ソーシャルデータ革命

ソーシャルデータ革命とは、2000年代初頭のソーシャルネットワークの台頭によって可能になった、個人情報の共有の増加とそれに関連する影響に向けた人間のコミュニケーションパターンの変化です。この現象により、前例のない量の公共データが蓄積されました。^[1]

この大規模で頻繁に更新されるデータソースは、社会科学のための新しいタイプの科学的手段と説明されています。^[2]何人かの独立した研究者は、社会データを使用して、失業、インフルエンザの発生、^[3]人口全体の気分、^{[4]旅行支出、政治的意見などの傾向を「ナウキャスト」して予測し、標準的な政府レポートや}ギャラップの世論調査よりも速く、正確で、安価な方法で予測しました。^[2]

ソーシャルデータとは、個人が作成し、自覚的かつ自発的に共有するデータのことです。以前はコストと諸経費のため、この半公開形式のコミュニケーションは実現不可能でしたが、2004年から2010年にかけてのソーシャルネットワーキング技術の進歩により、より幅広い共有の概念が可能になりました。^[5]ユーザーが共有しているデータの種類には、地理位置情報、医療データ、^[6]デートの好み、率直な考え、興味深いニュース記事など があります。

ソーシャルデータ革命は、 Amazon.comのような新しいビジネスモデルを可能にするだけでなく、公共政策や国際開発に関する意思決定を改善する大きな機会も提供します。^[7]

大量の社会データの分析は計算社会科学の分野につながります。典型的な例としては、メディアコンテンツ^[8]やソーシャルメディアコンテンツの研究が挙げられます。 ^{[3] [4] [9]}

インターネット上のあらゆる活動は、ユーザーについてより詳しく知るために使用できるデータの痕跡（デジタルフットプリント）を残します。 ^[10]インターネットの使用が広まるにつれて、世界のデータ化は急速に進んでいます。現在、年間約16ゼタバイトのデータが生成されており、2025年には163ゼタバイトのデータが生成されると予想されています。^[11]これにより、データが重要な商品になりました。^[10]これにより、公的機関、民間企業、個人など、それぞれが独自の方法でデータに依存しているすべての社会的主体が結び付けられます。

政府は何世紀にもわたってデータを収集し、債務不履行のリスクを制限し、所得に基づいて税金を徴収し、国民の人口分布を考慮して必要なインフラを提供することで、制度システムの継続を確保してきました。^[12]当初、このデータには、国勢調査システムを含む記録保持と管理のための書面による情報が含まれていました。^[12]

このアナログなプロセスは時間とコストがかかり、大規模なデータセットを解釈する余地がほとんどありませんでした。^[12]一方、企業の技術開発により、このオフラインデータはデジタル時代に移行し、視覚化とデータ分析が可能になりました。^{[12] [10]}公共の分野では、調査と世論調査の方法論をデータベースコンピューティングと接続することで、個人に関する大規模なデータセットを収集して保存できるようになりました。^[10]

過去数十年にわたり、インターネットは世界に関する情報源として主に利用されていたものから、コミュニケーション、ユーザー生成コンテンツ、データ共有、コミュニティ構築に主に使用されるものへと変化してきました。 [ ^{13]これは多くの人が「} Web 2.0 」の発展であると考えています。FacebookやYouTubeなどのソーシャルネットワークサイトは、Web 2.0の発展とソーシャルデータ共有への移行の基礎となっています。^[13]

ソーシャルデータウェブサイトの初期の例としては、CraigslistとAmazon.comのウィッシュリストが挙げられます。どちらも、ユーザーが情報を探している人に情報を伝達できるようになっています。両者のアイデンティティへのアプローチは異なります。Craigslistは匿名性の力を活用し、Amazon.comは顧客の企業との取引履歴に基づく永続的なアイデンティティの力を活用しています。LinkedInやFacebookなどのサイトで人々が自分について共有する情報によって、求人市場さえも形作られています。^[14]

より洗練されたソーシャル データ サイトの例としては、Twitterや Facebook があります。Twitter では、メッセージやツイートを送信するのは、SMS テキスト メッセージを送信するのと同じくらい簡単です。Twitter はこれを C2W (顧客から世界へ) にしました。つまり、ユーザーが送信するツイートは、潜在的に全世界で読まれる可能性があります。Facebook は友人間のやりとり (従来の言葉で言うと C2C) に重点を置いています。ユーザーからデータを収集する方法は多数あります。写真に友人を「タグ付け」したり、投稿に「コメント」したり、単に「いいね」したりします。これらのデータは、ユーザー間の関係の洗練されたモデルの基礎となります。これらを使用して、ユーザーに表示される内容の関連性を大幅に高めたり、広告目的に使用したりできます。^[15]

