あまりのも核心すぎて、各国の独占禁止法で叩かれている。
さて、データのプラットフォーム化において重要な役割を果たすのがデータサイエンスだ。
サイエンスには自然科学、社会科学などあるのだけど、本来は再現性のある法則を見出す探求行為である。
データサイエンスをおこなう、データサイエンティストは、アメリカでは２つの領域の博士号を持ち、高度なデータ分析を行うスキルを有していることが条件になっているのだけど、ある領域における法則、理論、定説、通説などへの造詣が無ければデータから導かれる法則が発見なのかそうでないのかわからない。
例えば、アマゾンは採用におけるAI利用を停止したけど、そこにはそもそも企業の中にあるジェンダーバイアスをAIが学習してしまうことを避けられなかったからだ。
そして、企業の中には性差による差別があることを知っていなければこの結論には至れない。
では、データサイエンスは限られた人のものかといえばそんなことはない。
以下の図は、僕のブログをテキストマイニングという手法をつかって分析したものだ。
この結果から僕のブログは人と組織に関して多く取り上げていることがわかるし、毎日、書かれていることもわかる。
（細かく見ていくといくつも発見があるのだけど、今日はここまでにしておこう）
で、ね。この分析、じつは、5分くらいしか掛かっていない。
分析するためのデータ整理は30分くらいだろう。
一方、データは1,695,927文字で、2013年2月6日から2019年12月31日まで2521日、1日1時間掛かるとして2521時間生成に掛かっている。
つまり分析に掛かる時間はデータ生成に比べると1/30252なのだ。
データにはいかにコストがかかっているのかがわかるだろう。
プラットフォーマーは膨大なデータを一瞬で集めるけど、じつはそのデータを生成している人々のデータ生成にかけている時間を集計したらとてつもないコストだ。
銀行のATMもそうだけど、利用者にデータ生成コストを転嫁して膨大な利益を得ているのがプラットフォーマーの実像なんだよね。
銀行のATMもそうだけど、利用者にデータ生成コストを転嫁して膨大な利益を得ているのがプラットフォーマーの実像なんだよね。
だもので、個人情報保護法とか独占禁止法で叩かれるは仕方がないことかもしれない。
