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
世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～Governance for Big Data as Representations of the World～ Local Representation and Distributed Representation ～キーワード：
ビッグデータ，局所表象，分散表象，専門職制度，技術ガバナンス
keyword：
Big Data, Local Representation, Distributed Representation, Professionalism, Technology Governance静岡大学情報学研究科

吉 田

Shizuoka University, Department of Informatics

要

寛

Hiroshi YOSHIDA

約

本稿は，ビッグデータに対する推進論や警戒論に対して，その議論の基盤となるような理論的観点を提案する。私はビッグデータを，世界についての情報を表現した「表象」とみなし，ビッグデータ・テ
クノロジーを世界についての表象を取り扱う技術であると考える。表象は解釈によって意味が確定する
記号や表現であり，
従ってビッグデータを扱うテクノロジーの評価とコントロールについては，
こういった解釈をめぐる人文・社会学的なアプローチが必須である。
表象について，認知科学や心の哲学では局所表象と分散表象という区別がある。分散表象とは，意味的な単位が分解されて，システム全体の中に分散的に存在している表象のことであり，その処理過程を意識化することは不可能である。ビッグデータがこうした分散表象として処理される場合，データの利用者にとっても処理の過程を意識化することはできない。従って，専門職としてのデータ・サイエンティ
ストであっても、このテクノロジーについての透明性や説明責任を保証することは難しいだろう。そこ
で，分散表象的なビッグデータの社会的コントロールについては，専門職や政府，データ利用者だけでなく，データ対象となっている市民の参加を保証した、参加ガバナンスの構築が必要であると思われる。

113

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛Abstract
I want to provide the base for debates between pro and con discussions on Big Datatechnology. My suggestion is to see Big Data as representations of the world, and to distinguishdistributed representation from local representation. We can not be conscious of the distributed
representations because they don’t exist in the form of meaningful units. This is why responsible
control of Big Data as distributed representations is very hard. Even Big Data professionals
can not be responsible enough for controlling distributed Big Data. We should be more careful
about the distinction between local and distributed representation. We also should constructopen and effective Big Data governance which includes such actors as governments, companies,
professionals, and public citizens.

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白書等でもビッグデータの活用が強調され，ビッはじめに

グデータの具体的な活用法や活用事例の紹介，検

本稿では，「ビッグデータ」をめぐる素朴な楽討記事がメディアでも展開されるようになった観論や悲観論には距離を置いて，ビッグデータの。

（１）「表象」としての側面に光を当てることで，理論

他方で，プライバシーや監視社会といった観点的ないし哲学的な観点から，このテクノロジーにから，このテクノロジーに対する不信感や警戒感

対して社会情報学的に批判的に再考するための切が表明されることもある。森健の『ビッグデータ

り口を提示する．その上で，ビッグデータ・テク

社会の希望と憂鬱』（2012）」は，インターネッ

ノロジーを社会的にコントロールする上で課題とトや監視技術が人間の主体的な思考と意思決定をなるであろう論点について，テクノロジー・ガバ

奪い，全体主義や衆愚政治を招きつつあるのではナンスの観点から見通しを述べる．

ないかというオーソドックスなネット批判言説の延長線上にビッグデータ・テクノロジーを位置づ

１

ビッグデータ言説

1.1

ビッグデータ言説の混乱と課題

けて警戒感を表明している。また，2014年６月の『現代思想』の特集「ポスト・ビッグデータと統計学の時代」における西垣通とドミニク・チェ「モバイル」，「web2.0」，「ユビキタス」，「クンの対談（西垣ら，2014）においては，ビッグラウド」などの流行語に続いて，2012年ごろよデータが因果関係でなく相関関係だけを見つける

り「ビッグデータ」という言葉が注目されるよう技術であるという了解の上で，西垣はビッグデーになってきた。こうした一連のキーワードは，コタ・ブームに対して「反知性主義」を指摘して「根ンサルタントやライターたちのつくり出したバズ

本的な疑問」を投げかけ，チェンもまた自動的なワードにすぎないのかもしれない。しかしこうしソフトウェアの更新に近い形で文化が駆動されてたキーワードの変遷を，いつでもどこでもデータいってしまう先には「虚無的な状況が拡がっていが産出され，そのデータが集約され利用されるよるのではないか」と不安を表明し，この状況の正うになってきたという大きな流れとして解釈する

体を言語化する必要を訴えている。

なら，「ビッグデータ」は確かに現在の情報社会

こうした賛否の言説は，もし慎重な検討を欠くの到達点をそれなりに捉えて表現していると言えならば，不毛な水掛け論，
ないしすれ違いに終わっるだろう。したがって，かりに「ビッグデータ」てしまうことが懸念される。ブームを煽る言説はという言葉自体が一過性のバズワードに過ぎな

このテクノロジーの光の部分にのみ言及し，不安かったということになったとしても，このテクノを強調する言説は影の部分にのみ焦点を当てるとロジーの普及に伴う社会的課題自体は，現実的ないうパターンが懸念される。人文・社会研究者のものとして受け止めなければならない。