2009年までに、ソーシャルネットワーキングサイトの人気は2005年の4倍に増加しました。^[16] 2013年現在、Twitterには2億5000万人を超えるユーザーがおり、1日あたり約5億件のツイートを共有しています。また、Facebookには世界中に10億人を超えるユーザーがいます。^[17]

企業は、ソーシャルネットワーキングサイトやその他のデータ共有手段、広告主などを通じて共有されるデータをよく利用します。 ^[18]たとえば、ソーシャルネットワーキングサイトは、ユーザーデータを広告主やその他の団体に販売し、消費者の意思決定に影響を与えることができます。^[13] データマイニングもこの情報を収集するために使用されています。^[18]

ウェブサイトやその他のアプリケーションがこのデータ収集の起源であったが、技術の進歩により、日常生活で使用される多くのデバイスが個人に関するデータを収集する機能を備えており、利用可能な個人データの量が増加している（例：スマートフォン、ハイテクウォッチ、音楽デバイスなど）。^{[19] [20]}

人々のデジタルアイデンティティ（これらの電子情報源を通じて入手可能な情報）の増加は、企業や組織が消費者の希望や期待をターゲットにして製品やサービスを改善し、コストを削減するために使用されています。^[20]収集できるデータには、ショッピング体験、ソーシャルメディアの好み、人口統計情報などが含まれます。^[18]

このデータを使用することで、製品のパーソナライズ化を向上させることができ、製品の使用と生産において期待される重要な側面となっています。^[19]消費者に関するアクセス可能なデータは、消費者の行動パターンを推測するために使用できます。^[21]たとえば、位置情報は、消費者がどの店舗に行くかに基づいて、消費者がいつどこで広告やプロモーションをターゲットにするかを評価するために使用されます。^[21]オンライン小売業者は、オンライン取引中に収集されたデータを通じて、オンラインショッピング体験をよりパーソナライズする方法についての洞察も得ています。^[22]

企業は消費者データを活用して、商品の棚間隔の違いが消費者の購買決定に影響を与えるかどうかを判断したり、一緒に購入されることが多い商品に基づいて潜在的なクロスアイテムマーケティングの可能性を評価したりすることもできます。^[23]

企業や広告主は入手可能な消費者データを利用することが多いが、消費者も購入の決定に他のユーザーの情報を利用する。ソーシャルコマースサイトは、消費者が製品/サービスの経験や意見、その他の情報を共有する場である。^[24]こうしたサイトの有名な例としては、1億人を超えるユーザーを抱えるPinterestが挙げられる。 ^[24]これらのサイトや、製品/ブランド情報のその他のオンラインソースは、消費者の購買決定に影響を与えている。^[25]オンライン顧客の約67%が、購入の決定にこの情報を使用していると推定されている。 [24]これらのサイトは、情報が他の消費者から来ているため、消費者が信頼できるとみなす環境を作り出している。 [ ^{24 ]}

個人に関する膨大な量のデータにアクセスできるため、この情報の潜在的な用途は拡大しています。

ヘルスケア分野では、このデータの潜在的な用途が数多くあります。ソーシャルメディアやその他のソーシャルデータ共有ソースから収集された情報は、インフルエンザや病気の発生、緊急対応の対応方法などを予測するために使用できます。^{[26] Twitterと}ジオタグを使用すると、医療研究者は特定の地域の健康状態を評価し、その情報を使用してより優れたアウトリーチとサービスを提供することができます。^[26] メドトロニックは、医療提供者と患者が血糖値が低いことを知ることができるデジタル血糖測定器を開発しました。^[19]

ソーシャルデータは危機への反応を評価するためにも使用できます。^[27]ハリケーン・サンディの後、研究者はTwitterを使用して、被災者が直面している感情や問題を評価しました。^[27]この情報は、将来の危機へのより良い準備と対応に役立つ可能性があります。

このデータは都市計画に役立てることができます。ボストン市はUberからの乗客情報を活用して交通計画と道路整備を改善しました。^[19]

研究目的でソーシャルデータを使用することで、計算社会科学が発展しました。計算社会科学は、社会科学、コンピューターサイエンス、ネットワークサイエンスを組み合わせたものです。^[28]この分野は2009年に登場しました。[ ^29]ソーシャルデータの台頭とそれを支える技術の進歩以前は、研究者の主な研究形態はインタビューに依存していたため、個人に基づく情報の狭い見方に限定されていました。^[29]現在、利用可能な膨大な量のソーシャルデータにより、研究者はより広いグループを分析し、より広い情報を得ることができます。研究者はソーシャルネットワーク、携帯電話のデータを使用し、オンライン実験を実行して、以前よりも多くの情報を収集できます。^[29]

