データジャーナリズムとデータ科学
Data Journalism and Data Science

岡崎直観

インターネット上で様々なデータがオープンかつ大量に利用可能になる中で，放送・新聞といったメディアにおける報道のあり方が大きく変わりつつある．メディアの社会的使命の一つは，読者・視聴者に対して意思決定に役立つ情報や新たな事実を提供することである．この使命に揺るぎはないが，近年のビッグデータビジネスの進展に伴い，膨大なデータを分析して情報を分かりやすく提供する「データジャーナリズム」が注目を浴びている．そこで，本稿ではデータジャー
ナリズムを，その事例や背景を交えながら解説する．更に，データジャーナリズムの基盤となる解析技術の一つである自然言語処理の応用事例を紹介し，データ科学をジャーナリズムに応用する際に留意すべきポイントを紹介する．最後に，情報技術を活用した報道に関して，今後の展望を述べる．
キーワード：データジャーナリズム，データ科学，自然言語処理，報道，メディア

1．データジャーナリズムとはた「Do No Harm」プロジェクト (注1)のひとこまである．
このプロジェクトでは，1999 年から 2009 年までにネバ

データジャーナリズム（data journalism）(1) とは，文ダ州の病院で発行された 290 万件の医療明細を分析し，字どおり「データによるジャーナリズム」のことで，ラスベガスの病院の「医療品質」を検証している．図 1

データに重心を置いた報道姿勢（journalism）のことをでは，2008 年から 2009 年までの間に，病院の入院患者指す．ただ，この定義には不明瞭な点が多い．例えば，が被った 969 件の医療ミス（防げたはずの損害）を，病

株価やスポーツの試合結果などは数値で表される「デー

院や種類（褥瘡，落下，感染，けがなど）別に示していタ」であるが，これらの数値データを新聞に掲載するだる．分析結果は，解説記事 (4)とともにインタラクティブ

けではデータジャーナリズムと呼べない．
「データ科学な Web サイト (注2)で公開された．

（data science）をジャーナリズムに適用したもの」とい(2)

医療明細には診療内容の詳細や患者の既往歴は載ってう簡潔な説明 は分かりやすい．この説明はある程度的いないため，このデータから医療ミスが判明するのは意を得ているが，やはりデータジャーナリズムを語るには外なことのように思える．ただ，医療明細は公開情報で不十分である．データジャーナリズムの正確な定義を与あり，データそのものはネバダ州の担当部署から入手でえるのは難しいが，現場レベルでは様々な取組みが行わ

きる．今回のプロジェクトは，患者の病状が入院前のも(3)れてきた ．そこで，データジャーナリズムの典型例をのであるかを識別するコードが診療明細に付与されてい紹介し，その後データジャーナリズムとは何か，少し掘ることに目を着け，そこから院内感染やけがなどの医療り下げてみたい．

ミスを明らかにしていった (5)．すなわち，公開データを収集・加工・分析することで，ラスベガスの病院の現状

11

データジャーナリズムの代表例

図 1 は，2010 年に米紙 The Las Vegas Sun が公開しという価値あるデータとニュースを発掘し，社会に大きなインパクトを与えた．
「Do No Harm」プロジェクトのインパクトは医療改革にも波及し，後にネバダ州で医療行為の透明性に関する法律が成立した (6)．

岡崎直観 東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
Naoaki OKAZAKI Nonmember (Graduate School of Information Sciences
Tohoku University Sendai‑shi 980‑8579 Japan)

電子情報通信学会誌

Vol 99 No 4 pp 339‑346 2016 年 4 月©電子情報通信学会 2016

解説

データジャーナリズムとデータ科学

0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 1

(注 1)
(注 2)

http://lasvegassun com/hospital‑care/
http://lasvegassun com/hospital‑care/events‑interactive/

339

16/03/17 20:14 v5.50

図 1 The Las Vegas Sun の「Do No Harm」プロジェクト
防げたはずの医療ミス（褥瘡，落下，感染，けがなど）の数を病院ごとに集計している．色は医療ミスの種類を表す．

図 2 は，英 紙 The Guardian の「Reading the Riots」

できる．ツイートは発言内容に基づいてクラスタ（グプロジェクト (注3) で制作された Web アプリのスクリーループ）化されており，「ロンドンの観覧車に火が放た

ンショットである．2011 年夏にイギリスで発生した暴れた」という情報を支持するクラスタは緑色，否定する

動では，真偽不明の情報がソーシャルネットワーク上にクラスタは赤色，この情報に関して追加情報を要求する

流れた．このスクリーンショットでは，「ロンドンアイ

クラスタは黄色，コメントするクラスタは灰色の円で示（観覧車）に火が放たれた」というデマに関するツイー

されている．円の大きさはクラスタのツイート数を反映

トを可視化している．このデマの発端は，「Oh my god!