警告がごく表面的にしか対応されずにテクノロ「ビッグデータ」をめぐって，巷には多くの言

ジーが産業的に推進されていくことで，気がつく説が入り乱れている。2012年頃から『ビッグデーと社会的な問題が蓄積し生活における人間性が脅

タの衝撃』（城田，2012），『ビッグデータの覇者

かされてしまう状況になっているというのは，近たち』（海部，2013）といったタイトルで，ビッ

代以降に繰り返されてきた技術史である。学とし

グデータの時代の到来を少々煽り気味に紹介するての社会情報学の使命の一つは，こうした表面的ビジネス書が多く出版され，同様の趣旨の新聞記

な言説の背後にある根拠や論理に光を当て，厳し事も多く見られるようになった。2014年頃にはく検討することで実質のある議論を社会的に提供

115

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛することにある。本稿は，こうした問題意識におジーに関わる専門家にはすでに比較的意識されていて，ビッグデータをめぐる言説の背後に隠れているように見えるが，いまだにこうした区別に無いるロジックに目を向け，これを分析することで，頓着な提案や議論は専門分化した研究者の言にも曖昧なままに進行しているように見える社会的論

しばしば見られるし，メディアにあふれるビッグ

議の現状の改善に寄与しようとする。従って本稿

データ言説では，こうした区別の一方だけを取りは，こうした脅迫的な積極論・歓迎論と頑強な拒上げて分かりやすいメッセージにまとめられるこ否・警戒の立場，そして不安の入り乱れるビッグとが多いように見受けられる。

データ言説の現状において，いずれかの立場を主『現代思想』の同じ特集に収録された論文「ビッ張するものではない。データの性格に応じたより

グデータの社会哲学的位相」で大黒（2014）は，

詳細で冷静な議論を可能にするため，「表象」とデータ化を「主体」「対象」「目的」に注意して理いう切り口から「ビッグデータ」の存在様態の分解すべきであると論じている。大黒の観点では，

析を通して，より注意深い論議に向けた概念的区

誰が何の目的で何を対象としてデータ化したのか別を提案したい。

によって，ビッグデータは区別されるべきものである。ただし大黒は「ビッグデータ」の生成にお

1.2 「ビッグデータ」の分類と分析

ける「主体」と「対象」「目的」が，，
結局は「デー

ビッグデータ・テクノロジーが扱うとされる

タそのもの」に還元され，
人間の判断がビッグデーとされるデータ，すなわち狭義の「ビッグデー

タの回帰運動となってしまうような近未来のＳＦタ」と呼んでよいだろうが，これは一般に，大量的状況を想像する。この想像は，一つの極論としで（Volume），随時更新され（Velocity），多様て念頭に置く分には興味深い。商品やサービスをである（Variety）という性格を持つとされている。

web上で情報化して販売し，スマートフォンで情

このデータをひとくくりにせずに，分類する観点

報を集めて自動的に消費行動を繰り返すという生は，すでにいくつか提言されている。

活には，確かにそういった記述がある程度当ては

まず，データが人間に関するものか自然に関す

まるのかもしれない。しかし本稿の関心からすれるものかという区別がある（西垣，2014 : p.46）。

ば，大黒の議論はむしろ，
「主体」
「対象」
「目的」

こうした区別を意識しない議論に対して，西垣はを考慮する必要性を示し，これによりむしろ「ビッ「初等的な混乱」として戒めているが，確かにそグデータ」と一様に呼ばれているデータのより多ういった乱暴な議論は，例えばプライバシーへの様な分析の可能性を意識化してくれるものとして懸念を人間の情報には関わらない「ビッグデータ」

示唆的である。

への批判にナイーブに拡大して，失笑を買ったり大黒の指摘に近い形で社会学的観点から分析を議論を混乱させたりしてしまうことだろう。逆に，試みているのが，同じ特集の和田（2014）の論

人間に関わらないデータの分析技術の成果をその文「ビッグデータとビッグソサエティ」である。

まま人間や社会に対しても適用する乱暴な議論も和田は，「ビッグデータ」を，
「生産」
，
「市場」
，
「国

同罪であろう。
これに関連して，人間に関するデー

家」，「社会」との関係性によって「多角的に」捉

タに限定しても，それが個人にひもづけられたもえ，データをめぐる主体の権力関係，戦略などにのなのか，匿名化されて集団的傾向の分析にしか注目した分析の可能性を示している。ただし，和使われないものなのかという区別も，データの社

田の議論は示唆的ではあるものの簡単なスケッチ

会的な利用を考える上で大きな違いをもたらす重に止まっており，区別された各側面の相互作用や要な区別である。こうした区別は，このテクノロ

関係性の実効的な検討はこれからといったところ

116社会情報学である。柴田（2014）や樫村（2014）が同じ特

２

集号に寄稿している論考は，それぞれ福祉情報論

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世界の表象としてのビッグデータ

あるいは精神医学の関わる領域における，具体的

2.1 「表象」を扱う技術な対象としての患者やサービス利用者，主体とし「ビッグデータ」は，世界についての表象の膨ての国家や学界とその戦略や目的に踏み込んだ実大な集積と見なすことができる。そして，そう見践的な分析であると言えるだろう。流行り言葉となすことで，ビッグデータを単に技術的観点からしての「ビッグデータ」が，現実社会に実装されのみ分析していても見えないことがあり，表象のるテクノロジーとして定着するのに遅れずに，こ

