誰もが嘘をついている―ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性

スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ，セス【著】〈Ｓｔｅｐｈｅｎｓ‐Ｄａｖｉｄｏｗｉｔｚ，Ｓｅｔｈ〉/酒井 泰介【訳】

光文社（2018/02発売）

• サイズ B6判／ページ数 352p／高さ 19cm
• 商品コード 9784334962166
• NDC分類 361.04
• Cコード C0036

出版社内容情報

セス・スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ［セス・スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ］
著・文・その他

酒井泰介［サカイ タイスケ］
翻訳

内容説明

グーグルの元データサイエンティストが、膨大な検索データを分析して米国の隠れた人種差別を暴くのを皮切りに、世界の男女の性的な悩みや願望から、名門校入学の効果、景気と児童虐待の関係まで、豊富な事例で人間と社会の真の姿を明かしていく。ビッグデータとは何なのか、どこにあるのか、それで何ができるのかをわかりやすく解説する一方、データ分析にまつわる罠、乱用の危険や倫理的問題にも触れる。ビッグデータ分析による社会学を「本当の科学」にする一冊！

目次

いま起きているビッグデータ革命
１　大きなデータ、小さなデータ（直感は裏切り者）
２　ビッグデータの威力（夢判断は正しいか？；何がデータになるのか―驚くべき新データの世界；秘められた検索；絞り込みという強力な手法；世界中が実験室）
３　ビッグデータ、取扱注意（できること、できないこと；やってはいけないこと）
結びに　ここまで読み通して来た人は何人？

著者等紹介

スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ，セス［スティーヴンズダヴィドウィッツ，セス］ ［Ｓｔｅｐｈｅｎｓ‐Ｄａｖｉｄｏｗｉｔｚ，Ｓｅｔｈ］
スタンフォード大学で哲学を専攻し優等で卒業後、ハーバード大学で経済学の博士号を取得。グーグルのデータサイエンティスト、ペンシルバニア大学ウォートン校の客員講師などを経て、現在はニューヨーク・タイムズ寄稿者。グーグルの検索データなどのビッグデータと既存の調査結果を分析して、人種差別やヘイト、鬱病、児童虐待、性的嗜好などさまざまな社会現象の真相を探っている。ニューヨーク在住

酒井泰介［サカイタイスケ］
翻訳者。ミズーリ州立大学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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感想・レビュー

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[のっち♬]

グーグル検索などのビッグデータ分析者が語るその可能性と危険性。デジタル自白薬＝ネット検索は秘めた本性をSNSや調査より遥かに正直に映し出す。心理学を科学的次元へアプローチさせるユニークな着眼。人種差別、性的嗜好、有力者の出自、中絶、児童虐待など扱う題材も個人から政治まで幅広く、通説も少なからず覆るので"嘘つき生物"の好奇心を大いに唆る。一方で定量化による代理的判断基準が物事の本質をかえって遠ざける可能性もあり、数の魅惑に屈せず慎重な扱いを要する。ネタが至ってアメリカンだが安易に心理分析に訴えない点に好感。

2023/04/18

[ろくせい＠やまもとかねよし]

グーグル検索で入力する語句から、人間の本性を示した情報を得ることが可能だと提案するレポート。私的な検索であっても本音と建て前が錯綜する。そのような中から、本音を抽出することが可能であることを紹介し、実際に活用されてきた例を示す。デジタルなビックデータの現状と将来性に感心するとともに、人間とは何かを思惟した。

2019/04/25

[Willie the Wildcat]

データの客観性は、諸刃の剣。判断力というヒトの持つ主観性が、分岐点。主観性故に、感情に惑わされない客観性が必要という補完性。客観性の齎す相関性の解釈。引用例で印象的なのが、「USの”単数形”」と「Hurricane Katrina」。国家・民族意識における正負の力。デジタル自白剤とは、言い得て妙。ヒトの持つ様々な欲の功罪。でもそれが、人がヒトたる所以。”次元の呪い”は、技術者の端くれとしては興味深いが、自然界の奥深さなどが醸し出す”曖昧さ”を楽しみたいかな。嘘も方便、生きる上での潤滑油ともなる。

2019/05/25

[hundredpink]

人は人に噓をつく。人はアンケートに噓をつく。だがしかしひとは検索エンジンに噓を打ちこまない。

2019/06/05

[速読おやじ]

インタビューとかアンケートだと「こうありたい自分」を演出しがちだけど、Google検索ではウソはつかないという話。こうして集められたビッグデータによって正確な答えが導き出せるのだとか。例えばトランプ支持が多かった地域は「ニガー」という語を良く検索していたとか（恐ろしい・・）。つまりGoogle検索は、「デジタル自白薬」なのだ。人の言葉を信じるな、行動を信じろだ。あとがきでレヴィットの「ヤバい経済学」に言及していたが、本書はその続編みたいなものだ。相関関係と因果関係は違う。ビッグデータの時代では明らかだ。

2020/06/26