ビッグデータが示す、「社会学習」の重要性

【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。