「ブロックデータ2.0著ビッグデータ戦略需点実験室」を読む

「ブロックデータ2.0著ビッグデータ戦略需点実験室」を読む

信頼とは何かを考えながら、書籍を媒介にして、生涯学習が行動の糧とするような前向きな発言を心掛けています

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「ブロックデータ」＝「ビックデータの進化」の先を読む

人間の行動をより広く、深く分析することで、未来予測ができるようになる。

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主要目次

第1章　ビックデータを再定義する

第2章　構造化データ　、抽象化データ、ダークデータ

第3章　＜ブロックデータ＞の本質

第4章　＜ブロックデータ＞のモデル

第5章　アクティブデータ学

第6章　＜ブロックデータ＞の価値連鎖

第7章　＜ブロックデータ組織＞

第8章　＜ブロックデータ経済＞

第9章　＜ブロックデータ統治＞

第10章　＜ブロックデータ＞の安全問題　

表紙裏

ビックデータ戦略重点実験室

ビックデータ戦略重点実験室は、2015年4月に貴陽省市人民政府と北京市科学技術委員会によって設立された分野横断的で、オープンでグローバルな研究プラットフォームである。

国内と海外のビッグデータ関連の研究者、管理者、意思決定者が集い、ビッグデータ発展の世界的な流れと中国におけるビッグデータの実験にもとづき、<ブロックデータ>理論の改善、発展、応用を軸に、ビッグデータについての研究とコンサルティングを行っている。

統合的なビッグデータ研究プラットフォームを建設し、国際的に大きな影響力を持つビッグデータの新しい最高レベルのシンクタンクを形作ることを旨とする。

概刊の『ブロックデータ…ビッグデータ時代が真意訪れたことの象徴』は、ビッグデータの理論と実践の重要な成果であり、国内と海外の研究に大きな影響を与えた。

＜ブロックデータ＞は、従来の世界観、価値観、方法論をひっくり返して、新たな知識体系、価値体系、生活様式を形成し、政治、経済、文化、社会の様々な面に影響を与えている。

このような変化と影響を、ビッグデータ時代のパラダイム革命と呼ぶ。

本書では人を原点とするデータ社会学の考え方を提唱する。

つまり、データテクノロジーを用いて人の行為を分析し、法則を見出し、未来を予測する。

ここではアクティブデータ学が新しいデータ観であり、方法論である。

これは、これまで不確定で予測不可能であったものに対して、より正確な予測を可能にしている。

とある。

あとがきに「本書は集団の知恵の結晶である」とあります。それなのにこの本には統一感がある。

わざわざ言うことではないのかもしれませんが、訳者が日本人ではないのに何の違和感もなく読めたことは日本語に関して相当な力の持ち主でしょう。

これはすごいことだと思います。

ビックデータとブロックデータの違いについての説明はこうなっています。

ビックデータとは大容量、多種類、高速、高応用価値を特徴とするデータの集合打の高さは一つの分野、一つの業界内部のデータの集合性と関連性を持っている

ブロックデータは特定のプラットフォームで高度な関係を持ったデータを集らせ、データに足しして相関関係の分析と関係性の法則の発見を行い、データの価値を見出し、再構築し、創造する。

ビックデータから(ブロックデータ)への変遷は、すなわち、一定の関係から高度な関係へ移り変わりである。

ここをわざわざ分ける必要があるのだろうか？

データの塊をどう切り分けたり、くっつけたりするかはニーズ次第で

応用価値 ブロックデータとはデータ処理技術を向上させて

ブロックデータが目指すのは資源分配の脱中心かである。

これは平たく言えば、いま資源を分配できる人(権力を持つ人)が情報を持っていないので不合理な事もあり非効率である。

だからいろんなデータを使って効率よく資源を配分しましょう。

そして市民の行動から何を欲しているかも分析できるので、それにも答えられるでしょう。

実際の行政機関や、民間サービス機関が取り入れたら社会全体の効率化が図れて無駄は大幅に減少するでしょう。

世界中の行政やモノの製造や流通や、サービスに良い影響が出ると考えられます。

企業にとってもIOTを進める良い根拠となるのでしょう。

大量で詳細なデータが効率的な配分やニーズ分析に対応できることに関する分析は、これまで多数出ている書籍と大きな差はないと思います。

この本の気になる特徴を紹介します。

気になる部分の引用（P254）権力のデータ化と自己プロセス化を通して、リアルタイムに権力の執行を監督し、権力の執行プロセスを透明化、量化、分析可能かに資、権力の乱用を防止する。

