データサイエンス・リテラシー（１）
データの収集

イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データの収集

Table of Contents
データサイエンスで利⽤されるデータ
様々なデータとオープンデータ
オープンデータへの⼤きな流れ

政府データ（オープンガバメント）
オープンソースソフトウェアと集合知データ
科学データ（オープンサイエンス）

データサイエンスにおける倫理

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様々なデータとオープンデータ

データの種類とその収集⽅法

みなさんの⾝近にはどんなデータがありますか︖

pみなさんがアクセスできる（よく⾒る）「データ」を教えてください．
l「Webページ」「パソコンのデータ」よりもう１、２段細かなカテゴリで書いてください．

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イラスト︓©いらすとや様々なデータとオープンデータ

データの種類とその収集⽅法

収集⼿段（デバイス）の違いによるデータの種類
p 調査(リサーチ)データ

l 研究やマーケティングなどで明確な意図をもって収集Ø 政府統計、マーケティング、財務状況、アンケート

p 観測データl 天体観測や気象観測などのように探査機や気象レーダーから収集Ø アメダス（気象庁）、衛星写真

p 実験データp ⾏動ログデータ

l インターネット⾏動ログやGPSからデー
タを収集
Ø マーケティング、商圏の分析など

p マシンログデータ

l 加⼯・製造機器やコンピュータから収集
Ø プラントの制御システム
Ø ⾃動⾞の制御モニタリング

l 原因の効果を測定するため、他の条件は同じにしたサンプルを作成し収集⽐較Ø インターネット環境を使ったオンライン広告の⽐較実験
イラスト︓©いらすとや

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様々なデータとオープンデータ

データの種類とその収集⽅法

データを獲得する⼿段
p ⾃分で収集

l 調査、アンケート、スマホログ
l データが集まる仕組みを作る

p 買う

Ø インターネット（アンケートやECサイト）、センサの設置など

l データ収集を外部に委託
l 他者がすでに収集しているデータ

Ø モバイル空間統計＠docomo mobaku.jp/price/jpn）

p データを持つ会社と提携（会社を買収）
p すでにあるデータを活⽤する

l ⾃分、所属するグループがすでに持っているデータ
l オープンデータを活⽤する

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一次データ• 調査者⾃⾝が、その調査⽬的のために固有の⽅法で採取したデータ．

二次データ•その調査⽬的のために採取したものではない、採取済みデータ．
•収集のためのコストや時間を節約•調査者の知りたいデータが揃ってるとは限らない．

様々なデータとオープンデータ

オープンデータとは

広く社会に利⽤してもらうことを⽬的に公開されたデータ「⼀切の著作権、特許などの制限なしで、全ての⼈が望むように利⽤・再掲載できるような形で⼊⼿できるべきである」
オープンデータの定義（総務省）
l 営利⽬的、⾮営利⽬的を問わず⼆次利⽤可能なルールが適⽤されたもの
l 機械判読に適したもの
l 無償で利⽤できるもの

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様々なデータとオープンデータ

クリエイティブ・コモンズ・ライセンスについて

作品を公開する作者が「この条件を守れば私の作品を⾃由に使って構いません」という意思表⽰をするためのツール
表⽰（BY）
作品のクレジットを表⽰すること

改変禁⽌（ND）
元の作品を改変しないこと

⾮営利（NC）
営利⽬的での利⽤をしないこと

継承（SA）
元の作品と同じ組み合わせのCCライセンスで公開すること

すべての
権利の主張

すべての
権利の放棄

いくつかの権利の主張
CC BY-NC-ND

CC BY-ND

CC BY-NC-SACC BY-NC

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CC BY-SA

CC BY

CC0

様々なデータとオープンデータ

オープンデータの要件

https://opendeﬁnition.org/od/2.1/ja/

1. オープンなライセンス
l利⽤、再頒布、改変、分割、編纂の許可 https://creativecommons.jp
Øクリエイティブコモンズライセンスでいえば，CC0, CC-BY, CC-BY-SA

2. オープンにアクセス可能
lインターネットで⾃由にダウンロード可能，あるいは，実費のみでの配布

3. オープンな形式で利⽤できること
l１つ以上のフリーソフトで利⽤、完全に処理が可能な形式
Øエクセル形式よりCSV
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データの収集

