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JICA研究所によるレポート「SDGsに向けたデータ革命」について

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JICA研究所が「Harnessing the Data Revolution to Achieve the Sustainable Development Goals: Enabling Frogs to Leap」というレポートをアメリカのCenter for Strategic and International Studies (CSIS)との共同研究の1つとしてリリースした。詳細は、JICA研究所のWebをチェックしてみて下さい。

とりあえず斜め読みしてみた。以前このブログでも何度か取り上げているように、携帯電話の使用状況を始め途上国でも取得可能なデータは増えた。この報告書でも衛星からの情報や携帯電話使用にかかる情報などが例示されており、そんなビッグデータを途上国開発に有効活用するための課題や提言などが書かれていた。

データ有効活用への課題として一番納得感があったのは、政府人材のキャパシティだ。以前の投稿「Structural Data Justice(データ活用の妥当性)」でも書いているが、やはりデータはデータでしかなく、それを利用する人間のキャパ次第。技術力的なキャパだけではなく、データを取ったが故に見たくない現実(自分や政権に不利になる情報)が見えてしまったときに、正直に公開するのか、隠蔽するのか?といったモラル的なキャパも含まれる。これはデータだけでなくICT一般に言えることだと思う。

また、レポートを読んでいるなかで感じたのは、本当に途上国政府は使えるデータを取得出来るのか?という点。レポート内ではあまり触れられていなかったが、データはやっぱりGoogleやFacebookを始めとする欧米企業のほうが圧倒的に持っていて、途上国政府が保有可能なデータはあまりなく、衛星情報等の限られた(もしくは役に経たない)データしか政府は入手できないのかも知れない。

さらにもう一つ感じたのは、データありきの考え方が浸透しすぎると、データが取れない(もしくは取りにくい)場所への支援が減るのではないだろうか?という点。そいう土地や場所のにこ本当に貧しい生活をおくっているのにだ。レポートには、貧しい77の国において2016年から2030年までSDGs達成にかかるデータを取得するには、約170億ドルが必要という記載がある。これだけ金を掛けてデータ取得に取り組むと、開発計画策定やモニタリングをするためのデータ取得が、いつしか目的化してしまうのではないかと懸念する。その結果、「この村はデータが取れないから支援は止めて、その分データが取れる隣町へ支援しよう」といった判断がなされてしまう可能性はないだろうか。

ただ、それでもこの分野に秘められた可能性は高いと感じる。どういった動きになっていくのだろうか。

Structural Data Justice(データ活用の妥当性)

久しぶりにManchester大学のWorking Paperを読んでみた。「A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development」というタイトル。100%理解出来た自信はないけど、自分なりの気づきを書き留めておく。

Source: Heeks (2017) "A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development", Development Informatics Working Paper, No.69, University of Manchester. [http://www.gdi.manchester.ac.uk/research/publications/di/di-wp69/]

Source: Heeks (2017) “A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development”, Development Informatics Working Paper, No.69, University of Manchester. [http://www.gdi.manchester.ac.uk/research/publications/di/di-wp69/]

このペーパーの目的は、Structural Data Justice(SDJ)を分析するモデルを提案するものなのだが、そもそもSDJって何だ?という感じ。

読んでみた自分の理解では、組織、社会、政府などがデータに基づく判断・行動を起こすときに、「そもそもどういうプロセスでその判断・行動に落ち着いたのか?」そして「そのデータに基づく判断・行動にはどれくらい妥当性があるのか?」という「データ活用の妥当性」的なもの。そして、上記のモデル(まだ改良途中のもの)がそういった疑問に応えるためのレンズになりえるという提案。

