特集

デジタル・
スカラーシップとデータの新しいかたち私達，社会調査に携わる者にとって，
デジタル技術を用いずに調査データを収集・分析することは考えられない。筆者の専門である社会学を例にとると，「デジタル社会学」は確かに社会学の下位分野として存在し，その名を冠した書物も多数出版されているが，それは決して“社会学にデジタル技術を取り入れたもの”ではない。
一方，社会科学よりも格段に長い歴史をもち，紙や羊皮紙に書かれたテキストや絵画などを扱ってきた人文学では，その伝統の深さ故にか，「デジタル・ヒューマニティーズ」というように自らの領域に「デジタル」という言葉を冠することに躊躇しない。
本特集では，人文学の分野から発信されるデジタル・スカラーシップの研究成果を足がかりに，
コンピュータ技術によってもたらされる従来の〈人文学〉と〈社会科学〉との対話と交配の可能性，そしてデジタル技術の社会調査への貢献と課題について検討する。
本特集を通じて，
データや情報の温故知新を堪能していただければ幸いである。
（平尾桂子）

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

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特集

特 集 論 文デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

デジタル・スカラーシップ
越境する知識生産システム

平尾桂子
上智大学大学院地球環境学研究科 教授

デジタル・ヒューマニティーズという言葉が

1

はじめに

登場したのは2000年以降と比較的最近のことである。しかし，人文学で最初にコンピュータ

デジタル技術の発展は，人類がこれまで蓄積を用いた研究は，
イエズス会士の Roberto Busa としてきた「知のかたち」を根底から変えようと

IBM の創始者の一人である Thomas J. Watson

している。その動きは，情報の保存・伝達媒体

が共同で作成した Thomas Aquinas の膨大な著が従来の紙の印刷物からデジタル信号に置き換

作の用語索引 Index Thomisticus で，その作業

わる，単なる「デジタル化」にとどまらない。
デーの開始は実に1949年まで遡る（Burdick et al.，

タ収集，分析手法，結果の提示，研究成果の出2012）。デジタル・ヒューマニティーズという学版や普及など，学術研究のすべてに関わる側面

20世紀中ごろに
問領域は，言葉こそ新しいが，を変え，人文学，社会科学，芸術，自然科学の境おけるコンピュータ技術の登場とともに出現し，界線を引き直し，従来の〈学問体系〉をも組み替

その発達とともに発展してきたといえる。

える「知の革命」として進行している。

デジタル・ヒューマニティーズは「ヒューマ

その一つの現れとして，世界的潮流になりつ

ニティーズ」（人文学）と銘打ってはいるものの，つあるデジタル技術を人文学に応用したデジタ

人文学に特化したものではない。事実，人文学

ル・ヒューマニティーズ（digital humanities）がでの試みとして発達したこの潮流は，その総称挙げられよう。デジタル・ヒューマニティーズ

である〈デジタル・スカラーシップ〉としてとらとは，人文科学（humanities）にデジタル技術を2012）
える方がふさわしい（Pearce ほか，。

取り込んだ新しい学問領域である。具体的な内

本特集では，人文学の分野から発信されるデ容は多岐にわたるが，紙媒体を中心に展開されジタル・スカラーシップの研究成果を足がかりてきた従来の人文科学の学術的伝統を礎として，に，デジタル技術によって開かれた〈人文学〉とコンピュータ技術によって可能になったデータ〈社会科学〉との対話と交配の可能性，そしてデの収集，分析，教育，出版などの新しい取り組

ジタル技術の発展がもたらす社会調査への貢献

2012）
みである（Burdick et al.，
。デジタル技術とと課題について検討する。もともとはデジタル・いう方法論によって牽引されるため，基本的にヒューマニティーズを特集のテーマにと考えて学際的であり，分野横断的であり，その周縁はいたが，この分野の研究対象が，厳密な意味で限りなく広い。

の人文学にとどまらないため，本特集ではあえ

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5て広いタームの「デジタル・スカラーシップ」ととして，「Society 2.0」
（農耕社会）以降，少なくいう言葉を採用した。

とも文字の発明後は，人類にとって「データ」や

従来，人文学と社会科学は研究対象や研究方「情報」の意味やその価値は，本質的にはさほど法の違いにより，異なる学問分野と位置づけら変わっていないように思えてならない。

れてきた。人文学は人間の精神や文化を，社会

たとえば，古代メソポタミアの遺跡からは，楔

科学は人間集団や社会の在り方をそれぞれ主形文字が刻まれた，おびただしい数の粘土板がな研究対象とし，前者は定性的な記述を用いて発掘されている。それらは神殿や王宮など，一事実の解釈や意味を，後者は（どちらかという定の空間に収められていたことから，そこが粘と）定量的な記述を通して現実を検証可能なも土板を「保存」して「利用」する図書館のようなのとして捉えようとしてきた。それぞれにデジ役割を担っていたと考えられている。

タル技術を取り込むことで，人文学はテキストマ

また，古代ヘレニズム文化の中心となったアレ

イニングによるソーシャルネットワーク分析な

キサンドリア図書館では，
プトレマイオス王朝の王

ど，定量的・統計的手法を歴史学や文学の研究たちが蔵書を拡充すべく，莫大な財産を投じてに持ち込むことに挑戦してきた。一方，社会科ありとあらゆる主題のありとあらゆる著者の文学でもオーラル・ヒストリーやナラティブなど献を収集していった。アレキサンドリア港に停泊

質的なものを定量的に分析する研究も増えていする船舶を検分し，積荷に書物があれば没収し，る。データ処理技術と分析手法で両者を架橋す

原本ではなく写本を返すといった乱暴な手段にることにより，従来の社会調査で収集したデー

1998）
訴えることもあったという（ブラセル，。

タをより重層的に分析し，より視覚的かつ重層

こうして集められた書物
（巻物）
は系統的に
「分

的に発表することが可能になっている。

類」
され，
「コピー
（写本）
」
され，
「格納
（アーカイブ）」

この特集では特に，情報科学と人文学との接

され，
「利用」
（特権階層に限られてはいただろう

合がもたらす新しい「知のかたち」を紹介するが）されてきた。言い換えると，人類は文字を発とともに，今まで調査の専門家がデータとして明するとほぼ同時に，文字が記されたモノを集め，取り扱わなかった新しいデータとのクロスファー

火災などで失われることに備えてコピーを作り，

ティライゼーションの可能性も考えてみたい。

後に利用できるように分類し，大切に保管する

まずはデータマネージメントの歴史を振り返っという営みを営々と続けたのである。

た上で，デジタル技術の発展によってもたらされ楔形文字のデータを記した粘土板は，記録したオープンアクセス・モデルと調査データの新たシュメールの商人にとってはただの会計記録

しい提示方法の二点について概観する。

だっただろう。だが，その粘土板を神殿の書庫に収納したシュメールの神官にとっては，記録

2

データと情報の温故知新としての「価値」があった。その価値は，商人の人生とは切り離され，商人の死後も存続するも健康機器や家電機器，
オーディオ製品，調理器のと考えた。彼（多分男性だっただろう）は，自具，交通手段など，ありとあらゆるモノと人間

分以外の神官が粘土板を取り出して利用できるとがつながる IoT（Internet of Things）の登場にように，整理し，分類し，格納した。さらに，神より，私達はサイバー空間（仮想空間）とフィジ

官を召し抱えた王にとって，粘土板の情報は都カル空間（現実空間）
が高度に融合された「Society

市国家の運営に欠かせないものだったはずだ。

2018）に生きるようになった。
5.0」
（総務省，

その記録を後に王国の継承者が参照できるように，粘土板を整理して一箇所に保管するよう命

しかし，「Society 1.0」
（狩猟社会）はともかく

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

じたに違いない。こうして保管された粘土板の涛に直面したとき，書物の実数は関係なく，そ文字が約5000年近い時を経て再び解読され，古れらを「たくさん」のデータ量，つまりビッグデー

代都市国家に関する新たな知識をもたらすなどタだと認識していたに違いない。

ということを，誰も想像できなかったに違いない。

その「たくさん」を処理する方法として編み「データ」や「情報」，あるいは「情報時代」と出されたのが書誌の分類法やそれに基づく目録いう言葉に対し，私達はともするとコンピューの作成である。これによって，書物を検索し，識タによってもたらされたデジタル技術によるも別し，所在を知り，読み直し，そこから得られたのを思い浮かべがちだが，データや情報にたい

知見を後世に伝えられるようになった。その方して現代の私たちが抱くのと同じような情念を法も時代により変化していったが，この基本的

人類はずっと抱き続けてきたのではないだろう

な機能は目録が紙ではなく，電子信号に置き換か。人は自分の経験したことを他人に伝えるた

えられたコンピュータ時代になっても変わらない。

めに文字を書き記し，他人が書き記したモノをここで，簡単にデジタル・ヒューマニティーズ（ス
カラーシップ）の歴史を振り返ってみよう ）。

集めて蓄積・分類・整理し，一定の規則に沿っ1て並べて保管してきた。書物は世界を知る手が前述のように，人文学にデジタル技術を利用しかりであり，それを書き記した人物や収集したた最初の研究として知られる Index Thomisticus

人物が死んだあとも，後世に伝えられるべきもの開始は大型コンピュータの黎明期である1949のと考えられた。そして，そこから得られる新年に遡る。1970年代には，言語学と文学におけたな知識はいつか新しい知識によって上書きさるコンピュータの応用に関する学会がイギリスれることも覚悟していたに違いない。そのよう1980年代には小型コンとアメリカで設立され，な「知の営み」は，データを媒介するメディアをピュータが登場し，研究者個人が利用できるイ

大切に保存・分類・格納し，再利用するシステ

ンフラが整った。

ムを構築することによってこそ可能になるとい1989年には，
テキストデジタル化のガイドラ

うことも知っていたはずだ。

インの策定に向けたプロジェクト TEI（Text

データマネージメントの歴史を紐解くと，人類

Encoding Initiative）が発足した。それまでは，は常に「データ・オーバーロード（情報過多）」

様々なタイプの文書をデジタル化するための標に悩まされてきたことがわかる。ヨーロッパ中

準規格がなく，メタデータの扱いも統一されてい世の神学者も，
ルネッサンス期に活躍したスペイなかったためである。TEI はその後，
テキスト資

18世紀の百科全書派の学者
ンの翻訳者集団も，料を効果的に共有するための事実上の国際基準たちも，現代の私達と同じように「あふれる情としての役割を担っている。

報をいかに管理するか」という難題の解決に腐

哲学，言語学，図書館学を中心に発展したこ

2010）
心してきた。
（Blair，。現代ではコンピュー1990年代のインターの分野は，他の学問分野同様，

タ技術の発達により，データの流通量も爆発的

ネットの登場により大きな転換を迎える。人に増加し，データ量の規模もその多寡を問題に文学でもデジタル化のプラットフォームが本格する領域を超えている。300エクサバイトと1000

2006年には各国の的に整備されるようになり，

エクサバイトの差を身体感覚として把握できな

デジタル・ヒューマニティーズの関連学会を束いように，私達は一定以上のデータ量を「たくねる連盟として Alliance of Digital Humanities

さん」と認識し，それを「ビッグデータ」と呼ん

Organization（ADHO）が発足。そして2000年以でいる。ルネッサンス期の学者たちも，
イスラム

降には，それまで Computing and the Humanities

文化圏からもたらされる古典ギリシャ文献の怒や Humanities Computing など様々な呼称で呼社会と調査

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ばれていたものが〈デジタル・ヒューマニティー

うにするため」と述べている（Busa, Roberto,ズ〉という名称に収斂していった。

1980: 83）
。Thomas Aquinas の思想を言語学的2012年以降では，
近年，
インターネット上での観点から解明する研究によりグレゴリオ大学で画像データを公開・共有するための新しい規格

博士号を取得した Busa は，当初，著作の索引をである IIIF（International Image Interoperability

1千万ワード以上か紙のカードで作っていたが，Framework〈トリプルアイエフ〉と略称される）らなる Thomas Aquinas の著作をカバーするにを導入する研究図書館が急速に増えている。

はなんらかの機械的手段が必要だった。それを2015年にはオックスフォード大学で設立された可能にする技術を探して全米25以上の大学を訪IIIF コンソーシアムには，
ケンブリッジ大学，
ハーね歩いた彼がたどり着いたのが，電気機械式計MIT，香港大学など
バード大学，
イエール大学，算機の黎明期にあった IBM だった。当時 IBM

53の機関がフルメンバーとして関わっており，の社長だった Thomas J. Watson との直談判によ日本からは東京大学，京都大学図書館機構，関30年という歳月をかけり全面的な協力を得て，西大学，国文学研究資料館などが参加しているて Index Thomisticus は完成した。

（2019年9月現在）。

1962年から67年の5年間には，60人以上の作

IIIF は画像データの共有を円滑にするための業員をフルタイムで雇用し，今でいう「タグ付け」

規格である。これが策定される前は，個々のデをしながら手作業でパンチカードに入力したとジタル・アーカイブに蓄積された画像資料は相いう。パンチカードはその後磁気テープに取っ互運用性がなく，画像を閲覧するために別々に25年間の入力期間で平均して1て代わられたが，構築されたビューワーアプリケーションを使う

時間に2,200ワードも入力するという，気の遠く必要があった。しかし IIIF に準拠することで，なるような作業が延々と続けられた。こうしたその煩わしさがなくなり，利用する側も公開のBusa が Computing and Humanities にプ
作業は，コストを大幅に削減できる。こうした流れから，

ロジェクトの回顧録を執筆した1980年の時点で

今後は IIIF がデファクトの国際標準になると考も，コンピュータで6～7年はかかると推測されえられている。

1980）ている（Busa，。光学文字認識（OCR）が普及した今では6～7日程度で終わってしまうか3

オープンアクセス・モデル

もしれない作業だが，この労力がすべて「他人が使えるように」という目的のために投じられたことに改めて驚かされる。

データや情報マネージメントとデジタル・スカラー
シップ（ヒューマニティーズ）の歴史を概観する

データが作成され，流通し，他人によって再と，収集したデータを「他人が使う」ことを常に利用されて新しい価値を生みだす「オープンア

想定し，再利用・再配布がしやすい形式，それもクセス・モデル」の具現化にインターネットが果

国際的に共通したものを整えることに多大な労たした役割の大きさはいうまでもない。
インター

力が払われてきたことがわかる。それは，
データ

ネットは，
データの流通と再利用の基盤インフラ

を誰でも自由に使えて再利用でき，かつ再配布として機能しているだけではなく，それ自体が，できるようにするという現代の「オープンアクセ

データを無数のユーザーが共有・再利用するこ

ス・モデル」の基盤にもなっている。

とにより発展してきた。公的資金を得た研究成Thomas Aquinas の著作のデジタル索引の制

果は学術界のみならず一般市民にも公開される作に30年もの歳月を費やした Roberto Busa も，べきであるという規範も，
インターネットの発達研究に着手した動機を「他の研究者が使えるよとともに確立していった。

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デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

このように，「オープンアクセス・モデル」は，

学範（ディシプリン）の制度化とは，「何を研究

研究成果やデータの発表形態，すなわち「アウしているか」という研究対象による学問領域のトプット」側に大きな変化をもたらしたが，そ境界があり，「いかにして研究するか」という理

れと同時に「インプット」側，つまりデータの収論的枠組や方法論が共有されていることが前提

2）

集方法にも大きな変化をもたらしている 。そである。そして，大学などの高等教育機関におの一つとして，市民科学（別名クラウドサイエンス）

ける学部・学科および大学院で人材が育成され，が挙げられる。非職業研究者（一般市民）が観学会などによって「誰が含まれるか」が定義され，察者として研究の基礎データの収集に参加する

さらには外部から「専門家」として承認され，権とともに分析も行うのが市民科学（シティズン

威づけられることを意味している。こうして制サイエンス）である。

度化された学問は，専門家と非専門家とを区別

これと同じような実践は，じつは古くから見し，多くの場合は前者が後者より上の立場にあられる。たとえば，鳥類学におけるバードウオッ

るという上下関係があるとされる。そこには大チャーによる標識調査，天文学におけるアマチュ

きな倫理問題があり，その点については本特集

ア研究家の貢献，生態学における環境モニタリの近藤論文に詳しい。

ングなどだ。現代の市民科学もこの伝統の延何のための学問か。社会に貢献する学問はど

長線上にあるが，
デジタル技術の発達によるアクうあるべきか。そうした問いは，これからも真セス性の向上やスマートフォンの普及によって，剣に議論されていくだろう。その議論において，一般市民の参加形態は格段に多様化しつつある。