意味の解読を検討するという人文・社会的アプ

うしたビッグデータの具体的な多様性を踏まえたローチが必要であることが分かるだろう。

各分野での実効的な分析が急がれる。

「表象」（representation）の本来の意味は，世「ビッグデータ」をもし技術的観点のみから見

界の再現前ということである。人間は，世界の一るなら，それは一つのまとまったテクノロジーで部をいわばコピーして再提示することができる。

あると見られうるかもしれない。しかし，もし社

例えば，「富士山」という言語記号は，世界の中会的・人間的な観点から見るならば，上述のように存在する現実の富士山を記号によって再現前さに詳細な分類があり，それに応じた議論によってせていると見なすことができる。こうして，「富

しか，このテクノロジーに対する実効的な議論を士山」という言語記号は，「表象」と呼ばれる。

提示することはできないだろう。一般に，テクノ同じように，「富士山」と声に出してみたり，絵ロジーを社会的観点からのみ見ることは，その技を描いて示してみることで，富士山を再現前させ術がたまたまその社会において引き起こした結果ることができるので，これもまた表象である。こをその技術の必然的な役割と見てしまい技術の可うした表象を用いて，世界について認識したり，能性に盲目となることが考えられるが，技術的観

これを用いて議論したり，意識的に新しい世界を点だけからテクノロジーを見ることはその技術の構築するのは人間知性の本質的な能力であろう。

社会的評価の多様な可能性を認知できないままに

J.サールによる言語行為論の枠組み（Searle,

技術の方向性が決定されてしまうことにつなが1969 : pp.29-33）を用いて，表象と人間の社会る。ビッグデータの社会インフラとしての性格を

生活の結びつきを一般的に捉えてみよう。世界を踏まえるなら，今後は，技術的・産業的知見と人表現している表象は，言語においては，主張とい文社会学的な知の協同による，より具体的かつ実う志向性を伴って叙述文・事実命題として表現さ効的な議論が求められるフェーズを想定すべきでれる。「Aは富士山に登る」という叙述文は，Aがあろう。

富士山に登っているという表象に主張という志向

私としては，こうした実効的な議論のための道

性，すなわちその表象がどう使われるべきかとい具立てを本稿で提供したい。すなわち，「ビッグう話者の意図を加えたものである。さらに過去やデータ」を技術的観点から一様なものと見てしま

未来という時制を加えることで，「Aは富士山にわず，人間的・社会的関心に即してより詳細かつ登った」「Aは富士山に登るだろう」などの文を実効的に捉える基本的な観点として，ビッグデー

作成することができ，同じ表象に命令，疑問，意タを「表象」として捉える視点を提示したい。

思などの異なる志向性を与えることで，「Aは富士山に登れ！」「Aは富士山に登るか？」「富士山に登ろう！」などの文が得られる。言語を通して計画され，実行され，評価される人間の営みや社

117

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛

会的行為は，こうした意味で表象を媒介した多様らの記号は，システムにおいて本やユーザについな営みであるとみることができる。

ての詳細な情報の表現であり，本と本をめぐる世

広義にはじつは情報技術一般について言えるこ

界の表象であるということができる。この表象とであるが，
ビッグデータというテクノロジーは，は必要に応じてAmazonのシステムによりダイナ

こうしたいみでの表象を処理する技術である。すミックに処理されて，その一部がサービスに有効

なわち，このテクノロジーは，まず世界のある状な形でブラウザに示される。例えば，あるユーザ

態をデータ化してシステムに大量に蓄積する。こに対して，「あなたは，これらの本 {a, b, c, d, …}のデータは世界のある状態を記号的に表現するもを購入してはいかがですか？」というようなリのであり，表象である。そして，このデータの統

コメンドとして表示される（森，2006 : pp.98-

計的処理により，システムはある表象をある意図

102）。

を伴って出力する。典型的には，例えば「この本データ化する主体の責任者はもちろんAmazonを買ってはどうですか？」「このwebサイトがあ社であるが，例えば書評を投稿したり，web上でなたに相応しいです」といった，記述・命令・推閲覧・購買行動を残すユーザもまたデータ化に参薦・疑問等々の志向性を伴った表象として出力さ加する主体であり，これらの主体間の権力関係やれる。時には，特定の出力に対して，温度調節を

ゲーム的構造についての社会的分析，作品の解釈

自動的に行うなど，機械的に命令を実行するタイや評価をめぐる人文学的分析は，このビッグデー

プの出力も可能であろう。このプロセスを下記のタの社会的影響を理解し評価する上で欠かせない

ように簡単にモデル化することができるだろう。

だろう。また，Amazonでデータ化されている対象は，本だけではなく多くの家電や生活雑貨など世界にも及ぶが，これらを読み解くにもまた技術や経↓営だけの問題でなく，人文社会学的な相互作用や記号化（表象化）ストーリー的な意味づけといった次元の分析が必↓要とされることが想定される。