Table of Contents
データサイエンスで利⽤されるデータ
様々なデータとオープンデータ
オープンデータへの⼤きな流れ

政府データ（オープンガバメント）
オープンソースソフトウェアと集合知データ
科学データ（オープンサイエンス）

データサイエンスにおける倫理

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政府データ(オープンガバメント)

オープンガバメント事始め

オバマ政権が2009年1⽉にオープンガバメントの基本原則を表明

p基本三原則1. 透明性Ø政府は，国⺠に対する責任を果たすために，情報をオープンにし，提供しなければならない

2. 国⺠参加
Ø政府は，知⾒を広く国⺠に求め国⺠の対話を⾏い，利害関係者グループ外の⼈々に政策⽴案過程への参加を促さなければならない

3. 官⺠連携
Ø組織の枠を超えて政府間および官⺠連携し、イノベーションを促進しなければならない
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政府データ(オープンガバメント)

オープンガバメント事始め

2009年5⽉ オープンガバメント施作の第⼀弾“Data.Gov”を開設
基
本
三
原
則

l透明性
l国⺠参加
l官⺠連携

政府と国⺠の情報の共有が必須
アメリカ政府や⾃治体がもつ，膨⼤で貴重なデータをオープンフォーマットやアプリケーショ
ン開発に利⽤できる形式で公開するサイト
Data.Govを開設
https://www.data.gov/

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政府データ(オープンガバメント)

⽇本のオープンガバメント

p2010年5⽉ 内閣⾼度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部が「オープンガバメント」の推進を掲げる
p2010年6⽉ 同本部がオープンガバメント⼯程表を発表
Ø 但し、10年レベルの詳細不明な⼯程表

p2011年3⽉ 東⽇本⼤震災に伴う国⺠の⼤きな不安
l安否に関する情報
l放射線情報l電⼒情報

これらの情報の公開を国⺠が強く求める
è政府データのオープン化
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政府データ(オープンガバメント)

⽇本のオープンガバメント

政府データのオープン化が進んだ例︓放射線情報

p政府︓「ただちに⼈体や健康に影響を及ぼす数値ではない」
p国⺠︓「そのうち健康に影響が出るってこと︖(不安)」p各⾃治体が放射線を測定して実測値を公開
p国⺠が正しい情報を得る
è やったほうがよいこと，しなくてよいことを国⺠が判断
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政府データ(オープンガバメント)

⽇本のオープンガバメント

電⼦⾏政オープンデータ戦略
p2012年7⽉ 内閣⾼度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部が公共データの活⽤のための戦略を発表
東⽇本⼤震災の教訓

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pdf/120704_siryou2.pdf

lデータが画像で提供されており，機械判読できず⼈⼿で再⼊⼒する必要がある
l⾏政機関ごとにフォーマットが異なり，情報の収集や整理に多くの時間が必要
世界でも．．．

p2013年6⽉ オープンデータ憲章

l G8(主要国⾸脳会議)サミットで制定
è これにより，世界の主要国でのオープンデータ推進が公的に決定
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/densi/dai4/sankou8.pdf

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政府データ(オープンガバメント)

オープンな政府データを利⽤できるサイト

pデータカタログサイト
l2014年10⽉ 正式リリース
lData.Govの⽇本版

ライセンスはCC-BY
総務省⾏政管理局⾏政情報システム企画課
http://www.data.go.jp/© Ministry of Internal Aﬀairs
and Communications
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政府データ(オープンガバメント)

https://www.e-gov.go.jp/

オープンな政府データを利⽤できるサイト
pe-Gov: 電⼦政府の総合窓⼝

ライセンスは CC-BY©Ministry of Internal Aﬀairs
and Communications
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政府データ(オープンガバメント)

オープンな政府データを利⽤できるサイト

pe-Statl⽇本の統計が閲覧できる政府統計ポータルサイト

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https://www.e-stat.go.jp/

政府データ(オープンガバメント)

オープンな政府データを利⽤できるサイト
http://opendata-portal.metro.tokyo.jp/www/index.html

p東京都オープンデータカタログサイト

ライセンスはCC-BY

東京都、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス
表⽰4.0国際©Tokyo Metropolitan Government.

