IDA Session Records

統計データを何に使うのか？我々にとっては、さまざまな小さな気づきをならされてしまってデコボコがなくなってしまった統計の中で何を読むのか、それが課題である。統計学の理論を駆使して、多量のデータの中にある全体的な傾向を見つけ出す、それも重要な働きである。しかし、全体的な傾向を知るためというのなら、「個客」の息遣いを見つけ出すことはできない。その人の生きている環境から出てくる背景をえぐりだすことはできない。読みすぎ、考えすぎにも注意をしなければならないが、少なくとも、単純なグラフになったときに、「なぜ」そういう単純な、そして自分の常識とは異なる、シェイプになるのか？その疑問を持つことは重要だと思っている。

ある文具サイトのアクセスログ。時間帯別のデータにまとめた。このデータは、ほとんどが日中のアクセスになる。夜のアクセスは著しく少ない。日曜のアクセスはほとんどない。そこで何をいうか。「したがって、これは法人ユーザが利用している」。と、結論するのは浅すぎる場合がある。そう、このデータはベトナムのサイトのデータなのだ。それは解析者も事前によく知っている。法人ユーザだ、と結論する解析者についてデータがあがってくる。この人は、おそらく日本国内の多数のこうしたパタンを見ていて、その職業的な反応で判断を出した、ベトナムのインターネット普及の状況を知らないあるいはそのことには興味をもたない、さんすうは知っているから単純にそのまま素直に棒グラフでかかれていることをそのまま読んだ、どうだ、それで間違いないだろうと。おそらくこの三つのどれかではないか。１番目のタイプであれば、これを機会に前提条件を吟味・確認することから今後スタートするようになってほしい。2番目のタイプであれば、国が違えば事情が違うことを理解してほしい。3番目のタイプであれば、あなたは今後、使えない統計学を振り回すようにならないように願う。

データマイニングの出発点である。大規模なデータの集まりを統計処理する、とげとげをとる、ということの他方に、ある程度の少数のデータからなる統計「的」情報から個別のデータを拾いだそうと努力する、そういう世界もある。たとえば、アルカイダの連絡Eメールなのかどうか、あるいは迷惑メールなのかどうか、あるいは、どうしたらどういう人がうちの商品を買ってくれるか、そういう判断のネタを拾い出す努力、これは統計学ではないが。

ある高官が私に聞いた。「なぜベトナムに注目するのか？」

ありがたい、というか、タイムリーな質問だった。ベトナム側からそのような質問がでるのはうれしいことである。

基本的には次のことだと言った。まず、第一に地政学的に重要な位置にある。そこにある国がどのように発展していくのか興味があるし、助力できるとしたら大学教員としてうれしいことである。第二に、日本の心情を深く理解してもらえる要素をもっている国である。おしんがわかる。国民性として近いものを感じる。まじめで努力する人が多い。日本が先の戦争において大きな侵略をしてこなかった。日本人への感情は概して悪くないので、本気で付き合える。日本から学ぼうとする姿勢がある。

前提としては、途上国であること、アメリカに勝った国であり、ということはアメリカが本気で援助をする対象となっていないこと、もある。

国際的な分業の構造の中で、農業以外の輸出貢献は今までは無いというべきであるから、また、資金的な余力も乏しいというべきであるから、なにもないところから有を生み出そうとする無形の生産活動はまず着目するところのはずである。若者が多い。人口は多く、産業振興の経験に乏しく、手探りのことばかり。今のところ、賃金も低い。労働集約の知的生産を優秀な人が集まっておこなうことに、興国の要因をみることができる。そんな点からも、ソフトウェアの開発作業や、デジタルコンテンツの作成作業などを中核とするといいだろうと感じている。そこには、ほんものもにせものもいる。日本側にもさまざまな人とその思惑がかさなることになる。

今、Blenderというオープンソースソフトウェアに注目している。これはなかなかのすぐれものである。ゲームエンジンまで入っている。プログラミングはPythonによる。こうしたことから集中研修3DCG09をホーチミンで行った。この話はいずれまとめて。