ビッグデータとして蓄積

Google検索の場合は，webにアップロードさ（表象のデータベース）

れた膨大な情報を中心に世界中のデータ化可能な↓情報を集積してデータベースを構築している（梅処理（論理的処理、統計的分析）

田，2006 : p.50-52）。このデータベースには多↓様な情報が含まれているが，世界についての事実有効な形で出力を伝えるニュース，科学的知識を伝える説明，社（知識，予測，命令など）

会現象・自然現象についての仮説や解釈，個人的な経験を記すブログ，政策や方針を提示する官公

2.2

表象とAmazonとGoogleのビッグデータ

庁のサイト，タレントやスポーツチームなどに関

ビッグデータ・テクノロジーを用いた企業のする情報など，世界についてのさまざまな表象と代表格とされるAmazonとGoogleの想定される見なすことができる記号群からなる。Google検サービスにおいて，世界を表現する表象が蓄積さ索は，これをビッグデータとして保持し，ブラウれ利用される流れを簡単に確認しよう。例えば，

ザに入力されるキーワードに応じてそのデータ

Amazonのビッグデータには，膨大な本や商品にベースから抽出したデータを整列された形でのついての情報が記号として集約されている。これ表象として表示するシステムである。Googleは118

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また，ユーザによってweb上に公開された情報だとは間違いない。このテクノロジーの適切な推進けでなく，Google自身がカメラを用いて撮影しないし制限，あるいは社会的コントロールのためた街角情報，ユーザがGoogleの提供するサービに，社会情報学にはかなり大きな社会的責務がかスを用いることでGoogleに提供することになる

かっていると言うべきだろう。

メールやドキュメントの情報などについても蓄積し，これらをニーズに応える形で編集し，表象として表示するというサービスを提供している。
Google検索はweb上にデータ化されたものを

３

ビッグデータと局所表象／分散表象

3.1

認知科学における局所表象／分散表象

集積してビッグデータとして蓄積し，それを編集

前節では，ビッグデータを「表象」として見てするという意味で，いわば世界の表象化における人文・社会学的にアプローチする必要性を訴えた

メタ的な地位を占めているが，そうした情報編集が，本節では，「表象」といっても多様な区別が主体としてのGoogle社の権力はしばしば「Google

あり，なかでもビッグデータの社会的評価やコン八分」などの言葉と共に指摘されてきた（吉本，

トロールのためには「局所表象」と「分散表象」

2006）。現代の情報インフラを代表する巨大企業という表象の存在様態に関わる哲学的区別に注意に成長した同社の政治的な影響力から，Google

することが重要であることを指摘したい。

のサービスを拒否・制限する国家さえある。し局所表象（local representation）とは，あるかし，Googleのサービスによって，表象におけ意味のまとまりに応じて，ある程度まとまって存る意味的な変化が具体的にどのように生じてい在している表象である。それに対して，分散表象

るのかは，表象の変換サービスの提供者である（distributed representation）とは，表象が意味

Google自身の秘密主義のため透明性を欠いたまの単位にまとまっては存在していないケースであまサービスが流通しているのが現状であろう。

る。この区別は，認知科学におけるコネクショニ
ズムの立場を表現するために用いられた（２）。

AmazonやGoogleの蓄積するデータだけでなく，例えば自然現象や工場・自動車などからセン

認知科学における伝統的な立場であるファンクサーで収集され蓄積されるセンサデータも代表的

ショナリズムは，人間の認知過程を，命令文逐次なビッグデータであるが，これらも世界の特定の実行型の伝統的なコンピュータにおける情報処理

状況を表現するものである。これについても，そ過程になぞらえて，記号表象の逐次変換という局

れぞれ，誰が何のために世界を表象化し，それを所表象的モデルで理解しようとした。この立場に誰がどのように解釈しているのかといった，個別よれば，コンピュータにおいて情報が順次処理さの分析が必要だろう。

れていくように，まとまった意味を持つ文に相当

こうした，表象を扱う情報テクノロジーに対すする表象が人間の脳において順次処理されている

る，人文・社会学における意味的アプローチの適のが人間の認知過程である。こうした過程におい用による分析や評価は，まさに社会情報学の課題ては，表象はその意味的まとまりを失わずに処理である。一般的に言って，Google等による情報されるので，認知過程において局所性を失わないのメタ的な集積・編集・提供サービスが人間社会と考えられた。

における世界表象の評価や意味づけに関わる度合

それに対して，これに対抗する新しい認知モデ

いが高まれば高まるほど，私企業の立場からだけルとしてコネクショニズムの提案した認知過程にでなく，公的な立場からの人文・社会的な観点でおいては，入力された表象は特定の変換特性を持の分析や民主的マネジメントの必要性が高まるこつネットワーク全体の中に一端分解され，ネット

119

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛

ワーク全体において分散的に変換された後，ネッう状態である。
「富士山は白い」という言語記号は，

トワーク全体から特定の出力が得られる（図－こうした意味の単位に応じて局所性をもった表象

１）。このネットワークは人間の脳神経の構造をとして紙の上に物理的に存在しているように見え模したモデルとしてニューラル・ネットワークとる。絵画の場合も，紙の上において富士山の表現呼ばれる。こうした有効な「判断」と解釈されう（形）と白さの表現（色）が近接していることで，る形の出力を与えることのできるネットワークに白い富士山をという白さと富士山の意味的な結合

