マクロスコープ（科学概念）

科学において、マクロスコープの概念は顕微鏡の対極にあり、非常に大きな物体や非常に複雑なプロセス、例えば地球とその中身、^{[1] [2]}あるいは概念的には宇宙の研究に適した方法、技術、あるいはシステムである。明らかに、この機能を果たすことができる単一のシステムや機器は現在存在しないが、その概念は、現在または将来、既存の観測システムを組み合わせることによって実現される可能性がある。^{[3] [4] [5]}「マクロスコープ」という用語は、地球規模の科学的現象のより特定の側面を全体的に見ることができる方法や概要にも適用されてきた。例えば、すべての植物、^[6]特定の生態学的プロセス、^[7]あるいは地球上のすべての生命などである。^[8]この用語は、人文科学においても、さまざまな他の形式の「ビッグデータ」を概観できるツールの一般的なラベルとして使用されている。ここで論じたように、「マクロスコープ」の概念は、マクロスケールの概念とは本質的に異なります。マクロスケールは、単にミクロスケールの続きをそのまま引き継いで、肉眼で見える大きさのすべての物体をカバーします。また、マクロ写真とも本質的に異なります。マクロ写真とは、標本を元のサイズよりも拡大して画像化するもので、「マクロスコープ」と呼ばれる特殊な顕微鏡関連機器がすでに販売されています。研究者の中には、関連する既存の観察の総計にアクセスするために、1 台以上の (惑星規模の)「マクロスコープ」をすでに構築できる人もいますが、他の研究者にとっては、現在のサンプリング体制やデータの可用性の欠陥により、地球の真の「マクロスコープ」ビューを取得するには、追加のサンプリング作業と新しい方法論の展開が必要であることを示しています。

「マクロスコープ」という用語は、1971 年に生態学者ハワード・T・オダムによって科学的に導入されたと一般に考えられています。 ^{[9] [10]}彼は、マクロスコープを顕微鏡 (小さな物体を非常に詳細に表示する) と対比して、一種の「詳細除去装置」を表すために使用しました。これにより、生態系のより詳細な概要を把握し、モデル化を簡素化し、場合によっては管理も行えるようになります (オダム、1971、図 10)。^[11]生態学者ジェームズ・ブラウン (生態学者) は、マクロ生態学の分野を「顕微鏡ではなくマクロスコープを通して生物界を見るプロセスであり、その結果、ほとんどの生態学的研究で明らかにされるものとは異なるものを見る」と定義しました。「しかし、マクロスコープを通して見始めると、1 つの研究サイトでの実験や、必然的に限られた数のフィールドサイトでの非操作的な比較研究のどちらからも得られない生態学的世界の見方が得られることがわかりました。」^[3]

井村秀文氏のような一部の著者は、この用語を、その分野におけるデータの概要や大規模なパターン分析とほぼ同義語として使い続けています。^{[12] [13]特定の関心領域における「全体像」の見方に「マクロスコープ」という用語を使用している他の著名な著者や講演者には、}ジェシー・H・オーズベル氏^{[6] [14]}やジョン・サッカラ氏^[15]などがいます。

実際には、この用語（現在の意味では、単一の従来の行為では得られない「対象に対するより広い視野」）は、オダムの著作での使用に先立って使用されており、例えば、1959年に出版されたフィリップ・バグビーの「文化と歴史：比較文明研究への序論」という本の中で、「[誰かが]『マクロスコープ』を発明すべきだ。歴史家が歴史のより大きな側面だけを見て、個々の詳細が見えないようにする装置だ」と書いている。^[16]また、WHハーグリーブスとKHブラックは、1966年に精神医学サービス誌に次のように書いている。「電子デジタルコンピュータの出現は、顕微鏡が生物学に与えた影響に匹敵する革命を行動科学に引き起こしている。顕微鏡と同様に、コンピュータは肉眼の能力を超えた視野を提供する。コンピュータは「マクロスコープ」として使用され、これにより、他の方法よりも大きな情報パターンに基づいて関係を認識できるようになる。統合できる」と述べている。 ^[17]地理学の分野では、1957年にセンテニアル・レビュー・オブ・アーツ・アンド・サイエンス誌に「地理学者の探求」と題する記事で、ローレンス・M・ソマーズとクラレンス・L・ヴィンジは次のように書いている。「我々は何を見ているのか？ 観察された特徴の間にはどのような相互関係があるのか​​？ 近景は、地図作成によって地平線を越​​えた景色と融合することができ、地図は地球の現象の空間的構成を理解するのに役立つ「マクロスコープ」となる。」^[18]一方、1951年の米国農務省歳出法案では、最近可決された森林管理法について議論し、バーモント州の森林官ペリー・H・メリルは次のように述べている。「[この法律]を通じて、我々は大きな前進を遂げたと感じている...顕微鏡をのぞく代わりに、そう呼びたければ、「マクロスコープ」をのぞくことができるかもしれない。」^{[19] [a]}