しており，クラスタにマウスカーソルを合わせると，実This canʼt be happening at London Eye! #Londonriots

際のツイートを読むことができる．

#Londonriot #Prayforlondon」というメッセージと一緒

データ分析方法の詳細は記事 (7)や論文 (8)にまとめられに，ロンドンアイが燃えているかのような写真が添付さている．このプロジェクトでは，Twitter 社から特別なれたツイートである．システムの上部は，このデマに関承諾を得て，2011 年 8 月 6 日から 17 日までのツイート

連するツイート数が表示され，ユーザは日時を指定したのうち，54 種類のハッシュタグ（例えば「#riotclean-り，ツイッター上の発言の推移をアニメーションで閲覧up」な ど）の い ず れ か を 含 む 260 万 件 の ツ イ ー ト をデータとして用いた．ジャーナリストたちは分析の対象(注 3)

を 7 件の風評に絞り込み，英国の大学の研究者と共同で

http://www theguardian com/uk/series/reading‑the‑riots

ツイートを仕分けし，風評ごとにサブコーパスを構築し
■ 用

語

解

た．ツイートのクラスタは，リツイートや非公式リツ

説

編集距離
二つのテキスト間の類似度を測る尺度．片方のテキストを編集してもう一方のテキストと同一にするために必要な編集操作の数で定義される．
TF ＊IDF
キーワードのスコア付けのための統計尺度の一つ．文書中で頻繁に出現し，かつ特定の文書のみで出現するキーワードのスコアが高くなるように設計されている．
相互情報量（Point‑wise Mutual Information） 二つの事
象の共起性を測る統計尺度．キーワード抽出では，コロケー
ション（単語連接）の強さを測定し，名詞句などのフレーズを認定するために用いられる．

イートを編集距離 (用語) で認識することで形成されている．クラスタの色分け（支持，否定，要求，コメント）
は，3 人の博士課程学生によって行われ，論文によるとその一致率は 89〜96% であった．図 2 のインタラク
テ ィ ブ な シ ス テ ム は，WebGL，HTML5 Canvas，Flash，SVG，VML などの標準的なブラウザ技術により実装され，アプリケーションをインストールしなくても体験できるようになっている．

■
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0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 2

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図 2 「Reading the Riots」プロジェクトで「ロンドンアイ（観覧車）に火が放たれた」という誤情報の時系列を
インタラクティブに可視化したシステム
誤情報を支持するツイートのクラスタは緑色，誤情報を否定するツ
イートのクラスタは赤色，誤情報に関する情報を要求するツイートのクラスタは黄色，誤情報にコメントするツ
イートのクラスタは灰色の円で示されている．円の大きさはクラスタのツイート数を表し，クラスタにマウス
カーソルを合わせることで，そのクラスタの典型的なツイートを読むことができる．

12

データジャーナリズムへの流れ

データからニュースを発見するという試み自体は目新

これまでの事例で見てきたように，データジャーナリ

し い も の で は な い．Simon Rogers (注5) は，英 紙 The

ズムはデータを収集，整形，整理，分析，可視化，公表

Guardian における最初のデータジャーナリズムは 1821

することで，新しいニュースを発見したり，ニュースを

年 5 月 5 日まで遡ると説明している (11) (12)．この記事で分かりやすく伝えようとする報道活動である．データ分

は，マンチェスターとサルフォードの学校の生徒数と年析から得られた知見を記事にするだけでなく，データの間支出から，無料で学校に通っていた生徒数や貧困に苦分析過程を詳細に説明したり，分析に用いたデータやしむ生徒数を初めて明らかにし，その後の教育制度の改ツールを積極的に公開することで，分析及び報道の透明