対して，全体として認知過程をなしているとみなが表現されているゆえ，物理的局所性が明らかですのがコネクショニズムの立場である。その認知あるように見えるかもしれない。

過程においては表象は局所的な存在様態ではな

しかし，絵画の場合，遠近法を用いたり別の表

く，ネットワーク全体に分散した様態として存在

現原理を用いたりする場合には，必ずしも紙の上していると見なされ，これが「分散表象」と呼ばの物理的距離が意味の近接性を表現するとは限られる。

ないことに注意したい。例えば，駿河湾の波の間から遠景として見える富士山を描いた絵図においては，近景となる波が紙上では富士山を越える大きさで描かれていても，多くの場合，波のサイズ
が富士山を越えていることを表現しているわけではないだろう。従って，絵画における表象の存在
様態を局所表象とみなすなら，表象の物理的近接性ではなく，むしろその表現原理上の近接性が，その意味の近接性に対応している点が重要なのである。
言語記号の場合も，絵画の場合と同様である。

図－１ ニューラル・ネットワークのモデル”Connectionism”, Stanford Encyclopedia of Philosophy, Feb19, 2015,<http://plato.stanford.edu/entries/connectionism/> Accessed 2015, March 30.

つまり，紙の上で語同士が物理的に近いか遠いかが問題なのではなく，一定の表現規則の上で近接性が保持されているかどうかが問題なのである。
例えば，「白く高くそびえる富士山と青い空」と情報表現の存在様態としての局所性／分散性

いう表現は，紙の上の物理的距離では「青い」の表象が分散しているか局所的であるかは，認知方が「白く」よりも「富士山」に近接しているが，3.2

科学における議論では脳やコンピュータにおける日本語の文法規則により表現的には「白く」こそ物理的な存在様態の区別であった。しかし原理的「富士山」に結合しているのである。

には，情報としての存在様態の区別と見なすこと

表象が局所性を持っているなら，その表象の意ができるのではないか。言語を例にして，このア

味をわれわれは直接に把握し，操作することが可

イデアを説明しよう。

能である。例えば，言語表象における局所性を前言語の基本的な構成を，いくつかの語からなる

提にして，「富士山は白く高く，かつ，空は青かっ

文の集合と見なすことにしよう。すると例えば，た」という表現から「富士山は白かった」を出力「富士山は白い」という文は「富士山」「白い」とするという推論過程をわれわれは表象の逐次的ないう語の結合によるひとつの文表象であり，その変換過程として把握・操作できる。逆にもし文と意味するところは、富士山が白くなっているといいう単位が局所性を持っていなければ，
例えば
「白

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い」「青い」「富士山」「空」という局所性の認めのように想定することができる。特定の商品に対られる４語だけに限っても，これらの語の集合にする評価の総数とレベルをカウントして，総合的よってそもそも何を言いたいのか，いったい富士に人気のありそうな本から順位付け，書評などを山が青いのか，空が青いのか，あるいはどちらかつけて表示する。購買履歴からユーザごとにジャが白いのか，私たちにはさっぱり読み解くことがンルの選好順位があり，順位付けにはこれも加点出来ないし，まして推論することなどできないのする。この場合，データは常に直接に意味が把握である。

される状態で操作され，そのプロセスを経て最終こうして，表象が局所性を持つということを，的に編集されたものが出力される。こうしたシス

ある意味の単位が物理的な単位にまとまっている

テムについては，ビッグデータは逐次意味を追いかどうかではなく，むしろある意味の単位が表現かけることのできる形で，局所表象としてのみ処原理上の単位として捉えられるかどうかという問理されていると見なすことができるだろう。

題として捉え直したい。ここでもやはり表象が分

こ れ に 対 し て，Googleの 提 供 す る 機 械 翻 訳

散的である場合には，われわれがその表象を意味

サービス（Google翻訳）については次のようなの単位で直接に把握・操作することができない。

システムと理解されている。クキエら（2013，

コネクショニズムのモデルにおいても，分散表象

pp.62-66）の解説によれば，従来の機械翻訳シはニューロネットワークの中でいわばブラック

ステムは二ヶ国語の文法と辞書を利用して，コンボックスのように処理されるのであり，プログラ

ピュータによって逐語変換を行い，翻訳文を生成

マーはただネットワークの変換特性を調整するこする仕組みだった。すなわち局所表象として情報とによって表象の処理過程に間接的にアクセスでを処理していた。しかし，Googleは，1980年代

きるだけで，直接に個別の表象の処理を操作・説にIBMの研究チームが思いついたとされる「ある明することができないとされていた。今やそれ言語の単語やフレーズが別の言語のどの単語やフは，分散表象の物理的な存在様態に起因するのレーズに最も合致するのかを決定する際に，統計ではなく，分散表象がまとまった単位の情報表

