756 --> 00:06:09,758
アイザックがスペルを知っているとも

139
00:06:09,758 --> 00:06:11,524
ましてや読めるとも知らなかったのです

140
00:06:11,524 --> 00:06:13,717
そこで息子に訊きました
「どうやったの？」

141
00:06:13,717 --> 00:06:16,395
アイザックは私を真剣に見て 言いました

142
00:06:16,395 --> 00:06:19,747
「ボックスに文字をタイプしたんだ」

143
00:06:19,747 --> 00:06:23,481
彼は自分で意思疎通の仕方を
学んでいたのに

144
00:06:23,481 --> 00:06:26,485
私たちは誤った部分に
目を向けていたのです

145
00:06:26,485 --> 00:06:28,780
そして こういったことが起こるのは

146
00:06:28,780 --> 00:06:31,176
査定や分析が ある測定基準―

147
00:06:31,176 --> 00:06:33,785
ここでは 言語による意思疎通―
を過大評価して

148
00:06:33,785 --> 00:06:39,488
創造的問題解決能力のような
他の基準を過小評価する場合です

149
00:06:39,488 --> 00:06:41,795
アイザックにとって 
他者との意思疎通は難しいので

150
00:06:41,795 --> 00:06:43,707
彼は自分に必要なことを知るための

151
00:06:43,707 --> 00:06:46,564
別の方法を見つけたのです

152
00:06:46,564 --> 00:06:48,454
考えてみれば 合点がいきますね

153
00:06:48,454 --> 00:06:50,535
質問文を構成するのは

154
00:06:50,535 --> 00:06:53,100
実に複雑なプロセスですが

155
00:06:53,100 --> 00:06:55,622
アイザックは検索ボックスに
単語を入れるだけで

156
00:06:55,622 --> 00:06:59,714
自力で答えにたどり着けるのです

157
00:06:59,714 --> 00:07:02,650
この些細な瞬間が

158
00:07:02,650 --> 00:07:05,486
私と家族に

159
00:07:05,486 --> 00:07:06,795
大きな影響を与えました

160
00:07:06,795 --> 00:07:09,936
なぜなら これが
アイザックに何が起こっているのかを

161
00:07:09,936 --> 00:07:12,144
把握する方法を変えてくれたからです

162
00:07:12,144 --> 00:07:15,120
心配もほんの少し和らぎ

163
00:07:15,120 --> 00:07:17,302
彼の能力を
より理解できるようになりました

164
00:07:17,302 --> 00:07:20,163
事実とは馬鹿げたものなのです

165
00:07:20,163 --> 00:07:22,560
また事実は意図的 あるいは無意図的に

166
00:07:22,560 --> 00:07:24,213
誤用されやすいものです

167
00:07:24,213 --> 00:07:27,239
私には エミリー・ウィリンガムという
科学者の友人がいますが

168
00:07:27,239 --> 00:07:30,040
彼女は最近フォーブス誌に

169
00:07:30,040 --> 00:07:32,020
「自閉症と関連付けられてきた
10のおかしな事」

170
00:07:32,020 --> 00:07:33,830
という記事を書きました

171
00:07:33,830 --> 00:07:36,835
これは 結構なリストです

172
00:07:36,835 --> 00:07:40,367
何でもインターネットのせいにされます　ねえ？

173
00:07:40,367 --> 00:07:44,124
もちろん 母親も入っています

174
00:07:44,124 --> 00:07:45,711
実は もっとあります

175
00:07:45,711 --> 00:07:49,141
この「母親」のカテゴリーの中に
色々とあるのです

176
00:07:49,141 --> 00:07:53,956
色々な要素の入った
興味深いリストでしょう？

177
00:07:53,956 --> 00:07:56,149
私が好きなのは

178
00:07:56,149 --> 00:07:59,853
「妊娠中 高速道路のそばで
暮らしていた」ですね

179
00:07:59,853 --> 00:08:01,392
最後のも興味深いです

180
00:08:01,392 --> 00:08:04,395
「冷蔵庫のような母親」という言葉は

181
00:08:04,395 --> 00:08:07,000
自閉症の原因に関する

182
00:08:07,000 --> 00:08:08,431
元々の仮説からきており