革につながったと言われている．コンピュータの発明前性を高める．また，データや分析結果を単に提示するだであったため，現在のデータジャーナリズムとはデータ

けではなく，インフォグラフィック（infographic），イ

分析の様子は異なるが，データからニュースを発見しよ

ンタラクティブな Web アプリケーション，動画像，アうという意気込みは同じである．

ニメーションを駆使し，視聴者や読者をデータの世界に引き込んでいく．
英 紙 The Guardian が 2009 年 に 立 ち 上 げ た

局 CBS が 大 統 領 選 挙 の 結 果 を 予 測 す る た め に，は，大手メディアがデータジャーナリズム

UNIVAC (注6) を 活 用 し た こ と は 有 名 で あ る (13)．コ ンに大々的に取り組んだ最初の事例として有名である．

ピュータを活用してデータを収拾・分析し，ニュースを2010 年には，WikiLeaks が公開したアフガン紛争関連

執 筆 す る 手 法 は コ ン ピ ュ ー タ 支 援 報 道（CAR : Com-

資料やイラク戦争の米軍機密文書を大手報道機関が分析

puter‑Assisted Reporting）と呼ばれ，コンピュータは

Datablog

し(注4)

また，ニュースの発掘にコンピュータや計量的手法を活用する試みも古くから存在する．1952 年に米テレビ(9) (10)，データジャーナリズムは更に注目を浴びた．

ニュース制作の現場に取り込まれている．コンピュータ

一方で，分析結果の公開により引き起こされる二次被害（プライバシーの侵害）など，データジャーナリズムに対する新たな懸念も生まれた．
(注 4)

http://www theguardian com/data

解説

データジャーナリズムとデータ科学

0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 3(注 5) 英紙 The Guardian で Datablog の立ち上げと編集長を務める．
その後 Twitter 社で初のデータエディター（data editor）に就任し，現
在は Google の News Lab チームで data editor を担当．
(注 6) 1951 年にレミントンランド社（現 Unisys）が発売した世界初の商用コンピュータ．

341

16/03/17 20:14 v5.50

支援報道とデータジャーナリズムに本質的な差があるの

また，放射線測定プロジェクト「Safecast」(注14)や市民放

かどうか，専門家の間でも意見が分かれており，両者に射能測定所での食品や土壌の放射能測定結果を共有する

差はないとの主張もある (1)．ただ，データジャーナリズ

「みんなのデータサイト」(注15)など，一般市民によるデー

ムはニュースを発見するためにデータを使うだけでな

タ作成・共有の動きも広まった．これらのプロジェクト

く，分析に用いたデータや分析結果を公開するなど，

はストーリー化を見据えたものではなかったが，データ

データそのものを尊重し，読者に伝えようとする思想が作成・共有やマッシュアップなど，データジャーナリズ

強い．オープンデータの推進，ソーシャルネットワーク

ムやセンサジャーナリズムに通じる要素があった．2012の普及，ビッグデータ分析の発展，Web プラットホー

年秋に開催された東日本大震災ビッグデータワーク

ムの成熟，マッシュアップによる迅速かつ効果的なデー

ショップ (注16)は，震災時の情報伝達を振り返り，次に起タ連携，報道のディジタル化など，インターネット中心

こる災害に備えるため，震災直後 1 週間の間に発生したの情報アーキテクチャが，報道のアーキテクチャにも大データを分析する試みであった．このワークショップにきな変化をもたらし，データジャーナリズムの原動力とは多くの個人，研究者，企業，メディアが参加し (注17)，なっている．

日本のデータジャーナリズムの一つの転換点となった．

データジャーナリズムの新展開としてセンサジャーナ(14)

2013 年以降は，朝日新聞，毎日新聞，日本放送協会

リ ズ ム（sensor journalism） も 見 逃 せ な い．デ ー タなどの大手メディアがデータジャーナリズムをけん引しジャーナリズムでは既存のデータを分析に用いていたてきた．朝日新聞は 2013 年からビリオメディア (注18) とが，セ ン サ ジ ャ ー ナ リ ズ ム で は ス マ ー ト フ ォ ン やいう企画を立ち上げ，ソーシャルメディアやビッグデー(注8)，ドローン（無人航空機）

