社会情報学

第３巻３号

2015

2014年総会シンポジウム「ビッグデータの可能性と課題
─監視・シミュレーション・プライバシー」・論文
社会科学におけるテキスト型BIG DATAの可能性
Impact of Text-based BIG DATA on Social Sciences
キーワード：
テキスト型BIG DATA，社会調査，社会シミュレーション
keyword：Text-based BIG DATA, social research, social simulation

芝浦工業大学システム理工学部

中 井

Shibaura Institute of Technology

要豊

Yutaka NAKAI約BIG DATAと言えば，個々人の行動に関する定量的なDATAに注目が集まるが，意味を専ら取り扱う社会科学では，テキスト型のBIG DATAの利用が期待される。「生」の，「本音」の，「時々刻々」の声を把握できるテキスト型のBIG DATAによって，社会の通念等を，個人レベルの分解能で常時観測できることで，社会調査のあり方が根本的に変わる可能性がある。また，社会理論研究に関しては，従来，理論の妥当性を経験的に検証することは難しかったが，社会シミュレーション等他の技法とともに，テキスト型BIG DATAの利用が進み，検証過程の説得性を飛躍的に高めるであろう。一方，膨大なデータの中から如何に意味を自動抽出するかが大きな課題である。形態素解析や共起解析などの手法が開発されているが，自然言語処理における一層の技術開発が望まれる。
Abstract
Text-based BIG DATA seems highly hopeful in social sciences like sociology dealing with ameaning. The usage of BIG DATA will make us capable of observing our society. Because the data
gives us a collective of individual live and real time thinking, it will give much effect on empiricalresearches drastically. BIG DATA will also be used in theoretical researches. Although it has beendifficult to verify social theory, BIG DATA will enhance the quality of verification on social theory
together with the usage of social simulation etc. On the other hand, the state of arts of analysis on
text data is not enough. The improvement is highly expected in social sciences.
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社会情報学

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2014年総会シンポジウム「ビッグデータの可能性と課題
─監視・シュミレーション・プライバシー」・論文
社会科学におけるテキスト型BIG DATAの可能性
Impact of Text-based BIG DATA on Social Sciences
キーワード：
テキスト型BIG DATA，社会調査，社会シミュレーション
keyword：Text-based BIG DATA, social research, social simulation

芝浦工業大学システム理工学部

中 井Shibaura Institute of Technology

要豊Yutaka NAKAI

約BIG DATAと言えば，個々人の行動に関する定量的なDATAに注目が集まるが，意味を専ら取り扱う社会科学では，テキスト型のBIG DATAの利用が期待される。「生」の，「本音」の，「時々刻々」の声を把握できるテキスト型のBIG DATAによって，社会の通念等を，個人レベルの分解能で常時観測できることで，社会調査のあり方が根本的に変わる可能性がある。また，社会理論研究に関しては，従来，理論の妥当性を経験的に検証することは難しかったが，社会シミュレーション等他の技法とともに，テキスト型BIG DATAの利用が進み，検証過程の説得性を飛躍的に高めるであろう。一方，膨大なデータの中から如何に意味を自動抽出するかが大きな課題である。形態素解析や共起解析などの手法が開発されているが，自然言語処理における一層の技術開発が望まれる。
Abstract
Text-based BIG DATA seems highly hopeful in social sciences like sociology dealing with ameaning. The usage of BIG DATA will make us capable of observing our society. Because the datagives us a collective of individual live and real time thinking, it will give much effect on empiricalresearches drastically. BIG DATA will also be used in theoretical researches. Although it has beendifficult to verify social theory, BIG DATA will enhance the quality of verification on social theory
together with the usage of social simulation etc. On the other hand, the state of arts of analysis on
text data is not enough. The improvement is highly expected in social sciences.
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社会科学におけるテキスト型BIG DATAの可能性

１

中井豊のポテンシャルを，実証研究と理論研究の両者に社会科学とBIG DATA与えるインパクトの面から整理してみよう。

BIG DATAには大きな期待が寄せられている。
個々人の時々刻々の行動，特に，消費（購買・決2済データ）や移動（位置データ）をありのままを常時の社会調査の可能性把握できる点は画期的であって，経営学，経済経験科学である社会科学で調査は極めて重要で学，社会工学等で大きな期待が寄せられている。

