ビックデータに潜むバイアス

世界3大発明は「羅針盤」「火薬」「印刷技術」と言われるが、な
ぞらえて現在の“現在の世界3大発明”が、新たに提唱されている。
「AI(人工知能)」「Iot」「ビックデータ」だ。特に重要なのは、
AIだと私は考える。Iotもビッグデータも、AIの技術がベースにな
っており、ある意味では応用分野という解釈もできるからだ。
(堀江貴文「僕たちはもう働かなくていい」はじめにより抜粋)

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AIの一大発明が、多くのテクノロジーやサイエンス分野に、急激な
進化をうながしています。


と書きつつ、今回取り上げるのはAIではなく、「ビックデータ」で
す。


「ビックデータ」の詳細については以下を引用させてもらいます。


ビッグデータってなに？基本を徹底解説！最新事例も紹介


以下引用。


「ビッグデータ」とは？

デジタル化の更なる進展やネットワークの高度化、またスマートフ
ォンやセンサー等IoT関連機器の小型化・低コスト化によるIoTの
進展により、スマートフォン等を通じた位置情報や行動履歴、イン
ターネットやテレビでの視聴・消費行動等に関する情報、また小型
化したセンサー等から得られる膨大なデータ(情報通信白書平成29
年版総務省)


また、ビッグデータを構成する要素を端的にまとめた「3V」という
ものが提唱されており、

1. Volume(データ量が多いこと)
2. Variety(データの種類が豊富であること)
3. Velocity(データ生成の頻度が高く、スピードが速いこと)

の3点が、ビッグデータの主な特性としてとらえられています。


ビッグデータが話題である最大の理由は、テクノロジーの発展です。


これまで、ビッグデータに関して

「データの収集ができない」
「データの収集ができても保存できるだけの容量がない」
「データを処理できる技術がない」

といった技術的な壁がありましたが、テクノロジーの発展によりそ
の壁を克服しつつあります。


その結果として、

1.これまでは収集できなかったデータが収集できるようになった

2.これまでも収集できてはいたが、分析できなかったデータが分析
　できるようになった

という進歩を生み出しました。


デジタルマーケティングの観点から言えば、スマートフォンやパソ
コンの急速な普及により、消費者の購買行動を細かく見ることがで
きるようになった(1に該当)ことや、日々大量に生成されている画
像データやテキストデータといった、一元化して扱えないデータを
分析する試みが始まっている(2に該当)ことが大きなポイントとい
えます。


以上引用。



ここからは、中室牧子さん　津川友介さん
「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法
を参考にして話を進めていきます。





ビックデータに関する話題として、2016年1月8日の「ウォール・
ストリート・ジャーナル」が、「ビックデータに潜むバイアス、米
規制当局が警告」なる記事を掲載しました。

米連邦取引委員会が、ビックデータを分析し、ビジネスに用いる企
業に対して、ある警告を発したというもの。

その内容が「相関関係があるということは、因果関係があることを
意味しない」というものでした。


ビックデータが流行語になっている現代では、誰でも簡単にデータ
分析ができるようになりました。

しかし、これは必ずしもデータ分析の結果を正しく解釈できるよう
になったことを意味するものではありません。

ビックデータ時代を生き抜くためには、データ分析だけでなく、デ
ータ分析の結果を解釈するスキルも身につけておく必要があります。


因果関係なのか相関関係なのかを正しく見分けるための方法論を
「因果推論」と呼びます。

「因果」とは文字どおり「原因と結果」のことであり、「推論」と
は「ある事実をもとにして、ほかの事をおしはかること。推理や推
定を重ねて結論を導くこと」です。

つまり、2つのことがらがそれぞれ原因と結果なのかどうかを評価
し、結論を導くことであります。


これからの時代において、日常生活の中でも、因果関係と相関関係
の違いを理解し、「本当に因果関係があるか」を考えるトレーニン
グをしておけば、思い込みや根拠のない通説にとらわれることなく、
正しい判断ができるというものです。


ありとあらゆる情報が入り乱れる現代において、ある意味では自分
の身を自分で守らねばなりません。

そのためには、何事においても自分の頭で考えるというクセを身に
つけ、自分で答えを導きだす能力が必要だということです。


営業マンにしろ、美容室経営にしろ、「何をヤル」ではなく、「何
が問題で」「何が重要で」を自分自身で見つけなければなりません。


これからの時代は、「何をスベキカ」ではなく、「何が問題なのか」
を提起できることの方が遥かに大切だと思うのです。


データ分析の結果を正しく解釈し、更にそこから、課題を見つけ、
そして解決する道筋まで提案できなければならないのです。



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