タ分析を活用し，震災・復興や国政選挙に関するツイーなどの機器を「センサ」として活用し，分析したいデー

トを分析した．また，投稿マップ (注19) というサービス

タそのものを作り出す．代表例として，米ニューヨーク

は，新聞社がネット上で読者の投稿を収集し，それらをの ラ ジ オ 局 WNYC の「Cicada Tracker」プ ロ ジ ェ ク

集合知として可視化するという新しいコンセプトに基づ

Arduino

(注9)

(注7)

，Raspberry Pi

が挙げられる．このプロジェクトは，10 数年おきいている．毎日新聞も 2013 年頃から国政選挙や政策にに大量発生するセミの羽化を予測することを目的に掲げ関するツイートの分析を行い，その結果を度々紙面に掲たが，セミの幼虫は数年間を地中で過ごすため，その羽載している．日本放送協会は，震災ビッグデータ (注20)，化を検出することはほぼ不可能である．代わりに，地表

DATAFILE JPN (注21)，データなび (注22)など，様々なデー

面 下 6 イ ン チ（約 15 cm）の 温 度 が 華 氏 64 度（摂 氏

タ分析に積極的に取り組み，その分析結果をテレビ番組

17 8 度）に上昇した時点を羽化のタイミングと仮定し，や Web サイト上で発信している．Yahoo! Japan は国政

そのデータを計測・収集する計画を立てた．WNYC が選挙に加え，インフルエンザの感染状況や人々の感情なトの組立て手順を公開したこどをデータから分析し，分析ビッグデータレポート (注23)とで，ラジオのリスナーの間で機器を入手・組み立てるというサイトで紹介している．データジャーナリズムの動きが広まり，最終的に約 1 500 件の測定結果を集め

動きは地方紙や新興メディアにも広がり，2015 年 1 月

た．このプロジェクトは，Internet of Things（IoT）やに日本ジャーナリスト教育センター（JCEJ）が主催しクラウドソーシングなどの技術革新が報道にも革新をもた「ジャーナリズム・イノベーション・アワード (注24)」

たらす可能性を示唆しており，ハードとソフトの両面にでは，37 件のジャーナリズム作品が出品され，最優秀

おいて興味深い．

作品「台風リアルタイム・ウォッチャー」(15) を含む 18

安価な地中温度計測機器(注10)

海外でデータジャーナリズムが花開いた頃，日本は件がデータジャーナリズムに関連するものであった (16)．

2011 年の東日本大震災に見舞われた．広範囲かつ甚大な地震・津波被害，予断を許さない東京電力福島第一原
子力発電所の事故などで，多種多様な情報ニーズが急上
昇し，Google パーソンファインダー (注11)，ホンダの通行可能道路実績マップ (注12)，sinsai info (注13)など，企業や個人を主体とする情報共有プロジェクトが自然発生した．
(注 7) https://www arduino cc/(注 8) https://www raspberrypi org(注 9) http://project wnyc org/cicadas/(注 10) Arduino Uno をベースに約 80 ドル，29 ステップで組み立てることが可能である．
(注 11) https://google org/personfinder(注 12) http://www honda co jp/internavi/service//(注 13) http://www sinsai info/342

0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 4(注 14) http://safecast jp/(注 15) http://www minnanods net/
(注 16) https://sites google com/site/prj311/home(注 17) https://sites google com/site/prj311/event/presentation‑session(注 18) http://www asahi com/special/billiomedia/(注 19) http://www asahi com/topics/特定秘密法．html（※ページ下部「投稿マップ」参照）(注 20) http://www nhk or jp/datajournalism/(注 21) http://www3 nhk or jp/news/dj/datafile jpn/
(注 22) http://www nhk or jp/d‑navi/(注 23) http://docs yahoo co jp/info/bigdata/(注 24) http://jcej info/jia/

電子情報通信学会誌 Vol 99 No 4 201616/03/17 20:14 v5.50

図3ツイッター分析の標準的なワークフロー

2．データ科学から見たデータジャーナリズム

ジェクトであった．ジャーナリストチームは主観を排除し，前提なしにデータを眺め，人々の無意識を可視化す

ジャーナリズムの使命の一つは，読者・視聴者に対しることにこだわった．筆者らは手法にとらわれないデーて意思決定に役立つ情報や新たな事実を提供することでタ分析を行うため，既存のテキストマイニングフレーム