この用語は、フランスの科学思想家ジョエル・ド・ロズネによって（再）新しいものとして表現された（オダムの以前の使用は脚注で言及されている）。ロズネは1975年に自身の概念を詳しく説明した本を執筆した。「そこで、新しい道具が必要なのだ。顕微鏡と望遠鏡は、宇宙の科学的知識を集める上で貴重なものだった。今や、政治、科学、産業で大きな決定を下す責任を負っている者であれ、我々のような一般人であれ、この世界での行動を効果的に理解し、方向づけようとするすべての人々に新しい道具が必要なのだ。私はこの道具をマクロスコープ（マクロは偉大な、スコペインは観察する）と呼ぶことにする」。ロズネの見解では、マクロスコープは自然界や物理世界だけでなく、都市の成長、経済、社会における人間の行動など、人間に関連するシステムにも向けられる可能性がある。^[1]

最近の研究者は、この用語を、特にリモートセンシングから得られた衛星画像やセンサーネットワークを介して得られた現場観測（以下を参照）によって支えられた地球全体の観測システムまたはその一部と同義で使用する傾向があります。

科学的文脈の延長として、「マクロスコープ」という用語は人文科学でも適用されており、その分野または関連分野の「ビッグデータ」コレクションの概要と洞察を可能にするあらゆるツールの総称として使用されています。^{[22] [23] [24] [25]}完全を期すために、「逆顕微鏡」の概念はまったく新しいものではないことを言及する必要があります。約80年前、作家ルイス・キャロルは、1893年に出版された小説「シルヴィーとブルーノ」の第2巻で、講義の中で象をネズミの大きさに縮小する機器、彼が「メガスコープ」と名付けた機器を使用する架空の教授について説明しています。^[26]オランダの作家ケース・ボーケも1957年に『宇宙観：40のジャンプで見る宇宙』という本を執筆した。^[27]その最初の部分では、地球のさまざまな側面を縮小したスケールで画像化し、その後の仮想的な「マクロスコープ」の原理を一連のズームレベルで示している。

マクロスコープを構成するもののより実際的な側面は、時を経て、また、関係する研究者の関心、要件、活動分野に応じて変化してきました。ソマーズとヴィンジは、「マクロスコープ」を、地球表面上のアイテム間の空間的関係を視覚化する拡張マッピング システムと見なし、Microsoft Encarta の「アトラス」機能やGoogle Maps / Google Earthに倣って、CD-ROM やワールド ワイド ウェブを介してその後開発された「シームレスな」地理表示システムの概念を概念的に予見していました。オダムのコンセプトは、生態系の研究であり、既存の調査方法の結果を統合し、その内容を識別および分類し、細かい詳細を排除して、分析や必要に応じてシミュレーションに適した「全体像」のビューを取得するというものでした。ド ロズネーは、彼の「マクロスコープ」を、(とりわけ) 人間社会の性質の研究、および人間の行動の根拠の理解のためのシステム ベースの視点と見なしていました。彼は次のように書いています。

マクロスコープを使って、自然、社会、人間を新たな視点から見つめ、教育と行動の新しいルールを見つけ出そう。マクロスコープの視野では、組織、出来事、進化がまったく異なる光で照らされる。マクロスコープは細部をフィルタリングし、物事を結びつけるものを増幅する。マクロスコープは物事を大きくしたり小さくしたりするために使われるのではなく、私たちの目には大きすぎたり、遅すぎたり、複雑すぎたりするものを観察するために使われる（たとえば、人間社会は私たちにはまったく見えない巨大な有機体である）。^[28]

2000年代初頭頃から、「マクロスコープ」という概念への関心は、組織や科学者のデスクトップの計算能力が大幅に向上したことと、地球観測などのより広範なローカルで取得されたデータと公開されているデータの両方にアクセスできるようになったことにより、着実に高まってきました。以下で参照されているDornelasらなどの最近の研究者にとって、マクロスコープとは、関連する研究分野（彼らの場合、海洋領域では、衛星、ドローン、カメラトラップ、受動音響サンプラー、バイオロガー、環境DNA、人間の観察として項目化されています）にわたって望ましい総観的な観測スイートを集合的に提供する観測ツールのセットを想定しています。 ^[4] 2019年の執筆で、これらの著者は次のように述べています。