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データの収集

Table of Contents
データサイエンスで利⽤されるデータ
様々なデータとオープンデータ
オープンデータへの⼤きな流れ

政府データ（オープンガバメント）
オープンソースソフトウェアと集合知データ
科学データ（オープンサイエンス）

データサイエンスにおける倫理

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オープンソースソフトウェアと集合知データ

フリーソフトウェアの時代

オープンソースソフトウェアへの黎明期

pGNUプロジェクト
lフリーソフトウェアファウンデーション(FSF)のリチャード・ストールマンが1983年に始めたソフトウェア開発プロジェクト
l計算機上のすべてのソフトウェア(OS含む)がフリーなソフトウェアだけで済むことを⽬指した
lGPLライセンスを開発し，公開した“Blue wildebeest” ©Pcb21(Licensed under CC-BY-SA 3.0))
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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

GNUのマスコット“A bold GNU head” ©Aurelio A. Heckert(Licensed under CC-BY-SA 2.0))

オープンソースソフトウェアと集合知データ

コピーレフト⇄ コピーライトpGNUプロジェクトにおけるフリーソフトウェアについての考え⽅
l著作物の利⽤，コピー，再配布，翻案を制限しない
l改変したもの（⼆次的著作物）の再配布を制限しない
l⼆次的著作物の利⽤，コピー，再配布、翻案を制限してはならない
lコピー，再配布の際には，その後の利⽤と翻案に制限が無いよう，全ての情報を含める必要がある（ソフトウェアではソースコード含む）
l翻案が制限されない反⾯，原著作物の⼆次的著作物にも同⼀のコピー
レフトのライセンスを適⽤し，これを明記しなければならない
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オープンソースソフトウェアと集合知データ

コピーレフトpGNUプロジェクトにおけるフリーソフトウェアについての考え⽅
lCC-BY-SAはこの考えの流れをくんだもの

l原作者のクレジット（⽒名作品タイトルなど）を表⽰し，改変した場合には元の作品と同じCCライセンス（このライセンス）で公開することを主な条件に，営利⽬的での⼆次利⽤も許可されるCCライセンス．
事実上，企業などが利⽤し，利益を上げる
ことには向かないライセンス
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オープンソースソフトウェアと集合知データ

オープンソース

pフリーソフトウェアの考え⽅をゆるめ
ソースの公開と⾃由な利⽤に焦点をあてる
lMITライセンス
lBSDライセンス
lApache2ライセンス など
èオープンソースソフトウェアの裾野が広がった
オープンデータの概念と近い概念が現れる

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オープンソースソフトウェアと集合知データ

伽藍とバザール

https://github.com/

p フリーソフトウェア時代︓

l ソフトウェアの開発は閉鎖的な開発チームにより制限
è 安定版でソースコード公開

p オープンソースソフトウェア︓l ソースコードを不特定多数の利⽤者・開発者
により公開で設計・実装
l 多くの⼈が実装に関わることで、より迅速に全ての形状のバグを改善
l GitHubのサービス開始(2008年)がこの開発⽅法(バザール⽅式)の利⽤に拍⾞

いろんな⼈が関わるとより良いものができる©GitHub

ソースコードの世界最⼤のホスティングサービス
バザール型開発およびソースの公開がスムー
ズにできるようなサービス設計①フォーク
本家のソースをコピーして⾃分の⼿元に②プルリクエスト
改良や機能追加したら本家にお知らせ③マージ
本家が採⽤をしたら取り込まれる

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オープンソースソフトウェアと集合知データ

集合知

p(不特定)多数の⼈による個々の判断や知識を収集し蓄積し，最終的に個々の知識だけでは創造できなかったより⾼い次元の知識や最適な解を導き出すこと
pオープンソースソフトウェア︓
不特定多数が開発に寄与(バザール⽅式)
集合知の⼀種．
l不特定多数が少しずつ寄与することで，何かを作り上げるという⽂化は，
ウィキペディアやオープンデータの発展につながった．
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オープンソースソフトウェアと集合知データ

集合知データの例

pウィキペディア CC-BY

https://ja.wikipedia.org/

Wikipedia,
A Free Encyclopedia,
Licensed under
CC-BY-SA3.0
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オープンソースソフトウェアと集合知データ

集合知データの例

pオープンストリートマップ

https://www.openstreetmap.org/

ライセンス
ODC-ODbL

OpenStreetMap(Licensed under CC BY-SA 2.0)
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オープンソースソフトウェアと集合知データ