183
00:08:08,431 --> 00:08:11,166
冷徹で愛情が薄い人という意味でした

184
00:08:11,166 --> 00:08:12,728
ここで こう考えるかもしれませんね

185
00:08:12,728 --> 00:08:14,385
「わかった データを測定してしまえば

186
00:08:14,385 --> 00:08:16,167
どんな意味づけも可能と言うんだろう」

187
00:08:16,167 --> 00:08:20,870
確かに 全くその通りですが

188
00:08:20,870 --> 00:08:26,480
難しいのは

189
00:08:26,480 --> 00:08:28,928
私たちは その意味を作り出す機会を

190
00:08:28,928 --> 00:08:31,212
自らに与えられていることです

191
00:08:31,212 --> 00:08:36,564
データ自身ではなく
私たちが意味を作るのです

192
00:08:36,564 --> 00:08:39,820
ビジネスパーソンとして
消費者として

193
00:08:39,820 --> 00:08:42,359
患者として 市民として

194
00:08:42,359 --> 00:08:44,755
私たちには より多くの時間を使って

195
00:08:44,755 --> 00:08:46,949
批判的に考える能力を

196
00:08:46,949 --> 00:08:49,819
鍛える責任があります

197
00:08:49,819 --> 00:08:50,897
なぜかって？

198
00:08:50,897 --> 00:08:54,075
なぜなら 何度も耳にしてきたように

199
00:08:54,075 --> 00:08:55,781
有史以来 今やものすごい速さで

200
00:08:55,781 --> 00:08:57,762
何エクサバイトものデータを

201
00:08:57,762 --> 00:08:59,915
私たちは処理することができるからです

202
00:08:59,915 --> 00:09:03,430
そして 間違った判断を

203
00:09:03,430 --> 00:09:05,264
より速く 効率的に下し

204
00:09:05,264 --> 00:09:10,292
これまでにないほどの影響を及ぼす
可能性があるからです

205
00:09:10,292 --> 00:09:11,680
すごいと思いませんか？

206
00:09:11,680 --> 00:09:14,710
ですから 私たちがすべきなのは

207
00:09:14,710 --> 00:09:17,040
時間をもう少し

208
00:09:17,040 --> 00:09:19,786
人文学や

209
00:09:19,786 --> 00:09:23,250
社会学 社会科学―

210
00:09:23,250 --> 00:09:25,558
修辞学や哲学 倫理学などに費やすことです

211
00:09:25,558 --> 00:09:28,414
これらがビッグデータに
重要な文脈を与えてくれ

212
00:09:28,414 --> 00:09:30,990
より批判的な考え方が

213
00:09:30,990 --> 00:09:33,408
できるようにしてくれるからです

214
00:09:33,408 --> 00:09:37,615
結局のところ 
特定の議論の中に存在する問題を

215
00:09:37,615 --> 00:09:40,101
見つけることができれば

216
00:09:40,101 --> 00:09:42,860
それが言葉で表されようと
数字で表されようと関係ないのですから

217
00:09:42,860 --> 00:09:45,579
つまり

218
00:09:45,579 --> 00:09:50,000
確証バイアスや誤った相関関係を

219
00:09:50,000 --> 00:09:51,822
自ら見つけ出し

220
00:09:51,822 --> 00:09:53,960
感情に露骨に訴えるようなやり方を

221
00:09:53,960 --> 00:09:55,622
30m手前で見抜けるようにするのです

222
00:09:55,622 --> 00:09:58,144
なぜなら 何かがある出来事の後に
起こったからといって

223
00:09:58,144 --> 00:10:01,226
必ずしも関連があるとは限らないからです

224
00:10:01,226 --> 00:10:03,345
ちょっと 小難しいことを言えば

225
00:10:03,345 --> 00:10:07,642
ローマ人はこう言い表しました
「post hoc ergo propter hoc」

226
00:10:07,642 --> 00:10:10,938
「後に起きた ゆえにそれが原因なり」
という前後即因果の誤謬です

227
00:10:10,938 --> 00:10:14,695
つまり 人口統計学のような
学問を疑問に付すことになります

228