地球上の生物圏の観測は空間的に偏っており、マクロ生態学的パターンや生物多様性の変化を検出する能力が制限される可能性があります。この問題を解決するには、現在収集されているアドホック データを、計画的な生物多様性モニタリングで補完し、地球全体の層別ランダム サンプリングに近づける必要があります。この包括的な観測システムを「マクロスコープ」と呼びます。... モニタリングの現在のギャップを埋めるこれらのツール (衛星、ドローン、カメラ トラップなど) をネストして配置することで、目的に合ったマクロスコープを実現し、既存の強力なツールを各部分の合計以上のものにすることができます。

他の人にとっては、マクロスコープは一種の「仮想機器」としてすでに存在しており、ランドサット衛星画像などのデータソースは必要な高解像度の地球ビューを提供し、^{[29] [30]}および/またはワイヤレスセンサーネットワークは一連のローカルな現場観測を提供します。^{[31] [32]} IBMの研究者の見解では、マクロスコープは、基本的にデータ管理、データ分析、およびデータマイニングの領域内で、既存のすべての地球および関連する観測を統合してクエリし、意味のある結果を得ることを可能にする技術的なソリューションです。 2017年の執筆で、彼らは次のように述べています。

2022年までに、私たちは機械学習アルゴリズムとソフトウェアを使用して、物理世界に関する情報を整理し、数十億のデバイスによって収集された膨大で複雑なデータを私たちの視覚と理解の範囲内に収めるのに役立ちます。私たちはこれを「マクロスコープ」と呼んでいますが、非常に小さなものを見るための顕微鏡や遠くを見ることができる望遠鏡とは異なり、地球上の複雑なデータをすべて集めて空間と時間で分析し、意味を明らかにするソフトウェアとアルゴリズムのシステムです。^[5]

2020年のIBMによると、これらの「マクロスコープ」の原理はその後、「IBM PAIRS Geoscope」という実験的なシステムとして実装され、^{[33]後にIBM Environmental Intelligence Suite内のGeospatial Analyticsコンポーネントとして再バッジされ、「大規模な地理空間-時間（地図、衛星、天気、ドローン、IoT [=「}モノのインターネット」]）クエリおよび分析サービス用に特別に設計されたプラットフォーム」と説明されました。^[34]

マイクロソフトの Craig Mundey 氏にとって、マクロスコープの利点は地球を観察できることだけではなく、地球上の人々のさまざまな側面を観察できることでもある。

地球に低コストで高帯域幅のセンサーがますます搭載されるようになると、仮想の分散型地球全体の「マクロスコープ」を通じて、環境をより深く理解できるようになります...大規模なデータ分析により、病気のリアルタイム追跡や、潜在的なパンデミックへの的を絞った対応が可能になります。私たちの仮想「マクロスコープ」は、地球だけでなく私たち自身にも使用できるようになりました（Microsoft Research、2009）。^[35]

それから約10年後、コンピューティング能力と容易にアクセスできるデータストレージが進歩し続けた後、マイクロソフトは「惑星コンピュータ」の開発計画を発表しました。これは「惑星規模のコンピューティングへのアプローチであり、環境と自然に基づくソリューションのあらゆる側面をリアルタイムで照会できるようにします。」^[36]一方、2010年頃から、Googleはクラウドコンピューティングを使用して大量の衛星画像の数値分析を行う「Google Earth Engine」という、やや類似した施設をすでに開発していました。 ^[37] 2021年現在、プロジェクトのWebサイトには、「Google Earth Engineは、衛星画像と地理空間データセットのマルチペタバイトカタログと惑星規模の分析機能を組み合わせています。科学者、研究者、開発者は、地球表面の変化を検出し、傾向をマッピングし、違いを定量化するためにEarth Engineを使用します。」と記載されています。 ^[38]このような取り組みは、大規模な地球規模の入力データセットと関連する計算の取り込みの「ハイエンド」と見なすことができます。一方、 2000 年代初頭以降、 Open Geospatial Consortiumによってデジタル化された地理情報の交換のためのクロスプラットフォーム (オープン) 標準が開発されたことにより、研究者は最小限のソフトウェアを備えた状態で、Web マップ サービス(WMS)、Web フィーチャ サービス(WFS)、Web カバレッジ サービス(WCS) などを介してリモートのグローバル データ ストリームのサブセットを要求、表示、オーバーレイし、その他の方法で操作できるようになりました。データをローカルに保持する必要はなく、さまざまなベース マップに対してユーザーが選択した情報を表示するための一種の「マクロスコープ」機能を適度なコスト ( GeoServer、MapServerなどのオープン ソース ソリューションの場合は無料) で作成できます。^[39]現在利用可能な同様のソリューションには、クライアントの「仮想地球儀」ソフトウェアがユーザーのデバイスにインストールされるか、Webブラウザで実行され、リモートまたはローカルに保持されているデータレイヤーにアクセスして、事前に準備されたベースマップ上に表示できるものがあり、NASA WorldWindやESRIのArcGIS Earthなどがあります。