その他の「集合知」を利⽤したサイト

p クックパッド︓みんなで作るレシピサイト– http://cookpad.com/

p 楽天トラベル︓宿泊予約、クチコミ– http://travel.rakuten.co.jp/

p 価格コム︓商品⽐較、⼝コミ、レビュー– http://kakaku.com/

p QLife︓医療総合サイト– https://www.qlife.jp/

p ⾷べログ︓グルメサイト– https://tabelog.com/

p CinemaScape︓映画批評空間– http://cinema.intercritique.com/

p @cosme︓化粧品・美容の⼝コミ– http://www.cosme.net/

p Chakuwiki︓ご当地の噂– http://wiki.chakuriki.net/

p Rakutenみん就︓就職活動情報– http://www.nikki.ne.jp/

p アンサイクロペディア︓誤りと嘘⼋百でいっぱいの百科事典– http://ja.uncyclopedia.info/．．．．
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データの収集

Table of Contents
データサイエンスで利⽤されるデータ
様々なデータとオープンデータ
オープンデータへの⼤きな流れ

政府データ（オープンガバメント）
オープンソースソフトウェアと集合知データ
科学データ（オープンサイエンス）

データサイエンスにおける倫理

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科学データ(オープンサイエンス)

科学とデータの共有

p 科学・技術は、先⼈の成果の上に発⾒・知⾒・⽅法を積み上げた英知
è ⼀⽅、先⼈が積み上げた英知にも真偽の検証は必要
論理的には︓
l 命題を肯定する証拠を出す場合
è すべての場合の証拠が必要

If I have seen
further it is bystanding on theshoulders ofgiants.

l 命題を否定する証拠を出す場合
è ⼀つの反例が必要

既存の知識に反例が⾒つかり
新しい理論が構築される

Isaac Newton

データ共有のモチベーション

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科学データ(オープンサイエンス)

科学とデータの共有︓⽣命科学の例

pINSDC (International Nucleotide Sequence Database Collaboration: 国際塩基配列協調)
l塩基配列(DNAなど)を使った研究を発表する際には，⽇本(DDBJ)，アメリカ(GenBank)，ヨーロッパ(ENA) のいずれかに登録済みでないと投稿できない．
論⽂を読んだ他の研究者は，研究に使った塩基配列を
上記データベースから確認できる
INSDC以外にも広がっている• wwPDB: タンパク質⽴体構造• ArrayExpress/GEO: 遺伝⼦発現など
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イラスト︓©いらすとや科学データ(オープンサイエンス)

再現性に関する調査

p科学者1576⼈を調査．
l研究者の70%以上がほかの研究者の実験を再現しようと試みて失敗
し，半分以上が⾃分⾃⾝の実験を再現することに失敗したことがあると回答．
再現性の危機はありますか︖の回答の割合 （90%以上︕）

p 解析結果だけではなく，以下も共有

l 実験⼿法 (使った機械，試薬のメーカーなども)l ⽣データl ソフトウェア (バージョン，パラメータ，ワークフロー)

Monya Baker, 1,500 scienIsts liJ the lid on reproducibility Nature, 533 (7604): 452-454, 2016
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科学データ(オープンサイエンス)

RDA (Research Data Alliance)p 科学データ共有の連携同盟
l 科学研究データの共有を加速し，技術・基盤・応⽤などを実現していくことが⽬的．
l 2013年3⽉発⾜． G8が契機．オープンガバメントと違う形での科学研究オープン
データを⽬指すための国際組織．
l 実質的な国際標準・国際相互結合体制の形成
Ø 研究者・技術者・専⾨家等による合意形成
Ø 国際的な⼈材基盤・ノウハウ基盤を他組織と共有して推進。

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https://www.rd-alliance.org/

科学データ(オープンサイエンス)

オープンサイエンスの現状

⽣命科学以外も含めて科学データの公開の機運が⾼まっている

p⽣命科学以外の分野でもデータ共有は今後進むと考えられる．
óただし、共有における課題は多い
l再現性が担保できるほどの情報はない
l個⼈情報の問題（医療、教育）

p論⽂による情報共有
lオープンアクセス雑誌
larXivなどのプレプリントサーバ
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科学データ(オープンサイエンス)

