ポップカルチャーにおけるビッグデータアプリケーション
公開: 2018-03-26業界の空気は、ビッグデータについての話で電気的です。 ビッグデータアプリケーションが発揮する力は、私たちの祖先がギリシャの神託、つまり未来を予測する魔法の存在について話すのと同じ畏怖の念を持って語られています。 または中央アジアのジンの、あなたの処分で強力な構造物、願いを叶えます。 技術的なバックグラウンドを持っている人たちの間でさえ、ビッグデータの細部はほとんどの人にとって曖昧です。 HDFS、MapReduceのような技術的概念は、それらを使用する場合でも、本質的に理解するのが非常に困難です。
ただし、ビッグデータの背後にあるより大きなアイデアは、ほとんどの人にとって明らかなようです。情報の大海原が存在し、その上で何らかの分析を行い、それを使用して人間の行動に関する洞察を引き出します。 「より多くのデータはより多くの推論に等しい」というこの考えは、よく理解されているものです。
今日、ビッグデータは特定の技術用語であり、特定の技術の使用を意味します。 ビッグデータの使用が業界のすべてのセクターで普及するにつれて、大衆文化の中でビッグデータへの参照が増えることは間違いありません。 しかし、その基本的な形では、私たちはしばらくの間、私たちの文化のビッグデータを知っていました。
ビッグデータ：それは何であり、なぜそれが重要なのですか？人々は今ビッグデータについてどう思いますか？
ビッグデータアプリケーションは私たちの周りにあり、人々は主にビジネス上のビッグデータの有用性の価値で売られています。 しかし、裏返しがあります。 ビッグデータという言葉を、その技術的な詳細にさらされていない人に言ってください。会話は、ディストピアの未来、企業や政府の策略に支配され拘束されている人々、そして最終的にはキラーロボットのビジョンに流れ込む可能性が非常に高いです。 人々は、データポイントのように感じていると主張しています。すべての情報は、少数の企業が自由に利用でき、自由に使用して意志を曲げ、財源を埋めることができます。 
私たち全員が何らかのビッグデータフレームワークを使用しているとしても、ビッグデータのユースケースの認識には違いがあります。 大衆文化はビッグデータにあまり親切ではないと科学者が宣言するのをよく耳にします。 これには一粒の真実があります。映画、テレビ番組、本など、あらゆる形態の大衆文化が、ビッグデータの世界における人類の未来のかなり厳しい絵を描いています。それには正当な理由があります。 フィクションの作家は、多くの場合、他の方法では想像もできないシナリオを実行する責任を負い、人間に彼らの活動を警告します。 未来の最も明白な兆候は、優れた芸術に非常によく見られます。
ディストピアの作品
ビッグデータの落とし穴を説明する現代の作品を取り巻く会話で、最も頭に浮かぶ最初の例は、ジョージ・オーウェルの1984年です。 ビッグブラザーのアイデアを通して、この本は私たちに、人々の行動、思考、感情をしっかりと制御する、常に見守る目のための一種のテンプレートを与えてくれました。 1984年は、ビッグデータへの恐れを表現しようとしているときに人々が描く最も一般的なアナロジーのままです。 次に人気のあるものはターミネーターです。ここでは、軍産複合体のAIに米軍のあらゆる側面からのデータが供給されます。 このAIは感性を獲得し、すぐに人類が死ななければならないと決定し、何世代にもわたる恐怖を引き起こします。 実際、ビッグデータとAIを含む規制とポリシーを回避するコミュニティは、ターミネーター症候群と呼ばれる呪いをよく知っています。 すべての会話が必然的にターミネーターリファレンスに移行する場合、どうすればビッグデータについて意味のある会話をすることができますか？
サイエンスフィクションは50年代と60年代に黄金時代を迎え、最も売れた本はすべて科学の未来に対する楽観主義に満ちていました。 しかし、アメリカの作家フィリップKディックは、科学の進歩の暗い側面を広範囲に調査しました。 彼の話は、技術開発の微妙な影響を強調する模範的なものです。 フィリップ・K・ディックの短編小説、マイノリティ・リポートのスピルバーグの適応では、3つの「プレコグ」がビッグデータ分析を模倣して、犯罪が発生する前に予測し、すべての犯罪を終わらせることを望んでいます。 しかし、プレコグの1つからの1つの異なる予測、つまり「マイノリティ予測」は、このシステムを混乱させ始めます。 この映画は、一般化された予測のためのシステムがマイノリティを必然的に傷つける方法についての素晴らしい解説です。 ビッグデータのメリットが世界中のすべての人々に確実に届くようにすることは、人類全体の責任です。
このディストピアの現代的な例はありますか？ 遍在するマシン（そしてその後の反復であるサマリタン）は、テレビ番組のパーソンオブインタレストでビッグデータ分析を実行します。表面上はテロリストを排除し、彼らの計画を芽生えさせますが、実際には米国の全人口に目を光らせています。