2013年から2014年にかけて、ニューヨーク市保健精神衛生局（DOHMH）は、ニューヨーク市住民の電子健康記録を監視する独自の「NYCマクロスコープ」を設計し、「積極的に医療を求めているニューヨーク市の成人の健康状態を測定する」ことを目的とした。^[40]インディアナ大学情報科学・コンピューティング学部も、サイバーインフラストラクチャ・フォー・ネットワーク・サイエンス・センターを通じて「場所と空間：マッピング科学」と題したマッピング・アウトリーチ・プログラムを運営しており、2016年のプログラムには「8つのインタラクティブ・マクロスコープ」が含まれており、次のような定義が付けられている。「マクロスコープは、肉眼では見ることができないほど大きかったり複雑だったりするデータのパターンに人々が焦点を合わせるのに役立つソフトウェア・ツールです。世界は複雑な場所であり、マクロスコープはその複雑さを理解し管理するのに役立ちます。マクロスコープは、大量のデータのパターンや傾向を見るために使用できる視覚レンズです。」^[41]「マクロスコープ」と呼ばれているもう一つの取り組みは、海洋生物地理情報システム（OBIS）です。これは、2012年にヴァンデン・ベルゲらによって説明され、「海洋生物多様性の『マクロスコープ』（de Rosnay、1979）になるという野心により、過去の複雑さや個々のデータセットの特異性を理解し、海洋生物の「全体像」をより明確に把握できるようになります」と書かれています。^[42]このプロジェクトの主要な活動は、以前はバラバラで時にはアクセスできない形式で存在していたデータを、アクセスしやすく、必要に応じて要約情報を作成できるように、単一の標準化された形式に変換することです。

もう一つの種類の「マクロスコープ」とされるのが、世界のニュースメディア（のほとんど）を監視して「数兆のデータポイント」を作成し、「グローバルな社会規模の行動をリアルタイムで統合し、それらの傾向をリアルタイムで監視および分析的に調査できる豊富な定量的データベース」を提供する、グローバルイベント、言語、トーンデータベース（GDELTプロジェクト）です。プロジェクトのウェブサイトによると、その成果の1つであるGDELTグローバルナレッジグラフ（GKG）は、「世界中のニュースメディアというノイズが多く非文法的な世界のために特別に設計された、最も洗練された名前付きエンティティとジオコーディングアルゴリズムのいくつかを使用して、すべてのニュースレポートからすべての人、組織、会社、場所、および数百万のテーマと数千の感情のリストを作成します。」^[43]

2018年、国連開発計画（UNDP）、国連環境計画（UN Environment）、生物多様性条約事務局の3つのパートナー機関が「国連生物多様性ラボ」（UNBL）（https://unbiodiversitylab.org/）を立ち上げました。これは、保護地域、絶滅危惧種、自然システムへの人間の影響、主要都市の流域などに関する地球規模の空間データの形で、「持続可能な開発のためのビッグデータへのアクセスを強化する」と説明されています。^[44] 2021年10月にリリースされたUNBLバージョン2.0には、「生物多様性、気候変動、開発にわたる400を超える空間データレイヤー」が含まれていると報告されており、国家レベルのユーザーが独自のデータをアップロードして、報告目的や国家規模の生物多様性計画および生物多様性の監視用のマップを編集できるワークスペースも提供されています。^[45]