オープンアクセス雑誌とarXiv（アーカイブ）

pオープンアクセス雑誌
lインターネットを通じて，誰でも無料で論⽂にアクセス可能である雑誌．
l論⽂出版費⽤は通常著者が全額負担(雑誌によっては，低所得の国の研究者は費⽤を⼀部／全額出版社が負担)

parXiv（アーカイブ）
l物理数学計算機科学でのプレプリントサーバ
l通常の学術雑誌では，数週間〜半年／⼀年の査読期間があるが，このサーバは査読なしで，すぐに掲載
l研究者同⼠の評判で論⽂の価値が判断される(評判の⾼い論⽂は，学術雑誌からスカウトされることもある)

論⽂成果へのアクセスは⼤幅に向上
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科学データ(オープンサイエンス)

arXiv + GitHub によるAI研究の進展

p情報科学以外
l成果→学術論⽂誌へ提出→査読→出版→再現実験→次の段階へ

p通常の情報科学
l成果→国際会議論⽂(とGitHub)→短い査読→出版→(GitHubコードで)再現実験→次の段階へ

pAI研究
l成果→arXiv論⽂, GitHub→GitHubコードで再現実験→次の段階へ回転が⾮常に早い︕

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データの収集

Table of Contents
データサイエンスで利⽤されるデータ
様々なデータとオープンデータ
オープンデータへの⼤きな流れ

政府データ（オープンガバメント）
オープンソースソフトウェアと集合知データ
科学データ（オープンサイエンス）

データサイエンスにおける倫理

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データサイエンスにおける倫理

ELSI（エルシー）とは︖

新規の科学技術を研究開発し社会実装する際に検討すべき、倫理的・法的・社会的課題
Ethical (倫理的)Legal (法的)ドローンはどこでも⾶ばして良い︖

Social Issues(社会的課題)

代理⺟はOK?
（⽣殖補助医療）

Twitterでは何を⾔っても良い︖

⾃動運転はどこまでAIに任せて良い︖

l 1988年にJames Watson（⽣命科学分野）が提唱

Ø ヒトゲノム情報が個⼈と社会に便益をもたらすように利⽤される仕組みを検討

l ナノテクノロジー、情報技術、原⼦⼒技術、コンピュータサイエンス、⼈⼯知能（AI）
技術などあらゆる科学分野でも研究・検討が広がっている

科学技術が社会に与えうる影響についてどこまで責任を持つべきか︖
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

データサイエンスにおける倫理「倫理的」と「合法的」倫理的なデータ分析には法的な枠組みを超えた対応が必要

p収集されたデータは様々なバイアス（偏⾒、歪み）を含む
è合法的な取り扱い、合理的な分析であっても偏⾒や差別を助⻑する結果が得られることがある。
lモデルの法的影響や倫理的影響を慎重に検証
l⼈権の尊重や促進に対する利⽤者の責任と合致しているかを評価

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データサイエンスにおける倫理

データ取り扱いの健全性（捏造、改竄、剽窃・盗⽤）
不公正・不適切な研究⾏為・発表
p データ捏造

p データ改竄

l 有機物⾼温超伝導
l 転移温度を⼤幅向上

研究資料・機器・過程を変更する操作を⾏い、データ、研究活動によって得られた結果等を真正でないものに加⼯すること<実例>

Ø 2000~2001年

l 半導体デバイスの歴史を変える⼤発明l 2年に渡る世界中の研究者による再現は失敗
l 異なる論⽂のデータが使い回されており、捏造されたデータであった。

p データ剽窃・盗⽤<⽂部科学省>6050
40-----------.
-----------------------じ︕--. -------------------全く 同--------------------------------. ------------盗⽤⽂書------------------------

この点がなければ直線にのる︕

30
20
10
0
0

10

20

30

l アイデアの盗⽤
l ⽂章の剽窃
l 図表を断りなく借⽤
学問上の犯罪è出典明記し正しく引⽤

40

50

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--------- -------- ----.
-------------------------. ---------------------------------------------------. ------------被盗⽤⽂書-. ---------------------