議論の大枠としては、インドとケニアでのデータ活用の事例を用いつつ、以下2つの視点から「データ活用の妥当性」を測るモデルを提案している。

  1. 世銀のWDR2016を始め色々なところで主張されている「ICTは色んな可能性を秘めているけど、最後は人間力」という前提で、「データ活用」と一言で行ってもその活用を決めるのは人間、その活用の技術的なクオリティを上げるのも人間、データから導き出された結果をどう活用する(判断・行動する)のも人間という視点(上記の図の「Capabilities」(人間の能力)の円)
  2. データ活用が吉と出るか凶と出るかは組織や環境(制度的側面、政治的側面(組織や人間の力関係)など)にも大きく左右されるし、また、逆にデータ活用が組織や環境にも影響を与えるという視点

例えば、インドの電力会社が電気料金未払いを防ぐために各顧客先に料金メーターを設置し、データを自動的に吸い上げることを始めたが、未払いが多いのは貧乏人ではなく、金持ち住む地域だった。政治力のある金持ち層から厳しく徴収が出来ない背景が浮き彫りに。そして、電力会社がそのデータを公開し厳しく取り立てするのか否かは、人間の判断によるわけだ。

また、ケニアのスラムの状況を把握するため、スラムに住む住民情報をGIS上にマッピングして彼らの生活改善に活用する試みがある。似たようなプロジェクトのアイデアは自分もガーナ時代に聞いた事がある。勿論、良いプロジェクトだ。例えばそのデータに基づいて、「この地区ではスラム住民が多くバスを利用しているから、路線を増やそう」とバス会社が判断したとする。バス会社にとってもスラム住民にとっても良いことだろう。でも、「そもそもどうしてスラムに不法に居住しなけばならないのか?」、「彼らは元の住居から不当に立ち退きされたのでは?」という根本的な問題から目を逸らすことになっていないだろうか。データ活用においてどの側面に光をあててるのか、それによって陰となる側面は何か?という判断も人間がするものだ。

ふと、先日やっていたNHKの番組「AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン」が波紋をよんでいた件を思い出した。この番組は「AIに聞いてみた」という体で日本の社会問題への解決案を紹介するもので、自分も行きつけのスーパー銭湯のサウナで楽しく見ていた。が、紹介されている解決案はAIが導き出したというものではなく、番組制作側が推している解決策をデータの相関関係を根拠に紹介してたということで、後から非難の声が。(この件については詳しくは東洋経済ONLINE「NHK渾身のAIが炎上した必然」を見てもらいたい)

要するにデータをどう見せるかは共有側の知識・能力次第であり、それを信じるのか疑って見破るのかも受けての知識・能力次第ということだ。そういうセンスがないと騙されてしまう。

このペーパーの最後に、Data Justice for Development Manifestoとして12個の提言がされているが、中でも「Build upstream and downstream data-related capabilities among those who lack them in developing countries.」という点が非常に重要だと感じた。

 

Work with People, not for People

 

cof

どうでもいいですが、左手は自分の手です(笑)

もう1年以上前ですが、「消費者からプロデューサーになる道とは?」というタイトルで投稿したように、”Handbook on ICT Policy for developing countries“という本(コペンハーゲンのAalborg UniversityのProf Knud Erik Skoubyなどが編者)のchapter募集に応募したら、選考にとおりまして、やっとこさ5月末にその本が出版されました。そしてその第9章に自分の論文が載っています(初期段階から相談にのってくれたこのブログの共同運営者のKanotとMaki、サンキューです〜)。

cof

内容は、IoT、AI、ビッグデータ、3Dプリンタなどの新しいテクノロジーがアフリカの発展に及ぼす負の影響にフォーカスしたものです。便利にはなっても、最終的に一番の利益を得るのは先進国の企業であり、途上国はお金を払うお客さん&お金になるデータを提供するユーザー、という立場にしかなれない可能性が高いという点や、先進国のメーカーの工場を誘致しても、工場そのものの遠隔操作やロボット活用によって、そこからの技術移転が望めない(=中国や東南アジア諸国のような製造業の発展モデルは成り立たない)という点などのリスクに言及してます。「じゃ、どうすれば良いの?」って点については、インターネットの世界やアプリ経済においてアフリカ独自のマーケットを確立すべく自国の起業家育成(←ルワンダみたいな)や、隣国との(一国ではパイが小さすぎる国が多いので)地域経済共同体としての独自マーケット確立に注力することが重要だろうといういう意見を、インドや中南米諸国のビジネス・インキュベーション政策やイノベーション促進支援政策を引き合いにしつつ書いてます。