デジタル・スカラーシップの実践には大きな期

3）

待も寄せられている

たとえば，「みんなで翻刻」プロジェクト では，
古文書に記された歴史上の天変地異の記録を最

4

新の科学に生かすために，
インターネットを通じて一般市民約5,000人が翻刻作業に参加してい情報を伝えるということる。翻刻作業は従来，くずし字を解読する訓練

もう一つ，
デジタル・スカラーシップがもたらを受けた専門家にしか行えなかったが，くずしす果実に，調査によって得られたデータの表現

字解読支援アプリを公開し，そこに搭載された方法に新しい地平を拓いたことが挙げられる。

AI の手助けを受けながら，参加者はくずし字の

社会調査の結果を多様なオーディエンスに〈伝解読方法を学びながら参加できる。

える〉ということについては，本誌第19号の特また，人間の脳や網膜神経をマッピングする集「調査と表現──伝えるための戦略」でも取Eyewire というプロジェクト 4）では，参加者が脳り上げているが，社会調査の成果をわかりやすの神経経路を繋いでいくネットゲームが提供さく表現し正確に伝えることは，調査の存在意義れている。神経の3D 画像を見ながら神経接続にかかわる重要なポイントである。

している箇所を見つけていき，一つの経路をつ研究者の仕事は「活字にしてナンボ」とよくなぐために要した時間や他のプレーヤーが描い言われるが，
デジタル・スカラーシップには，そた経路との一致度などをもとに，ポイントが付与

うした文字中心の「知」のかたちを再定義し，人されるというもの。
他にも，数え切れない数の「市

間の全感覚を使ったものとして開放する可能性

民参加型」研究プロジェクトが進行している。

をもっている。五感のうちでも特に情報入力量

ところで，市民という「非専門家」と職業研究が圧倒的に多いとされる「視覚」は重要な意味者という「専門家」との区別は，特定の学範（ディをもつ。デジタル技術を用いた視覚化を伴う研シプリン）の制度化の前提なしにはありえない。

究実践も数多くあるが，本稿では，「記憶の解凍」社会と調査

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9というプロジェクトを紹介したい。

起こった事柄を，立体的かつ現実的に感じるこ「記憶の解凍」とは，渡邉英徳が取り組んできとができる。

たプロジェクトの総称で，「デジタルアーカイブ／

このように，
ヒロシマ・アーカイブは散在して社会において“ストック”されている資料を“フいた被爆史料（原爆体験データ）を三次元空間

ロー”化し，
コミュニケーションを創発することにまとめ，過去と現在という時間軸を超えてデー

で情報の価値を高め，継承へのモティベーショ

タ同士を関連付けることで，原爆投下というで2018:1）である。
ンを生み出していく営み」（渡邉，きごとをより多面的に捉えることができる。

ここで言う“フロー”とは，蓄積（ストック）されここで注意していただきたいのは，このプロた情報を「流す（フロー）」こと，つまり「伝える」

ジェクトの核となる原爆体験データは，いわゆことを意味している。ストックされた情報はフるビッグデータではないということだ。
ツイッター

ロー化されて人々に伝えられることにより新しや Wi-Fi ログデータのように自動生成されたもい価値を生む。
「記憶の解凍」プロジェクトはデのではなく，地道な調査によって得られたもの

ジタル空間に集められたデータの意味や価値を，である。

地図（空間）にプロットすることでその内容を読み取りやすくすることや，過去の白黒写真を
人工知能（AI）で色付けすることにより，できごとの「実相」）をよりリアルに伝えることに取り
5組んでいる。
図1は，原爆投下直後の広島市街の写真や被爆者の証言などのデータを Google Earth 上に重層表示した「ヒロシマ・アーカイブ」）のトップ
6

ページ画面である。カラー写真で掲載できないのが残念だが，中央に描かれた円は広島に投下

図 1 ヒロシマ・アーカイブのトップページ

された原子爆弾を表している。地球を見下ろす

http://hiroshima.archiving.jp/index_jp.html

視点から日本へそしてヒロシマへとズームインし，
この原爆が投下されるまでをアニメーションで表した後，広島市街の立体地図に被爆体験や当時の写真などがレイアウトされた画面が現れる。
一つ一つの写真をクリックすると資料が拡大表

1945年当時の状況と，被爆者が，そこで示され，どんな体験をしたかを知ることができる仕様になっている。
この「ヒロシマ・アーカイブ」はスマートフォンのアプリでも利用できる。アプリの「AR（拡張現実）モード」を立ち上げると，図2のように
実際の街並みをカメラを通して眺めながら，資料を重層的に閲覧できる。
「ポケモン GO」でポケモンがカメラを通して街中に出現するように，
今自分がいる「ここ」という同じ場所で過去に社会と調査

図 2 ヒロシマ・アーカイブ画面

http://hiroshima.mapping.jp/arapp_jp.html

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

ヒロシマ・アーカイブの前身であるナガサキ・アー

性を紹介している。3.11の被災地域での学生ボ

カイブは，長崎新聞社の「私の被爆ノート」に収

ランティアグループの支援活動が基盤となり，そ録された証言を元に作成された。長崎新聞社はの一環としてはじまった被災者へのインタビュー

資料をインターネットで公開することについてを記録する活動の展開とともに，そこから派生の許諾を証言者から得ていたが，ヒロシマ版を作する方法論的，倫理的課題についても論じている。

るために最初に注目した「被爆者証言ビデオ」（広
島平和記念資料館収蔵）は，二次利用が許可され

特集論文3 社会科学と情報学の出会い──観光ていなかったため，利用することができなかっに関する社会調査とビッグデータ分析の併用のた。そんななか，広島女学院高校の教員と生徒可能性（鈴木貴久）

が中心になり，被爆体験者のインタビュー収録を千葉県香取市佐原地区で行われる佐原の大祭行い，渡邉が当時勤務していた首都大学の学生における来訪者への調査データと，会場付近にらのチームが作業を行うかたちでヒロシマ・アー

設置された Wi-Fi システムのアクセスポイントに

カイブはスタートした。
このように「多元的な人々」

おける祭り期間中のログデータを併用することが作る「運動体」を，渡邉は「記憶のコミュニティ」

により，来訪者数や居住地域のより正確な推定と呼び「記憶の解凍」の一つの柱と位置づけ，他を行っている。
また，社会調査によって得たデー者との対面的コミュニケーションを通して浮かタと，いわゆるビッグデータとを突き合わせる

び上がる事実，記憶，生成されるデータを掘りことで，それぞれの利点とともに分析する上で2013）。
起こすことに注力している（渡邉，の課題について考察している。

渡邉は一連の仕事を「作品」と呼ぶ。
新しい「知特集論文4 日本の地名・人名データベースからの営み」として注目したい。

立ち上がる記憶のコミュニティー（山田太造）

5

特集論文の紹介

人間関係ネットワークの解明にトピックモデ
ル LDA（Latent Dirichlet Allocation）を適用し人文学から発信されるデジタル・スカラーシッ

た例を紹介している。ここでは16世紀戦国期

プは，人類の知識の源泉としてのデータや情報の薩摩島津家の家臣である上井覚兼が記した，の価値を引き継ぎながら，それを新しいかたち

1574年から1586年までの日記を使用し，そこにで組み直そうとしている。では，それはどのよ

登場する人名がどのようなコンテキストで出現

うな組み直しなのだろうか。このような問題意

し，そのネットワークが時間的，空間的にどの識に基づき，本特集では4名に執筆をお願いした。

ように変化したのかを考察している。歴史的人

それぞれの論文について簡単に紹介しておきたい。

名・地名データベースを駆使して，デジタル化した日記の文章から人名および地名を抽出し，外特集論文2 リアルタイムでのデジタル・ヒュー

交，合戦，行事などの「イベント」に誰と誰が一マニティーズと災害の記録──東日本大震災と緒にいたのかという共起関係とその変化をたど

津波のオーラルナラティブ・アーカイブることで，当時の人間関係を再構築する。

（Flavia Fulco，David H. Slater，Robin O Day）
特集論文5 オープンサイエンスとオープンガバナ

宮城県，岩手県，福島県の計7地区における被ンスの倫理的諸問題（近藤康久）

災者のインタビューから抽出した数百のショー
トクリップをまとめたアーカイブスの成立過程

社会の課題を解決するための，研究方法の新とともに，方法論的課題や新たな応用への可能しい概念を整理した上で，市民と職業研究者と社会と調査

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11の関係に非対称性を要因とする倫理的課題を提係を図式化したものである。図4は，大腸菌の起している。たとえば，職業研究者にとっての遺伝子発現調節が相互に影響しあって調節されインセンティブである論文出版やアカデミアでている様子を表した遺伝子制御ネットワークでの就職・昇進は，市民ボランティアにとってのある。ヘッケルの系統樹は，当時知り得る限り

インセンティブとはならないから，市民ボランティの生き物の種類を分類し整理するにあたり，最アにはきちんと対価を支払うべきだと論じていも合理的な方法で，植物界（Plantae），原生生物る。市民が主体的に課題を解決するためには，界（Protista），動物界（Animalia）と分けている。

市民と行政，企業，専門家は，理想的には対等な

それらは別々に存在し，互いに影響することは立場で課題解決に参画するシビックテックを提ないと考えられていた。しかし，現代の私達か唱している。

6

ら見ると，いずれも DNA という設計図をもち，そして，ある特定の種（図4では大腸菌）の中でおわりにも遺伝子は相互に関係をもっていると考える方が自然なのだ。

以上のように，本特集では，人文学から発信

人文学と調査を専門とする社会科学は，ヘッ

されたデジタル・スカラーシップの成果を足がケルの系統樹の例でいうと，植物界と動物界ほかりに，被災者支援のためのボランティア活動

どにも遠い存在のように思われていた。しかし，とそこから派生する研究活動，社会調査とビッグデータの交配，歴史的史料とデジタル技術，専門家と一般市民の関係など，いわば，知識生産
システムの
「境界」
を超える試みについて紹介する。
本稿では人間にとってのデータや情報がもつ意味について，
デジタル技術の登場でも変わらなかった点を，特に強調してきたかもしれない。
データの収集と格納，そしてその共有のためのシステムは，基本的には研究者自身のためであるとともに，他人のため，つまり最終的には人類の「知」の前進のためにある。
冒頭でデジタル技術の発達は「知の革命」をもたらしていると述べた。 データ処理技術の発達にともない，そしてインターネットの出現
により，データや情報の形に構造的な変化も現れている。本稿で紹介した「視覚化」はその一つではあるが，より端的にいうと，私達が認識する「知識の総体」のかたちが〈ツリー構造〉から〈ネットワーク構造〉へと変化しつつあるのではないだろうか。
たとえば，図3と図4を見比べていただきた

19世紀ドイツの生物学者エルンスト・い。図3は，

図 3 ヘッケルの系統図

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Haeckel_
arbol_bn.png

ヘッケルが記した生物系統樹で，生物の類縁関社会と調査

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

図 4 大腸菌の遺伝子制御ネットワーク 出典：Alon 2006

生物を DNA レベルで解析するように，人文学と現れてくる。

社会科学とをデジタル技術で接合すると，それ学問領域の境界を軽々と越境できる，そんなぞれが美しい網の目のノードの一つとして立ち時代に私達は生きている。

注

1）以下の記述は永崎（2018）による。

5）仏教の言葉で「一面的には捉えられない，真実の姿」で，原爆や災害の体験を伝えるという渡邉のデジタル・アーカイブを構築する原動力になっ2013）。
た（渡邉，2）この点について，本特集の近藤論文では「トップダウン」と「ボトムアップ」と表現している。

3）京都大学古地震研究会によって 2017 年から始められたプロジェクト（http://kozisin.info/）。

6）
http://hiroshima.archiving.jp/index_jp.html

4）https://eyewire.org/explore

文献

Alon, Uri. ,2006, An Introduction to Systems
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Blair, Ann., 2010, Too Much to Know: Managing
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Busa, Roberto. ,1980,“The Annals of Humanities
Computing: The Index Thomisticus ”
14: 83–90.
Computers and the Humanities，

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

132018『
総務省，，平成 30 年版 情報通信白書』，（http://

Pearce, Nick, Martin Weller, Eileen Scanlon,
and Sam Kinsley, 2010,“Digital Scholarship
Considered: How New Technologies Could
Transform Academic Work ”Education,16(1)：33-44, https://ineducation.ca/ineducation/
article/view/44.

www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/html/nd102300.html）．

2013『，データを紡いで社会につなぐ :渡邉英徳，
デジタルアーカイブのつくり方』講談社．
2018「，「記憶の解凍」：資料の“フロー”────，
化とコミュニケーションの創発による記憶の継19：1-12．
承」『立命館平和研究』，

1998『本
ブリュノ・ブラセル，
木村恵一・荒俣宏（訳），，の歴史』創元社．
2013「，人文学分野とサイバーインフラ
永崎研宣，
ストラクチャー : デジタル・ヒューマニティー
ズにおける現状と課題」『情報の科学と技術』63: 369–376．
（9）

社会と調査

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特集

特 集 論 文デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

リアルタイムでのデジタル・ヒューマニティーズと災害の記録
東日本大震災と津波のオーラルナラティブ・アーカイブ
Flavia Fulco

David H. Slater

Robin O’Day

東北大学
災害科学国際研究所 助教授

上智大学
国際教養学部 教授

ノースジョージア大学
人類学部 助教授

者と関わることにより，研究者の政治的，民族

1

はじめに

的なポジショナリティ（立場性）も変化した。この変化により，調査対象者（subjects）と研究内での表象（representation）との関係性だけでな

近年までデジタル・ヒューマニティーズの概念は，
主に「図書館のデジタル化」と「文書に基づく

く，データ収集やアーカイブ作成にあたっての方

アーカイブ資料」と解釈されてきた（Schreibman

針の再考が求められるようになった。デジタル・

ほか ,2016; Berry,2012）。しかし，現代史においヒューマニティーズは誕生して間もない分野だて重大な事象に関わる生存者による証言（オーが，アイデンティティ の課題とその機会 ，そしてラルナラティブ）をはじめ，さまざまな 生きる

ベスト・プラクティス（模範的実践事例）への再

資料 を用いたアーカイブ研究も含まれること

考プロセスを始めるための前段階である。

で，この10年の間にデジタル・ヒューマニティー

2011年3月11日に日本の東北地方の海
本稿は，

ズの概念はさらなる広がりを見せている。具岸を直撃した東北地方太平洋沖地震と津波（以体的には，「 デジタル社会科学」（Spiro,2014；下，「3.11」）の被災者の口から語られた実体験

Quinell,2012），「オーラル・ヒストリー」（Boydを収集した，
オーラルナラティブ・アーカイブ ｢and Larson,2014），「その他のアート形態のもの」

東北からの声（Voices from Tohoku）｣ の誕生と，（Travis and von Lünen,2016）に分類できる研究

その開発までの経緯を記したものである。日本

までもが含まれるようになり，
デジタル・ヒューにおいて観測史上最大の地震が東北地方を襲い，

マニティーズは広く解釈されるようになった。

それにより引き起こされた津波で被災地は大破

類似した方法論で新たな応用に発展する可能

2万人以上の犠牲者が出た（行方不明の人数
し，性もあり，はるかに広範囲な現象も研究するこを含む）。自然災害が頻発する時代において，研とが期待できる。これは，ある出来事が発生し，究者の役割はどうあるべきかを批判的に考え直継続している最中でも，調査対象者がその出来す必要性，また，社会に（特に震災の影響を受け事に関連する研究成果にアクセスできることもたコミュニティに）利益をもたらす方法で行動意味する。

をおこす必要性から｢東北からの声｣は生まれた。

研究サイクルの時間が短縮されることにより，自然災害と隣り合わせの時代に，研究者にはっ研究者は従来よりも早く，事象と調査対象者にきりと求められていること，社会に貢献できる

関われるようになった。また，直接に調査対象

ことはなんだろうか。 私たちの研究・学問は，

社会と調査

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現代社会とどのくらい関連があるのか。本稿でらのインタビューはよりフォーマルなかたちへ

説明する方法論的・技術的なシフトは，上記のと発展していった。私たちは，語り手から研究問いに対して部分的に答えるものとして開発さ同意書の署名を得た上で，インタビューをデジタれた。本稿で特に注目すべき点は，「東北からのル映像で記録した。それを知ると，多くの語り声」は学部生のためのサービスラーニングプログ

手は自らの被災体験を詳細に語った。

ラムのなかで実施されたことだ。本稿が，他大東北支援プロジェクトの多くは短期間の実施

学が独自のデジタル社会調査のプログラムを開だった。いっぽう，本プロジェクトは社会的ダ催するさいの参考資料となることを願う。

イナミクスを理解した上で，被災者をはじめとする重要な情報提供者との関係性を深めるべく，

2

プロジェクトの始まり

同じ地域を数年の間に繰り返し訪問した。各地域が直面している問題への理解と，被災者との1995年の阪神・淡路大震災の発生
日本では，関係性が深まるにつれて，インタビューの内容は以来，災害救助のボランティアグループの活動

