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ビックデータ時代に個人が身につけるべきリテラシーとは?

 

 IT戦略の一環としてビックデータの活用が注目を集めている中、景気動向や選挙動向の分析に新しい予測モデルを適用しようという動きが広がっている。

 ポータルサイトのヤフージャパンは、内閣府の景気動向指数を先行して予測するモデルや参院選の得票予測モデルの結果をレポートという形で公開している。参院選は選挙の結果待ちだが、景気動向指数についてはまずまずの成果が上がっている。

 ヤフーが取り組んでいるのは、内閣府の景気動向指数との相関が高いキーワードを抽出して回帰分析を行い、予測式を導出するというもの。過去に遡って数値を予測すると、実際に内閣府が発表した数字と近い結果になった(同社予測の方が多少数字のブレが大きい)。
 このモデルを使って2013年5月の景気動向指数を予測したところ106.3となった(2010年基準)。実際に内閣府が出した数値は105.9だったので、ヤフー予測の方が若干数字が大きくなったものの、近い結果となった。参院選では、前回の衆院選でのデータを用いてモデルを作成しており、現時点では自民圧勝を予測している。
 欧米ではジャーナリズムの世界でも、マクロデータを使った分析や報道が行われており、データジャーナリズムとも呼ばれている。日本でも最近、この分野は注目を集め始めている。

  こうした新しい分析手法が普及してくると、これまでデータを独占的に保有してきた組織(官庁や大企業がその最たるもの)の力が相対的に弱まってくることになる。恣意的な情報操作がしにくくなるため、一般市民にとっては大きなメリットとなるだろう(かつてNHKは受信料徴収のネットワークを利用して精度の高い選挙情報データベースを作成しており、政府与党に対する政治力の源泉ともなっていた)。
 一方、こうしたビックデータを使った予測モデルの特徴についてよく理解しておかないと、今度はこうした新しい分析手法の結果に自分自身が誘導されてしまう危険性がある。

 ビックデータを使った分析手法は、景気動向のようなマクロ的な分析には大きな効果を発揮する。選挙についていえば大勢を把握するにはもってこいのツールといえるだろう。従来の手法では見えてこなかった傾向も浮かび上がらせることができるかもしれない。
 一方、こうした手法は、ミクロな分野での個別分析には不向きである。小選挙区の泡沫候補の動向を少ない誤差で予測することは苦手である。情報を正しく分析するには、無機質なマクロ的分析と、ストーリー性のあるミクロ的分析をうまく組み合わせる必要がある(新聞や雑誌の記事は基本的にミクロ情報の積み上げに基づいて作成されていることが多く、その視点で読み解けば恣意性のある記事も有益な情報源となり得る)。

 諜報の世界においても、公開情報をベースにマクロ的な分析を行い、そこではカバーできない詳細な部分については、現場で足を使って収集されたミクロ情報をプラスするというやり方が一般的に行われている。諜報機関においても、個人においても情報の取り扱いに関する基本原則は同じである。情報に関するリテラシーを身につけ、雑音に惑わされない分析を行いたいものである。必要とされているのは、ITのリテラシーではなく、情報のリテラシーなのである。

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