的確率をコンピュータで計算」
するという方式（前

現として存在していないということに必然的に起掲書，p.63）を，Googleの持つ大量の翻訳文デー

因するものとして理解されるだろう。

タ（ビッグデータ）をコーパスにして実行するア
プローチを採用している。ここでは，特定の文に3.3

分散表象のビッグデータ

対して特定の翻訳文が生成されるプロセスは，そ

私の提案は，この捉えなおされた局所／分散のれらの表象の意味が考慮されずに計算・処理され，区別を，ビッグデータの処理過程に対して導入す

別の表象が生成されるというものである。もちろ

ることである。ビッグデータ自体を表象として理ん，
じっさいのGoogle翻訳のシステムにおいては，解するという観点は前節ですでに確認したが，こ語の意味を考慮したり文法ルールを適用したりすの見方を推し進め，分散表象として処理される過る局所表象的プロセスも併用されているだろうと程を含んでいるビッグデータを，局所表象として推測される。しかし，Google翻訳システムの根幹のみ処理されるビッグデータから区別しよう。

が，表象の意味に関わらないこうした変換プロセ

AmazonやGoogleが じ っ さ い に ど の よ う にスであるとしたら，そこでは表象は局所性を失いデータを処理しているのかは，各企業の秘密であ

分散的に処理されていると言えるだろう。

り推測するほかないが，Amazonの提供するリコ

自然界や人工物のセンサデータなどの情報もま

メンドやランキングの機能については，例えば次

た，データベース化され統計的に処理される過程

121

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛

で，表象として特定の意味を持ちうる単位が分解区別に対応する。表象の変換過程を意識できるなされ，人間には意識化不可能なレベルで処理されらば，そのシステムに問題があった場合には，変て一定の結果を生成されるということが考えられ換過程をたどって問題の発生箇所を突き止め，そる（小林，2015 : p.138）。こうしたビッグデー

れを修正することが想定可能である。もちろん，

タの統計処理において使われるクラスタ分析におシステムが問題なく有効に稼働している場合には

いては，統計的な相関関係に基づいて新しい分類

特にこうした変換過程が問題視されることはないが作成される（水田，2014）。その分類が，必ずだろうが，システムのトラブルを修正する場合，しも人間にとって意味のある分類であるとは限ら

現行のシステムにおける特定の問題点を意識化しず，そのときには表象の局所性は失われているのてそれを改良する新しいシステムを構築しようとである。

する場合には，こうしたプロセスの意識化は必須

ビッグデータ・テクノロジーは，データを局所である。

表象としてのみ扱うこともあるが，分散表象としところが，ブラックボックス化したシステムにて扱うこともある。マイヤー＝ショーンベルガー

おいては，こうした形でのシステム構築，メンテとクキエ（2013）は，ビッグデータによる判断

ナンスやバージョンアップができない。
もちろん，の変化の本質を，「因果関係から相関関係へ」とコネクショニズムの提唱する分散表象の認知モデして捉えている。これに対して私はこの変化を，ルにおいても，システム全体を学習させることで因果関係を含む人間に意識化可能な結合・変換過システムの精度を上げていくことができる。
ただ，程から，ある種の相関関係のように人間には意識変換過程が意味的に意識化されない以上，表象の化不可能な結合・変換過程を含む判断への拡張と変換過程でトラブルの生じた箇所を突き止めてそして理解すべきであろうと考える。すなわち，分こを修正することは難しい。例えば，Google翻散表象によるデータの処理過程によって，有意味

訳のようなシステムにおいて，どうしても不適切な言語では理解不可能となる判断方式が導入されな翻訳文が生じてしまう場合が考えられるが，出たことが，ポイントなのである。

力時にフィルタリングをかけるなどの局所表象的アプローチを併用すれば応急的な対処は可能かも４

ブラックボックスとしての分散表象

4.1

分析と言語化の困難しれないが，それが生じないように特定の箇所を修正することは分散表象のシステムに関しては困難であろう（3）。

ビッグデータが分散表象として利用される場

こうした分散表象のシステムにおいては，トラ合，その処理過程はビッグデータの主体にとってブルを言語化して社会的に有効に対応することもさえ，ブラックボックスとなる。ここで，テクノまた難しい。まず，プロセスが意識化されず，出ロジーの社会的コントロールという観点からその力が言語化されないままに世界に反映される場

問題性を指摘して，ビッグデータの分散性への注

合，その出力についての予めの批判的吟味は難し

意を喚起したい。

いだろう。また仮に，現象としてのトラブルが言ビッグデータ・テクノロジーにおける局所表象

語化されて社会的に認知されたとしても，プロセと分散表象の区別は，テクノロジーの社会的コン

スがブラックボックスであるなら原因の同一性がトロールという観点からみると，人間には意識化確認できず，いわば「兆候の集合」として意識化可能な変換過程の社会的マネジメントと人間にはされうるにすぎない。これでは，「兆候の集合」

意識化不可能な変換過程の社会的マネジメントのとしてしか把握されていない新種の病気と同じ

122社会情報学く，有効で根本的な対処は困難である。

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2015

これに対して批判ができないという状況が容易に想定されるのである。Google検索は，ランク付

4.2

分散表象と反知性主義・権力

けのプロセスがブラックボックス的に秘匿されてビッグデータ・テクノロジーが分散表象を利用いることによって，神がかったものとなっている。

する場合，第一節で言及した西垣とチェンによる

特に，この過程が分散表象によるビッグデータの「反知性主義」や「虚無的な状況」への懸念は，処理の場合，Googleに限らずとも，データの独局所表象を利用したこのテクノロジーの場合に比占的利用者は，データ化対象やサービス提供者にべて，より深刻なものとなるだろう。