CopyContentDetector剽窃チェッカーデータサイエンスにおける倫理

データ取り扱いの健全性（バイアス）

注意が必要なバイアス
体系的な過誤と社会的な偏⾒
p測定バイアスl ⼈がデータに間違ったラベルをつけた
l 機械・システムが誤動作した

pデータセットバイアス

データセットにある特定の要因や特性、グループのサンプルが過⼤・過⼩になる
可能性

l データの特性に偏りがある（データが少ないグループは特に注意）
è 予期しない誤った特徴を抽出してしまう!
・茶色い・左向いてる
学習
「犬」！
精度９８％

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イラスト︓©いらすとやデータサイエンスにおける倫理

データ取り扱いの健全性（バイアス）

様々なバイアスp 関連付けバイアス

l ステレオタイプに基づくラベル付けによるバイアスØ 例︓⻘、緑⾊系の洋服→男の⼦ ⾚、ピンク系の洋服→⼥の⼦

p 確証バイアス

l 仮説を検証する時にそれを⽀持する情報ばかりを集め、反証する情報を無視または集めようとしないために⽣じるバイアス

p ⾃動化バイアス

l ⾃動化されたシステムの結果を信じやすく、⽭盾する他の結果は無視しがち

p 社会的バイアスl 社会的な偏⾒などによって⽣じた格差によって、⽣じるバイアスØ 例︓住んでいる地域を分析データに含めることで、意図せず分析結果が⼈種の違いを反映

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データサイエンスにおける倫理

データ取り扱いの健全性（バイアスへの対応）

どのようにしてバイアスが⼊り込むのか︖
p 思い込み（データサイエンティストが持つ偏⾒・ステレオタイプ）

l データ収集⽅法や結果の提供⽅法などについて思い込
みはよくあり、⼀⼈で予測・対応は不可能

p トレーニングデータ（データセットにバイアス）

l データの収集対象や過去の限られた情報に縛られる

研究や設計プロセスの当初から多様な関係者や参加者と取り組む
データの収集範囲等をよく確認

p モデル（学習に⽤いる要因によってバイアスが発⽣）

バイアスの影響が懸念されるデータは消去・置換えp ⼈為操作（トレーニングデータ編集によるバイアス除去・付加）

分析結果のフィードバックを随時取り込みモデルを更新する

l 例えば、⼈名から性別、⼈種、国籍が暗⽰され分析や予測にバイアスがかかる.
l トレーニングデータの編集によってバイアスを除去できる場
合もあるが付加することもある

バイアスが⼊ったモデルはバイアスをさらに増幅する可能性があるので注意︕
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データサイエンスにおける倫理

データ取り扱いの健全性（バイアスと社会課題）

バイアスはデータだけでの問題ではなく、深く社会に根差している
p 「モザイク画像の解像度を⾼精細にする研究è正確にはAIが元画像を類推して「新たな画像を⽣み出す」技術.
l オバマ元⼤統領の低解像度写真を全く違う⽩⼈の画像に変換.

p Y.LeCun: Facebook⼈⼯知能部⾨チーフ研究者

l ⽩⼈の写真を多く含むFlickrFaceHQで学習しているためデータにバイアスがかかり⽩⼈に⾒えた.
l データのバイアスの問題であり、機械学習の科学者ではなく、それを利⽤するエンジニアが注意すべき.

p T. Gebru: 「Black in AI」グループの創設者

FlickrFaceHQ
⽩⼈: 72.6％
アジア⼈:13.8％
⿊⼈: 10.1％
インド⼈: 3.4％

l 公正さはデータセットだけの問題ではない.
l データのバイアスは、社会の差別構造が反映される.
l 社会に⼈種や性別への差別があれば、その差別が統計データに現れる.
l さらに、AIの設計、アルゴリズム、実装などの各段階でバイアスが⽣まれ、 C.Rudin & S.Menon, “PULSE”＠デューク⼤学︓
強化される可能性がある︕
https://github.com/adamian98/pulse

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データサイエンスにおける倫理

個⼈情報とプライバシー

イラスト︓©いらすとや

p個⼈情報

l 名前や⽣年⽉⽇、住所など
その⼈が誰なのか特定できる情報

居場所、⾏き先è最適経路

Ø個⼈ID– 住所と⽒名（「住所の県名のみ」や「性別」などは単独では個⼈情報ではない）– マイナンバー（個⼈ごとに異なる番号）

Ø個⼈の情報・データ– 健康情報– 成績・評価データ– 購買履歴、Webの閲覧履歴なども。。。

購買情報 è 欲しい製品の安売り情報

è適切な開⽰により有益な情報や便益を得られる
è⾃分の知らないところで開⽰されると様々な被害の可能性

権利の保護と情報の有⽤性の⾒極めが重要
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メールアドレス登録 è 不要な広告

