WEBVTT

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

00:00:04.489 --> 00:00:06.508
月面着陸 インターネット

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

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

00:00:12.857 --> 00:00:14.713
およそ30年ほど前

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

00:00:17.266 --> 00:00:19.381
"Amusing Ourselves to Death"
という著作で

00:00:19.381 --> 00:00:22.140
このことを的確に述べました

00:00:22.140 --> 00:00:23.790
彼はこの著作において

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

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

00:00:29.626 --> 00:00:32.752
「オーウェルは私たちが

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

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

00:00:38.752 --> 00:00:40.897
オーウェルは真実が

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

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

00:00:45.010 --> 00:00:47.703
溺れ死ぬことを恐れた」

00:00:47.703 --> 00:00:49.873
要するに

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

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

00:00:54.969 --> 00:00:56.900
(笑)

NOTE Paragraph

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

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

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

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

00:01:06.503 --> 00:01:08.106
しかし そのためには

00:01:08.106 --> 00:01:11.619
コード化の方法と同じくらいに

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

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

00:01:16.747 --> 00:01:18.616
難解な問いを

00:01:18.616 --> 00:01:21.218
投げかけねばなりません

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

00:01:23.664 --> 00:01:26.140
常に聞かされていますが

00:01:26.140 --> 00:01:27.720
ビッグデータや

00:01:27.720 --> 00:01:30.316
それを読み解く難解さとなると

00:01:30.316 --> 00:01:32.404
量だけがすべてではありません

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

00:01:35.307 --> 00:01:37.003
データには様々な種類があります

00:01:37.003 --> 00:01:39.501
ごくわずかな例を挙げると

00:01:39.501 --> 00:01:41.699
画像

00:01:41.699 --> 00:01:45.706
文章

00:01:45.706 --> 00:01:47.801
映像

00:01:47.801 --> 00:01:49.631
音声などです

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

00:01:52.673 --> 00:01:54.894
これらは人の手で作られ

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

NOTE Paragraph

00:01:57.669 --> 00:02:00.114
さて イリノイ大学シカゴ校出身の

00:02:00.114 --> 00:02:02.419
データ科学者のグループがあります

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

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

00:02:07.560 --> 00:02:09.065
人々が

00:02:09.065 --> 00:02:11.913
禁煙についての言い表し方や

00:02:11.913 --> 00:02:14.593
電子タバコについての言い表し方

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

00:02:16.578 --> 00:02:18.562
より良く理解するよう努めました

00:02:18.562 --> 00:02:20.575
興味深いことに 人がどのように

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

00:02:22.791 --> 00:02:24.692
「smoking (吸う)」という語で

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

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

00:02:31.183 --> 00:02:34.180
１つ目 タバコを「吸う」

00:02:34.180 --> 00:02:36.987
２つ目 マリファナを「吸入する」

00:02:36.987 --> 00:02:39.630
３つ目 リブ肉を「いぶす」

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

00:02:43.183 --> 00:02:46.176
(笑)