00:10:14,695 --> 00:10:17,215
なぜかって？
なぜなら 人口統計学は

229
00:10:17,215 --> 00:10:19,521
私たちの実際の考えや行動ではなく

230
00:10:19,521 --> 00:10:20,983
性別や年齢

231
00:10:20,983 --> 00:10:24,461
住む場所による推定に基づいているからです

232
00:10:24,461 --> 00:10:26,124
それから データを取得した以上は

233
00:10:26,124 --> 00:10:29,263
適切な個人情報保護や

234
00:10:29,263 --> 00:10:32,839
消費者の意思を汲んで
これを扱わねばなりません

235
00:10:32,839 --> 00:10:35,832
さらには 私たちは

236
00:10:35,832 --> 00:10:37,935
自身の仮説や用いる方法論

237
00:10:37,935 --> 00:10:40,531
そして結果の確実性について

238
00:10:40,531 --> 00:10:43,335
明確でなければなりません

239
00:10:43,335 --> 00:10:45,809
私の高校の代数の先生は
よくこう言っていました

240
00:10:45,809 --> 00:10:47,340
「計算過程を明らかにしなさい

241
00:10:47,340 --> 00:10:50,781
君が踏んだ過程がわからなければ

242
00:10:50,781 --> 00:10:52,772
どの手順を
踏まなかったのかわからないし

243
00:10:52,772 --> 00:10:55,210
君がどんな問いを立てたのかが
わからなければ

244
00:10:55,210 --> 00:10:58,407
どんな問いを
立てなかったかがわからないからね」

245
00:10:58,407 --> 00:10:59,930
それは最も難しい問いを

246
00:10:59,930 --> 00:11:01,409
自らに投げかけることなのです

247
00:11:01,409 --> 00:11:04,909
このデータは本当に
このことを示しているのか？

248
00:11:04,909 --> 00:11:07,220
それともこの結果が 私たちをもっと

249
00:11:07,220 --> 00:11:11,098
成功しているとか 心地よく
感じさせてくれるだけなのか？ と

250
00:11:11,098 --> 00:11:13,682
ヘルス・メディア・コラボラトリーは

251
00:11:13,682 --> 00:11:15,381
プロジェクトの終わりに

252
00:11:15,381 --> 00:11:18,789
あの非常に露骨で不快な
禁煙推奨広告に関する

253
00:11:18,789 --> 00:11:20,933
ツイートの87パーセントが

254
00:11:20,933 --> 00:11:24,971
恐れを表していたことが
わかったといいます

255
00:11:24,971 --> 00:11:26,827
しかし 彼らは

256
00:11:26,827 --> 00:11:29,988
「広告が実際に人々を禁煙に導いた」
と結論付けていましたか？

257
00:11:29,988 --> 00:11:32,530
答えはノーです
これは科学であり 魔法ではないのです

258
00:11:32,530 --> 00:11:35,720
ですから データの力を

259
00:11:35,720 --> 00:11:38,582
解き放つのであれば

260
00:11:38,582 --> 00:11:42,030
私たちは必ずしも
オーウェルの思い描いたような

261
00:11:42,030 --> 00:11:45,466
全体主義的な未来や

262
00:11:45,466 --> 00:11:48,583
ハクスリーの描いたような
些末な事柄に溺れる未来 あるいは

263
00:11:48,583 --> 00:11:51,603
両者を折衷したおぞましい未来に
盲目的に突き進まずに済むのです

264
00:11:51,603 --> 00:11:53,982
私たちがすべきなのは

265
00:11:53,982 --> 00:11:56,700
批判的な思考に敬意を払い

266
00:11:56,700 --> 00:11:58,729
ヘルス・メディア・コラボラトリーのような
前例からインスピレーションを得ることです

267
00:11:58,729 --> 00:12:01,339
ヘルス・メディア・コラボラトリーのような
前例からインスピレーションを得ることです

268
00:12:01,339 --> 00:12:03,667
そして ヒーローものの映画に
よくあるように

269
00:12:03,667 --> 00:12:05,489
私たちの力を善きものに使いましょう

270
00:12:05,489 --> 00:12:07,840
ありがとうございました

271
00:12:07,840 --> 00:12:10,174
(拍手)