現実の採掘

リアリティマイニングとは、人間の社会的行動に関する環境データを機械で収集・分析し、予測可能な行動パターンを特定することです。2008年、MITテクノロジーレビューはリアリティマイニングを「私たちの生活様式を変える可能性が最も高い10の技術」の1つと呼びました。^[1]

リアリティマイニングは、携帯電話やGPSシステムなどの無線デバイスの使用に基づいて人間の相互作用を研究し、個人自身のアカウントなどのより主観的な情報源ではなく、人々が何をし、どこへ行き、誰と通信しているかをより正確に把握できるようにします。リアリティマイニングは、デジタルフットプリント分析の1つの側面です。^[2]

Reality Miningはビッグデータを使用して、人々が日々テクノロジーとどのように関わっているかを調査・分析し、個人からグローバルコミュニティまで前向きな変化をもたらすシステムを構築しています。Reality Mining はデータ排出にも取り組んでいます。

個人は携帯電話、タブレット、ラップトップ、カメラ、インターネットに接続されたあらゆるデバイスをさまざまな目的で使用し、GPS 位置情報から Google のよくある質問まで、さまざまなデータを作成します。携帯電話には個人に関する膨大なデータが含まれているため、検索、訪問した場所、本の好みに基づいてレストランを提案したり、入力した文の終わりを推測したりすることもできます。リアリティ マイニングの簡単な応用は、声を聞いて発話パターンを理解し、単純なインフルエンザから早期発症のパーキンソン病まで、医学的な問題を診断することです。より高性能な携帯電話では、カレンダーのカスタマイズやイベントの追跡も可能で、追跡する価値があるとみなされる個人の行動が表示されます。ソーシャル Web サイトでは、Facebook のステータス更新や Twitter のツイートをフォローすることで、研究者が個人の生活のスナップショットを見ることもできます。さらに具体的には、Snapchat と呼ばれる最近のアプリでは、ユーザーが実際に何をしているかを動画、写真、さらにはライブ ストリームで投稿できます。これは、行動や世界とのやり取りの強力な指標です。 2004 年、MIT はリアリティ マイニング プロジェクトを実施し、MIT の学生 100 人に Nokia 6600 を配布して、研究者がさまざまな方法で追跡しました。携帯電話基地局の ID 番号 (非常に安価で目立たない方法で位置を測定)、電話の状態 (充電中またはアイドル状態)、電話のアプリケーションの使用状況 (ゲーム、Web サーフィンなど) などです。研究者は、このようなデータを収集することで、学生の行動を高い精度で予測できることを発見しました。たとえば、学生の 1 人が土曜日の朝 10 時に起床した場合、研究者は「固有行動」を使用してその日の行動を予測できます。この新しいデータ理解方法により、新しい研究や、詳細で正確な統計によるさらに大規模な調査研究への道が開かれました。心配している親や個人の生産性を高めたい人にとって便利な、携帯電話のほぼすべての動作を追跡する携帯電話用ソフトウェアを提供する Web サイトは数百あります。このデータはサーバーにアップロードされ、いつでもアクセスできます。

すでに個人用デバイスから大量のデータを収集できますが、それらは人の生活の一部にすぎません。リアリティ マイナーは、生体認証デバイスを使用して身体の健康状態や活動を測定することもできます。Fitbit、Nike+、Polar、Garmin の GPS ウォッチなど、このようなデバイスは数多くあります。iPhone および Android ユーザー向けに、睡眠の質を測定する Sleep Cycle というアプリもあります。睡眠の質には、睡眠時間や最適なアラーム設定も含まれます。このデータを使用して、リアリティ マイナーは人の実際の健康状態や、機能 (または機能不全) を可能にするプロセスを測定できる可能性があります。心臓発作には通常、長期的な指標はありませんが、このすべてのデータ、または人がライフログを行っている時期を使用することで、医療分野に役立つデータを作成し、心臓発作を起こした人のライフスタイルを追跡して予防ガイドラインを作成できます。ライフログを開始する方法はいくつかあります。たとえば、Google にはヘッドアップ ディスプレイ (HUD)、マイク、プロセッサ、カメラを備えた Google Glass という独自のデバイスがあります。これらはすべて、特定のディレクトリに情報を記録する方法です。