対して，ビッグデータのご託宣を解釈して取り次

西垣（2014 : p.42）は「反知性主義」を「コぐ神官のような反知性主義的かつ絶対的な権威をンピュータにデータを丸投げして，人間は考えな持ってしまうことになるだろう。

くてもよいのだという風潮」と表現しているが，原則として，ビッグデータが社会的に重要な役

分散表象のシステムにおいては，その処理過程へ割を演じるようになればなるほど，データとデーの意識的な反省ということがそもそも不可能であタを利用するテクノロジーの社会的ガバナンスがる。そこで，そもそも意識化できないのだから仕問題視されるべきだろう。そこでは，収集されて方ないという，より根本的な反知性主義的な開きいるデータの範囲，処理過程，そして解釈におけ直りが懸念される。同じ風潮の下では、チェンのる透明性や収集・利用主体による説明責任が求めいう「虚無的な状況」も容易に想定される。チェられることになるだろう。その上でデータの適正

ンは，ビッグデータを利用したわかりきったルーな利用，正統な管理について，関係者を広く含ん

ティンワーク的な処理によって，サービスが自動で合意が形成されて，運用されるべきである。

的に管理されるような状況を想定していた（チェしかし，この説明と合意のプロセスにおいて，ン，2014 : p.45）。しかし，分散表象システムの分散表象ビッグデータの場合には，先の「反知性場合は，サービス受容者だけでなくサービス提供主義」や「虚無的状況」に乗じて，ガバナンス構者でさえ理解しようとしても原理的に理解できな築の前提となるデータの解釈と説明が，データのいままにシステムの出力に従って社会が制御され収集・利用主体の手に批判不可能な形でもっぱらているという，より一層深い「虚無」が想定され委ねられることになることが想定される。この場るのである。

合，ビッグデータを社会的に論じるための言語化

分散表象に対する知性的な反省やそれを踏まえの次元にまで主体と客体の権力関係が浸透するこ

た創造の困難は，大黒ら『現代思想』の論者たちとになる。そして，データ化される対象である市が指摘していたビッグデータにおけるデータ化主民によるガバナンスへの主体的な参加がより困難

体と客体の権力関係，データ化される対象の主体になり，参加は形式化し，支配権力による誘導的性などについても，より深刻な状況を突きつけるなものとなってしまうだろう。

ように思われる。
特に，データを選択したり処理したりする権力

５の格差だけでなく，データの意味を決定する解釈

ビッグデータのガバナンスに向けて権力が，データ化・利用の主体とデータ客体との最後に，こうした分散表象によるビッグデータ・

間に，決定的な断絶をもたらすと思われる。デー

テクノロジーの社会的なコントロールについて，

タ利用者は上記の虚無的な状況につけ込み，出入いくつかの実践的論点を指摘して稿を閉じること

力データの解釈を都合よく行うが，データ対象はにしたい。ビッグデータ・テクノロジーが社会的123

世界表象としてのビッグデータとビッグデータ・ガバナンス～ 局所表象と分散表象の観点から ～吉田寛に大きな影響力を持つ以上，それは適切にコントのではないかと思われる。専門職の具体的役割

ロールされなければならない。情報技術の未熟なは，その専門領域における社会的・物理的トラブ時代においては，まず技術競争ありきで，そのコルの予期，トラブルの説明，トラブルの未然の防

ントロールはしばしば後回しにされがちだった。

止などにより，専門領域の社会的透明性，説明責

しかし，情報技術が基本的社会的インフラとして

任，信頼性，公正性などを保証することであるが，の地位を占めた近年は，情報テクノロジーに関し

ビッグデータが分散表象を扱う場合には，すでにてもこういった楽観論や無責任論はすでに成り立論じてきたように処理過程が専門家にとってさえたなくなっていると思われる。

ブラックボックス化されるため，これは困難であでは，その処理プロセスがいわば無意識化・ブる。

ラックボックス化される分散的ビッグデータを，また，クキエらの「アルゴミスト」の提案は，社会的にどう適切に管理していくことができるだ

データの利用について「データの対象による個別

ろうか。マイヤー＝ショーンベルガー＆クキエもの同意」から「データ利用者責任制」へのシフト

また，このテクノロジーの社会的コントロールのを含んでいる。すなわち，データ利用者が政府や必要性を意識して，ビッグデータの専門職として専門職と協力して良識を持ってサービスを提供すの「アルゴミスト」の確立を提唱している（クキれば，素人であるデータ化対象たちのコントロー

エら，2013 : p.267）。

ルから解放されて，よりイノベーティブなサービ

専門職とは，その分野の高度な専門的知識と技スを安全かつ比較的自由に試みられるというアイ術に加えて，その技術の管理に関わる社会的知識デアである。専門的なサービス提供者への責任をや倫理的判断を備え，高度な社会的責任を担える

求めるこうした方式は，例えばPL法（製造物責社会的に認定された専門家のことである（黒田ら，任法）や自動車のリコール制度などに見られるい2004 : pp.72-77）。例えば，現代社会は一般市民