多くの情報源からアクセスできる個人に関するデータ量の増加に伴い、プライバシーが大きな懸念事項となっている。ホームデポの顧客5,600万人以上のクレジットカード情報の漏洩^[19]など、顧客情報やその他のソーシャル情報のセキュリティ侵害は、ソーシャルデータに関するプライバシーの懸念に影響を与えている。企業が収集した個人情報をどのように使用し、悪用される可能性があるかは、大多数の消費者にとって懸念事項である。^{[19] [20]}それにもかかわらず、多くの人は、ソーシャルネットワーキングサイトやその他の情報源が自分のデータをどのように使用し、販売しているかを知らない。^[30] 2014年の調査では、自分の位置情報にアクセスできることを知っていたオンラインユーザーはわずか25%、自分のウェブサーフィン履歴にアクセスして共有できることを知っていたオンラインユーザーはわずか14%であった。^[19]

プライバシーへの懸念は、人々がインターネット上で個人情報を共有することや、インターネット全般に関わる上で重要な要素であるが、^[22]ほとんどの人は、そうすることによるメリットがプライバシーとセキュリティの潜在的なコストを上回る場合、この情報を共有する用意がある。 ^{[18] [20]}消費者は、この情報収集によって可能になる製品やサービスのパーソナライズを楽しみ、懸念にもかかわらず、それらを使い続けている。^[19]

「マクロ的な視点から見ると、ビッグデータに基づく意思決定は、過去10年間にICTがもたらしたのと同様の、効率性と生産性に対するプラスの効果をもたらすことが期待されます。」

— ヒルベルト 2013

カリフォルニア大学デービス校社会科学教授マーティン・ヒルバートは、国際開発におけるデータ革命に関する研究で、1990年代後半からICTによって推進されてきた情報社会の自然な次のステップは、ビッグデータ分析に基づく知識社会であると主張した。ビッグデータ分析に基づく意思決定は、先進国における効率と生産性の両方を向上させた。ヒルバートは、「国際開発の無秩序な世界」におけるデータ革命の課題と可能性を検証している。^[7]

ヒルベルトは、2013年までに大量に入手可能な4種類のデータを特定しました。それは、単語、場所、性質、行動です。^[7]

コメントの単語、ソーシャルメディアの投稿、Googleの検索語数など、インターネットでの個人のやりとりは、ますます大きなビッグデータのソースを提供しています。統計は通常、米国の年次社会経済補足調査（ASEC）、現在の人口調査（CPS）、アメリカコミュニティ調査（ACS）、全国健康インタビュー調査（NHIS）などの国勢調査や確率調査、または給与、失業、社会保障所得税、スキャナーデータ、クレジットカードデータ、その他の商業取引記録などの行政記録を通じて生成されます。^[31]

「Google は、米国の地域別に検索語のクラスターを分析し、入院記録を使用するよりも早くインフルエンザの発生を予測しました。」

—  Shaw 2014「なぜ「ビッグデータ」が重要なのか」

ウェザーヘッド大学のゲイリー・キング教授は、革命は利用可能なデータの量だけではなく、そのデータを使って社会に利益をもたらす能力にあると述べた。^[32]

全地球測位システム(GPS) 対応のモバイル タブレット、電話、無線周波数識別(RFID) チップ (自動識別およびデータ キャプチャ(AIDC) テクノロジの一部)、テレマティクス、位置情報ゲームなどは、絶対位置と相対移動に関するデータを提供します。

ヒルベルトは、空気中の水分や温度に関するデータを提供するセンサーを含む自然プロセスに関するデータを「自然」に分類しています。^[7]

データは、リーグ・オブ・レジェンド、ワールド・オブ・ウォークラフト、マインクラフト、コール・オブ・デューティ、Dota 2などのマルチプレイヤーオンラインゲーム[ ^7]におけるユーザー行動から生成することができます。ニューメキシコ州サンタフェ研究所のコンピューター科学者であるネイサン・イーグル氏は、2000年代初頭に携帯電話を使用して、実際の社会的交流に関する正確で大規模なデータを収集し始めました。 ^{[33] [34] [35]このプロジェクトは}、MITテクノロジーレビュー によって「私たちの生活を変える可能性が最も高い10のテクノロジー」の1つに選ばれました。^[36]

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