このリストは、このジャンルの最も人気のある最近の例、見事なNetflixショーのブラックミラーなしでは完全ではありません。 これらのエピソードの多くは、人間による検証の必要性について物語り、大量のデータによって駆動される多くの検証への簡単なアクセスが社会全体の変化につながることを示しています。
人類を危険にさらすビッグデータのこれらすべての兆候を通じて、創造的な心は、ビッグデータへの規制、監視、および民主化されたアクセスの役割に取り組みます。
ビッグデータの将来についての楽観主義
幸いなことに、ビッグデータに関連するフィクションの最終目標は、終末のシナリオだけではありません。 20世紀半ばのサイエンスフィクションの黄金時代の要であるアイザックアシモフは、象徴的な「ファウンデーション」シリーズを書きました。 シリーズの前提は心理歴史学であり、その歴史の詳細に基づいて人間の行動を予測しようとする分野です。 この本の中で、心理史の発明者であるハリ・セルドンは、心理史がいつ効果的であるかを決定するいくつかの定理を考えています。
- 精査中の人々は、心理史の科学の存在に気づいていません。
- 取り扱われる期間は3世代の領域です。
- 統計的確率が心理史的妥当性を持つためには、人口は数十億人でなければなりません。
これらの定理を一目見れば、50年代に書かれたアシモフの予測が今日どのように実現したかがわかります。 巨大なスケールでの人間の行動の予測は、GoogleやFacebookなどの企業のコアビジネスの一部です。
金融業界におけるビッグデータの役割と給与アートがビッグデータのディストピアの可能性に焦点を当てているのはなぜですか？
一言で言えば、ディストピアはエキサイティングです。 誰もが良い災害が大好きです。 ビッグデータによって、ビジネスの遂行、洞察の発見、コミュニティの構築が容易になったことは間違いありません。 しかし、これらの現象は悲劇ほどキャッチーになることはありません。 より多くの情報がより多くの洞察につながることを誰もが理解しているとしても、大衆はこのアイデアの落とし穴にもっと興味を持っています。 ノーランの象徴的な映画「ダークナイト」では、バットマンは市内のすべての電話をリスニングデバイスに変えるシステムを作成しています。 結局、彼は彼の信頼できる技術者中尉であるルーシャス・フォックスがシステム全体を破壊することを許可していることが明らかになりました。 この動きで、バットマンは好感の持てるキャラクターとして自分自身を再確立します–誰も一人でその程度のコントロールを見たくありません。
人々が本質的にテクノロジーを信頼していないわけではありません。 彼らはテクノロジーを作り、制御している人々を信用していません。 テクノロジーは、より多くの情報からより多くの推論を可能にし、あなたが推論するものは、テクノロジーの使用者の行動に完全に依存します。 Facebookは良い例です。 私たちのほとんどはFacebookでの仕事を拒否しませんが、多くの人は、会社が私たちの声を広告のデータ入力として記録していると信じています。 Facebookの状況は、データ収集の方法に深い不信感があることを十分に明らかにしています。 Aadharデータベースと同様のタイプの反応を見ることができます。 セキュリティに対する大きな懸念の中で、一意のIDプロジェクトを取り巻くインフラストラクチャに対する不信感が高まっています。
世界の政治は、恐怖が世界的に武器化された段階にあります。 ビッグデータに起因する暗い未来のこれらのビジョンは、この世界的な恐怖のカルトに追加されるだけです。
あなたを取り巻くビッグデータアプリケーション私たちは何ができる？
ビッグデータに関して世界中から表明された懸念に関係なく、確かなことが1つあります。それは、私たちはすでにビッグデータの時代に生きているということです。 私たちはそれを逃れることはできません。 それはすでに私たちの周りにあります。 組織はビジネスのあらゆる側面でそれを利用します。 業界のほぼすべてのセクターで、ビッグデータのアプリケーションが見つかりました。 この現実の範囲内で、無知によって引き起こされる恐れのための場所は世界にありません。
人間は常に未知のものを恐れてきました。 大衆文化は、優れた芸術と同じように人生を模倣する一方で、具体的な悪役を生み出すことによってこの恐怖を反映しています。 この恐怖に対する解毒剤は、長年にわたる恐怖を通して私たちを助けてきたものと同じものです–教育。 ビッグデータについて学ぶことで、規制と説明責任のメカニズム、ビッグデータのチェックとバランスについてさらに知ることができます。
結論
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