わば消費者安全の方式であり，必ずしも市民の権にはとうてい理解しきれない高度化した会計シス

利を取り上げて市民を抑圧するというわけではな

テムや法システムに依存している。こうしたシス

い。ビッグデータの利用も，大規模化，複雑化す

テムの正確で公正な運用を実現するスペシャリス

るにつれて，市民が自分に関わるデータの利用をトとして「会計士」や「弁護士」などの専門職が完全に理解しコントロールすることはより困難に制度化され，
その社会的信頼を保証している。ビッなるだろう。その状況化で，データ社会におけるグデータ・システムについても，「アルゴミスト」

市民の安全を保証するには，データ利用者責任制

達が「データの監査人」の専門職として企業や政は，データ・サイエンティストの専門職化と合わ府の内外からこのテクノロジーの信頼性を保証す

せて，ビッグデータ・ガバナンスのひとつの選択る仕組みを作れば，「データ資本家の暴走」（クキ肢となるだろう。

エら，p.270）を牽制し，ビッグデータを人間のただし，データを分散表象として扱う場合，
デー

手で公正に，安全に，利用していくことができる

タの解釈の問題を忘れてはならない。データの解というのがクキエらの提案である。

釈においては，まずデータ化された対象の意思がしかし，分散表象を扱い，その処理過程が専門尊重される必要があるだろう。問題はこの意思は家にも意識化され得ないことがあるというこのテ

極めて多様でありうるということである。自動車

クノロジーの特性を考えると，ビッグデータにつの安全や家電製品の不具合で損害を被ったという

いては会計士や弁護士，あるいは技術士といった類の誰にとってもある程度共通の物理的・経済的

従来の専門職モデルは，そのままでは成立しないなリスクに比べて，国家や専門職が，多様なデー

124

社会情報学

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タ化対象・市民たちの意思や気持ちについて，一専門家に止まっていては足りない。むしろ，デー

般的に推定することは極めて難しいだろう。

タ化対象の当事者を含む社会の多様な意思や気持

GoogleがStreet Viewというサービスで採用しちを考慮して，データ利用の方法・技術についてているしくみは興味深い。Street Viewは，グー

説明し，社会的合意形成をサポートする，あるいグルが撮影した街角の映像をGoogleの提供するは当事者の権利の行使を確保するような，柔軟さ

地図の上に表示するサービスだが，そこで撮影さやオープンさを備えた，より市民的な専門家でなれた街角データにはさまざまな画像が含まれる。

ければならないだろう。

Googleは今のところそれをいちいち解析せずに，その場所で撮影されたひとまとまりの画像データ

おわりにとして示すだけだが，その写真の中に自分が写っていた場合には，そのデータの対象となった個人

分散的ビッグデータのガバナンスは，データ対

はGoogleに対して自分の画像の修正・問題箇所

象とされた人々を含む市民の，データ解釈におけの削除などを要求できる 。つまり，このシステ

る主体性と解釈内容の個別性にどう対応するのか

ムでは，データの解釈権はテータ対象の市民側にが問題である。このテクノロジーの管理は，当事あり，Googleはそれを本人の申し出によりオプ者や多様なアクターの参加を前提としたガバナン

ト・アウト方式で管理しているわけである。

スにならざるを得ないと思われる（5）。従って，仮（4）

もちろん，Googleのこの方式にも問題はある。

に専門職がこうしたテクノロジーのガバナンスに本人が気付かず請求しないうちは勝手に自分の画おいて重要な役割を果たすとしても，それはパ像が利用されているという点は，本人からすればターナリスティックなものではなく，多分に市民不本意でありうる。もし本人に画像の権利があっ

協同的なスタイルとなるべきだというのが私の考たとするなら，本来Googleは勝手にそのデータえである。

を利用できなかったはずである。本人によるデー

分散表象処理に伴う反知性主義や虚無主義に抗タの解釈の優位性を認め，本人の参加を保証しよして，このテクノロジーが表象の領域でどのよううとするグーグルの発想と工夫は確かに興味深いに機能しているのかを説明し，どのように機能すが，現状では分散的ビッグデータ・ガバナンスとべきなのかを取りまとめるのは，他のテクノロ

して十分に正当性を確保できているとは未だ言えジーの場合にも増して困難な課題である。ともあないのではないか。

れ，必ずしも専門職という制度に依らねばならな

ともあれ，データ解釈を含むビッグデータの社

いわけではないが，データ化対象の主体的な参加

会的コントロールにおいては，多様な意思や気持を十分に保証することは，今後ビッグデータ・テ

ちを持つデータ化対象の参加をベースとしたガバ

クノロジーを人間的に利用していくべき情報社会

ナンスが不可欠であるということは指摘できるだにおける必須の課題であろう。

ろう。データの意味解釈に関しては，当事者を含む関係行為者全体の意思や気持ち，判断の総和と注なるべきであり，専門的な研鑽によって身につけ（１）田島逸郎「「情報通信白書」最新版に見るられる一般的な専門知識のみで決定すべきものでICTの現在（中編）―到来するデータ活はないからである。従って，ビッグデータの専門

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