例えば、Nollywoodと称されるナイジェリア映画を見るためのAfrinollyというアプリがあります。Youtube等でHollywood映画が無料で見れる時代でも、やっぱりナイジェリア人はNollywood映画も見たいってこと。こんな風に新しいテクノロジーについても、独自のマーケットへのユニークなサービス展開を促進する政策あれば、負の影響ばかりではなくなるだろうという意見です。

そう言えばつい最近、(信憑性はさておき)ガーナ大学の学生がYouTubeに競合する可能性のあるサーチエンジンを開発したというニュースがガーナの新聞(「19-year-old Ghanaian student builds search engine to rival Google」)に載りました。アフリカ諸国が先進国企業へお金を払うお客さん&お金になるデータを提供するユーザーという立場ではない、別の未来を期待したいです。

また、もう一年前に書いた内容なので、今となっては例示で使った事例等にちょと古い情報が多いなと思ったりしています。そして、今から付け加えられるなら、日本のODAでも「新しいテクノロジーをどう活かすか?」について途上国支援をするべきという論点を加えたいなぁ、と思ったりしています。

日本のODAの一つの主流として「日本の経験や得意分野の技術を途上国へ!」という方向性があると思います。「質の高いインフラ輸出」はその代表。それはそれで否定はしないですが、そろそろ「日本の経験」とか「日本の技術」が活かせない課題が増えて来る気がしています。そもそもOne fits all的なソリューションが上手くハマる課題はないし、誰も経験したことのない課題に直面している(これからする)のが途上国なんだと思います。なので、必要とされているのは誰かのお古じゃなくて、自分達に合ったソリューションを一緒に考えてくれるパートナーなんだと。そして、自国の経験や技術を他国に当てはめるのではなく、ゼロから一緒に考えることの方が、面白いんじゃないかと思います。まだインフラ分野でなら「日本の経験」が必要とされる国があるけれど、将来的には状況が変わるだろうと考えると、ICT分野で誰も経験したことのない課題について一緒にソリューションを考えるというスタイルの援助をやっていくことは、援助スタイルのオプションを増やす意味でも重要かと思ったりしています。

10年以上前、青年海外協力隊の訓練所で、「Work for PeopleじゃなくWork with Peopleが大切」という話を誰かから聞いたのですが、特にICT分野ではそいうスタイルの援助に途上国のニーズがあると感じています。

開発援助のオープンデータ化

以前、「オープンデータと途上国開発」という2015年3月の投稿で、途上国の開発援助関係データのオープンデータ化の動きについて書いたことがありました。オープンデータって何?という方には、上記の世界銀行の動画が分り易いです。

そして、つい先日、国際開発ジャーナル(2017年4月号)で「データに基づき開発を支える 〜援助動向の“見える化”に挑む〜」というタイトルで3つの援助データを公開しているWebサイトの紹介があったのでご紹介します。

紹介されていたのは以下3つのWebサイト(以下、簡単な説明を抜粋してますが、詳しい説明は国際開発ジャーナル見て下さい)。

アメリカの大学等が共同で2009年に立ち上げたもの。90以上の援助機関が1945年から現在までの間に実施してきた150万近くの援助プロジェクトに関する情報をデータベース化。