ある．ゆえに，データジャーナリズムの目標の一つは，ワークを利用せず，様々な分析手法を自前で実装した．

データから意思決定に役立つ情報を引き出すことであ

様々なデータ分析を実践し，その中には紙面化に至らなる．このデータから意思決定を支援するというアイデア

かったものもある．図 3 に，結果的に汎用性が高かった

自体は，データマイニング（data mining）や知識発見

分析ワークフローを示した．各コンポーネントの処理内（knowledge discovery）と呼ばれ，データ科学の分野で

容は以下のとおりである．

は当然のように研究・実践されてきた．では，データマ
イニングに精通している研究者・エンジニアが，データ

・

ツイート検索：調べたい内容に沿った検索クエリ

ジャーナリズムに取り組む際に押さえておくべきポインを設計し，そのクエリに合致するツイートを収集す

トはどのようなものか？

ここでは，筆者らがテキストる．例えば，自民党に関するツイートを収集する際

マイニング（text mining）をデータジャーナリズムには，「自民党 or 自由民主党」などの検索クエリが用適用した事例を紹介しながら，五つのポイントを説明しいられた．正確な分析を期すため，全量のツイート

たい．

を検索できる NTT データの Twitter データ提供
サービス (注27)を用いた．

2 1 テキストマイニングのデータジャーナリズムへ

・

リツイート解析：検索 API で取得したツイートのデータには，リツイート元のツイートを特定するの応用
テキストマイニングとは，テキストに特化したデータための情報が含まれている．ただ，この情報は諸事

マイニングのことで，テキストデータから価値のある情

情により不完全である．そこで，ツイートのテキス

報・知識を抽出する技術である．テキストマイニングをトの類似度に基づく手法で，データでは捉えられてデータジャーナリズムに応用した事例は，先に紹介したいないリツイート，非公式リツイート，重複（コ「Reading the Riots」のほか，WikiLeaks が公開したイ

ピー）ツイートの関係を認識する．

ラク戦争に関する機密文書のネットワークによる可視・スパム判定：ボットと呼ばれる自動ツイート発信化 (10)，アメリカの大統領選挙のキャンペーンでオバマプログラムから投稿されたツイートを除去する．主陣営が送信したメールの分析 (17)，2012 年のハリケーンに，ツイート投稿プログラムの名前やツイート本文

サンディが洪水を引き起こしたときのツイートの分中に含まれる URL (注28) を用いてスパム判定を行う

析 (18) など，数多く存在する．筆者らは，朝日新聞や日が，分析内容に合わせて判定ルールを調整する．

本放送協会などの大手メディアと，2013 年参院選ツ・ フィルタリング：調べたい内容とは無関係のツ

イッター分析 (注25)，福島の桃に関する風評の分析 (19)，

イートを除去する．例えば，日本共産党に関するツ

(注26)

などに参

イートを収集する際，「共産党」を検索クエリに用加した．誌面の都合上，ここでは 2013 年参院選ツイッ

いると，「中国共産党」など，日本の共産党とは無ター分析に焦点を当てる．

関係のツイートが含まれてしまう．この問題は，固2014 年サッカー W 杯日本戦ツイート分析

2013 年参院選ツイッター分析では，ネット選挙解禁

有表現の曖昧性に起因するが，この問題の解決を自後初の国政選挙において，有権者及び候補者がツイッ動化するのは不安が残るため，人手でフィルタリン

ター上でどのような議論を展開するのか，分析するプロ

グルールを設計する．

(注 25)(注 26)

解説

http://www asahi com/special/billiomedia/senkyo2013/
http://www asahi com/worldcup/2014/special/chart/

データジャーナリズムとデータ科学

0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 5(注 27) https://nazuki‑oto com/twitter/(注 28) 特定のアフィリエイトサイトへ誘導するツイートをスパムとして認定するため．

343

16/03/17 20:14 v5.50

・ 形態素解析：ツイートのテキストを単語列に分かち書きするため，形態素解析器 MeCab(注29)