複雑になり厚みが増した。これらの全てをデジ

2007；Sakamoto，が増加している（Hasegawa，

タル映像に収めたことで内容を見返すことがで

2012）。2011年の「3.11」で，最も被害の大きかっきる。これにより，撮影時には気づかなかった

た3つの県（福島，宮城，岩手）が，国内外の多く

側面に気づいたり，物語の重要性を認識したりのボランティアから支援を受けた。
そのなかには，することができ，その後のインタビューに生か

上智大学の学生と研究者のグループもいた。
オー

すことができた。

ラルナラティブ・アーカイブ ｢東北からの声｣ は，プロジェクトが発展するにつれて，私たちは「3.11」の被災地域でボランティア活動を行った

既存のインタビューを整理した。
次のインタビュー

上智大学国際教養学部のグループによってつくの方針を検討するために「グラウンデッド・セられたウェブサイトである。

オリー（grounded theory）」という質的社会調査

当初，東北へ訪問した目的は，奪われてしまっの技法（Glaser and Strauss,1967）を使い，「コー

た被災者の日常を取り戻すために，手助けをすド化（coding）」して主題のラベルを作成した。

ることだった。学生たちは，津波で流された倒年月を重ねるにつれてデータが蓄積され，デジタ

木や泥をよけ，瓦礫を運び，また東北の沿岸地

ルアーカイブ・プラットフォームと様々な地域

域で他の支援を行う合間に，被災地にある多くのサブカテゴリー間の互換性を備えた検索方法のコミュニティを訪れた。津波発生後のボランを採用し始めた。
時には，録音された語りのコー

ティアは特に困難だった。
「東北からの声」の基

パス全体にわたってテーマをさかのぼって検討盤となったボランティア活動のダイナミクス にできるようにするために，
インタビューを再度コー

Slater and Veselič（2014a）で説明してついては，ド化する必要があった。

いる。オーラルナラティブ・アーカイブは，東北

このプロセスで作成したウェブサイト「東北のコミュニティが求める支援を行うことを目的

7つのコミュニティ（宮城県石からの声」には，とした，
ボランティア活動から生まれた。

巻市雄勝町，名取市閖上地区，本吉郡南三陸町，ボランティアによる支援活動をもとにして，石巻市，岩手県上閉伊郡大槌町，および福島県

私たちは被災者を対象にインフォーマルなトー

内の2地域）の語り手たちによるインタビュー動

クセッションを開催した。大学での講義や演画から抜粋した，数百の映像クリップを掲載し習を通して，学生の民俗学の知識がつき，
インタ

500時間を超えるイている。
「東北からの声」は，ビューの技術的スキルが上達するにつれて，彼

ンタビューをストックした学術的アーカイブで，社会と調査

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

一般に公開されているウェブサイトである。他が事前に用意したシナリオに合うように，被災の研究者も共有することが可能であり，累計8者から現実の小さな断片を集めるようなかたち

万件以上のアクセスがある。特筆すべきは，
ウェ

でインタビューをしていることに，被災者は不ブサイトへのアクセス元の大半が東北地方とい平を述べていた。レポーターは，話の「おいしう点である。語り手の多くは，自分たちの映像いところ」に飛びついた後はその場を去り，そクリップが公開されることだけでなく，同じよ

れ以上のことはけっして聞いてこなかった。そうに被災した他の地域の人々が，自然災害にどれを皮肉って，地域住民はジャーナリストを「カのように対処したのかに興味を示していた。

ラス」と呼んでいた（Slater and Veselič,2014b）。

3

地域住民にインタビューを求める人たちは，住コミュニティ支援活動から生じる共同研究

民たちの物語を多くの人に知ってもらえるように正当に扱うのではなく，ただ利用したいだけ

すでに説明したように，本プロジェクトは震なのだと感じていた。この批判は，状況の複雑

災直後の私たちのボランティア体験から生まれさを見逃して調査しているように思われる研究

た。
語り手の経験，悲しみに寄り添い，そしてニー者たちにも及んだ。
「被災地で何が起きているズをより理解したことが，ボランティア活動を越のか」という概要を理解するには調査は欠かせえた手助けをする道を模索するきっかけとなっないが，「事を単純化しすぎなのだ」と地域住民た。社会科学研究の理論とその方法を実践する

たちは口をそろえた。調査にきた研究者たちか訓練を受けた学生たちは，
ボランティア活動とはらしばしば，被災者の感情を数値で表現するよ

異なる，より価値のある方法としてスキルを利うにと求められたことを嘆いていた。
「被災体

用できないかと考えた。
しかし，危機が差し迫っ験の物語をすべて聞かせてほしい」と言われるた状況で，習得した知識やスキルを応用するこことは，ほぼなかったという。

とは，学部生には荷が重いかもしれない。正直

私たちが何よりもまず被災者の手助けをするなところ，本プロジェクトが始まった時，私たち目的でやってきて，メディアやほかの研究者が教員はこうした問いへの答えがわからなかった。

聞きたがらない被災体験に興味を示しているこ

悩んだ末，とにかく前に進むために，学部生にとがわかると，被災者の人びとは私たちを信頼し，は本プロジェクトに積極的に参加してもらうこ

彼ら自身の言葉で被災時のことを語ってくれた。

とにした。

4

私たちが東北でボランティア活動をし，災害のオーラルナラティブを記録し始めた時，
カメラ

新しいインタビュー技法の開発を持つ私たちを見た被災者は「伝えたい話がある」

私たちのインタビューの方法は，取材を受けという強い思いから，「撮影してほしい」と尋ねた被災者がこれまで経験したものとは異なるもてきた。被災者が進んで取材を受けた理由はいのだった。ローカルな文脈に注意を払うと，どくつかあるが，もっとも共通する気持ちは「メッのコミュニティでも似たような問題を抱えていセージを送りたい」というものだった。被災者

るが，それぞれの文脈は極めて特殊であることがこの必要性に駆られたのは，他のジャーナリが理解できた。

ストや研究者からインタビューを受けたことも「3.11」の災害を一連の悲惨な出来事ととらえ関連している。多くの人が，彼らのふるまいやられがちだったが，各地域の状況を取材すると取材した内容に不服や不満を感じていたからだ。

震災のリアリティはそれぞれで異なり，複雑であ

たとえば，一部のジャーナリストたちが，彼らることがわかってきた。津波は，多くの地域を社会と調査

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含む，およそ400km に及ぶ沿岸地域（青森県か

私たちのこの方法論はデータ収集のために，長ら茨城県まで）を襲った。さらに，福島第一原子

期間にわたって地域と関わることを要する。

力発電所における原子力発電所事故は，津波にまた，この研究プロセスは，地域的文脈に足をよる被害とは別に，対処すべき多くの特殊性を踏み入れる前に，「何がコミュニティにとって最もつ二次被害を引き起こした。私たちが地域の

善か」
を
〈専門家〉
は知るべきだという立場をとっ人々に尋ねた質問のひとつは，「あなたがここでた。これまでの研究プロセスの常識を打ち破る

何を経験しているか，私たちに説明していただものである。

けますか」だった。他の研究者たちが行ってい5たインタビューと，私たちが採用する「民俗学的インタビュー」の最も大きな違いは，特定の答え

デジタル記録からコミュニティ・アーカイブへ
デジタル社会科学を探すよりも，地域住民の心理的状況をより正

私たちが地域社会に深く関わると，語り手た

確に理解できる問いを探そうとした点だろう。

ちの多くから「この資料を使ってあなたたちは

私たちのインタビュー（通常1人につき60分）

何をするつもりなのですか」と，プロジェクトのは半構造化面接で，生存者の個人的な経験から根幹に関わる質問を投げかけられるようになっ

始まり，地域の過去・現在・未来にわたる，次た。語り手たちはこのプロジェクトの短期的なの3つの広範な質問のみに絞った。

目的を理解していたが，プロジェクトの長期目標とねらいも知りたがっていた。
「インタビューは震災以前のあなたのコミュニティについて

どのように，この状況を改善してくれるのですか」

お話しいただけますか。

と聞かれたが，私たちは彼らが納得できる答え

震災から今日までのあなたの体験についてを出せなかった。おそらく今でも〈正しい〉答

お話しいただけますか。

えを出すのは難しいだろう。

●

●

●

はじめから私たちが理解していたことは，多未来に期待するものについてお話しいただ

くの人々が悲劇に対処しようとする物語をたくけますか。

さんもっていることだった。被災者の多くが家
このような自由回答の質問形式をとることで，や仕事を失い，さらに不幸な人は家族も失った。

語り手が自身の方法で物語を語り，相手に話をもし，こうした物語を収集しなければ，人の目聞いてもらっていると感じられるようになった。

に触れられないままであることはわかっていた。

インタビュアーとして，私たちはそれぞれの物研究者としてこうした体験を収集し，保存する語を注意深く聴き，物語が展開した時には，明ことの必要性を理解しながら，当時は地域住民

示的な質問 をするようにした。被災者の状況・へ私たちができる感情的な支援と実用的な手助

心情を正確につかめる〈よい質問〉を探して調けに焦点を当てていた。

査フィールドに踏み込むことで，エスノグラファー

当時の出来事にタイムリーに対応し，研究者（民族誌学者）は地域住民にとって大切な要素と地域コミュニティとの共同作業の成果を示しがなにかを認識できた。いっぽう，語り手たち

たにもかかわらず，
アーカイブの存在はプロジェ

は自分たちの状況を正確に伝える方法を研究者

クトの長期的なねらいと必要性を今なお問い続に教えることにより，自分たちが主体性をもっけている。
「東北からの声」を始めた時に語り手ていると感じることができた。語り手とインタの多くが指摘したように，「3.11」に巻き込まれビュアー／研究者の間の潜在的な信頼関係を築たコミュニティに何が起こったのかを文書化す

くには，ある程度の時間が必要になる。つまり，ることは，アーカイブ制作にあたっての主な動機

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたちのひとつだった。研究を行ったコミュニティ全

課題も残る。そのひとつは，物語にとって〈意味体で，「何が起こったのか」を覚えておくためにのある公開方法〉を見つけることが挙げられる。

記録することは重要であるという認識は共有さ

地域との協働プロセスは容易に達成できるものれていた。

ではなかった。地域の固有性による違いや分断，『Oral History and Digital Humanities』の編集

痛みを伴う記憶など，語り手の複雑な感情や反者は次のように指摘している。
「記憶で形成され，応に配慮する必要があった。最初にインタビュー

ナラティブによって語られる物語は，共鳴や関した多くの人びとにとって，被災したときの記

わり合いをもたらすか，記憶に刻まれて留まるか，

憶を思い起こすことは難しいものだった。時があるいは時間とともに忘れ去られるかもしれな

経つにつれ，地域住民の声を集めたアーカイブはい。歴史は，時のなかで保存された断片に基づ役立つようになった。アーカイブによって，地いた人類の物語によって成り立っている。物質域住民は何が起きたかを異なる視点で思い出し，

文化（建築，美術，壊れた土器），文字で書かれその意味を付与するようになったのだ。プロジェているもの（日記，記録，本）は，歴史を理解しクトが発展し続けるうちに，私たちはこのプロジェ

たいと思う者のために形ある遺産を残す。そのクトをより多くの人たちにも届けることと，地域

一方で，物語として表れる話し言葉は，従来，保住民の参加の両方を望むようになった。

存することがより難しいとされてきた。しかし，

6

歴史家が求めているものは声であり，目撃談で語り手のエンパワーメントと公共発信あり，そして学者がじかに質問し，過去の語られた答えに取り組むことのできる特権と機会で時間が経過するにつれ，このプロジェクトをある」（Boyd and Larson,2014）。

被災者と共同作業することにより，私たちはや

実際に，「3.11」について書かれ，
オーラルナラ

りがいを感じるようになった。いっぽう，
コミュ

ティブを主として集めた優れた書籍は多数あニティの人びとも研究に対し能動的な役割を与

2012，
2014; 金菱 ,2012）る（岩上，。そうした書籍

えられることで，主体性を感じることができた。

はインタビュー記録の文字起こしと，編集をと前述したように，地域コミュニティと協力し合おしてできたものであったり，当事者が自分のうことは，公的アーカイブをつくるうえで不可手で体験をつづったものだったりした。しか欠だった。

し，本プロジェクトのデータはそうしたものと500時間を超えるオーラルナラティ
この過程で，は異なる。この違いこそがデジタル社会科学がブのインタビューが収集された。当事者には，秘めているポテンシャルのひとつである。映像

それぞれのインタビューを文字起こしした原稿は，記述された文字よりも説得力を持つ媒体だ。

のコピーを渡した。語り手たちは私たちに，「災

私たちはすべての物語を映像でアーカイブ化す

害が他の地域にもどのような被害をもたらしたる機会を得たことで，新しいデジタル技術によっのかをもっと知るために，それぞれの地域を調て生み出される可能性を見出すことができた。

べられるようなものをつくってほしい」と求めた。

しかし，こうした物語を公開することで何がその言葉によって，
ウェブサイトからアクセスでできるのだろうか。災害の物語を保存・記録すきる形で公的アーカイブをつくることは，語りることは大切だが，それだけで十分なのか。そ手のニーズを満たすことにつながることが明白の情報によって，もっと何かできることはないになった。

のか。最初からデジタル映像でインタビューを記

最初のうちは，こうした資料を素材として，録したことで，新たなチャンスを得たが，同時にウェブサイトをどの程度正確につくり出せるか

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を把握できなかった。500時間にも及ぶオーラ

い，だれでも利用可能なオープンソースである。

ルナラティブのインタビューを，すべて公的アー近年，研究のための資金獲得はますます困難

カイブにアップロードすることは，動画の数はになってきており，研究者が自らのデータを管圧倒的だが，もしかすると本来のねらいと逆効

理し続けることなく，他の研究者に 譲り渡す

果になる可能性があった。その資料の中には，ことが容易でないことは研究者として理解でき

公開するにはあまりにもデリケートなものもあっる。しかし，さまざまな研究者が本プロジェクたからだ。さらに，
アーカイブのデータサイズがトの語り手たちの「声」を用いて，このプロジェ大きいために，ユーザーが利用しやすいウェブ

クトを豊かにし，本研究で出した成果以上のもサイトを編成する必要があった。そこで私たちのをコミュニティにもたらすことを信じている。

は語り手と相談しながら，長いインタビューか

プロジェクトの協働的な側面こそが，本研究のら1〜2分ていどの長さの短い映像クリップに編特徴の本質である。そのため，本研究では共同

集して，アップロードすることを決めた。それ研究を望む研究者をやや独特な方法で招きたい。

ぞれの映像クリップは，語り手が伝えたい明確

アーカイブに調査を追加し寄稿することに同意なメッセージが込められていた。

した研究者には，アーカイブ全体へのアクセス権

さらに，それぞれの映像クリップを コード化を付与することにしている。この取り決めの背または ラベル付け も行った。
たとえば，「放射線」，

景には，
アーカイブの成長を促進させ，学術的・「再建」，「メディア」，「政府からの情報」などの公的な研究成果の増加につなげたいという考え

ラベルがある。パブリック・エスノグラフィーのがある。

提唱者たちは，「人類学の研究は理解しやすい方「東北からの声」プロジェクトについて言及す法で様々な人々に効果的に伝えられるよう変革

2つの異なるアーカイブを参照しているこる際，されなければならない」ということを強調してとをここで注記したい。ひとつは，誰でも自身いる。
ほとんどの人類学の研究は専門的すぎるか，のコンピュータからアクセスできるウェブサイト難解か，それゆえに資料を公共利用することをである。公的アーカイブは，語り手の協力を得難しくし，一般の人にとっては非生産的で不可て編集したため，だれでもアクセスできるもの

解な散文で書かれている。効果的な伝達はパブとしている。
もうひとつは，未編集のインタビュー

リック・エスノグラフィーの重要な要素である。

を含む非公開のアーカイブである。上記の公的大学での講義と学会発表に加え，（本稿のように）

アーカイブに加え，新たに作成された。共同研

エスノグラフィー研究を学術誌と書籍とで発表

究の利点を理解し，アクセスを求める研究者ならすることにより，専門的で学術的な訓練は研究

ば，この規模の大きいアーカイブを利用するこ

者をアカデミーの特権へとむかわせる。

とができる（David Slater:dhslater@gmail.com

本プロジェクトは，
アカデミーという狭い範囲にご連絡いただきたい）。

を超えて，パブリック・エスノグラフィーのひとつのあり方を提示したと自信をもっていえる。
当初から，このデジタルアーカイブプロジェクトは，

7

方法論的および学術的課題

本調査を一般公開してインパクトのあるものに前節でデジタルアーカイブプロジェクト「東北する試みであった。より広く社会に情報を発信

からの声」がどのようにして生まれたか，そしするため，異なる伝達手段と新技術を継続的にていまもなお存在している重要な側面について試していくつもりである。公的デジタルアーカ

述べた。今から数年後（あるいは数十年後），最イブとしての「東北からの声」は，学界では珍し

終的にオーラルナラティブ・アーカイブはどう

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デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち役立つのだろうか。さらに，将来に起こり得る，を映像化することのメリットや利点に注目する

災害の悪影響を緩和するのに役立てることがでことができる。データを収集する瞬間，語り手きるのだろうか。
また，大惨事を生き延びた人々のなかにはカメラをむけることによって「一時にどう役立つのだろうか。