研究者が大規模な集団の行動を観察し記録し始めた方法は、RFID バッジを使用することでした。データは、労働者の生産性と効率性の向上を試みるナレッジ マネジメント システムを使用して職場でも記録されますが、これには職場の社会的文化と技術的文化を融合することができないため、不完全な行動データしか提供されないという欠点があります。コミュニティ内の大規模な集団を測定する別の方法は、会議への出席です。このデータにより、研究者は参加者の出身地、民族的人口統計、イベントに実際に出席した人数を知ることができます。一部の会議では、標準の RFID バッジよりも多くの機能を備えたスマート バッジを使用しています。Microsoft や IBM などの企業は、会議中にやり取りした人数を記録し、人々がアンケートの質問に答えられるようにするためにスマート バッジを使用しています。スマート バッジは、音声によるやり取りや出席者が特定のブースにいる時間も記録し、特定のプロファイルがブースの一定の範囲内に入ったときにブースの作業員に警告することさえできます。スマート バッジには、リアリティ マイナーのデータ収集において明らかな利点があります。 2009年にAlliance Technologyに買収されたnTagという会社は、ユーザーが誰と話をすればよいかを通知され、名刺を電子的に交換できるnTagテクノロジーを使用していました。 現実のマイナーが探している別の種類のデータは、気候と環境情報です。彼らは、二酸化炭素と窒素酸化物、および一般的な気候を記録する空気質センサーを使用して、近隣地域からデータを収集します。 このような情報は、政策立案者が行動を起こすかどうか、または進展を見るかどうかを判断するのに役立ちます。 周囲のデータを収集する別の方法は、Project Noahを使用することです。 Project Noahは、人々がアップロードした植物や菌類の写真にジオタグを付けることで植物種の種類に関するデータを収集する取り組みであり、ユーザーは自分が住んでいる生態系の種類を見ることができます。 これは、プロジェクトのためにデータを収集したい学校や学生だけでなく、野鳥観察者がその地域にどんな種類の鳥がいるかを知るのに役立ちます。

このセクションでは、一般的に都市は 1,000 人から 1,000,000 人の人口で定義されます。都市規模でデータを収集する方法の 1 つは、交通信号やスピードカメラで交通に関するデータを収集することです。また、警察の報告書や道路スキャナー、モバイル アプリケーションの GPS からもデータを収集できます。このような交通データを使用することで、都市は効率的な移動と交通の流れを可能にする最適なルートを作成できます。2010 年に設立された Inrix という会社は、交通に関するデータを収集しており、橋の運営者やその他の交通システムからデータを購入しています。このデータを使用して、交通ルートや渋滞時間を予測しています。交通を監視するもう 1 つの方法は Bluetooth テクノロジを使用することですが、これは Inrix では考慮されていないテクノロジです。メリーランド大学は 2012 年に、2 マイル離して恒久的に配置された 2 つの Bluetooth センサーが交通速度を正確に検出できることを実証するプロジェクトを完了しました。^{[3] [4]}これらすべてを組み合わせて、人々が効率的に目的地まで行き来するのに役立つルート提案アルゴリズムを作成することができます。さらに、ルートはこれらのタイプのセンサーと情報を使用してリアルタイムで更新できます。 有名なスタートアップで現在はGoogleの子会社であるWazeは、事故を報告したユーザー（匿名）からデータも収集し、アプリ内通貨と報酬を提供しています。 都市規模の犯罪の場合、データを収集して表示する最初の方法は、任意のエリア内の以前のレポートの履歴調査です。現在、より複雑なアルゴリズムにより、実際の犯罪が発生する前に、犯罪率の高い場所に警官が自動的に配置されます。 2005年以来、メンフィス警察はBlue CRUSH（犯罪削減利用統計履歴）と呼ばれるプログラムを使用しています。これは警察の報告書を使用し、ヒートマップを使用して犯罪の多いエリアと少ないエリアを区別します。このプログラムは毎週更新され、それに応じて警察が戦術を変更できるようにします。この種のデータを使用することで、警察はより有意義な方法で社会と交流できるようになり、更生活動ではなく予防活動を行うことも可能になります。