経済協力開発機構(OECD)の開発援助委員会(DAC)と世界銀行の協力により2010年に立ち上げられた。データのビジュアル化が特徴。

ドイツの開発コンサルティング企業が2011年に立ち上げたサイト。2015年からビル&メリンダ・ゲイツ財団から助成を受けて運営。

以上、3つのサイトの紹介でした。

机の前に座っていてもネットでここまで途上国の情報が分るって、マジで凄いなと思います。こうなってくると、例えばどの国のどの分野のどのプロジェクトを支援するか?という判断をデータに基づいて行ったりすることが正しい方法として加速しそうですが、個人的にはそこまで簡単じゃないと思ってます。判断の際には、そのプロジェクトを実施する際に関係者の協力が得られるかとか(反対勢力がいないかとか)、熱い思いの良いリーダーがいるかとか、あの政治家の奥さんはあの土地の出身だとか、データに現れない要素も考慮しないといけないから。また、データを沢山集められるようになっても、それをどう解釈して使えるかという能力(仮説と立証的な能力)が必要で、その能力は言い換えると、「いかに多くの人が賛同出来るストーリーを作り上げれるか」という能力だと思います。結局、データを有効活用できるのは、人間力みないなものを持つ人なんだろうと。

ただ、上記で述べた関係者の協力が得られるかとか(反対勢力がいないかとか)、熱い思いの良いリーダーがいるかとか、といったデータまでもがデータベース化される未来が来る可能性もありえるかも…。

携帯電話のビックデータ解析から貧困や裕福さが予測可能??

こんにちは、Kanotです。特定の国や地域の経済状況を知る手段として、国勢調査がありますよね。こういった調査が国民の経済状況を理解するのに重要なのはわかるものの、膨大な資金と時間とマネジメント能力がないとできません。そして途上国の場合などは、こういった調査をする土台が整ってないことも多く、例えばアンゴラの例だと最新(2014年)の前の国勢調査は1970年で、その間だけで人口が4倍になっていた、など国勢調査が現状を表していないケースも多い状況です。

その一方で、今や途上国においても携帯電話は一人一台の時代に近づきつつあり、この携帯電話の使い方についてのビッグ・データを解析することで、その人の行動や経済状況って予測できるのでは???という疑問を検証した論文があります。

Science誌に掲載されたBlumenstock氏(U.C.Berkley)の「Predicting Poverty and Wealth from Mobile Phone Metadata」という論文です。Blumenstock氏はICT4Dの経済学的アプローチ究で有名な研究者です。

この論文では、ルワンダの、(1) 携帯電話のビッグデータ(使用履歴・行動履歴)、(2) 国勢調査の結果、(3) 電話インタビューで得た経済状況に関する情報から、どの程度携帯電話のデータだけで経済状況が予想可能かを調べています。

結果としては携帯電話のデータと経済状況には高い相関関係が得られていて、こういったデータを活用することでより早く・正しい推測が可能になるのではとしています。特に効果的なのが時間・資金面の問題で、通常の国勢調査だと途上国でも1億円以上、そして1年以上かかるものが、このビッグデータ解析だと150万円程度、4週間で終わるとしています。

この研究では、通話やメールを中心に調べていますが、FacebookなどのSNSやGoogleなどの検索サイトもかなり行動履歴を持っているはずなので、今後様々なことがこういったデータから予測できる日が近づいてきている(すでになっている?)のかもしれません。

ちなみに、ここで私が面白いなと思うのは、テクノロジーを使って国勢調査を簡単にしましょうという手段の代替ではなく、一見関係ないデータ(携帯電話の使用パターン)から経済状況を推測しようとしている点です。つまり、相関関係から推定する、というやつですが、ビッグデータの可能性を感じるいい機会になりました。

最近読んだ藤原和博さんの本「10年後、君に仕事はあるのか?」でも、これからの若者は人生の半分をネットの世界で過ごすことになると言っているように、もしかすると実生活よりもモバイルやネットでの行動パターンを分析した方がより正確な情報が得られる時代がもうすぐそこに来ているのかもしれません。