的に自信が増す」人たちもいる（Wilson,1986:

オーラルナラティブとはどのようなデータな

33）。潜在的に広いオーディエンスにむけて話のか。いわゆる「ビッグデータ」のアーカイブにしていることから，自分たちの話は重要で語る

強い関心をむけている社会の潮流に，オーラルナ価値があると思えることで，一部の語り手は主

ラティブのアーカイブも乗っているように思え

体性（empowerment）を感じられるからかもしる。行動分析やアルゴリズムを介して分析されれない。

る「ビッグデータ」とは異なり，オーラルナラティ

映像化したインタビューでは，声のトーンやブは均質化した分析に対抗する。
しかし，物語は，

会話のリズムだけでなく，映像以外の方法ではコミュニティの集合的記憶に影響を与えるだけ

永遠に失われるであろう顔の表情やボディーラ

でなく，再建されたコミュニティのアイデンティ

ンゲージも考察できる。プロジェクトのデータ

ティを強化する勇敢さ，団結，そして救済を強収集段階では，インタビューの多くが語り手の家

調する「集団主義的」物語のなかで，その持ち味

で記録された。記録時は，語り手が主体的にリが均質化される危険性をもはらんでいる。この

ラックスして話し出せるように，彼らがどうしプロセスを通して，個々の経験は平坦化，あるいても伝えたいと思っていることを質問した。話は沈黙化させられ，最終的には忘れ去られてしが活発に展開されるように，
インタビューの多くまう。これは部分的に自然な過程であり，
コントは一対一ではなく，同時に複数の語り手（通常ロールするのは非常に難しい。原点となる物語は家族）とともに行われた。こうした環境を整に立ち戻り，時間の経過とともに無視され得る

えて，
ビデオカメラの使用することで，語り手に問題のいくつかに耳を傾ける機会があることはとって重要な要素をつかめるだけでなく，また，有用である。

インタビューが行われている場所の重要性も捉アレ ッ サンドロ・ ポルテ ッ リ（Alessandro

えることができる（Charlton,1984）。

Portelli）によれば，オーラルナラティブを特別な一例を挙げれば，仮設住宅で暮らすある夫婦ものにしているのは，それらが口述である点だのインタビューをしていた際に，背後でパチパチという（Portelli,1998:64）。
ポルテッリがオーラル・という音がしていた。その音はガスコンロの上

ヒストリーの特色について初めて記した際，オーにある，やかんから発せられたものだった。
「もラルデータの収集結果を要約・伝達する方法とし誰かが訪ねてきたら体を暖められるように，

して通常用いられるトランスクリプションと比

熱い飲み物を出してあげたい。だから，お湯を較して，声を記録することの特異性を考察して沸かし続けておく必要があるの」と夫婦は説明いた。
「声」の特異性は，最近では映像を含めれした。そのため，録画された映像にその音が残ばさらに重要な要素となっている。

ることになっても，夫婦はやかんの火を止めな

1980年代のビデオ・オーラル・ヒストリーのかった。このようなふるまいは，仮設住宅での先駆者たちは，映像技術を使うことの唯一の問生活を余儀なくされている人々にとって，仮設

題が映像技術のコスト（Wilson,1986: 33）と映像

住宅での狭苦しい生活のなかでいかに社会関係

テープの劣化を防ぐ難しさ（Gardener,1984:107）に配慮するかに注意が払われているかを示してだと懸念していた。しかし今日では，技術の進いる。この映像のおかげで，インタビューの内容

歩によってこうした問題は克服され，インタビュー

だけでなく，当時の仮設住宅の状況についての

社会と調査

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洞察も得ることができる。

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拡大された。多くの母親は，子どもを守るために夫や家族から離れた恐れからくる，二重のス

デジタル社会科学への新たな応用

ティグマ（風評被害）を乗り越えようと苦闘していた。実際に彼女たちの多くが福島を離れた

インタビューが現場でスムーズに収集できることを非難されてきた。また，新しい目的地にとは限らず，先に述べたように，人びとが発言着いてからは，「汚染地域から来た」というスティをする準備ができているとも限らない。
「3.11」

グマを恐れており，原発事故の影響を受けた地が引き起こした危機的状況では，非常に多くの域から来た人たちへの風評被害は，今なお強い

地域社会が混乱し，
メディア及びソーシャルメ

ままである。

ディアによる報道が広範囲に及ぶなかで，多くこうした文脈のなかで，「インタビュー疲れ」の被災者にとって直接的に自分たちの言葉を伝に苦しみ，自分たちの話を誰にも語りたがらな

えられることが大切だった。
被災地で何が起こっかった東北地方の住民たちの一部とは異なり，ているのかを自分自身で見聞きしたことで，そ自主避難した母親たちは「まだ誰にも話せていの状況がようやく納得できたという声を何度もない」ために，インタビューを受けることを強く耳にした。また，災害の特質（何らかの形で，東望んだ。それでも，自分たちの身元はもちろん，

北に住む誰もが被害を受けた国家的災害）のた

何らかの形で身元が明かされてしまう可能性がめに，語り手は喜んで取材を受けたいとさえ思っあるような情報さえ，
プロジェクトで共有したがていた。
語り手たちは，自分たちの声が記録され，らないことがしばしばあった。活動家や母親た

人々に届き，共有されることを望んでいたのだ。

ちのプライバシー保護の方法が当事者から承認

状況は他の文脈のなかで変化し，この3年のされ，その体験を信頼できる情報として伝えら間で「生の声」プロジェクトは東北から東京へれる方法を見つけられない限り，活動家や母親と移った。このプロジェクトの第2段階では，初のアーカイブはまだ公開されない。
プロジェクトの第3段階に進むと，調査対象者

期段階からの変化はいくつかあったものの，未解決の新たな課題があった。

は路上生活者や最近では日本の難民・難民申請

本研究の焦点は反原発運動に参加した若者に者などにも及んだ。東京近郊の現代都市のリアむけられた（Slater ほか ,2015）。その若者たち

リティに目をむけ，震災後の状況からはさらには自分たちの大義をとても強く感じ，大衆デモ踏み込んだかたちとなる。

というかたちで自分たちの意見を発信した。しここ最近では，特にプライバシーの問題に関かし，「活動家」として自分たちが社会のなかでして，新たな課題に直面している。プロジェク「破壊的で異質でさえある社会構成員」とみなトのデータ収集の時点で語り手の身元を保護すされるであろうことを認識していた。ほぼ全て

るのは簡単だが，路上生活者の声は「東北からの主要メンバーに，東北の被災者と同じ方法での声」のようにアーカイブを公開ウェブサイト

インタビューを行ったものの，多くのメンバーはで開示する方法を見つけることが難しい。難民

個人的な感情やそれぞれの物語を公的アーカイ申請者である語り手の多くは，本研究で自身のブに載せることに躊躇した。

話を共有することに積極的である。16ヶ月の調

また，福島（Slater ほか ,2014c）からの多くの査で，すでに50人以上の語り手に複数回のイン

自主避難者，特に子どもを持つ若い母親にイン150時間以上に及ぶインタビュー
タビューを行い，タビューを行った。のちに反原発運動が復活しのデジタル記録を集めた。
このプロジェクトは「日てからは，この声を入れるためにアーカイブが本社会への関心を高める価値がある」と多くの社会と調査

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22

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

語り手は考えているが，同時にその結果として

く，取り組むべき学術的・倫理的な問題も含ま

公衆の目に身をさらすことを恐れてもいる。しれている。それでも，こうした課題は解決する

かし，私たちは難民申請者の語り手のおよそ半努力に値するものである。頻繁に引用される学分から，映像使用の許可を得ることができた。

術論文よりもはるかに広範な読者へ届けられる収集やアーカイブ，その配布方法の詳細など

可能性，あるいは，
マスメディアが制作したほとは，プロジェクトやそのトピック，規模によってんどの作品よりも誠実で直接的な方法で当事者異なるだろうが，本稿では「デジタル・スカラーの経験を捉える可能性があるからだ。本研究は，シップ」と呼ぶものの可能性と課題について概今後もこのアプローチを発展させていくつもり説してきた。方法論的・技術的な課題だけでな

である。

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社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

23

特 集 論 文

社会科学と情報学の出会い
観光に関する社会調査とビッグデータ分析の併用の可能性
鈴木貴久
津田塾大学総合政策学部 特任助教

なかでも特に重要となる観光統計は，来訪者

1

はじめに

数や行先，観光地における消費額等の情報を収集するために実施される統計調査であり，来訪

本稿では，社会調査とビッグデータの組み合者の「規模」や「性質」を的確に把握することがわせでどのようなことが可能になったのか，近目的である（宮川 , 2009）。ここでの規模は来訪

年注目が集まっている観光統計を基に概説する。

者の人数や消費額などの大きさに関する情報で前半では，既存の社会調査のみを用いた観光統

あり，性質は来訪者の特性や消費の種類に関す計の収集に限界があることと，各種ビッグデー

る情報を含んでいる。

タを併用することの有効性について論じる。後これらの観光統計データの取得に際し，従来半では，関東三大祭りの一つ，千葉県香取市のは社会調査を主な手法としてきた。たとえば，「佐原の大祭」への来訪者数やその特性などに

国土交通省は以下のような調査を行い，各種観

ついて，社会調査と Wi-Fi システムログデータを

光統計を収集している。

併用して分析した事例を紹介しながら，その併「宿泊旅行統計調査」）では，宿泊施設を対象

用の可能性と課題について論じる。

2●

従来，観光に関する調査や研究は，文化的側にして宿泊客の数を調べている。
「旅行・観光消費動向調査」）では，住民基本面，地域経済や来訪者の心理的効果などを対象

3●

として社会科学の領域として扱われ，そこでは台帳からの無作為抽出による郵送調査によっ

社会調査によるアプローチが中心であった。して，旅行に行った回数やそこでの消費額など

かし，近年では観光統計や観光情報といった部を調べている。
「全国観光入込客統計」）では，都道府県ごと分において，
ビッグデータを用いた情報学的な

4●

取り組みが急増している。2020年東京オリンピッの来訪者数や特定の観光スポットやイベント

ク・パラリンピック競技大会の開催やそれに伴への来訪者数をとりまとめている。

う海外からの来訪者の増加を踏まえ，観光は国の成長戦略の柱，地方創生への切り札として見これらの公的統計はいずれも，来訪者数や消なされている。その中で制定された観光立国

費額など，観光の規模についての測定が主な目

推進基本計画 ）では，地域観光における実態を

的である。

1

一方で，来訪者の性質に関する統計の収集に把握し，施策立案へ利活用することの重要性がついても社会調査が主な手法であった。たとえ示されている。

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

24

特集

ば，観光地への愛着度やリピーターの存在は，持デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

他に補完や代替となる手法が必要になる。

続的な活性化のために不可欠であり，その実態

3や関連要因を把握することは極めて重要となる。社会調査を用いた一連の研究では，満足度

ビッグデータ分析の活用

や愛着度などとリピーターとの関連（Devesa et

社会調査の補完・代替的手法として，
ビッグ

al., 2010; McDowall, 2010; 岡野ほか , 2018; Xu &データと呼ばれるデジタルデータの利用が挙げ

Fox, 2014; 弓田・原田 ,2015）や，消費行動とのられる。調査対象者の負担やコストを抑えられ

関連（Jurdana & Frleta, 2017; 鈴木・藤井 , 2008）

るうえに多様なデータが得られることや，実時について検討している。

間のデータ収集とオンラインフィードバック制
御ができるなど，
ビッグデータを用いる利点は

2

社会調査のみに頼ることの限界

多岐にわたる。
社会調査では対象者に回答を積極的に依頼ししかし，社会調査のみを用いた観光統計の収て，対象者がそれに応じることでデータが収集集には限界がある。たとえば，都道府県単位のされる。そこでは，回答率の低下とそれに伴う旅行者数については，上記複数の公的統計を用

バイアス ）や，回答内容の歪みなどの課題が生いた推定が行われているが，調査ごとに対象やじている。特に，自己回答形式の社会調査では，手法が異なることによる数値の違いが生じてお自分が調査の対象になっていることを意識する

り，その精度には改善の余地がある ）。また，「全

ことで回答が社会的に望ましい方向に歪むこと

国観光入込客統計」では，各都道府県内の主要（Phillips & Clancy, 1972）や，過去の行動などをな観光地やイベントの管理者から，来訪者数を想起する際に記憶のズレが生じることも知られ報告してもらっているが，その測定方法についている（Boase & Ling, 2013）。

85ても大きな課題がある。というのも，入場券な一方，ビッグデータは対象者自身が所有してどが必要な施設やイベントの来訪者数は正確にいるスマートフォンなどの端末を通じて収集さ把握できるが，街中で行われる通過型イベントれる。協力する意図がある調査対象者が，普段などでは，来訪者数を把握するための推定が行どおりに行動するだけでデータ収集できるため，われているからである。

調査対象者の負担は低く，得られるデータの歪

その簡易的な方法として，「一定範囲を定めて，みなども低減される。さらに，標本抽出によるその範囲内を最盛時間に移動しながら利用者を社会調査では，母集団の規模の推定はあまり想数え，これに回転数と全面積をかけ，さらに一定定されてないが，ビッグデータ分析では母集団6）範囲の面積で割る」 という手順が提示されていの規模の計測や推定も行われている。そのため，る。しかし，最も人が集中した時間帯や区域のこれまでは多大なコストと時間をかけて集めて人数を等倍するという方法では，時間帯や場所

きた公的統計データでさえも，短時間での収集によって人数が異なることなどが考慮されておが可能となっている（Blumenstock et al., 2015;

7）

らず，過大に推定され，実数からの乖離が生じる 。

Gebru et al., 2017）。

観光地ごとの来訪者数は観光統計として最もこうした利点をふまえて，観光統計の収集に基礎になるデータであるが，社会調査をベース

おいてもビッグデータを用いた取り組みが進み，として得られた値は実数から乖離している可能

来訪者数の測定でも中心的な手法となりつつあ性が高く，施策の根拠として用いるには限界がる（e.g. Chen et al., 2016）。特に，観光地やイベンある。
そのため，社会調査に頼るのだけではなく，トの来訪者数を測定するには，ある地点に存在

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

25

する人数の計測や人の移動の追跡などが必要で訪した人とリピーターの間で行動パターンに違あり，以下のようなデータや分析手法が用いら

Bohteいが見られることを示している。さらに，れている。

& Maat（2009）は，一週間分の GPS データを収集し，各移動における移動速度などから移動手

携帯基地局データ段を推定し，歩行と車と自転車については7割

携帯電話が通信している基地局の情報から，程度の精度で推定できることを示した。そこか

携帯電話の位置情報が得られる。この情報を利ら日常生活における移動手段ごとの利用頻度を用することで，あるエリアに滞在している人の整理して公的統計と比較したところ，近い値が数が計測可能になるが（Gonzalez et al., 2008），

得られることを確認している。

位置情報の精度に関しては基地局の密度に依存
ソーシャルメディアデータ

するという欠点も存在する。都市部のように基地局が多いエリアでは数百メートル程度の誤差

SNS などのソーシャルメディアも有益なデーに抑えられるが，基地局が少ない農村部ではキタとなる。投稿内容のテキストを分析すること

ロメートル単位で誤差が生じることもある。そで，観光地など特定の場所にいるかどうかや，
イのため，比較的広範囲での人の分布の把握にはベントに参加しているかどうかも推定可能であ適しているが，農村部の観光地レベルでの人数る。de Lira ら（2019）は，音楽イベントの開催前の把握などには適していない。

後を含めたツイッター投稿内容を分析し，各投稿者がイベントの参加者かどうかを推定していGPS データる。その推定結果と人手で確認した結果を比較

GPS（位置情報）データを用いた観光に関す

7〜8割程度の精度で推定できていすることで，

る行動調査なども行われている。GPS は誤差ることを示している。また，
ソーシャルメディ

10メートル以下の精度で端末の位置を追跡でき

アでは投稿の際に位置情報（緯度と経度）を追るので，所有者の移動ルートや各地点での滞在加する機能が存在する。Abbasi ら（2015）は，
シ

時間なども計測可能である。

ドニー周辺の位置情報が付された投稿を集めて，

近年では多くの人が GPS 機能を備えたスマー

住民と観光目的の来訪者の識別を行った。ソー

トフォンなどの端末を所持しているが，そのデー

シャルメディアへの投稿が自宅や職場から多くタを収集するには専用のアプリのインストール

なされることを考慮し，同一の位置から複数回

GPS データを用などが必要になる。そのため，投稿している人は「シドニー在住者」，それ以外

いて分析を行う場合，調査対象者を募集してアを「来訪者」として分類した。住民と来訪者のプリをインストールしてもらったり，記録用端

投稿の地点を比較することで，住民は住宅街か末を貸し出してデータを収集することが多い。

らの投稿が多く，来訪者は観光地などからの投このように，社会調査と同様のプロセスは必要

稿が多いことも示している。さらに，緯度と経になるが，調査期間中の移動は自動的に記録さ度以外の位置情報として，投稿場所の名称を投れるので，従来の社会調査よりも調査対象者の稿時に付与することもできる。Café や Store な