マクロスコープを「ビッグデータの価値連鎖」（特に地球や生物圏の観測に焦点を当てたもの）の特定のインスタンスとして解釈すると、上記のアプローチの違いのいくつかを理解しやすくなります。Chen ら( 2014) で述べられているように、マクロスコープはデータ生成、データ取得（別名データアセンブリ）、データストレージ、データ分析の 4 つのフェーズに分けることができます。^{[46] M. Dornelas}らなどの一部の研究者にとって、マクロスコープは、その後の分析に必要なコンテンツを提供するデータ収集システム（生成要素）の合計ですが、コンテンツの発見を可能にする「一連のドメイン固有のデータレジストリ」についても言及されています。^[4] OBIS などの他の研究者にとって、マクロスコープを構築するために必要な主な作業は、以前は異なるデータセットの統合分析を可能にするデータアセンブリコンポーネントです（その後、OBIS データは、提供されたツールで表示するか、ユーザー独自のシステムにダウンロードして追加の視覚化と分析を行うことができます）。一方、データ内のパターンを発見することに関心があり (十分な計算能力を備えている) 施設にとって、マクロスコープは、データが集められたら適用できる時間的および空間的な分析およびフィルタリング ツール (インディアナ大学ネットワーク サイエンス センターの用語では「レンズ」) のスイートです。顕微鏡との類似性から、マクロスコープは本質的に、従来の視野では完全には見えないほど大きな対象を視覚化する手段であるため、これらのアプローチはどれも間違いではないと思われます。強調点の違いは、それぞれがこの概念で想定される「仮想機器」に貢献できるという点で補完的です。ただし、1 つの傾向として、基本データセット サイズと望ましいサンプリング密度の増加が見られます。今日の「マクロスコープ」は、Odum と de Rosnay の元の概念では望ましくない詳細 (「全体像」を不明瞭にする) として破棄されていたであろう微細スケール/高解像度データの配列に基づいて構築されています。

上で述べた概念の多くは、 1962年にバックミンスター・フラーが提案した「ジオスコープ」という別名でも呼ばれる提案に再び登場するか、あるいは並行している。これは、地球を巨大に表現したもので、その上に「世界のすべての関連データ」をコンピュータシステムで表示できるという提案だった。このようなシステムの利点には、「ジオスコープがあれば、人類はこれまで見えなかったパターンを認識し、それによってこれまでよりもはるかに大きな規模で予測や計画を立てることができる」というものがあった。^[47]同様の概念は、1998年に当時の米国副大統領アル・ゴアが提唱した「デジタル・アース」というより具体的な提案として再登場した。 ^[48]その進捗状況は、2015年にマダヴィ・アミリらが発表した調査論文でレビューされている。^[49]

マクロスケールという用語は、上で述べた科学的概念とは用法が異なります。本質的には、肉眼で見えるほどの大きさの、言い換えれば、顕微鏡を使わなくても見えるあらゆる物体を指します。一部の著者は、「マクロ」を、ミクロ、マクロ、メソ、メガスコピックのスケールと、段階的に大きくなるスケールの連続体の一部として使用しています。^[50]対照的に、マクロ写真（マクロスコピック写真の略）は、被写体が拡大されて（実物大よりも大きく）見える写真を指す用語で、厳密に言えばフィルム面での拡大ですが、実際にはプリントまたはスクリーン上に再現される場合、通常、倍率は x1 から x10 の範囲です。一方、マクロスコープは、かつてヨーロッパのメーカーであるWild HeerbruggとLeica Microsystemsが販売していた光学顕微鏡の一種で、倍率 x8 から x40 の範囲のマクロ写真とミクロ写真に最適化されています。^[51]同様の機器は、ボシュロムやエドナライトリサーチコーポレーションなどの他の光学機器メーカーからも「マクロスコープ」という名前で以前に提供されていました。「マクロスコープ」という用語の別の使用法は、オダムがこの科学概念を普及させる前に、小説家ピアーズアンソニーの1969年の同名のSF小説で見られます。この小説では、彼の想像上の機器は一種のスーパー望遠鏡であり、ユーザーの指示で空間と時間のどこにでも焦点を合わせることができます。一方、ジルリンツとシンディシュワルツの2009年の児童小説「アトムビルの冒険：マクロスコープ」では、タイトルの機器は、原子（本の中でアイデンティティを持っています）が初めて「外の世界」を視覚化できる新しい発明です。^[52]「マクロスコープ」という用語は、商用コンピュータソフトウェア製品の名前にも少なくとも2つの例で使用されています。^{[53] [54]}

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• 「『マクロスコープ』についての考察 - 21世紀のツールか？」 - R. ペイジの「iPhylo」ブログサイトへのトニー・リースのゲスト投稿、2021年10月7日、および関連するディスカッション
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• 国連生物多様性研究所（UNBL）