カジノサイト 編集者注: 真実と嘘

1854 年、ロンドンのソーホー地区でコレラが大流行し、600 人以上が死亡しました。この市は 1832 年と 1849 年にコレラの流行を乗り越えましたが、1854 年はジョン・スノー博士のおかげで違っていました。英国の医師は、データ収集という過激な実験を通じてコレラの発生源を探りました。

スノーは病気のすべての事例を記録し、文字通り発生状況を地図にまとめ、病気の中心に単一の給水ポンプがあることを発見しました。この発見は、病気の原因は悪い空気ではなく細菌であるという理論に道を開きました。

セス・スティーブンス-ダビドウィッツはスノーを先駆者として挙げ、彼の研究はビッグデータの初期の利用法の1つであると述べています。スティーブンス・ダビドウィッツ氏は、新著『誰もが嘘をついている: ビッグデータ、新しいデータ、そしてインターネットが私たちの本当の姿を明らかにするもの』の中で、データ分析をさらに一歩進め、Google やその他のインターネット プラットフォームの検索結果を使用して、人々の発言と行動の相違を明らかにしています。

インターネット データがなければ、社会科学者は伝統的に自己申告の情報に頼ってきました。しかし、スティーブンス＝ダビドウィッツ氏は、人は自分の心の奥底にある感情について嘘をつくと指摘しています。 「特定のオンライン情報源は、他の場所では認められないことを人々に認めさせます。それらはデジタル自白剤として機能します。」と彼は書いています。

そしてその真実は必ずしも美しいとは限りません。スティーブンス-ダビドウィッツは、米国中西部に悪質で広範な人種差別が存在することを知りました。 10 月の「投票」の検索数から 11 月の選挙の投票率を予測できるということ。そして児童虐待の報告率は低下したが、実際の虐待は増加した。

私たちのインターネットやソーシャル メディアとのやり取りは、社会の恐怖や不安についての洞察を提供する新しいタイプの情報にもつながります。たとえば、インターネット検索では、親が息子の知的能力に興奮している一方で、娘の容姿を心配していることが明らかになりました。 

これらの洞察は明らかになりつつありますが、スティーブンス-ダビドウィッツは数字だけを重視しすぎることについて警告しています。 「ビッグ データを最大限に機能させるには、多くの場合、人間の判断と小規模な調査、いわゆるスモール データという特別なソースが必要です。」

この小さなデータは、特定の主題の専門知識または単に経験に基づいた人間の決定として現れます。

今月のカバーストーリーで検討した問題を解決するには、どちらのタイプのデータも重要です。 「薬物転用の汚い秘密」では、副編集長のリリー・チャパが、どの医療施設が転用（規制薬物が患者に届く前に横取りされる事例）の被害に遭う可能性があるかを数値計算で判断する専門家に話を聞いています。しかし、捜査官らは人的要素についても調査に乗り出しており、麻薬転用者（中毒者であることが多い）は助けを必要としており、逮捕されると安心していると指摘している。