NOTE Paragraph

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

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

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

00:02:52.767 --> 00:02:55.366
スライドからもおわかりのように

00:02:55.366 --> 00:02:57.976
これは複雑な問いなのです

00:02:57.976 --> 00:03:01.200
このことで思い出すのは

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

00:03:03.611 --> 00:03:05.951
人間は厄介かつ複雑なもので

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

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

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

NOTE Paragraph

00:03:15.221 --> 00:03:20.339
では 米国疾病管理センターが出した

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

00:03:22.769 --> 00:03:24.790
非常に描写が露骨で

00:03:24.790 --> 00:03:26.694
気持ちの良いものではありませんが

00:03:26.694 --> 00:03:28.579
この広告は実際に禁煙するように

00:03:28.579 --> 00:03:31.250
人々を促したのでしょうか？

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

00:03:34.557 --> 00:03:36.562
その結論によると

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

00:03:39.874 --> 00:03:42.465
将来の行動が

00:03:42.465 --> 00:03:44.287
影響されるかもしれないような

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

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

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

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

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

00:04:00.237 --> 00:04:04.680
素晴らしい例であるということです

NOTE Paragraph

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

00:04:07.985 --> 00:04:10.586
なぜなら 考えてもみてください

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

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

00:04:15.873 --> 00:04:17.490
有しているではありませんか

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

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

00:04:23.500 --> 00:04:25.491
皆さんも覚えているかもしれません

00:04:25.491 --> 00:04:28.501
「事実とは馬鹿げたものである」と

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

00:04:31.295 --> 00:04:33.725
彼はジョン・アダムズが

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

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

00:04:39.626 --> 00:04:42.250
しかし このレーガンの言い間違いは

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

00:04:45.668 --> 00:04:48.444
なぜなら 事実は確固たるものですが

00:04:48.444 --> 00:04:51.367
時に 馬鹿げてもいるからです

NOTE Paragraph

00:04:51.367 --> 00:04:53.255
これが 私にとってなぜ重要なのか

00:04:53.255 --> 00:04:56.803
個人的なお話をしたいと思います

00:04:56.803 --> 00:04:59.240
ひと息つかせてください

00:04:59.240 --> 00:05:01.994
息子のアイザックは ２歳の時に

00:05:01.994 --> 00:05:04.411
自閉症の診断を受けました

00:05:04.411 --> 00:05:06.572
彼はにこにこして 愉快で

00:05:06.572 --> 00:05:08.607
愛情深く 優しい男の子でしたが

00:05:08.607 --> 00:05:11.509
彼の発育評価についての測定基準が

00:05:11.509 --> 00:05:13.579
着目したのは 話せる言葉の数や―

00:05:13.579 --> 00:05:17.236
これは当時 ゼロでした―

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

00:05:21.176 --> 00:05:23.179
彼の発育レベルは

00:05:23.179 --> 00:05:27.140
９か月の赤ちゃん程度でした

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

00:05:30.100 --> 00:05:33.309
全体像を語ってはいませんでした

00:05:33.309 --> 00:05:34.710
およそ１年半後

00:05:34.710 --> 00:05:36.812
アイザックがもうすぐ４歳になる頃

00:05:36.812 --> 00:05:39.175
私は ある日
彼がコンピュータの前で

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

00:05:44.628 --> 00:05:48.244
「w-i-m-e-n」というつづりで です

00:05:48.244 --> 00:05:50.984
過干渉な親がそうするように 私も

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

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

00:05:56.248 --> 00:05:58.419
他の検索は 順番に「男性」

00:05:58.419 --> 00:06:05.686
「学校」 「バス」 そして「コンピュータ」でした

00:06:05.686 --> 00:06:07.756
私は呆気にとられました

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

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

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？」

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

00:06:16.395 --> 00:06:19.747
「ボックスに文字をタイプしたんだ」

NOTE Paragraph

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

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

00:06:26.485 --> 00:06:28.780
そして こういったことが起こるのは

00:06:28.780 --> 00:06:31.176
査定や分析が ある測定基準―

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

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

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

00:06:41.795 --> 00:06:43.707
彼は自分に必要なことを知るための

00:06:43.707 --> 00:06:46.564
別の方法を見つけたのです

00:06:46.564 --> 00:06:48.454
考えてみれば 合点がいきますね

00:06:48.454 --> 00:06:50.535
質問文を構成するのは

00:06:50.535 --> 00:06:53.100
実に複雑なプロセスですが

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

00:06:55.622 --> 00:06:59.714
自力で答えにたどり着けるのです

NOTE Paragraph

00:06:59.714 --> 00:07:02.650
この些細な瞬間が

00:07:02.650 --> 00:07:05.486
私と家族に

00:07:05.486 --> 00:07:06.795
大きな影響を与えました

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

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

00:07:12.144 --> 00:07:15.120
心配もほんの少し和らぎ

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

NOTE Paragraph

00:07:17.302 --> 00:07:20.163
事実とは馬鹿げたものなのです

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

00:07:22.560 --> 00:07:24.213
誤用されやすいものです

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