ある。アンケート等の社会調査を通じて，（事実例えば，経済学では，精緻な一般均衡モデルによとしての行動に加えて），個々人の思想・信条・る経済予測が既に一般的であるが，株価の変動を選好を観測し，これを基に，実証研究が進められBIG DATAとして解析しクラッシュを予測しようてきた。ところで，取得された思想・信条・選という研究が積み重ねられているし，社会工学で好は，あくまで調査時点のデータに過ぎず，調は，交通渋滞や災害避難誘導等で，個々のエージェ査が行われた正にその時点の世論等に強く影響さントに判断を委ねた複雑系のシミュレーションモれてしまう。また，回答者が調査紙（画面）に対デルが開発されつつあり，BIG DATAを使って，峙して回答するという調査環境が，個人の考えをシミュレーションのリアリティを飛躍的に高めよありのままに引き出しているか定かでない（例えうとしている。

ば，選好の調査を考えて欲しい。机に座ってじっ

一方，政治学や社会学といった分野では，これくり頭で考えて出てくるものが本当の声と言えるらの学問が，思想・信条・選好といった意味の取だろうか。選好とはその場に直面して初めて，自り扱いに注力するという特徴によって，経済学等分の中に潜む選好に気付くものではないか）。更と比べ，BIG DATAに対する期待感に温度差があに，原理的な限界として，如何に周到に準備してる。また，理論研究においてシミュレーションのも，アンケートには想定外の回答というリスクが利用等が始まったばかりであり，例えば，理論社存在する。質問者が想定していたフレームとは異会学では抽象的な一般交換モデルが専ら探求されなるフレームで人々は思考していたという事態でており，信頼や安心など社会を支える基礎的なメある。周知の通り，アンケートは「仮説の検証」

カニズムの定性的な理解に供されている段階でに適した研究手法である。従って，仮説Aが棄却あって，BIG DATAの利用は進んでいない。このされたら，新たな仮説Bを立て再調査しなければ様に，同じ社会を対象にする科学でもBIG DATAならず，運が悪ければこれが延々と続く。 このに対する距離感が違う。つまりは，BIG DATA

様に，従来の社会調査には，様々な原理的限界がは個々人の行動に関する「量」的データの集積と存在する。そしてこの意味で，「個人レベル」の，して期待されている。一方，新聞，雑誌，TV等「生」の，「本音」の，「時々刻々」の声を把握でマスメディアには膨大な言説（世論・通説・常識）きるテキスト型のBIG DATAは，社会を経験的にが流通し，インターネットではSNSを通じて個人科学しようとする者にとっては，理想的なデータの思想・信条・選好の表出が爆発的に広がっていと言えよう。言い換えれば，通説・常識や信条・る。これらは質的なテキストデータであるととも選好をその変動も含めて常時観察できる様になるに，正にBIG DATAそのものに相違ない。そして，訳で，ハッブル宇宙望遠鏡が天文学にもたらした意味の取り扱いを生業とする社会科学だからこ革命にも似たインパクトが，社会調査においてもそ，今後益々，テキスト型BIG DATAに対する注期待される。では，アンケート調査が要らなくな目が集まるものと思われる。以下，具体的に，そるのだろうか？言うまでもなく，アンケートは仮136

社会情報学第３巻３号

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説の検証を行うもので，この点，無くてはならな超正統派ユダヤ教徒間で民族紛争が続く（図Ａはい研究手法として利用され続けるであろう。ただ人口構成を示す）。紛争の統計が地区毎に時系列し，仮説を準備しなければならない。前述の通で蓄積されており，例えば，図Ｂは2001-2009年

り，準備した仮説が見当違いなものであると調査の間の累積紛争回数の分布データである（濃い部は失敗する。もちろん，このリスクを低減するた分で紛争が多い）。 Bhavnani等は各民族間の社めに，事前インタビューなどを併用されるわけで会的距離という概念を使って，民族ｉとｊの距離あるが，もし，膨大なテキスト型BIG DATAの意が閾値を超えれば超えるほど紛争発生の確率が高味解析によって仮説の構成支援されれば，リスクまるロジット型の関数を導入する。社会的距離とを抑えた質の高い調査が可能となるであろう。つは，各エス二シティ間の，文化的，政治的，経済まり，BIG DATAから仮説を抽出し，社会調査に的，社会的な相違による緊張の度合いを表現する