負担は少なくてすむ。GPS データを用いるこどの単語を含むような位置情報データと投稿内とで，観光地における歩行者の行動を可視化し，容を組み合わせて分析することで，投稿者の行滞留する地点などを明らかにできる（野村・岸本 ,動パターンをより詳細に分類することも可能に

2006）。また，山本ら（2006）は GPS データと社なる（Hasan & Ukkusuri, 2014）。

会調査を併用することで，新宿御苑に初めて来社会と調査

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26

特集

Wi-Fi システムログデータ

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたちが提案されている（Saleh et al., 2015）。

Wi-Fi アクセスポイントのシステム履歴（ログ）3-1. ビッグデータを用いる際の注意事項

データを活用して，人々の動きを計測する手法も提案されている（Sonehara et al., 2019）。この来訪者数の測定を目的として上記のような手法では，
スマートフォンなどの端末が Wi-Fi ア

データを用いる場合，実数をそのまま計測でき

クセスポイントと接続する際に交換されるシスるケースは少なく，補正や推定が必要となるこ

Wi-Fi を通じてテムログを用いる。この情報は，とが多い。その場合，
データの代表性について

インターネットにアクセスしなくても，アクセスは十分に確認したうえで用いる必要がある。たポイントから一定の距離内に入ると記録される。

とえば，
スマートフォン所有者の年齢による偏アクセスポイントの場所と端末とを関連付けるりは低減しつつあるが，ソーシャルメディアやことで，端末の位置情報を計測している。また，

Wi-Fi の利用については年齢などによる偏りが端末の個別識別が可能であり，同一人物が複数ある。また，
データの収集や利用においては個回通過した場合などでも実人数を計測できる。

人情報やプライバシーに対する配慮も必要にな

Wi-Fi サービス提供事業者は，契約者のさらに，る。とりわけ，特定の観光地における来訪者の

年齢，性別，居住地域などの登録された属性情行動などを追跡する場合は，匿名性が担保され報と結びつけることも可能になる。

なくなる危険性がある。そのため，分析の際に

9）

2017年の東曽根原ら はこの手法を用いて，は，一定数以上の人の塊をまとめて処理するなど，

京マラソンにおける訪日外国人の動きを可視化

情報の粒度を粗くするような手続きを踏むことした。ここでは，通信事業会社が訪日外国人向が多い。

けに提供している無料 Wi-Fi サービスで取得さまた，データや分析方法それぞれに長所と短れるシステムログと，登録された国籍，性別，年

所が存在するため，複数のアプローチを併用し代といった属性情報を用いている。また，藤井ながら相互に参照しあうことが望ましい。たとら（2018）は鉄道の駅の改札付近で Wi-Fi システ

えば，国土交通省が実施した「ICT を活用した

ムログデータを計測し，鉄道事業者が保有して訪日外国人観光動態調査」 ）では，訪日外国人いる改札利用者数と比較することで，実人数をGPSの行動について携帯電話の基地局データ，

予測するモデルの構築や両者の補完方法の検討

データとソーシャルメディアデータの3種類をなどを行っている。

用いて重層的な分析を行っている。広範囲での10

マクロな人の分布には基地局データ，より詳細
映像解析

なミクロな人の移動については GPS データ，観映像解析技術の向上に伴い，映像から人数を

光地ごとの来訪目的や評価などについてはソー推定する方法も普及し始めている。現在，映像

シャルメディアデータを用いて分析している。

から個人を識別することは高い精度で行えるよ

ビッグデータ分析と社会調査の併用も大きなうになっているが，混雑した状況では人同士が意義をもつ。
両者の併用による最も大きな利点は，重複してしまい，人レベルでの識別が困難な状

客観的情報と主観的情報の両面からの分析が同況もある。

時に行えることである。来訪者数などの客観的そこで，観光統計の収集を目的とする人数計

情報の収集はビッグデータ分析が適しているが，測においては，映像から人レベルで識別した後来訪者の動機や満足度などの主観的情報の収集に人数を数える手法と，映像に映った人の集団

は社会調査が適している。ソーシャルメディア

からそこに存在する人数を推定する手法の両方データからも主観的情報を得ることは可能であ

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

27

るが，
ソーシャルメディア利用者に対象が限定さ

来訪者の属性（性別，年齢，
リピーターかどうかれたり，知りたい事柄が必ずしも投稿されていなど），来訪の動機などである。リピーターかど

るとは限らない。仮に，ある観光地に魅力を感うかについては，「大祭は初めて来訪」，「佐原自

じた人のみがソーシャルメディアに投稿をする

体初めて来訪」，「初めてではない」の3項目で測場合などは，それ以外の人の意見はデータに含定し，初めてではない人をリピーターとして扱う。

まれないことになる。観光地の魅力を高める施

来訪の動機については，「知人の紹介」，「過去に

策立案には両者の比較が重要になるが，表出さ来たことがある」，「広告で見た」，「SNS で見た」，

れない主観的情報は社会調査からしか得ること「口コミ」，「その他」の項目から複数選択方式でができないため，
ビッグデータ分析だけでなく測定した。

社会調査との併用が不可欠である。
4-2．Wi-Fi システムログデータ

4

佐原の大祭におけるデータ収集事例

会場付近の5地点34箇所に設置されているアクセスポイントから，祭り期間中の Wi-Fi システ

ここでは，社会調査と Wi-Fi システムログデー

ムログデータを得た。また，
ユーザー情報として，

タを用いて佐原の大祭における観光統計を収集

年齢や性別や居住地域（市区町村単位）などのした事例について紹介する。佐原の大祭とは，属性情報も登録されているので，社会調査の結約300年前から千葉県香取市佐原地区で行われ果と照らし合わせることで両者のサンプルの特る伝統的な祭礼で，春と秋の年2回行われてい徴の違いについても検討可能となる。

る。期間中は街の中を10台以上の巨大な山車が4-3．来訪者数の推定

曳き廻され，これらはユネスコ無形文化遺産や国の重要無形民俗文化財として登録されている。

まずは Wi-Fi システムログデータを用いて来

祭りへの来訪者数は警察から発表されているが，訪者数を推定する。アクセスポイントで検知さその集計方法は明確に示されておらず，観光施れた人数から推定人数を算出する方法は藤井ら策への活用においては信頼性が不足している。

（2018）に従い，以下の式とパラメータを用いる。

また，来場者の性質についてもデータが収集さ推定人数＝欠損度× Wi-Fi 検知人数 /れていないのが現状である。

（キャリアシェア率× Wi-Fi ON 率）

そこで，我々は観光政策支援につながる知見

1.85（祝日）
欠損度：2.05（平日），

2018年の秋（10月12を得ることを目的として，

キャリアシェア率：0.223

日〜14日）に行われた佐原の大祭の来訪者に関

Wi-Fi ON 率：0.7

する，以下のデータを収集した ）。

検知された人数とそこから推定された滞在人

11（1）来訪者に対する社会調査：来訪者の属性

数は表1のとおりである。

や来訪の動機などの測定を目的とする。

ただし，今回のデータでは同一人物が複数日（2）Wi-Fi システムログデータ：来訪者数の推定や来訪者の属性などの測定を目的とする。
以下ではそれぞれの調査データの詳細を述べる。

10 月12 日
10 月13 日
10 月14 日

4-1．社会調査

祭りの会場全域で来訪者を対象とした調査

219人から回答を得た。主な調査内容は，
を行い，

社会と調査

表 1 Wi-Fi アクセスポイントで検知された人数と推定した人数

合計

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28

検知人数

推定人数

635
1,384
1,372
3,391

8,339
18,17618,01844,533

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

滞在し，異なる日に検知された場合には重複しいことの両方が原因となっている可能性がある。

てカウントされているため，推定人数の合計を

この結果は，社会調査と Wi-Fi データの両方の

そのまま来訪者数の実人数として用いることはサンプルにバイアスが存在することを意味し，両できない。言い換えれば，表の44,533人は3日間者を補完的に用いることの有効性を示している。
来訪者の居住地域については，社会調査ではの延べ人数といえる。

都道府県単位で質問した。結果は表3のとおり
4-4 来訪者の特性である。同一県内など，多くの人は近距離から来訪者の特性として，男女比と年代比，来訪

Wi-Fi システムロ
来ていることがわかる。一方，者の居住地域，
リピーターの割合と来訪の動機

グデータでも登録されている居住地域が収集でについて分析した結果を示す。Wi-Fi 登録デー

きるが，同時に10人以上検知された場合にのみ

タと社会調査から得られた性別と年代の比率記録されるため，比較的来訪者数の多い近距離

はそれぞれ以下のとおりである。男女比についの地域のみが記録されている。図2は地図上にては Wi-Fi システムログデータと社会調査ではプロットした結果である。これは祭りの期間を大きな違いは無く，わずかに女性の方が多い結通じて検知された人数である。表3と図2のい果となっている（表2）。一方で，年代比についずれの結果も，近距離からの来訪者が多数を占

60代以上の割合ては大きな違いがあり（図1），

めていることを示している。

Wi-Fi ではわずが社会調査では32％と多いが，次に，リピーターの割合について示す。来訪

かに3% である。この違いは，年齢が高いほど者がリピーターかどうかはWi-Fiシステムログデー

社会調査に協力的であることと，年齢が低いほタからは得られないため，社会調査のデータのどスマートフォンの所持や Wi-Fi を利用しやすみを示す（表4）。10〜20代の来訪者のうち39%

表 2 来訪者の男女比

男

女

社会調査

46%

54%

Wi-Fiシステムログ

49%

51%

社会調査
Wi-Fiシステムログ
0%

10%

10代

人数

割合

千葉県

108

58%

東京都

35

19%

茨城県

14

7%

埼玉県

9

5%

神奈川県

7

4%

その他

14

7%

図2

表 4 各年代におけるリピーターの割合

10~20 代30~40 代50~60 代以上

全体

39%

48%

53%

48%

社会と調査

20代

30%

40%

30代

50%

40代

60%

50代

70%

80%

90%

100%

60代以上

図 1 来訪者の年代比

表 3 社会調査から得られた来訪者の居住都道府県

都道府県

20%

Wi-Fi システムログデータから得られた来訪者の居住地域（円が大きいほど多くの人が来ていることを意
味する）

NO.23（2019 年 9 月）

29

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
知人の紹介

過去に来たことがある

広告

10～20代SNS

30～40代

口コミ

50～60代

図 3 年代ごとの来訪の動機

50~60代以上の来訪者ではがリピーターであり，

5

53% がリピーターである。年齢が高くなるほど
リピーターの割合が高くなることがわかる。

おわりに

最後に，来訪の動機として，主にどのように

本稿では，観光統計の収集におけるビッグデー

して祭りのことを知ったのかを社会調査で測定

タ分析の有効性と社会調査との併用について概した（図3）。これは主観的情報であり，社会調説した。現在では多様な種類のビッグデータが査でしか測定できないデータである。年齢が高利用可能になっているが，それぞれデータの取くなるほど，「過去に来たことがある」からと答

得方法や制約も異なっている。また，
ビッグデー

える人の割合が高く，表4と整合的な傾向が見タであっても常に全数調査と見なせるわけではられる。一方で，「知人の紹介」に関しては，年なく，来訪者の推定などにはいくつかの前提が齢が低いほど多く，若い人は SNS や広告ではな必要となる。
その意味で，現状では唯一無二の万能な方法

く，知人に紹介されたことをきっかけに来訪すは存在せず，情報学的アプローチが進んでいるる傾向が読み取れる。
以上のように，社会調査と Wi-Fi システムログ

観光統計の分野においても社会調査と併用する

データを用いることで，佐原の大祭について以ことが望ましい。特に，佐原の大祭のデータで下の観光統計が得られた。3日間の来訪者の延も見られたように，社会調査とビッグデータでべ人数は約45,000人である。来訪者の男女比ははサンプルの年齢構成などに違いがある。観光

同程度であるが，年齢比については社会調査とに関する文脈では，年代によって行動パターン

Wi-Fi システムログデータとでは大きな違いがあや意識などが異なることも多いため，得られた

ることがわかる。また，来訪者の居住地域は近結果の解釈はサンプルの違いを考慮したうえで距離が多いこと，年齢層が高いほどリピーター行う必要があるだろう。

の割合は高く，年齢層が低く初めて来訪する人

また，本稿では紹介しなかったが，同一の対は知人の紹介がきっかけである割合が高いこと

象者にビッグデータの提供と社会調査の両方をなどが明らかになった。

依頼することで，個人レベルで両者を紐づけることも可能である。これにより，客観的データと主観的データとの因果関係の特定が容易にな

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

30

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

謝辞

り，社会科学での活用範囲はさらに広まると考えられる（瀧川 , 2018）。

本稿における分析は，曽根原登，本間花，二瓶真友，石井桃香，安河内彩乃，井上わかほ（いずれも津田塾大学総合政策学部）と著者によって実施されたものである。
ここに記して感謝したい。

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11）他に交通手段利用者数やソーシャルメディアなどのデータも取得したが本稿では割愛する。

6）国土交通省「観光入込客統計に関する共通基
https://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/
準 」
toukei/irikomi.html

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

32

特集

特 集 論 文デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

日本の地名・人名
データベースから立ち上がる
記憶のコミュニティー
山田太造
東京大学史料編纂所 助教

日本戦国期古記録『上井覚兼日記』のテキスト

存在していることを示唆している。しかも，知を用い，そこに出現する人物間の関連を検出す

人のネットワークは1つではないということもる手法について述べる。人名間関連検出は，
ト重要である。仕事，血縁，場所などの要因によ

ピックモデル LDA（Latent Dirichlet Allocation）

り複数のネットワークが存在する。

により行う。LDAの結果により，『上井覚兼日記』

近年，
インターネットの急速な発展や情報機の観点から検出できた人物グループとその時系

器の高性能化などにより，ソーシャルネットワー
キングサービス（SNS）も急速に発展している。

列変化，さらには空間的変化について述べる。

1

Twitter，
Facebook や Instagram などがその代表

人と人とのつながりを検出する例である。SNS の解析を行えば，現時点での人物間の関係を明示的に分析できるかもしれない。

あらゆる人と人とのつながりや関係を把握す

SNS がない時代の人物間関係を知るため
では，ることは困難である。自分を中心として，自分にはどうするべきであろうか。ミルグラムのよに関係する人との間は明示しやすい。夫婦，親

うな実験を再び行うことは不可能である。

子，兄弟といった血縁関係，同僚や旧友，学友

我々は，戦国期の薩摩島津家における政治機のような関係があろう。ごく親しい人ならそ能を分析するため，経済的・軍事的行動の要因

れなりに把握できるだろうが，例えば自分の兄ともいうべき家臣団の形成や支配システムの解弟姉妹であっても，その友人関係のすべてを把明に取り組んでいる。島津家は天正4年（1576

握しているかどうかは甚だ疑問である。スタン年）の三州（薩摩・大隅・日向）統一以降，耳川

レー・ミルグラムは1967年にとても有名かつ重の合戦や沖田畷の戦いを経て，天正15年（1587年）

要な実験を行った。
スモールワールド現象（smallの豊臣秀吉による九州征伐までの間に，急速なworld phenomenon）の検証実験である（Watts，

勢力増強，兵の動員を可能にしている。

2003）。
無作為に選んだ2名がつながっている場合，

例えば，天正12年3月に勃発した沖田畷の戦

そのつながりの間には平均すると6人の知り合

いでは島津方は3,000人程度の動員だったのにいがいたことから「六次の隔たり（6 Degrees of対し，天正14年の九州征伐直前の豊後攻めではSeparation）」というフレーズでもお馴染みであ肥後側より30,000人，日向側より10,000人ともる。これは，「世界は6次元の隔たりで構成されいわれる動員を行っている。数年のうちにこれている」ということだけではなく，「知人の知人」

だけの動員を可能にする仕組みとして，家臣団は知らない人ばかりかもしれないが，一方で「知の形成に要因があるかもしれないと考えている。

人の知人は自分の知人」というネットワークが島津家家臣団を知るには，「人物グループ」と社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

33

いう関係性を見出し，どのような場合にどのよ
うなグループが活躍しているのかを検出することがその手がかりになるのではないかと考えた。

2

史料から人物間関連を検出する

2.1 『上井覚兼日記』

人物グループを見出す方法として，まず，「ある
コンテキストで登場する人物グループは，それと本稿では『上井覚兼日記』（図1）を扱う。こ同じようなコンテキストでも登場する」というれは薩摩島津家の家臣であった上井覚兼による仮定をおいた。ここでのコンテキストは，外交・日記である。
『伊勢守日記』とも呼ばれる。原本