1 時間，1 分など，時間当りの数を計測し，バース

を用いト検出手法を適用することで，検索クエリや関連た．形態素解析の誤りはキーワード抽出に悪影響をキーワードの盛り上がりが分かる．

及ぼすため，人名や組織名を中心に形態素解析辞書

・ 可視化：分析結果は MongoDB (注31) などのデータの拡充を行った．2013 年当時は存在しなかったが，ベースに格納し，ブラウザ上で分析結果をすぐに可今なら Web 上の様々な言語資源から固有表現を拡視化できるようにしてある．分析結果に関連するツ(注30)を活用するとよいかもしれない．たイートを確認できるインタフェースを用意し，分析

だ，分析のターゲットに応じて人手で形態素解析辞

結果の確認と解釈を支援する．分析結果はコンマ区書を管理することは不可欠である．

切り形式（CSV）などで新聞社のデザイン担当者に充した辞書

・ 感情分析：ツイートのテキストをポジティブ・ネ

送り，インフォグラフィックスとして紙面や Web

ガティブ・ニュートラルに分類する．感情分析には

サイト上で掲載される．図 4 に，Web サイト上で

機械学習に基づく手法を採用しているが，感情分析の可視化例 (注32)を示した．

は分析対象へのドメイン依存度が強いため，分析対
象のテキストで訓練事例を作成し，解析精度を向上させた．
・ キーワード抽出：形態素解析の結果に基づき，名詞の連接などのキーワードを抽出する．

22

留意すべき五つのポイント

図 3 で示したワークフローは標準的なもので，テキス
トマイニングの研究者としては物足りなさを感じるかもしれない．しかし，データ科学者がデータジャーナリズ

・ 統計処理：ツイートの数やキーワードの出現回数

ムに取り組む際に留意すべきポイントを考慮すると，こを集計する．ツイートの数はツイート収集に用いたのワークフローに収束していく．その留意すべきポイン

検索クエリ（例えば「自民党」）のツイッター上でトは，正確性，中立性，了解性，透明性，専門性であの言及数を表し，キーワードの出現回数は検索クエ

る．

リの関連キーワードの言及数を表す．また，1 日，

正 確 な 記 事 は 報 道 の 生 命 線 で あ る．当 然，デ ー タ
ジャーナリズムでもデータ分析の正確性を保証しなければならない．手法の間違った使い方やバグのある実装は論外として，精度の低い解析手法も避けたほうがよい．
更に，データ分析に入り込む（暗黙の）仮定にも注意を払わなければならない．例えば，「自由民主党」というキーワードを含むツイート数を，他の政党名を含むツイート数と比較することを考える．この分析は，自由民
主党への注目度を反映するかもしれないが，世間の支持を反映するわけではない．また，ツイッターのユーザ層
は有権者の分布とは掛け離れていることにも注意が必要である．
正確性に加え，中立性も報道の大原則である．特定の個人・団体を利するようなデータ分析手法を使ってしまうと，報道への信頼が揺らいでしまう．更に，データ分
析結果の了解性，すなわち受け手である視聴者・読者への配慮も重要である．企業で実践されるデータマイニン
グでは，経営陣やクライアントなど，意思決定権を持つ人物が分析結果を活用できれば十分かもしれない．しかし，報道を活用するのは一般市民である．視聴者・読者を置き去りにするような高度な分析方法を採用してしまうと，データとの距離が縮まるどころか，逆にデータ分
析結果に対する了解性が薄れ，データジャーナリズムの意義が損なわれる．

図4

2013 年参院選ツイッター分析の可視化例(注 29) http://taku910 github io/mecab/(注 30) https://github com/neologd/mecab‑ipadic‑neologd

3440339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 6(注 31)(注 32)
ki htmlhttps://www mongodb org/
http://www asahi com/special/billiomedia/senkyo2013/bunse

電子情報通信学会誌 Vol 99 No 4 201616/03/17 20:14 v5.50

これらの三つのポイントに対処するために最も有効な

米 AP 通信は，Automated Insights (注34) と提携して，記戦略は，データ分析の透明性を高めることである．具体

事の自動生成，いわゆる「ロボットジャーナリスト」の的には，複雑な分析手法は使わない，精度が低い分析手実用化を目指している (20)．また，取材資料，記事校正，法は使わない，一般の視聴者・読者にも説明できる分析

