計算社会科学

計算社会科学とはコンピュータ科学と社会科学の婚姻

計算社会科学はこれまでにない広さと深さ、規模でデータを収集および分析する能力を活用する機会を得た。しかし、プライバシーの侵害を伴う劇的な事件が発生すると、計算社会科学の初期の分野を抑圧する規則と法令が作成される可能性がある

吉田拓史

09 1月 2020 — 3 min read

私たちはネットワークの中で生活している。電子メールを定期的にチェックし、ほぼすべての場所から携帯電話を呼び出し、公共交通機関を利用するために非接触式ICカードをかざし、クレジットカードやモバイルペイメントアプリで物品を購入する。公共の場所での私たちの動きは、ビデオカメラで記録され、医療記録はデジタルファイルに保存される。これらの各トランザクションは、個人およびグループの両方の行動の包括的な情報に集約できるデジタルトレースを残し、私たちの生活、組織、社会に対する理解を変える可能性がある。

大量のデータを収集して分析する能力は、生物学や物理学などの分野を変えた。しかし、データ駆動型の「計算社会科学」の出現はずっと遅くなった。経済学、社会学、政治学の主要なジャーナルは、この分野に関心を示すのに時間がかかった。しかし、計算社会科学は、GoogleやFacebookなどのインターネット企業や、米国家安全保障局（NSA）などの政府機関でいち早く採用されてきた。

従来は、人間の相互作用に関する研究は、主に関係に関する1回限りの自己報告データに依存してきた。ビデオ監視、電子メール、ソーシャルメディアなどの新しいテクノロジーは、長期間にわたる相互作用の瞬間的な「地図」を提供し、関係の構造と内容の両方に関する情報を提供する。たとえば、グループの相互作用を電子メールやソーシャルメディア、メッセージングアプリで調べることができ、人間のコミュニケーションのダイナミクスに関して有意義な情報を得ることができる。電子デバイスは、物理的な近接、位置、動き、および個々の行動と集団相互作用の他の側面をキャプチャするために、活用できる。

また、社会のソーシャルネットワークがどのようなものであるか、およびそれが時間とともにどのように進化するかについても学習できる。電話会社は複数年にわたって顧客の通話パターンの記録を保持しており、GoogleやFacebook、Amazonは、グローバルな通信に関するデータを収集する。これらのデータは、社会レベルの通信パターンの包括的な図を描くのに活用できる。これらの相互作用の解明は、経済的生産性や公衆衛生に有用な影響を与える可能性がある。

人々の動きを追跡することはますます簡単になっている。モバイルフォンを使用すると、時間の経過とともに人々の動きと物理的な近接を大規模に追跡でき、推定される人々のインテント（意図）とその満たし方について確実性の高い推測を行える。そのようなデータは、有用な疫学的洞察を提供する可能性がある。インフルエンザなどの病原体は、物理的近接によって駆動され、どのように集団に広がるか、といった問に対する洞察である。

インターネットは、人々が何を言っているのか、どのようにつながっているのかを理解するためのまったく異なるチャネルを提供する。たとえば、この過去の政治の季節において、ブログにおける政治的な問題に関する議論やうわさの広がりを追跡することを共用する（近年は誤情報、もしくはフェイクニュースの拡散を追跡する研究が盛んにされている）。また、有権者の不安が彼らが実施する検索により可視化されることもありうる。

個々人の行動の完全な記録をキャプチャする仮想世界は、それ以外の場合は不可能または許容されない実験の十分な研究機会を提供する。同様に、ソーシャルメディアは、味覚から気分、健康などとネットワーク全体における人の位置との関係性を理解するユニークな機会を提供する。一方、自然言語処理は、インターネットからの膨大な量のテキストを整理および分析する能力を高める。自然言語処理は2019年に大きな進歩がみられた分野であり、このおかげで社会科学が一層の進歩を遂げる可能性がある。

社会科学から計算社会科学への飛躍は、膨大な個人のデータを収集するシステムの管理者であること、あるいは管理者との協力なしには成し遂げられないだろう。

計算社会科学はこれまでにない広さと深さ、規模でデータを収集および分析する能力を活用する機会を得た。しかし、プライバシーの侵害を伴う劇的な事件が発生すると、計算社会科学の初期の分野を抑圧する規則と法令が作成される可能性があるため、このリスクを軽減し研究を維持するための自主規制、技術、規則が必要になる。大規模なデータ収集は、市民の側に立てば、網羅的監視と表現することも可能だ。2016年の米大統領選挙や英国の国民投票における混乱は、社会に大きな衝撃を与え、社会が大規模データ収集と分析の利益を享受する機会をも奪いつつある。