社会科学者がデータサイエンスの力を活用するには？

Social science is in the midst of a data revolution. Education, economics, behavioural sciences, history, archaeology, sociology – all these fields are increasingly becoming dependent on the interpretation of large data sets. Organizations worldwide are already exploiting the power of データサイエンス - 健全なビジネス上の意思決定を行うために、複雑なデータの収集、分析、可視化を行うこと。ビッグデータは、パフォーマンスの分析、成長の予測、効率性の向上など、企業での活用が進んでいます。しかし、私たちが収集するデータのほとんどは、社会的な利益のためにも利用できる可能性があります。データの大小にかかわらず、政策立案、都市計画、貧困・飢餓・衛生問題への取り組みなどの分野で活用できる知見が得られます。

データは、ウェブ、携帯電話、ビル、食料品店、さらにはゴミ箱など、さまざまな場所から収集されます。データには、科学的、社会的、政治的、経済的な価値があります。私たちがアクセスできるデータ量は日々増加しており、特にデジタルの世界では人間同士のやりとりが記録されています。では、社会科学者が効果的な方法論やソリューションを開発するために、このデータをどのように「フィルタリング」すればよいのでしょうか？

ここでは、現実世界の課題を解決するためにアナリティクスがどのように活用されているか、興味深い事例を紹介します。

ビッグデータでエボラ出血熱を検知。アルゴリズムが人間より早くエボラ出血熱を検知

エボラ出血熱の発生が確認される1週間前に、病気の広がりを追跡する地図ツール「HealthMap」が発表されました。 はすでに検出されていました。 の病気を発見しました。疾患モニタリングツールは、3月19日に「謎の出血熱」を拾うことができました。WHOは、3月22日にエボラ出血熱の発生を正式に確認しました。

Using data from social media, news articles, government bodies, and ヘルスケア blogs, HealthMap’s algorithm scans websites, picks up data, filters it and extracts useful information that helps identify and classify diseases. Once the data is obtained, a panel of experts in 疫学 そして infectious diseases review it to make sure that it’s as accurate as possible.

また、ヘルスマップでは インタラクティブマップ これにより、この病気の症例数や関連するニュースを知ることができ、また、その広がりを追跡することもできます。

ビッグデータで、より安全な都市に。ニューヨークではデータ分析により火災が発生しやすい建物を特定

ニューヨークのMODA（The Mayor's Office of Data Analytics）の8人の隊員は、データ分析を利用して、より安全で効率的な街づくりを行っています。 データブリッジ（Databridge は、地理的データと機関や組織からのフィードを統合するためのデータ共有プラットフォームです。このデータを分析すると、アナリストが清潔さ、犯罪、都市計画、安全性に関する問題を特定し、ターゲットを絞るのに役立つ豊富な情報が得られます。

例えば、隊員は レストランを識別できる 下水道に油を流しているレストランのリストを、下水道の地理的なデータと比較することで、カートサービスを使わずに下水道に油を流しているレストランを発見しました。これにより、従来のように保健所の人間が近所に出向いて現行犯逮捕を目指すよりも、はるかに効率的に問題のあるレストランを見つけることができたのです。

ニューヨーク市消防局（FDNY）も、データ分析を活用して、火災の危険性が高い建物を特定しています。この検査システムでは、FDNYの倉庫や、関連する政府機関・団体からデータを収集しています。建築材料、建物の防火機能、最終点検日など、さまざまな基準に基づいて、システムは最もリスクの高い建物を迅速に分析することができます。これにより、年間約5万棟の建物を手作業で点検している消防隊員の作業負担が大幅に軽減されます。

ビッグデータでサイバー犯罪と戦う。ウェールズ政府とカーディフ大学

データアナリティクスは、サイバー犯罪対策にも応用されており、最近のプロジェクトでは カーディフ大学 and the Welsh Government. A study of the data obtained from Twitter showed that there was a trend: hate speech increased after an important (and controversial) event, such as the UK referendum. Professor Matthew Williams from the University’s Social データサイエンス Lab and Dr Pete Burnup (Co-Director of the Social Data Science Lab) developed, along with the Welsh Government, online hate speech guides that help spread awareness about the laws and prevention of cyberhate.

社会科学者のためのデータサイエンスと統計ツール

It is becoming imperative for a social scientist to be able to work with data and communicate data-driven findings effectively. Here is a list of tools that are useful for analytics in social science リサーチ:

–コーラス・アナリティクス社会科学研究のためにTwitterから得られたデータを収集し、可視化するためのツールです。
–DiscoverText大量のテキスト、アンケート、Twitterのデータを迅速に評価するためのクラウドベースのソフトウェアツールを提供している会社です。
–デジタルフットプリントユーザーの同意を得た上でFacebookのクローズドデータを収集する方法（学術研究者のみ利用可能）
-その データ・ドキュメンテーション・イニシアティブ(DDI)社会科学、行動科学、経済科学、健康科学の分野において、調査やその他の観察手法によって得られたデータを記述するための国際標準規格。
–NodeXL, a template for Microsoft エクセル, that makes it easy explore network graphs
-統計解析のためのR、SAS、SPSS、Excelなどのプログラム 

データサイエンスの世界では、猛烈なスピードで開発が進んでおり、ソーシャルサイエンティストはスキルギャップを埋める必要があります。ソーシャルサイエンティストとデータサイエンティストのコラボレーションは、エキサイティングなイノベーションをもたらします。 データサイエンスの専門家 は、社会科学者に雇われて短期的なプロジェクトに従事することもできます。

Do you know of any interesting applications or tools that can be used by social scientists for データ分析? Feel free to suggest them in the comments below, or ツイートする.

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参照してください。 デジタル・ヒューマニティーズにおける5つの興味深いプロジェクト 

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