【概要】
（分野）ビッグデータ、社会学、情報科学
（頁数）本編258頁+解説10頁+付録51頁+参考文献等23頁
（出版日）2015/9/17
本書は、いわゆる「集合知」が個人や社会にどんな影響を及ぼすのかについて書かれています。また、MITメディアラボのチームによる新しい「社会学」へのアプローチを記したものでもあります。
本書の特徴は、集団を平均化して解析して今までの手法とは違い、集団に属する個人の変化の過程（情報の伝播の過程）を追っていった点にあります。つまり、個人間の情報のやり取りで発生する「情報の流れ」を定量的に解析して得られた結果が本書の内容です。
筆者の主張では、人々の行動をビッグデータ解析した結果、個人は集団との関わりの中で、互いに学習しあうこと（社会学習）でより良い集団を形成されることが示されました。そして、こうした効果を得るには、その集団に「多様性（ダイバーシティ）」があることが必要だと述べています。
この「多様性」とは人種や性別という表面的な多様性ではなく、「思考の多様性」を指しており、人々が独立した意見を持った社会でないと、より良い「社会学習」は得られないとのことです。更に、人と人が密接に「繋がりすぎた社会」では、思考が単一化、暴走してブームやパニックを引き起こす危険性があると述べています。
ビッグデータ解析による新しい社会学、またビッグデータ自体が社会に及ぼす影響を知る上で、かなり興味深い本でした。
【内容】
本書で扱われるデータは、「インフルエンザの流行と感染者の接触人数の変化」、「都市の人口と生産性の変化」、「1マイルあたりのGDPとアイデアの流れの速さ」など多岐にわたっています。
インフルエンザに関わると、感染初期は人との接触が増え、発症すると接触が減るという解析結果は、人との接触回数の大きな変化は、病気のシグナルとして捉えられる可能性を示しています。
また、都市の生産性が高いのは、多くの人と関わり、アイデアを交換する機会が多いからであり、これは都市内での行動範囲が広いほど効果が高いということです。実際、「1マイルあたりのGDP」と「通勤時間の長さ」は高い相関関係があるそうです。
しかし、大都市であっても、交通機関が上手く発展していないと、その効果は限定的で、北京などは渋滞がひどく、規模は大きくても小都市が林立している状態なため、上手く情報の交換が行われず、生産性が低い状態だと述べられています。
【感想】
ビッグデータは、今までマーケティングの分野でしか注目されていませんでしたが、今回、社会全体に影響を観測出来ることが証明されました。
また、人と人とのつながりが、人間社会の発展において非常に重要だと再確認された点も、大変興味深かったです。
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