よる「仮説検証」につなげる形で，互いに補完しものと説明され，また，閾値は，各民族 i が認知合うことになろう。 この意味で，テキスト型のする被差別の度合い，各地域で起きた過去の紛争

BIG DATAは，意味を扱う社会科学の実証作業をの記憶，各地域に投入される治安力によって変動一段飛躍させうるポテンシャルを持つ。

する。そして，仮想エルサレムの人口構成を実際と同じにして，紛争の発生をシミュレーションす3る。

社会理論検証の可能性－仮想エルサレム

具体的には，①2001-2005年の紛争データを訓を事例に練データとして用い，訓練データとシミュレー

次に，社会理論とテキスト型BIG DATAの関係ションの食い違いをミニマムにする様な，つまりを考えよう。そして，社会理論研究の１手法とし訓練データを最もよく説明し得る様な，各民族間て社会シミュレーションを想定しよう。言うまでの社会的距離と各民族 ｉが認知する被差別の度もなく，シミュレーションは経済学や経営工学の合いを探索する。そして，②この作業とは独立し分野で定量的な予測手法として盛んに利用されてて，パレスチナ社会で流通する言説（新聞や放いるが，近年，社会学や政治学（国際関係論を中送）からその時点での社会的距離や被差別の程度心に）においても利用が広がりつつある。これらを，定性的に判断し，通説とする。そして最後に，の分野のシミュレーションでは，抽象的なアルゴ③探索した社会的距離や被差別度と通説が同型でリズムで意味を表現し，意味と因果の発現を結びあることを確認する。更に，④構成したモデルを付け，社会・政治現象への理解を深めようとする

使って，2006-2009年の紛争発生分布を予想し（図もので，質的なシミュレーションとも言えるが，Ｃ），現実に起こった紛争と比較して，彼らのモ理論研究に共通の課題として，モデル（と結果）デルが妥当であると主張する。
（図Ｄがその結果の妥当性を示すことが難しい。ここで，先進事例である。予測と現実が一致するほど図が白くなるを挙げて，妥当性の検証の仕方を検討してみよう

が，確かに一致を確認することが出来る。
）この（なお，本事例は，BIG DATAを利用した事例で様に，Bhavnani等の研究は，エージェント・ベーはないことに注意しよう）。

ス・モデルによって民族紛争をシミュレーション

Bhavnani等（2011）は，エージェント・ベース・し，社会統計データ（BIG DATAではない）を用シミュレーションを用いて，エルサレムの民族紛いて定量的な検証を試みた数少ない研究である。

争モデルを構成した。 エルサレムでは，よく知ところで，妥当性の検証過程を振り返ると，④られる様に，パレスチナ人，正統派ユダヤ教徒，の過程は説得力があるが，③の過程は心もとない。

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社会科学におけるテキスト型BIG DATAの可能性

中井豊

西欧や中東の研究者であれば差別の度合いなどはしよう。まず，テキストマイニングで一般的に行肌感覚で理解できるのかもしれないが，例えば，われているのは，共起解析である。単語Aと単語極東の人間である我々には難しい。そして，このBが同一文章上に使用された時，単語Aと単語Bは部分に，テキスト型BIG DATAの分析が貢献する共起したという。この考え方を基に，分析対象と余地があると思われる。「民族i が嫌い」だとかするテキストの中の共起関係を全て調べ上げ，諸「我々は差別されている」といった信条は，ネッ

単語間の共起関係を行列で表すのが共起分析であト上の言説に溢れている。SNSやblogなどで表明る（有名なテキストマイニングのツールにはKHされるこの種の言説をまるごとBIG DATAとしてcorderがある）。そしてこの共起行列を多変量解収集し，社会的距離や被差別の程度を抽出するこ析にかけることで，単語間のクラスター構造が共とが出来れば，モデルの説得力は格段に高まろう。