国家規模では、政府が果たす役割ははるかに大きい。国勢調査データは、圧倒的に入手しやすい。多くの国が国勢調査結果をウェブサイトで公開しており、そこからデータをダウンロードして視覚化してさらに分析できる。「さらに、世界銀行は国際調査を実施し、参加国すべてから国勢調査データをまとめている。これは、加盟国に関する情報のワンストップショップのようなものだ。これらのデータは公開されており、ダウンロードして個別に分類および分析できる。重要なのは、世界銀行がオープン API を提供していることで、プログラマーがさまざまなデータをソフトウェア アプリケーションに統合できることだ。世界銀行のデータを使用して、Google は検索結果にシンプルな視覚化ツールを統合している。ボツワナの人口を検索すると、その数、日付付きの世界銀行の情報源、数十年にわたる人口の変化を示すグラフが表示される」^[5]データ収集のもう 1 つの方法は、通話データ レコード(または通話詳細レコード) を使用することである。これは、発信者または送信者と受信者の両方の時間と場所などの情報を含む、電話の通話とテキストのログである。CDR を使用すると、電話会社は人間の移動傾向を見ることができる。 Google、Facebook、Twitter などの大手データ企業では、研究者が文化的な傾向や、自然災害発生時の資源の割り当ての時期や場所を追跡できるようにもしています。

世界にとって最大の懸念は病気の蔓延であり、これはリアリティマイニングの最適な用途の1つです。グローバル化により、旅行の可能性は過去の歴史と比較して前例のないほど大きくなっています。国連は、世界を改善することを目指す8つの目標であるミレニアム開発目標（MDG）と呼ばれるアジェンダを作成しました。人口データを収集し、疾病管理に関する政策立案を可能にする最初のステップとして、毎年数十億人が飛行機と海路で旅行するため、各国はまず航空旅行に関するデータを収集する必要があります。航空旅行は海上輸送よりも毎年多くの人々を運びますが、輸送に関するデータを収集する主な理由は、輸送には病気、食中毒、時には侵入種の動植物を運ぶ害虫が含まれることが多いためです。管理と収集のアイデアは途方もないように思えますが、世界銀行はすでに開始しており、統計のためのマラケシュ行動計画（MAPS）などの統計ソフトウェアを支援しています。MAPSは、次の3つを含む6つの目標の達成を目指しています。

• すべての低所得国における統計システムの計画と国家統計開発戦略の準備
• 開発途上国の完全な参加の確保
• 世帯ベースの社会経済データセットの世界的なコレクションである国際世帯調査ネットワークを設立

飛行機で旅行する人にとって、データソースは国際航空運送協会 (IATA) です。同協会は 2000 年以来、毎月世界の航空交通量の約 90% のデータを収集しています。このデータにより、研究者や専門家は地球上の特定の場所から病気が広がる可能性を観察できるようになりました。船舶は世界の貿易量の約 90% を運んでおり、2001 年には「海上交通の出入り」を記録する自動識別システムが導入されました。

• 「Where 2.0 におけるリアリティマイニングの結果」、O'Reilly Radar
• 「クライヴ・トンプソン、現実世界のソーシャルネットワークとFacebookの「友達」について語る」、W​​ired Magazine
• 「あなたの脳、あなたのコンピュータ、そしてあなた」エヴァン・M・ペック