本 要約【人生の一大事はデータ科学にまかせろ】セス・スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ #976

3社会科学
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概要

前著『誰もが嘘をついている』では、検索窓に打ち込まれた言葉の山から、世界の人々の「本心」を暴いてみせた著者。今回はデータサイエンスの多様な研究をもとに、結婚、家探し、子育て、就職、起業といった人生の一大事において、データに基づいてより良い判断をするための「衝撃の真実」を紹介する。そして、人を幸福にする行動についても徹底検証。過大・過小評価されている行動は何か？何が一番人を幸せにするのか？意外な結果に驚かされるだけでなく、意外でない（まっとうな）結果にも納得させられる一冊。

著者

酒井泰
翻訳者。ミズーリ大学コロンビア校ジャーナリズム学修士（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

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Q1: 「人生の一大事はデータ科学に任せろ」という本の話を興味深く感じましたが、どんな印象を持ちましたか？
機械学習で1万組の恋愛データを分析した結果、初婚や性的指向、似た者同士が過大評価される傾向があるなど、人々の偏った思い込みが数値として示されていて面白かったです。例えば、モテない職業や見た目の評価が実際とズレていることも印象的でした。

Q2: データを使って人の主観の偏りを正すには、どんな態度や方法が必要だと思いますか？
自分の主観をアンカーにしつつ、データを活用して訂正していくアプローチが大切だと思います。そのためには、科学的な論文や本を読んで客観的なデータを基にする姿勢が必要です。社会的な基準を理解した上で、自分の価値観や好みで微調整を加えることが重要ですね。

Q3: データが偏っている場合、その信頼性をどう判断すればいいと思いますか？
サンプルがどのように集められたのかを確認することが大事だと思います。インタビュー形式では、サンプルの取り方次第でバイアスが生まれることが多いので、信頼できるデータかどうかを認識する姿勢が必要です。アンカー自体がズレてしまわないように、データの選び方を慎重に見極めるべきです。

Q4: 偏りを補正するために、どのようにデータを見直せばいいと考えますか？
漏れている可能性のあるサンプルや異なる視点のデータを探すことが必要です。個人で行うのは難しいですが、メタ分析や広範囲の研究を参照することでバイアスを補正できます。これにより、より中立性を高められるのではないかと思います。

Q5: 矛盾するデータがあったとき、どのように対応すれば良いと思いますか？
矛盾するデータを一覧にして、共通点を抽象化することが大切です。結論が異なる場合でも、同じ現象を別の角度から見ている可能性があります。そこを丁寧に抽象化すれば、言っていることが本質的に同じだと気づくこともあります。

Q6: フィードバックループを早く回すためには、どんな環境が必要だと思いますか？
失敗が許容される環境が重要です。ミスを恐れるとスピード感が損なわれてしまいます。私は、リスクが高すぎる活動は避けて、失敗しても致命的でない分野に集中しています。例えば、バイクは125ccまでしか乗らないと決め、フィードバックループを効率的に回せる活動に絞っています。

Q7: 失敗が許される環境を社会全体で広げるにはどうすればいいですか？
基礎研究を国家が公務員のように支える形が良いと思います。そのためには税金の使い道を国民に分かりやすく示し、基礎研究の重要性を伝えることが必要です。また、学校教育で科学技術や倫理観を養う仕組みを作り、研究を支える土壌を作ることが社会的な変化を促す鍵だと感じます。

Q8: AIを使った教育が広がる中で、学校ではどのような役割を持つべきだと思いますか？
AIが宿題や基礎知識の習得を効率化する一方で、学校は議論、体育、音楽などの「協調性や社会性を育む活動」に集中すべきだと思います。人間同士の交流を重視し、限られた時間を有効活用することで、より豊かな教育が実現できると考えます。

Q9: AIによる個別最適化学習を進める上で、モチベーションをどう保つ工夫が必要ですか？
AIを使った家庭学習では、ゲームのような仕組みや進捗を可視化する工夫が必要だと思います。また、小さな成功体験を積み重ねる仕組みを取り入れることで、モチベーションを高めながら学びを進められると考えます。

Q10: 最後に、社会で科学技術が進展するための課題について教えてください。
出版バイアスの問題が大きいと思います。ヌルデータや基礎研究にもっと注目し、それに資金が流れるような仕組みが必要です。失敗したデータも重要な情報であり、これを社会全体が価値あるものとして認識する文化を育てることが、科学技術の発展に欠かせないと感じます。

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2023.05.27
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