合戦・行事などのイベントに該当すると仮定する。

は東京大学史料編纂所（以下，史料編纂所）所あるコンテキストで登場する人物を検出するに蔵の重要文化財であり，国宝『島津家文書』に含はどうすればよいのか。それは歴史資料（史料）

まれる史料である。また史料編纂所はこの影写に頼るのが良い。前述の島津家の飛躍を知る上本も所蔵している。原本は28冊で構成されていで重要な史料の1つとして『上井覚兼日記』がある。天正2年8月1日から天正14年10月15日まる。この古記録は一般的な日記と同様に，日単での約12年間の日記であるが，このうち，天正4

位で整序されている。例えば天正14年6月7日

年9月7日から天正10年11月3日までの日条は存

条の書き始めは，下記のとおりである。

在しない。
書かれた期間および著者である上井覚兼の立

一，七日，早朝殿中へ出仕申候，白浜次郎左衛

場から，天正2年8月1日から天正4年9月6日ま

門尉殿を以，参上申候由申上候，即御見参

での鹿児島における「奏者時代」，および天正10被成候，御談合之事，吾々祗候御待居雖被

年11月4日から天正14年10月15日までの「日向成候，従武庫様急ニ御申之義候間，昨日よ

国宮崎城主時代」の2つに分けることができる。

り御談合にて候，伊地知伯州・吉田作州に沖田畷の戦いや岩屋城の戦いに代表される島津て様子承候，…

家と龍造寺家・大友家との関係や，羽柴秀吉による九州征伐寸前までの島津家の動向など，天

ここでは何らかの「御談合」に関して白浜次正期における島津家や九州の情勢を知る上で重郎左衛門尉，武庫様，伊地知伯州，吉田作州の4要な史料として位置づけられている。

名が登場する。ここで「吾々」とあるため，著者『上井覚兼日記』は『大日本古記録 上井覚兼である上井覚兼も含めたほうがよいかもしれな

日記』（全3冊）として史料編纂所より編纂史料い。ともかく，これらの人物は「あるコンテキス
トで登場した」ことを記録することから始める。
これは共起関係を調べることと同値であると考える。また，このコンテキストを見出すことでどのようなグループであるかを調べる。ここでは「御談合」をコンテキストとすることができるかもしれないが，多くの場合は簡易に検知できない。
また，
テキストの量が増えれば，人手で整理していくことは困難になる。そこで情報技術，特に機械学習・AI 技術の1つであるトピックモデル
を用いて，共起関係にもとづく人物グループの自動検出を行う。

図 1 『上井覚兼日記』天正 14 年 6 月 7 日条

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

34

特集

集が発刊されており ，史料編纂所データベース

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたちことがあり得る。編纂過程では特定の人物に比1）定した結果としてよく知られている名前，例えフルテキストデータベース」（以下，古記録 FT）に，

ば括弧を用いて実名を表記している。
例えば「白この全テキストが格納されている。
『上井覚兼

浜次郎左衛門尉（重治）」は「白浜重治」のこと

日記』は古記録 FT では「日条」を単位として格を指しており，「伊地知伯州（重秀）」は「伊地知納してあることから，これを分析の単位とした。

重秀」，「吉田作州」は「吉田清存」であることが日条は1,777件である。

わかる。また「武庫様（島津義弘）」の場合は「島検索サービス SHIPSDBの1つである「古記録津義弘」を示している。
2.2 『上井覚兼日記』から人名を取り出す

しかしながら，機械がこれを見て判断するこ2）

JapanKnowledge ・人名データに関しては，とができるかどうかが問題である。機械は文章

コトバンク ）などのオンラインサービスで提供さ中のどこまでが人名であるかを判断できないた

れている「日本人名大辞典」
やWikipediaにおけるめである。そこで，人名記載のルールを作成し，人物の記事のような人名辞典がある。一方で国これを機械に学習させ，人名を抽出させた。人3

4）

名の異なり数は520，述べ4,025だった。

立歴史民俗博物館「地域蘭学者門人帳人名」 ・「江戸商人・職人」），国文学研究資料館「歴史人テキストの単位ごと，つまりは日条ごとに人56）

名抽出を行い，そのテキスト内での出現頻度を物画像データベース」 などがある。これらは，それぞれのデータベースで対象としている史料

カウントした。例えば，天正14年6月7日条であから人名を網羅的に収集し，人名とそれに関連

れば，白浜重治，伊地知重秀，吉田清存に対しする史料の典拠などが記されている。しかしなて，出現した回数として1を割り当てる。島津がら，このような既存の人物事典のみでは，『上

義弘はこの日条内に2回の登場であることから

井覚兼日記』に登場する人物すべてを網羅でき2を割り当てる。機械学習，自然言語処理，
デー

ない。

タ工学などの情報学分野ではこの結果を bag-of-『大日本古記録』の編纂過程においては，史料

words（BOW）と呼び，テキストを数値データ化に登場する人物にはよく知られている人名を付する方法の1つとして知られている。

与しており，古記録 FT でもそれが表現されてい表1は『上井覚兼日記』内に出現する人名とそる。これを用いて人名を抽出していく。例えば，の頻度を示す（上位30件）。この史料の著者で先の天正14年6月7日条では，下記の記載がある。

ある上井覚兼が最も出現頻度が高かった。史料内では「上井覚兼」もしくは「覚兼」ではなく，「拙

一，七日，早朝殿中へ出仕申候，白浜次郎左衛者」が出現する。
上井覚兼が島津家の家老であっ門尉（重治）殿を以，参上申候由申上候，

たことに依ると思われるが，島津4兄弟（島津義即御見参被成候，御談合之事，吾々祗候御人名

待居雖被成候，従武庫様（島津義弘）急ニ御申之義候間，昨日より御談合にて候，伊地知伯州（重秀）
・吉田作州（清存）にて様
子承候，…
この時代では，実名・諱で呼びあうのを避け

頻度

人名

頻度

人名

頻度

1 上井覚兼1377 11 肝付兼寛

40 21 島津歳久

27

2 島津義弘82 12 鎌田兼政

40 22 本田薫親

26
24

3 伊集院忠棟

74 13 上原尚近

39 23 本田正親

4 島津家久

71 14 伊地知重秀

37 24 上井兼成

23

5 島津義久

70 15 上井薫兼

35 25 吉利久金2222

6 島津忠長59 16 伊集院久宣

35 26 有馬晴信

7 柏原有閑50 17 伊集院久治

34 27 山有信

20

8 本田親貞45 18 平田光宗

31 28 新納久時

20る習慣があるため，仮名で呼びあうのが通例で

9 比志島義基

43 19 平田宗張

30 29 白浜重治

20

10 吉利忠澄

42 20 喜入季久

27 30 平田増宗

19ある。そのため人名を見ても幾人にも該当する

表 1 人名の出現頻度

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

35

久，義弘，歳久，家久）のほか，伊集院忠棟や島ク数を K としたとき， および は津忠長などの島津家の中枢にいた人名の出現頻度が高かった。また，上井覚兼の家臣だった柏（1）

原有閑などの宮崎衆 ）や上井薫兼などの上井覚
7

兼一門衆の頻度も高かった。宮崎衆の出現頻度により生成される。ここで，が高かった理由は，上井覚兼が日向国宮崎地頭・分布を示す。トピック

宮崎城主だったことであろうと思われる。

れる。

はディリクレは下記により生成さ（2）

2.3 地名データを抽出する

人名と同様に，『大日本古記録』では地名に

ここでも注釈を付与していることから，地名の出現箇

はは多項分布を示す。さらに人名所を知ることができる。ただし，中世の地名を（3）

現在の地名に比定することは難しいこともある。Google Maps のような GIS システムが発達により生成される。

している昨今，地名とともに緯度・経度を付与

LDA のモデル推定では，崩壊型ギブスサンプリ

することが望ましい。
そこで，地名データとして，

ング（Collapsed Gibbs Sampling; CGS）による

JapanKnowledge 等で提供されている「日本歴史2004）
解法が知られている（Grifﬁths，。この手地名体系」，国立歴史民俗博物館「日本荘園」）・

続きを図3に示す。ここでは

8

9）日条dにおいてV は人名数トピック i に割り当てられた人名数，「旧高旧領取調帳」 ，人間文化研究機構「歴史地
10）名データ」 などを用いながら，地名に対してを示す。CGSではθおよび を周辺化
（積分消去）

それぞれに緯度・経度を割り当てた。地名の出することにより直接求めることなく，次式によ

現回数は述べ1,683だった。

り z をサンプリングすることができる。

2.4 人物間関係を見出す

人物間の関係性を検出するため，
トピックモ
デルの1つである LDA（Latent Dirichlet Alloca-

N D

tion）
2003）を用いた。人名の BOW に対し（Blei，

図 2 LDA のグラフィカルモデルてLDAを適用する。LDAは予め設定したトピッ
ク数に応じて，人名を分類していく。
本研究で用いた LDA のグラフィカルモデルを図2に示す。ここで灰の円は観測変数，白の円は未知変数を示す。矩形は繰り返しを，矩形内の右下の数値は繰り返しの回数を示す。w は唯一の観測変数である人名を示す。z は w のトピックを示す。θは日条ごとのトピックの確率分布，
は全人名でのトピックの確率分布を示す。αおよびβはそれぞれ，θおよび のパラメータを示し，このモデルではハイパーパラメータに相当する。日条数を D，日条 d の人名数を

，
トピッ

社会と調査

図 3 Collapsed Gibbs Sampling の手続き

NO.23（2019 年 9 月）

36

K

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたちするトピック，つまりは人物グループを検出する。
（4）

さらに，時間・空間を軸に人物グループの変化を分析していく。LDA におけるパラメータと

LDA のハイパーパラメータであるαおよびβ

して，トピック数を10とした。図3で示した崩壊はそれぞれθ，のパラメータである。Wallach型ギブスサンプリングの各繰り返しにおいてパー，100
プレキシティ（Perplexity）を計測しており，である場合，

900回あ回目あたりで急速にその数値が減少し，（2009）により，αは一様ではなくβは一様であるLDA のパフォーマンスが改善されることが報告

たりで落ち着いたため，その回数を1,000とした。

されているため，本研究でも同様の設定とした。

このサンプリング，またハイパーパラメータであさらに CGS の各サンプリングにおいてαおよびるαおよびβの各要素の初期値は0.1とした。

βを更新する。次式に示すように，不動点反復

表2は検出した人物グループと各グループ

法によりディリクレ分布におけるパラメータをに関係する人名（出現頻度上位20件分）を示推定することができる。

V1は家老や肥後に関わる人名，
V2
す。例えば，
は大隅関係・肝付氏との交渉・抗争に関わる人（5）

V3は龍造寺氏関係および肥前・筑前情勢に
名，
V4は上井覚兼の一門衆・宮崎衆，関わる人名，
V5・V8・V9・V10は老中衆・島津一門衆を示（6）

V5は島津歳久関係，
V8
すと考えられる。特に，
ここではディガンマ関数を示す。

V9
は当時の島津家の当主である島津義久関係，

トピックモデルとして LDA 以外にも LSI

V10は島津家久関係であろうは島津義弘関係，

1990）（Latent Semantic Indexing）（Deerwester，と思われる。V2と V8は一見すると似ているよ1999）がや pLSI（probabilistic LSI）
（Hofmann，V8は重臣・家老に相当する人物
うに思えるが，ある。LSI は1史料につき1トピックを仮定する

V2では大隅・肝付関が挙がっているのに対し，ため，多角的な関連性を考慮できない。pLSI は係者が並んでいるため，上記のように分類でき

LDA と同様に LSI を拡張し，
1史料につき複数ると考えている。

トピックを仮定する。しかしながら，潜在トピッ
クの生成確率，つまり式（1）における

3.2 人物間の関連性を計算するを最尤推定するなどして事前に算出する必要があ

表3は，島津4兄弟（島津義久・義弘・歳久・家久）

る。そのため，学習データにはない史料への対と出現パターンが類似する人物の上位15名を示

応は高コストになってしまう。また，している。この算出方法は下記のとおりである。

は学習データの量に応じて計算コストが増大してグループごとの人名とその出現頻度をもとに人しまうため，
アドホックな手法で求めることが多物間の距離を算出する。このとき人物−グルーい。これに対し LDA は，プのベクトルを作成し，これに次式で示すコサイを確率的に算ン類似度を適用する。

出する生成モデルである。

3

実験

（7）

3.1 LDA を適用する

ここで x と y は人物ベクトルを示す。この値
は人名の出現パターンに対する類似度に相当す

LDA を『上井覚兼日記』に適用し，人名に関社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

37

V1

V2

V3

V4

V5

V6

V7

V8

V9

V10

1

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

上井覚兼

2

本田親貞

島津義久

吉利忠澄

柏原有閑

島津歳久

吉利忠澄

比志島義基 島津義久

島津義弘

島津家久

3

平田増宗

伊集院忠棟 秋月種実

鎌田兼政

本田薫親

上井薫兼

伊集院久宣 伊集院久治 上原尚近

島津義弘

4

白浜重治

伊地知重秀 龍造寺政家 上井兼成

阿多忠辰

肝付兼寛

吉利久金

島津忠長

島津忠長

伊集院忠棟

5

伊地知重秀 北郷時久

高城珠長

野村豊綱

喜入季久

鎌田兼政

平田宗張

川上久隅

島津家久

三田井親武

6

八木昌信

本田親貞

大友義統

上井薫兼

土持久綱

伊集院忠棟 新納久時

島津義弘

島津義久

上井神九郎

7

肝付兼寛

喜入季久

島津歳久

桑幡道隆

敷祢頼賀

有馬晴信

8

伊集院忠棟 島津以久

稲長辰

田尻鑑種

島津以久

大寺大炊助 川上翌久

山有信

名和顕孝

柏原有閑

9

島津忠長

平田昌宗

有馬晴信

平田宗張

川上久辰

島津義久

山忠助

本田正親

平田歳宗

有川貞真

10 平田光宗
11 本田薫親

島津義弘

筑紫広門

敷禰頼元

平田光宗

平田光宗

吉利忠澄

本田親正

新納久時

本田正親

島津朝久

上原尚近

土持久綱

赤星統家

島津忠長

山有信

合志親重

伊集院久治 税篤和

12 吉田清存
伊地知重隆 井尻祐貞
13 長谷場純辰 平田宗張
島津義弘
14 税篤和
村田経定
平田宗位

平田宗応

宮原景種

平田宗衝

上井秀秋

村田経平

伊集院忠棟 島津忠長

新納忠真

島津家久

敷祢頼賀

吉田清存

猿渡信光

大野忠宗

志岐鎮経

三池鎮実

有馬晴信

鎌田政景

吉利忠富

喜入季久

新納教久

新納忠包

大寺大炊助 伊集院忠棟 山忠助

上井秀秋

15 龍造寺隆信 東郷重尚
16 上原尚近
河野通貞
17 木脇祐充
国分定友

伊地知重則 三田井親武 稲長辰

奈良原延

大寺政安

島津忠良

三原重益

本田親商

鎌田政虎

市来忠末

本田盛親

島津家久

小川有季

新納久饒

北郷忠虎

野村友綱

織田信長

桂忠詮

本田親兼

肝付兼篤

市来家守

川田義朗

宮内忠増

島津久保

18 羽柴秀吉
19 三原重隆

肝付兼寛

近衛前久

平田宗清

猿渡信光

伊地知重元 柏原有閑

小代親泰

山有信

伊集久治

伊地知重興 伊集院忠棟 猿渡信光

鎌田政景

大山綱秀

比志島国貞 川上忠智

島津歳久

北郷久盛

20 島津貴久

本田親治

高城珠長

川上忠智

稲長辰

本田正親

吉利久金

志岐親重

猿渡信孝

平田光宗

表 2 LDA により検出された人物グループ
島津義久

1 0.93946
2 0.92076
3 0.89796
4 0.89059
5 0.89059
6 0.89059
7 0.88656
8 0.884
9 0.88164
10 0.88133
11 0.87464
12 0.86714
13 0.86572
14 0.82731
15 0.82689

本田親正
川上久隅
島津忠良
大津山家稜
渋谷松右衛門尉
辺春親行
本田正親
伊集院久春
村田経平
山有信
町田忠綱
伊集院久治
猿渡信光
宮原景種
比志島国貞

島津義弘

0.994990.877420.846780.80232
0.78772
0.772430.772430.772430.76466
0.760670.750760.745210.742360.73279
0.73137

島津歳久

本田親豊

0.99756
0.98432
0.93050.885880.87977
0.86777
0.842890.805240.805240.805240.804850.79715
0.792990.78090.78086

深水宗方
島津彰久
島津忠長
高城珠長
大津山家稜
渋谷松右衛門尉
辺春親行
村田経平
山有信
島津義久
猿渡信光
川上久隅
伊集院久春
高城珠玄

本田親兼
川上忠智
野村重綱
伊地知重次
税篤和
本田薫親
本田親正
大津山家稜
渋谷松右衛門尉
辺春親行
平田歳宗
村田経平
山有信
伊集院久春
平田光宗

島津家久

0.91130.88378
0.79634
0.79343
0.79343
0.792610.75798
0.74972
0.74552
0.73595
0.66292
0.63726
0.59251
0.58867
0.55893