権利の保護

情報の有⽤性データサイエンスにおける倫理

個⼈情報・データの保護

情報を保ちながら個⼈情報を匿名化する様々な⼿法• データ削除

利⽤⽬的に不要な情報の削除– パスポート番号、顔写真、指紋• ⼀般化
データを上位概念に– じゃがいもà野菜、〇〇商事〇〇課à会社員• トップ(ボトム)コーディング
数値をまとめる– 116歳 を 90歳以上、170cmを 150cm以上に• ミクロアグリゲーション
データをグループ代表値に– 年収データを多い⽅から10⼈ごとにグループ化
し代表値に• データ交換
ランダムに⼊換え– AさんとBさんの購買履歴を⼊替え• ノイズ付加元の数値にランダムな値を付け加える– GPSデータにノイズを加えて⾃宅や職場特定を困難に• 擬似データ⽣成
⼈⼯データの混ぜ込み– データが少なく特異性が⾼いグループの特定が困難に

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データサイエンスにおける倫理

個⼈情報の保護個⼈情報保護法の概要
p 個⼈情報を取り扱う者(会社等)は，

l 個⼈情報を取得する際に利⽤⽬的を本⼈に伝える必要がある．
l 個⼈情報を利⽤する際には伝えた利⽤⽬的にのみ利⽤する必要がある．
l 第三者への提供は本⼈の同意の範囲内とする．
l 個⼈情報は漏洩しないよう厳密に管理する必要がある．

p 個⼈情報第三者提供の例外事項

本⼈に同意を得るのが難しいときや同意をとることに⽀障がある場合

l 国勢調査など，法令に基づくとき
l ⼈の⽣命、⾝体、財産の保護に必要があるとき（例:事故被害者の家族への連絡）
l 公衆衛⽣の向上や児童の健全な育成に特に必要があるとき（例:DV, 児童虐待等）
l 国の機関や地⽅公共団体などの事務遂⾏に協⼒するとき（例: 警察の犯罪捜査）l 個⼈情報を復元できないよう匿名加⼯したとき
イラスト︓©いらすとや

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データサイエンスにおける倫理とはデータの保護と活⽤

匿名化によるメリット

l本⼈の同意なくデータを利活⽤可l事業者間におけるデータ取引やGPSà混雑データ連携など、データの利活⽤を促進
l新事業や新サービスで利便性が向上︕

天気予報（環境変化）
・１時間後の最適経路
・日曜３時の安全経路
・最も混雑していない経路
路線情報
事故情報

⽬的にあった匿名化でメリットを得つつリスクを回避
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データサイエンスにおける倫理とは

データサイエンスにおける法整備と社会的受容性

GDPR (EU General Data Protection Regulation)p欧州⼀般データ保護規則（2018年5⽉〜）
lEU内28カ国でバラバラであった個⼈情報保護関連規則を⼀元化
l最先端のデータ保護の考え⽅を具現化
Ø個⼈情報・データの所有者は「データ主体」（＝そのデータを発⽣させた⼈）
Ø「説明に基づく同意」では⽬的・期間を必要な範囲に限り，⼀般⼈に分かりやす
く，いつでも同意を撤回可能
ØAIにより不利な判定が出る場合は，異議申し⽴てが可能

l違反した場合︓前年度の全世界売上⾼の4%もしくは2000万ユーロ（1ユーロ125円とすると25億円）のどちらか⾼い⽅が制裁⾦
イラスト︓©いらすとや
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データサイエンスにおける倫理とは

データサイエンスにおける法整備と社会的受容性

⼈間中⼼のAI社会原則 (内閣府統合イノベーション戦略推進会議: 2019年3⽉)（⼀部抜粋）
l ⼈間中⼼の原則
Ø⼈が⾃らどのように利⽤するかの判断と決定を⾏う

l プライバシー確保の原則
Ø個⼈の⾃由、尊厳、平等が侵害されない
Øリスクを⾼める可能性がある場合には、技術的仕組みや⾮技術的枠組みを整備

l セキュリティ確保の原則
Ø社会は、全体として社会の安全 性及び持続可能性が向上するように務める
Ø、リスク管 理のための取組を進めなければならない

l 公平性・説明責任・透明性の原則
Ø個⼈の⾃由、尊厳、平等が侵害されない
⼈間中⼼の AI 社会原則(内閣府ホームページ): https://www8.cao.go.jp/cstp/aigensoku.pdf
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