広告掲載，番組や記事の閲覧履歴など，メディア自身も手法を検討する，分析に用いたデータや手法はできるだ

大量のデータを生産・保有している．視聴者や読者の意

けオープンにする，分析結果を分かりやすく可視化す

見を把握する試み (21) や，メディアが保有するデータやる，などである．透明性を高めておけば，分析手法が置

その分析から価値を発掘することで，新たな展開が生まいた仮定も含めて，データ分析の内容と結果を視聴者・れるだろう．
報道の現場でデータジャーナリズムや情報技術の活用

読者に伝えることができる．
例えば，図 3 のワークフローでは，出現頻度を用いてを模索する動きは，アカデミアでも広まりを見せてい関連キーワードを抽出していた．テキストマイニングのる．例えば，スタンフォード大学 (注35) やコロンビア大＊や学 (注36)では，データジャーナリズムに特化した講義が行

相互情報量 (用語)などの統計量を活用したくなる．しかしわれている．2014 年には知識発見に関する国際会議

ながら，TF ＊ IDF や相互情報量を一般向けに説明する

KDD の併設ワークショップとして NewsKDD (注37) が，のは大変である．頻度などのシンプルな統計量で分析結2015 年には Web に関する国際会議 WWW の併設ワー

果の分かりやすさを優先するか，詳説してまでこれらのクショップとして NewsWWW (注38) が開催された．対象

統計量を採用する必要があるか，選択を迫られることにとする課題やオーディエンスの違いはあるが，報道も研なる．

究も新しい発見を文章や番組にまとめ，世の中にインパ専門家の立場からは，出現頻度ではなく TF IDF(用語)

最後に忘れてはならないポイントが，取り組んでいるクトを与えるという点で，メディアと研究者には共通の課題に対する専門性である．データジャーナリズムは

ゴールがある．データ科学や情報技術という接点で，メデータが全てではない．分析結果をストーリー化できな

ディアと研究者の異業種連携が更に進み，新しい研究やければ，ただのデータ分析になってしまう．しかし，分

ビジネスを通じて，ジャーナリズムの未来が切り開かれ析結果のストーリー化や，分析方法の検討・改善には，ていくと期待している．

調査対象に関する知識が欠かせない．ジャーナリスト自謝辞

本稿の執筆にあたり，朝日新聞社の奥山晶二郎

身がデータ分析にも精通しているのが理想的であるが，氏，竹下隆一郎氏，野澤博氏から有益なコメントを頂戴

データ分析の専門家と報道の専門家で分担するケースもしました．また，本稿の執筆の機会を与えて下さった会

多い．そのようなチーム編成の場合は，報道の専門家と誌編集委員会の皆様に感謝申し上げます．

データ分析の専門家がすぐに議論できるような体制を組
み，緊密に連携できるような環境を作ることが，データ
ジャーナリズムのプロジェクトを成功に導く鍵であろ
う．

3．お

わ

り に

文
(

)

(

)

(

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(

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(

)

(

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(

)

(

)

本稿では，データ科学の立場からデータジャーナリズ
ムを概観してきた．データジャーナリズムは一時的な流行なのか，メディアと世界の未来を救うのか，現時点では見当がつかない．しかし，データ科学や情報技術が報道に活用される機会は確実に増えていく．Google は2015 年 6 月に News Lab (注33) というサイトを立ち上げ，
Google Public Data Explorer な ど の ツ ー ル，Google
Trends などのデータを報道機関向けに提供している．

(注 33) https://newslab withgoogle com/
(注 34) http://automatedinsights com/
(注 35) http://journalism stanford edu/
(注 36) http://www journalism columbia edu/page/1077‑specializa
tion‑in‑data/936(注 37) http://ailab ijs si/~blazf/NewsKDD2014/(注 38) http://ailab ijs si/~marko/NewsWWW/

解説

データジャーナリズムとデータ科学

0339-0346̲電通会誌4月̲10̲解説̲岡崎.mcd Page 7

献J. Gray, L. Chambers, and L. Bounegru, The Data Journalism
Handbook, Oʼ Reilly Media, 2012.
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（平成 27 年 11 月 4 日受付

平成 27 年 11 月 26 日最終受付)

岡崎 直観
2007 東大大学院情報理工学研究科博士課程
了．2005 英国テキストマイニングセンター・
リサーチフェロー，2007 東大大学院情報理工学系研究科・特別研究員を経て，2011 から東北大大学院情報科学研究科准教授．専門は自然言語処理，テキストマイニング，機械学習．

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