山善久
柏原有閑
田尻鑑種
上井神九郎
野村豊綱
上井兼成
比志島義興
平田宗応
鎌田兼政
近衛信尹
名和顕孝
吉利忠澄
上井薫兼
伊地知重元
有川貞真

表 3 島津 4 兄弟との共起関係る。表2における V9および V10の結果から，義よるかもしれないが，家久と類似する人名は表久と義弘もしくは義弘と家久の出現パターンは2で示した V4と比較すると，上井覚兼の一門衆・類似するかと思われたが，表3の結果から，人名

宮崎衆が多く含まれていることがわかる。

の共起パターンが異なることがわかる。これに図4は著者である上井覚兼を中心とした人物

より島津4兄弟は独立して行動しているように

ネットワークを示す。
人物間の関連は同様に（7）見受けられる。

式により求め，この値が高い上位20名を関連人

島津義弘に近い出現パターンだったのは，当物としてあり，これを黒円で示している。関連

時の島津家当主島津義久だった。義弘は義久に人物においても（7）式の上位20名を算出し，こ代わって総大将として指揮を執ることが多かっ

れを灰色円で示している。最も関連度が高かったと考えられるが，これが影響するかもしれない。

たのは伊集院忠棟であり，本田親貞，税所篤和，

島津家久はその居城が日向国佐土原にあり，上平田光宗と続く。彼らは島津家の家老もしくは井覚兼の居城は日向国宮崎である。この関係に太刀役であり，主君である島津義久の近くに侍社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

38

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

図 4 人物ネットワーク

るグループである。表3の結果もここに表示さ本田親治，伊地知重増，伊地知重秀，伊集院忠棟

れており，島津4兄弟それぞれの関連する人物などである。これに対し，天正14年7月1日−天を垣間見ることができる。

正14年9月28日の期間では，上井覚兼，島津義久，
島津義弘，上原尚近，名和顕孝，島津忠長，伊集

3.3 人物グループの時系列変化

院久治，城一要，宮内忠増などである。
『上井覚兼日記』の日条において，共起する人名が明らか

図5は V9および V10における時系列変化を示す。この図では，一部の期間について各人物グに異なっていることを示す。これは V10も同様

ループに属する人名を列挙した。表2からわかだった。

V9は島津義弘，
V10は島津家久に関係るように，
3.4 地名と人名の関係する人名が属しているが，両トピックとも，義弘・

V9には V1や家久が属している。しかしながら，

図6に，天正10年11月から天正12年4月まで

V2に属する人名が多く，
V10には V4に属する人の，地名ごとの人物グループの時系列変化を示

名が多いことから，これらの特徴は大きく異なる。

す。ここでは，この間に本文に出現する地名の図5でもこの傾向が見受けられるが，天正2年

うち頻度順に上位6ヶ所（宮崎，紫波州崎，佐土から天正4年の期間と天正10年以降の期間とで原，鹿児島，八代，有馬）を選定した。島津家とは両グループともに属する人名が異なることが龍造寺家の間で行われた沖田畷の戦いは天正12多かった。例えば，天正3年1月1日−天正3年3年3月24日に勃発した。政情が非常に緊迫した

月29日の期間において V9に属する人名は，上井時期である。上井覚兼はすでに宮崎城主であり，

覚兼，上原尚近，平田歳宗，新納教久，島津義弘，

かつ島津家の老中役になっている。そのため宮社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

39

図 5 島津義弘と家久の人物グループの時系列変化

崎と鹿児島を頻繁に往来している。

いるわけではないことがわかる。

この期間，上井覚兼のお膝元である宮崎で検当時の佐土原は島津家久の居城である。天正

V4，
V2，
出された人物グループは頻度順に V1，

11年4月−6月以外の期間では，人物グループ全V6の順だった。V1，
V4および V6は同じ時期に体としてあまり頻出しなかった。はっきりとし

V8はその頻度は低いも出現していた。一方で，ていないが，家久自身が佐土原にいる時期があのの，沖田畷の戦いの直前である天正12年2−3

まりなかったためかもしれない。沖田畷の戦い

月に突然出現している。史料本文に照らし合わ

では，家久が島津方の実質的な総大将であるこせると，全体的に人物グループの出現頻度が低とも影響すると考えられる。

い期間は宮崎を離れている期間を示し，反対に鹿児島は当主義久の居城であることからさま

頻度が高い期間は宮崎在中に相当することがわ

ざまな人物が登場している。最も頻出したグかった。

ループは V1だった。家久に関連すると思われ

紫波州崎は宮崎市折生にある城山を指すと考る V10は，天正11年4−6月の間に頻出し，またえられる。宮崎城から見えるほどの近さに位

天正12年2月にも再び頻出していることがわか置しており，覚兼の父である薫兼が城主だった。

V5は，他のグループに比べると低頻る。また，

このことから，宮崎衆や上井覚兼の一門衆に関度であるが，宮崎や佐土原などに比べ，比較的連するグループだと考えている V8の頻度が高い。

頻度が高いのも特徴である。

宮崎在中のときは，紫波州崎まで訪れることが八代および有馬は上井覚兼の居城の佐土原か

何度もあった。しかしながら，宮崎とは異なる

ら見れば，九州の反対側に位置する。こうした人物グループで構成されていた。とくに天正11

地理関係から，これらの地名は天正12年3月の年8月付近，および天正12年1月付近で顕著に異沖田畷の戦い付近の日条で頻出すると予想してなっていることがわかった。これより，宮崎といたが，実際には天正10−11年の方が圧倒的に

紫波州崎とでは必ずしも同様の政務等を行って頻出していることがわかった。八代においては，

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

40

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

他の地域に比べ V10の割合が大きく，天正11年

われようとしている時点で終えていることにな

9月に V10が頻出し，天正11年8月には V1が頻る。天正14年12月には戸次川の戦いがあり，島出している。有馬においても V10の割合は大き

津方は秀吉方に一旦の勝利を得たが，天正15年

いが，八代とは異なり，天正11年11−12月に頻に入ると，秀吉および弟秀長が率いた10万近い出している。また，他の地域に比べ V5の割合が軍勢に圧され劣勢となる。根白坂の戦いでの敗大きい。特に，天正12年3月に頻出している。

戦を経て，この年の4月21日に島津家は秀吉方に降伏を申し出るに至る。それに続く九州国分

おわりに

4

により，それまでとは異なる人の配置がなされ，既得権益を奪われた旧勢力は国人一揆を起こし『上井覚兼日記』の最後の日条は，天正14年10た。しかしながら，秀吉による徹底した成敗戦

月15日である。秀吉による九州征伐がまさに行略により壊滅していく。九州における近世的秩

宮崎
25

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

紫波州崎

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

鹿児島

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

有馬

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

16
14

20

12
10

15

8

10

6
4

5

2
0

0

(a) 宮崎（b ） 紫波州崎

佐土原
30

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

35

30

25

25

20

20

15

15
10

10

5

5

0

0

(c) 佐土原(d) 鹿児島

八代
35

V1
V6

V2
V7

V3
V8

V4
V9

V5
V10

60

30

50

25

40

20

30

15

20

10

10

5
0

0

(e) 八代(f ) 有馬

図 6 地名と人物グループの関係

社会と調査

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41

序の始まりを迎えることにより，大大名としてて解明することができると考えている。

残った島津家ですら，旧来の人と土地のあり方
謝辞を把握することが難しい状態にある。旧来を知る上で『上井覚兼日記』はとても重要な史料で本研究の成果の一部は JSPS 科研費 18H03576，ある。本稿では『上井覚兼日記』のみを対象と26240049，
26730167および東京大学史料編纂所

して LDA を用いた分析を行った。それ以外の前近代日本史情報国際センターの助成を受けた

史料にもあたっていくことで，戦国九州におけものによる。

る情勢，さらには島津家の政治的手法を深化し文献

Watts, D. J., 2003, Six Degrees: The Science of aConnected Age, New York:

Wallach, H. M., D. Mimno and A. McCallum,
2009, Rethinking LDA: Why Priors Matter ,Advances in Neural Information Processing
Systems, 23: 1973-1981.

W. W. Norton.（辻竜平・友和政樹訳，
2004『
，スモー
ルワールド・ネットワーク ― 世界を知るための新科学的思考法』阪急コミュニケーションズ。
）

Deerwester, S., S. T. Dumais, G. W. Furnas, T. K.
Landauer, and R. Harshman, 1990, Indexing
by Latent Semantic Analysis , Journal of theAmerican Society of Information Science, 41(6):391–407．

Blei, D. M., A. Y. Ng, and M. I. Jordan, 2003, Latent
Dirichlet Allocation , Journal of Machine
Learning Research, 3(4-5): 993-1022.
Grifﬁths, T. L. and M. Steyvers, 2004, Finding
Scientiﬁc Topics , Proceedings of the National
Academy of Sciences, 101 Supplement 1 (1):5228-5235.

Hofmann, T., 1999 , Probabilistic Latent
Semantic Indexing , Proceedings of the 22nd
Annual International ACM SIGIR Conference
on Research and Development in Information
Retrieval, 50–57.

注

https://wwwap.hi.u-tokyo.ac.jp/ships/
1）

http://base1.nijl.ac.jp/~rekijin/
6）2）
https://japanknowledge.com/

7）『上井覚兼日記』において「宮崎衆」と記述がある．

3）
https://kotobank.jp/

8）https://www.rekihaku.ac.jp/up-cgi/login.
pl?p=param/soue/db_param4）
https://www.rekihaku.ac.jp/up-cgi/login.
pl?p=param/rung/db_param9）
https://www.rekihaku.ac.jp/up-cgi/login.
pl?p=param/kyud/db_param5）
https://www.rekihaku.ac.jp/up-cgi/login.
pl?p=param/edos/db_param

社会と調査

10）
https://www.nihu.jp/ja/publication/source_
map

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特集

特 集 論 文デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

オープンサイエンスとオープンガバナンスの倫理的諸問題近藤康久
総合地球環境学研究所 准教授

1

目標を達成しよう」とうたわれている。そしてはじめにオープンサイエンスと社会2030年までに達成するべき目標（ターゲット）の17.16項には，「知識・専門性・技術・財源のオープンサイエンスには，
トップダウンとボトム流動化と共有によるグローバル・パートナーシッ2017）
アップの2つの潮流がある（林ほか，。トップの強化」が挙げられている（United Nation，

プダウンの科学技術政策としてのオープンサイ

2018）。学術界は「知識・専門性・技術」を担う

OECD（2015：9）の「公的資金によ
エンスは，

SDGs の達成に向けて，
主要セクターであるから，る研究成果を社会にオープンにすること」を学術界には社会との連携・連帯が強く求められOpen原義とする。ここでいう「オープン」は，ている現状にあるといえよう。

Definition（2015）
において定義されたとおり，「作
品に誰もが自由にアクセスでき，作品を自由に

2

再利用，改変，再配布できること」を意味する。

社会課題解決のための研究方法論

いっぽう，
ボトムアップのアクションとして社会の課題を解決するための研究の方法論には，〈市民〉，より正確にいえば〈職業研究者ではは，長い歴史がある（表1）。その始まりは，
グルーない人〉が，研究の基礎データを提供したり，観プダイナミクス理論の創始者であるクルト・レヴィ

察者・入力者・分析者として研究プロジェク

1948年にアクションリサー
ン（Kurt Lewin）が，トに参加したりするシチズンサイエンス（市民チ（action research）を提唱したことにさかのぼ参加型科学）が国内外で盛り上がりを見せてる（Lewin 1948，訳 1954）。アクションリサーチ

2015；Hecker et al.，いる（Dickinson & Bonney，は，「望ましいと考える社会的状態の実現を目指

2018；Ono et al.，
2018）。
トップダウンとボトムアッ

して研究者と研究対象者とが展開する共同的なプのアクションは方向性が異なるように見えるが，

2010：1）と定義される。
研究実践」
（矢守，

学術界（アカデミア）と社会との接合と協働を志科学社会学の文脈では，
マイケル・ギボンズ

向するという点において共通しており，収束の（Michael Gibbons）らが，社会に開かれた知識方向に進んでいる。

生産の様式（モード II）を提唱した（Gibbons et2015年9月に国連が採択した持続可能な開al. 1994, 訳 1997）。モード II 科学は，学問体系に発目標，いわゆる SDGs（Sustainable Develop-

貢献することを目的とする従来の科学の知識生

ment Goals）には，17個のゴールが掲げられてい産様式（モード I）とは性質が異なる。モード IIる。そのうちの17番目に「パートナーシップで科学においては，「課題の設定ならびに解決は特

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

43

表 1 社会課題解決のための研究方法論

アプローチ

特徴

アクションリサーチ
Action Research

現実世界の課題解決を志向する研究

モード II サイエンス
Mode II Science

学問体系に貢献することを目的とする従来の知識生産のモード（I ）とは異なり，社会に開かれた知識生産のモード

Gibbons et al.，
1994
サトウ，
2012

科学のみでは解決できない問題群に対するアプローチ

小林 ，
2007

シチズンサイエンス
Citizen science

市民参加型の共同研究

Dickinson & Bonney，2015
Hecker et al.，2018
Ono et al.，
2018

超学際研究
Transdisciplinary research

Lang et al.，2011
現実世界の課題を解決するための，学術横断的なチームサ
Mauser et al.，
2013
イエンス
佐藤 ，
2018

トランス・サイエンス

Trans-science

文献
Lewin，
1948
矢守，
2010

定の学範（ディシプリン）ではなく，社会の要請

的・専門的知識を一方的に提供するだけではなく，

2012：4）
によって規定される」（サトウ，。

社会に備わるさまざまな実践的知識から学びを得て，互いに学び合う姿勢（mutual learning）がまた，科学技術コミュニケーションの文脈で2011年の東京電力福島第一原子力発電所事
は，

2012）
重要とされる（Lang et al.，。

故などを契機として，科学技術に対する市民の3

信頼が揺らいだことなどを背景として，「科学によって問うことはできるが，科学によって答え

シビックテックとオープンガバナンス

ることのできない問題群からなる領域」（小林，

また近年，社会課題解決の文脈において，「シ

2007：123）であるトランス・サイエンスの意義

ビックテック」と「オープンガバナンス」というと役割が見直されるようになった。

言葉が聞かれるようになった。シビックテック

近年，社会課題の解決に資する研究のニーズとは「市民主体で自らの望む社会を創りあげるが高まるなかで，トランスディシプリナリー研究ための活動とそのためのテクノロジー」（稲継編，（transdisciplinary research）という言葉をしば

2018：ii）を意味する。実際には，情報通信技

しば耳にするようになった。日本では TD 研究，術（ICT）や社会起業などの知識・技能を持つ

超学際研究，超域研究あるいは社会協働研究と市民エンジニアが，政府・自治体のオープンデー

も呼ばれるこのアプローチは，「科学と社会の境タ（オープンガバメントデータ）と ICT を活用し界を超えた知識の協働生産プロセス」（佐藤哲，て，社会課題の解決に取り組むことを指すこと

2018：4）を本質とする。

2013；松崎，
2017；
が多い（Knight Foundation，
2018）
稲継編，
。

TD 研究においては，現実世界の難題（wicked
problem）に対処するために，複数分野の研究

シビックテックの動きは，
ティム・オライリー

者と政府・自治体，非政府機関，企業，地域住（Tim O Reiley）がウェブの概念を行政にも拡民など社会の多様な主体（アクター）がチーム2009）を張した「Government 2.0」
（オライリー，を形成して知識経験を持ち寄り，立場を超えた

提唱したことをきっかけとして米国でおこった。

対話と熟議を通して研究計画の共同立案（co-de-「Government 2.0」構想は，
バラク・オバマが2009sign），知識の共同生産（co-production），成果の年1月に米国大統領に就任するにあたり，透明共同展開（co-dissemination あるいは co-deliv-

性（transparency）
・参加（participation）
・協働ery）を行う（Mauser et al.，2013）
。このプロセス（collaboration）の三原則を新たな行動原理としにおいては，研究者が社会の多様な主体に科学て行政官に求めたこと（奥村・米山 2014；奥

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

44

特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

2017；宇野他，
2017）に呼応するものであっ村，に資する研究の方法論は，どのように変わるのた。宇野らが指摘するように，このことは「ただろうか。この問いを探究するために，筆者はんに政府の情報が公開されるだけでなく，利用

総合地球環境学研究所（以下，地球研）におい

可能なデータとして提供されることで，市民自て「環境社会課題のオープンチームサイエンスにらが現状の分析や政策課題の提案をしていくこ

おける情報非対称性の軽減」（通称，
オープンチー2017：154-155）を意味する。これは，
と」
（宇野他，

ムサイエンスプロジェクト）という共同研究に取先述した「オープン」の原則に準拠するものでり組んでいる。プロジェクトにおける事例・概あり，「オープンガバメント」と呼びうるものである。