起ネットワークとして可視化され，当該テキストそして，妥当性が了解されれば，紛争解決のためで何が語られていたのかが浮かび上がり，第３者の実践的な政策提言に一層のリアリティが加わるに提示可能な客観的なデータとして出力される。

ものと期待される（実際，彼らは政策提言を志し，ただし，この作業は容易ではない。特にネット上1967年境界線を再設定した場合の効果を示しての言説には，タグや絵文字など様々なノイズが混いる）。

在しており，これをクリーニングしなければならない。当然，手作業では不可能であるが，ノイズ４のパターンは不規則であり，クリーニングには多意味解析の現状と期待

くのノウハウが必要で，自動化への道のりは遠い。

以上の様に，実証と理論研究双方に対して，大また，共起ネットワークは単語間の距離を示してきな可能性を秘めるテキスト型BIG DATAである

くれるので，そのテキストが扱うアジェンダが可が，大きな壁が立ちはだかっている。テキスト視化される訳だが，例えば，当該テキストが否定データの自動解析である。現在，クローラーや的か肯定的かまでを自動判定するのは難しい（二Twitterbotなどのプログラムを使って，SNS上の重否定からニュアンスまでを考えると難しさが想膨大なテキストデータを自動的に収集，アーカイ像できよう）。更に，共起ネットワークがアジェブ化することが可能となっている（例えば，国立ンダを示してくれるとは言え，図が何を物語って国会図書館のインターネット資料収集保存事業がいるかは，当該テーマの専門家でなければ読み解有名である）。次に，集めたテキストデータをテけない（言い換えれば，今後とも専門家の解釈はキスト分析にかけることになるが，これには，①必要であり続けるということである）。以上が意形態素解析（単語に分けそれぞれに品詞を付与す

味解析の現状であり，一層の技術開発の進展が待ること），②構文解析（単語間の構造を同定するたれる次第である。

こと），③意味解析（文章の意味を同定すること），の３段階がある。そして，現時点の技術水準は概自然言語処理技術の進歩は目覚ましく，意味ね，①の実用段階にある（有名な形態素解析器に解析で出来る範囲は確実に広がってゆく。結局，は例えば茶筌（ChaSen）やMeCabがある）。一方，社会学や政治学の研究が，どこかで思想・信条・最大の壁は，好き・嫌いの程度の判定といった③選好に関わらざるを得ない以上，テキスト型BIGの意味解析の自動化であるとされる。ただし，意DATAの利用は確実に広がってゆく。筆者の専門

味抽出の萌芽段階の手法であれば，テキストマイである社会理論のシミュレーションで言えば，近ニング技術が広がりつつある。少し具体的に説明

い将来，ネット上の膨大な言説から，思想・信条・

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社会情報学第３巻３号

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選好を抽出し，これを基に個々のミクロなエー検証する，といった研究が増えてくるであろう。

ジェントを構成し，次に多数のエージェントを相質的なBIG DATAは，高度に抽象的な社会理論研互作用させて現実のマクロな社会現象を再現し，究においても，検証過程の説得性を飛躍的に高め社会統計やBIG DATAから抽出した通説等と比較るものと期待される。

A.エルサレム市人種構成(2001-09 averages)

B. 人種間f紛争の発生件数(2001-09)

C. シミュレーションによる紛争発生件数 (2006-09)

D. 予測と実データの比較(2006-09)

図－１

仮想エルサレムによる民族間紛争のシミュレーション（Bhavnani et al 2011）139

社会科学におけるテキスト型BIG DATAの可能性

中井

参考文献

index.html>

国立国会図書館インターネット資料収集保存事業

Bhavnani, Miodownik, Donnay, Mor, andHP, <http://warp.da.ndl.go.jp/>

Helbing (2011) Residential Segregation

奈良先端科学技術大学院 大学 松本裕治 研究室and Violence, Presentation given at theHP, <http://cl.naist.jp/>
MeCab 公豊

conference CCSS 2011, ETH Zurich.

式 Web サ イ ト, <http://mecab.

KH Cordcr HP, <http://khc.sourceforge.net/>

googlecode.com /sv n /tr un k /mecab/doc/

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