気になる部分の引用もう一点（P255）多元的運営の制度的保障

＜データの檻＞にとって＜制度の檻＞は保証となる。

どちらもなくてはならない。

（データの檻）プロジェクトの建設で得られた経験と政策をまとめ、それを制度化する。

多元的主体による共同参加を旨として、共産党委員会が主導し、政府が統括し、部署が監督し、社会が参加するビックデータの制度的保障の体系を形成する。

情報ってこういう形で管理できるのだろうか？

（P15２）でこう言っている。

インターネットとデータの時代に入ると、政府の主な役割は管理からサービスへと転移した。

公共事業のデータ処理能力が試されるだろう。

そもそも「公共性」は、そのサービスの対象が政府機関自身あるいは少人数の人々や組織ではなく、あらゆる人々と組織であることに現れている。

ある部分での効率性は上がるだろう。しかし全くデータに出てこない部分を無くすことができるだろうか？

多元的主体というヒエラルキーを認めて果たして信頼は確保できるのか？

信頼できるとしてもう一つの疑問。

共産党委員会や政府や、部署というところは権力の透明化ができるのか？

キャッチアップ経済と同じように、技術のキャッチアップも可能で追いかけるスピードは限りなく早く、

キャッチアップされる側とキャッチアップする側の距離は限りなく短くなる。

ただ、逆転があるかというと先頭で走ってきたチームはいろんな無駄を経験するという先行者利得があって

それは技術的成果としては実っていないが、深みが違う。

つまり追いつくのと、追い越すのは次元の違うことであると納得しなければならない。

つまり下記の問題をどう解決するか答えを出すという事になる。

ブロックチェーン・リボリュウションで言っている信頼のプロトコルは確立できるのか？

30年以上前からインターネットによるプライバシー、セキュリティ、イノベーションの問題を解決しようと取り組んできて、暗号技術は進んできたけれども、それでも完璧に穴をふさぐことはできなかった。

そこで、信頼された第三者を介することなく、コンピュータの端末間でやり取りされるデータに嘘がないことを保証するシステムを提案している。

国に管理されずというか、人を信じていない中での「信頼を勝ち得よう」とする姿と、何層もの階層の人間に透明化を図るとはいいながら、下駄を預けると言ってしまって納得できるものですか？

ここに大きな違和感が生じる。

中国に関する無知から生じた違和感であることを望んでいますが、疑っているわけです。

ⓑロック・データにより資源配分や、市民のニーズを吸あげて効率的な政府になるかもしれないが、それが管理からサービスに移行するのではなく、管理する部分が強化されるのではないかと疑っている訳です。

信頼は「人が人を信じること」それがダンバー指数で示される「顔を知っている人の間にある信頼」で、それよりも広がることは「見知らぬ人との信頼」を築くことでありグローバル化への道だったはずです。法律によって支えられている「システム信頼」であり、それでもグローバル化によって生じてしまう非効率な矛盾点を解消する手段がブロックチェーン技術による「情報の信頼」だと考えています。

そこには切り拓いた人たちの築いた石組みがあり、キャッチアップ技術では見過ごされてしまうかもしれない一段があった気がします。

ビックデータの垣根を超えて学問で言えば、哲学、社会学、政治学、都市学、数学、統計学、物理学、化学、経済学、管理学、生物学、神経学、心理学、天文学などを多くの分野の知識を参考にしてアップグレードしたと書かれている。

何かルールはあるのか？あとがきに複雑系科学の理論にもとづいたデータ社会学研究の新たなパラダイムでもある

この本の新しい言葉

「データの檻」。権力をデータ化すれば、檻に入れられる。

ビックデータの時代に人の関与があるかもしれないというゾクッとする違和感は、早急に解消したいと思います。

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