2019）を経て，次のこと
念の検討（Kondo et al. ，

日本では2013年に金沢市にCode for Kanazawa

がわかってきた。

が設立され，
シビックテックの実践が始まった

まず，
オープンサイエンスとオープンガバナンス

2018）
Code for Japanおよび（鈴木・福島，。現在，の目的を比較してみよう（図1）。オープンガバ

Civic Tech
各地域の Code for 団体（ブリゲイド），

ナンスは，社会課題の解決を目的としており，そForumといったコミュニティーの活動や，アーバの手段がオープンガバメントデータと ICT に基ンデータチャレンジ（UDC）やチャレンジ！オーづくシビックテックである。これに対し，政策

プンガバナンス（COG）といったコンテストを通して，としてのオープンサイエンスは，日本の第5期科

シビックテック実践者の地域的および全国的な学技術基本計画にうたわれるとおり，
オープンリ

ネットワークが形成されつつある。

サーチデータをオープンイノベーション，すな

COG を主宰する奥村裕一は，「オープンガバメ

わちオープンな科学技術革新につなげることをントを行政自身の変革に終わらせず，市民も主企図しており，
オープンイノベーションの方向性役になって課題解決に取り組んでいく社会的仕のひとつが社会課題解決である。社会課題の解組みに変えていきたい」（奥村 2017：41）という決に向けて研究者と社会の多様な主体が協働す

思いを込めて，「市民側から見た社会のガバナン

るのが TD 研究の要諦であるが，これをオープ

スのオープン化」
を「オープンガバナンス」と名付け，

ンリサーチデータと結びつけるためには，市民「政府視点のオープンガバメント」と区別した（奥参加型の共同研究であるシチズンサイエンスと2014：104）
村・米山，。

連結する必要がある。TD 研究とシチズンサイエ

市民が主体となって社会課題の解決に取り組ンスを連結することにより，社会課題解決型研

むという点において，
シビックテックとオープン

究と市民参加型研究を融合させ，社会課題解決

ガバナンスは概念的に共通する。シビックテッ

共創型研究をかたちづくることができる。

クがオープンデータと ICT の活用を前提とするのに対し，オープンガバナンスはそれらの活用を

シビックテック Civic Tech

必ずしも前提としない ）。この概念整理に基づ
1

くと，
シビックテックはオープンガバナンスを実

オープンガバメント
データ

オープンガバナンス

Open Government Data

Open Governance

現するための手段のひとつと位置づけることが社会課題の解決

できよう。

4

Solution to Societal Issues

オープンサイエンスとオープンガバナンスの関係性

オープンリサーチ
データ

オープンサイエンス

Open Research Data

Open Science

シチズンサイエンス
Citizen Science

それでは，このようなオープンサイエンスとオーTransdisciplinary Research

図 1 社会課題解決に至るオープンサイエンスとオープンガバナンスの射程（近藤・林，
2019：図表 3を改変）

プンガバナンスの時代にあって，社会課題の解決

社会と調査

トランスディシプリナリー研究

NO.23（2019 年 9 月）

45

TD 研究およびオープ
次に，
シビックテックと，

レベル4：課題の設定，データの収集・分析を●

ンサイエンスの方法論上の異同について検討し研究者と共同で行う「究極のシチズてみよう（表2）。従来の学術研究（モード I）は

ンサイエンス」

研究者が（1）問題を設定し，（2）問題を解くため

この分類においては，高次のレベルほど市民の方法を決め，（3）問題を解き，（4）成果を公表

が研究に深く関与するが，ここでも問題を解く

する，というプロセスからなる。これに対し，現ための方法を市民が決めることは想定されてお在の代表的な TD 理論（Mauser et al. 2013）におらず，研究者の専決事項であることが暗黙的にいては，研究者と社会の多様なステークホルダー

了解されているようである。

（利害関係者）が，（1 ）問題を共同設定（co-design）

この点において，
シビックテックでは，問題をし，（2 ）知識を共創し（co-production），（3 ）成解くための方法を決める工程も含め，すべての果を共同発表する（co-dissemination）ことを強プロセスを市民が主導し，多様な主体が共創す

調するが，
（2）
の
「問題を解くための方法を決める」

る。この点が，シビックテックと既存の社会課題

工程は明記されておらず，暗黙的に研究者の専解決型研究及び市民参加型研究との相違点であ決事項とされている。

り，
オープンサイエンスとオープンガバナンスの時

TD のかたやオープンサイエンスにおいては，

代において，社会課題解決共創型研究の方法論

ような首尾一貫した研究方法論はまだ完成してをかたちづくる際に留意すべきポイントである。

いないが，（3）の問題を解く工程に市民が参加
し（シチズンサイエンス），（4）の成果公表をオー
プンデータのかたちで行うことが提案されている。

市民と研究者の間の非対称性

5

オープンガバナンスにおいては，市民と行政，

ムキ・ハクレー（Muki Haklay）によれば，
シチ
ズンサイエンスは次の4段階に分かれる（Haklay，

企業，専門家は，理想的には対等な立場で課題

2013；林，2018）。

解決に参画する。研究者は専門家の一部にすぎ

レベル1：市民が〈センサー〉としてデータを

ない。

●

しかるに，
オープンサイエンスは〈研究〉の一環収集する「クラウドソーシング」（レベなので，研究を生業とする職業研究者の地位がル1）

先天的に優位になる。社会課題解決型研究におレベル2：基礎的なデータ処理を行う「分散型●いては，取り組む対象が社会の課題であるため，インテリジェンス」

課題については参加者が多かれ少なかれ理解可

レベル3：課題設定とデータ収集に加わる「参●能である。ただし，問題を解くための方法を理加型研究」

表 2 学術研究のモード I とトランスディシプリナリー（TD ）研究 ，
オープンサイエンス，
シビックテックのワークフロー比較

従来の学術研究（モード I ）現在の TD 理論（Mauser et al. 2013）

オープンサイエンス

シビックテック

問題を設定する

Co-designof research agenda---

市民主導による共創

問題を解くための方法を決める------（研究者の専決）（研究者の専決）

問題を解く

Co-production ofknowledge

市民参加

成果を公表する

Co-dissemination of
results

オープンデータ

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

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特集

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

解するには，高度な科学的知識を必要とする場

社会に知識が不足しているからだ」という言説合があり，市民と職業研究者の間には知識の非2004；佐藤，
2018：1）を指す（Sturgis & Allum，。

対称性が介在する。

欠如モデルは，社会課題解決の文脈にあっては，また一般に，職業研究者は高学歴であり，得「地域社会には技術と経験が欠けているから，専てして「先生」の敬称を付けて呼ばれる大学教門家集団が技術と経験を持ち込めば課題が解決員などの職業に就いているため，
シチズンサイエ

するはずだ」という言説となって発動する。こンスの場において，市民参加者との間に社会経

れはオープンサイエンスや TD 研究だけでなく，済的地位（socioeconomic status）の非対称性がオープンガバナンスとシビックテックにおいて生じていることもある。

も同様である。なお，意識的であるにせよ無意

さらにいうと，従来の学術研究（モード I）に識的であるにせよ，このような〈上から目線〉は

おいては，このような非対称性が存在すること専門家当人にとっては自覚しづらいので，注意が暗黙の理由付けとなって，市民参加者は正規が必要である。

の研究者と見なされない。そのことは，例えば市民と職業研究者の間に，知識と社会経済的

大学・研究機関が定める謝金支給基準に如実に地位などの非対称性があり，欠如モデルが根底現れている。筆者の所属する大学共同利用機関にある状況下では，市民からの〈搾取〉の構造

法人人間文化研究機構の謝金支給基準では，ワーが生じやすい（図2）。一般に，市民参加に基づクショップの参加者には「指導・助言謝金」をく課題解決を目的とするワークショップは，主適用することが認められるが，その額は1日あ催者側の研究者や行政が，市民や学生といったたり5,000円である。これは，有給の職業研究者

参加者から知識やアイディアを得るという構造に支給することを想定した基準であり，無給のになっていることが多い。それは同時に，会場

市民やフリーランサーの参加は想定されていなへの行き帰りや事前準備・事後フィードバック

い。このように，モード I を前提として構築されを含めた一定時間のあいだ参加者を拘束し，知た大学・研究機関の制度そのものが，市民と職識やアイディアを出させる〈労働〉を課す構造業研究者の間の非対称性を固定化する装置としにもなっている。
これに対し主催者は，その場の楽しさや〈やて作用してしまうこともある。

りがい〉，定額の謝金，専門的知識の還元，論文

6

欠如モデルと搾取

謝辞への記載などのかたちで参加者に報いる。
しかし，必ずしも主催者と参加者の間で交換のこのような非対称性は，研究者が意識的ない均衡が取れているとはいえない。
交換の不均衡を，し無意識的に〈上から目線〉で市民に接する構

弱者の立場にある側が感じるとき，それは〈搾取〉造を醸成するかもしれない。意識的な〈上からとなる。
しかし，普段アカデミアに閉じて暮らしてい目線〉は，直接的な言説として現れるため，受け手が比較的気づきやすいが，無意識的な〈上から目線〉は何気ない言説の中に潜伏するため，

労働力、知識、アイディアなど

受け手にとってもなかなか気づきにくい。
無意識的な〈上から目線〉が潜在する言説の謝金(定額)、知識、楽しさ

代表例が欠如モデルである。欠如モデルとは，「課

主催者（研究者・行政）

題解決に役立つはずの知識・技術を生産しても，

図 2 シチズンサイエンスとシビックテックにおける主催者と参加者の非対称性（一例）

それが社会に受け入れられず，活用されないのは，

社会と調査

参加者
（学生・市民）NO.23（2019 年 9 月）

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る職業研究者は，この〈搾取〉の構造に気づきに

et al.，
2016）が提案され，地球惑星科学などの分野

くい。なぜなら，先に述べたように，
モード I ににおいてデファクト・スタンダードになりつつあ

おける〈研究〉とは自らの知的好奇心に駆動さ2019）
る（Stall et al.，。

れる営みであり，給与・報酬が無くても自発的に行うもの，という先入的価値観があるためである。しかし，この〈無給のボランティア精神〉

8

オープンウォッシング

を，非職業研究者に求めてはいけない。
なぜなら，

オープンガバナンスとオープンサイエンスを推

職業研究者にとってのインセンティブである論進する上でもう一つ留意しなければならないの

文出版やアカデミアでの就職・昇進は，市民ボラが「オープンウォッシング」（Openwashing）
である。

ンティアにとってのインセンティブとはならな

これは，製品や組織が，本当はオープンではな

いからである。つまり，シチズンサイエンスに参いのに，
オープンであると騙ることを意味する ）。

加する市民・学生ボランティアの労力には，参ここでいう「オープン」とは，冒頭に述べたとお加者側の期待・希望を尊重しつつ，適切に報いり，
コンテンツを誰もが自由にアクセス・再利用・る必要がある。

改変・再配布できることを意味するが，オープ

2

なお，研究者は常に〈搾取〉する側にあるわけ

ンガバナンスやオープンサイエンスの文脈で社会ではない。研究者が参加者側の立場にある場合

課題の解決に取り組む現場においては，人権・には，知識や時間が主催者に〈搾取〉されること

プライバシーへの配慮やオープン化への抵抗感もありうる。

を克服するために，必ずしも字義どおりの「オー7プン」では事が進まない場合がある。本来，言オープンデータ化の障壁とFAIR データ原則による解決

葉の意味は時代とともに変わりゆくはずなので，筆者は必ずしも保守的・原理主義的に「オープン」

オープンガバメントデータとオープンリサーチデーの字義を護るという立場を取らないが，少なくタの間にも違いがある。研究データのオープン

ともオープンサイエンスが FAIR データ原則を現化には，データ利用者によって引用せずに利用さ実解とすることを見て取ると，社会課題解決にれる可能性や先に論文を出版される可能性があり，おいては〈オープンであること〉よりも〈公平でそこにデータ提供者の抵抗感がある。このことあること〉の方が，優先度が高いように感じる。

は，
ベルモントフォーラムによる国際調査（Schmidt

FAIR データ原則が字義どおりの公正
この点，2016）のみならず国内調査（池内，2018）にet al.，性（fairness）の担保となることに期待したい。

よっても裏付けられた。データ公開を忌避する
傾向は，研究ポストをめぐる熾烈な競争にさらされている若手研究者に特に根強い（Schmidt et al.，9

オープンサイエンスと社会課題解決研究のシナジー

2016）。研究キャリアを賭ける成果業績の源泉で以上の議論をふまえ，地球研のオープンチー

あるデータを競争相手に奪われたくないという

ムサイエンスプロジェクトでは，
オープンサイエン

防御的心理が働くのは，人間として自然なこと

スとオープンガバナンス，具体的にはシチズンサである。そこで，厳密な意味での「オープン」にイエンスとシビックテックの融合に基づいて社代わる現実解として，計算機も人間も発見可能

会課題の解決を図る研究方法論〈オープンチー（findable）
・アクセス可能（accessible）
・相互運用

ムサイエンス〉の構築に取り組んでいる（図3上段）。

可能（interoperable）
・再利用可能（reusable）であオープンチームサイエンスは，
データだけでなくることを条件とするFAIRデータ原則（Wilkinson

情報・知識・知恵も含めた〈知〉の総体（Bellinger

社会と調査

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特集

（これからの）オープンチーム
サイエンス
現実世界の難題
Wicked problem

デジタル・スカラーシップとデータの新しいかたち

オープンサイエンス

トランスディシプリナリー研究

知識生産システムの開放

へだたりをこえてつながる

オープンリサーチデータ

シビックテック《FAIRデータ原則》《参加とエンパワメント》
ソリューションを共創する研究者と実務者がチームを組んで知識生産
Knowledge production
Input

課題解決
《イノベーション》
Outcome

Output行動
Actionリソース

Knowledge Action Network (KAN)
経験をフィードバック

図 3 オープンサイエンスとトランスディシプリナリー（TD ）研究の概念的関係性（近藤・林 ，
2019：図表 4）

et al.，
2004）を開放するという意味でのオープン

ためのインプット・リソースとしてフィードバッ

サイエンスと，学術界と社会の〈へだたり〉を超クされる。

えるための方法論としてのTD 研究のシナジー（相10乗効果）によってかたちづくられる。
〈知〉の総体を開放することは，学術界の知むすびにかえて識生産システム自体を開放することを意味する。

以上をまとめると，
オープンサイエンスを社会

これがオープンサイエンスの本質である。知識

課題解決に結びつけるためには，市民が主体的生産システムの開放の一部をオープンリサーチに課題を解決するシビックテックの手法を取りデータが担い，それは FAIR データ原則にした入れる必要があり，そのためには職業研究者とがって実現される。他方，
シビックテックは〈へ市民の間に介在する様々な非対称性に起因してだたり〉を超えてつながるための手段と位置づ生じる欠如モデルや搾取を排除して，研究者とけられる。シビックテックを社会課題解決型研実務者とが対等な立場で学びあいながら協働を究に取り入れる際には，協働・共創の場におい実質化する必要がある，という結論に至る。
筆者らはいま，琵琶湖の水草大量繁茂への対て相対的に声の小さい参加者のエンパワメント

処などの実践を通じて，
オープンチームサイエンに特に留意する必要がある。
この図式を現実世界の難題に対処するためのスの方法論の検証と改良に取り組んでいる。そワークフローに当てはめると，以下のようになの成果については，機会を改めて報告したい。

る（図3下段）。まず，
オープンリサーチデータを謝辞

インプットとして，研究者と社会の多様な主体がチームを組んで知識生産と行動をすすめ，シ

2019；Kondo et
本稿は既刊論文（近藤・林，

ビックテックを活用してソリューションを共創2019）を再構成して新たな考察を追加したもal.，する。その過程で知識生産と行動のためのネッのであり，総合地球環境学研究所コアプロジェ

トワーク（Knowledge Action Network；KAN）

クトフルリサーチ（14200075）「環境社会課題のが形成される。活動の経験は，次の課題解決のオープンチームサイエンスにおける情報非対称

社会と調査

NO.23（2019 年 9 月）

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性の軽減」（通称オープンチームサイエンスプロ

池内有為，一方井祐子，牛島 健，宇高寛子，榎ジェクト）による成果の一部である。本稿の内

戸輝揚，大澤剛士，太田和彦，大西秀之，奥田 昇，容は，以下に名を記す各氏をはじめとするオー

小野英理，加納 圭，北本朝展，熊澤輝一，佐藤賢

プンチームサイエンスプロジェクト及び KYOTO

一，下山紗代子，末次聡子，関野 樹，中島健一郎，OPEN SCIENCE 勉強会各氏との議論の賜物でBianca
中塚 武，中西久枝，中原聖乃，林 和弘，ある。記して感謝申し上げる。

Vienni Baptista，宮田晃碩，村山泰啓（50音順）

注

1) COG 事務局のテクニカルディレクターを務め

2）http://openwashing.org（2019年8月15日アクる下山紗代子氏の教示による。

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