00:07:27.239 --> 00:07:30.040
彼女は最近フォーブス誌に

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」

00:07:32.020 --> 00:07:33.830
という記事を書きました

00:07:33.830 --> 00:07:36.835
これは 結構なリストです

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？

00:07:40.367 --> 00:07:44.124
もちろん 母親も入っています

00:07:44.124 --> 00:07:45.711
実は もっとあります

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

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？

00:07:53.956 --> 00:07:56.149
私が好きなのは

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

00:07:59.853 --> 00:08:01.392
最後のも興味深いです

00:08:01.392 --> 00:08:04.395
「冷蔵庫のような母親」という言葉は

00:08:04.395 --> 00:08:07.000
自閉症の原因に関する

00:08:07.000 --> 00:08:08.431
元々の仮説からきており

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

NOTE Paragraph

00:08:11.166 --> 00:08:12.728
ここで こう考えるかもしれませんね

00:08:12.728 --> 00:08:14.385
「わかった データを測定してしまえば

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」

00:08:16.167 --> 00:08:20.870
確かに 全くその通りですが

00:08:20.870 --> 00:08:26.480
難しいのは

00:08:26.480 --> 00:08:28.928
私たちは その意味を作り出す機会を

00:08:28.928 --> 00:08:31.212
自らに与えられていることです

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

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

00:08:39.820 --> 00:08:42.359
患者として 市民として

00:08:42.359 --> 00:08:44.755
私たちには より多くの時間を使って

00:08:44.755 --> 00:08:46.949
批判的に考える能力を

00:08:46.949 --> 00:08:49.819
鍛える責任があります

00:08:49.819 --> 00:08:50.897
なぜかって？

00:08:50.897 --> 00:08:54.075
なぜなら 何度も耳にしてきたように

00:08:54.075 --> 00:08:55.781
有史以来 今やものすごい速さで

00:08:55.781 --> 00:08:57.762
何エクサバイトものデータを

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

00:08:59.915 --> 00:09:03.430
そして 間違った判断を

00:09:03.430 --> 00:09:05.264
より速く 効率的に下し

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

00:09:10.292 --> 00:09:11.680
すごいと思いませんか？

00:09:11.680 --> 00:09:14.710
ですから 私たちがすべきなのは

00:09:14.710 --> 00:09:17.040
時間をもう少し

00:09:17.040 --> 00:09:19.786
人文学や

00:09:19.786 --> 00:09:23.250
社会学 社会科学―

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

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

00:09:28.414 --> 00:09:30.990
より批判的な考え方が

00:09:30.990 --> 00:09:33.408
できるようにしてくれるからです

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

00:09:37.615 --> 00:09:40.101
見つけることができれば

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

00:09:42.860 --> 00:09:45.579
つまり

00:09:45.579 --> 00:09:50.000
確証バイアスや誤った相関関係を

00:09:50.000 --> 00:09:51.822
自ら見つけ出し

00:09:51.822 --> 00:09:53.960
感情に露骨に訴えるようなやり方を

00:09:53.960 --> 00:09:55.622
30m手前で見抜けるようにするのです

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

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

00:10:01.226 --> 00:10:03.345
ちょっと 小難しいことを言えば

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」

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

NOTE Paragraph

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

00:10:14.695 --> 00:10:17.215
なぜかって？
なぜなら 人口統計学は

00:10:17.215 --> 00:10:19.521
私たちの実際の考えや行動ではなく

00:10:19.521 --> 00:10:20.983
性別や年齢

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

00:10:24.461 --> 00:10:26.124
それから データを取得した以上は

00:10:26.124 --> 00:10:29.263
適切な個人情報保護や

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

00:10:32.839 --> 00:10:35.832
さらには 私たちは

00:10:35.832 --> 00:10:37.935
自身の仮説や用いる方法論

00:10:37.935 --> 00:10:40.531
そして結果の確実性について

00:10:40.531 --> 00:10:43.335
明確でなければなりません

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

00:10:45.809 --> 00:10:47.340
「計算過程を明らかにしなさい

00:10:47.340 --> 00:10:50.781
君が踏んだ過程がわからなければ

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

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

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」

00:10:58.407 --> 00:10:59.930
それは最も難しい問いを

00:10:59.930 --> 00:11:01.409
自らに投げかけることなのです

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？

00:11:04.909 --> 00:11:07.220
それともこの結果が 私たちをもっと

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

NOTE Paragraph

00:11:11.098 --> 00:11:13.682
ヘルス・メディア・コラボラトリーは

00:11:13.682 --> 00:11:15.381
プロジェクトの終わりに

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

00:11:18.789 --> 00:11:20.933
ツイートの87パーセントが

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

00:11:24.971 --> 00:11:26.827
しかし 彼らは

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？

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

NOTE Paragraph

00:11:32.530 --> 00:11:35.720
ですから データの力を

00:11:35.720 --> 00:11:38.582
解き放つのであれば

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

00:11:42.030 --> 00:11:45.466
全体主義的な未来や

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

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

00:11:51.603 --> 00:11:53.982
私たちがすべきなのは

00:11:53.982 --> 00:11:56.700
批判的な思考に敬意を払い

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

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

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

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

NOTE Paragraph

00:12:05.489 --> 00:12:07.840
ありがとうございました

NOTE Paragraph

00:12:07.840 --> 00:12:10.174
(拍手)