質的メディア分析～PPAPが流行ったのはなぜかNo.２

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かみ砕けば、世界中に第二言語が英語の「植民地」の人々、

貧困層と言われる世界人口のの９０％の人々に向けた音楽による布教活動をデータサイエンスして成功した、ともいえる。

ということは、個人の情報ではなく、上記のように「情報」をいかに読み解き、そしてどう扱うかが課題になる。

まさに、新旧入り混じった「音」「動画」「繋がり」による「情報戦略」によってヒットさせたのがPPAPというもの。

音楽業界版ジャスミン革命といってもよいでしょう。

音楽にメッセージを載せ、そしてさらに、ヒットさえも操作することを実現させるようになった。

サルサ、レゲエそして近年ではジャスミン革命と潮流は同じようになるのではないだろうか。

今後はこの「インフルエンサー」という存在がどう遷移するのか、データサイエンスの力量がためされる。

もちろん、著名なミュージシャンがこの曲がいい！ということを自発的にやってくれるだけのサービス精神は果たしてあるのか？

ここで問題になるのが、いったいわたしたちの意思はどこにあるのか、です。

相当、操られていると考えたほうがいいでしょう。

では、個人の情報として意思決定と行動への遷移を研究はどうなっているのでしょうか？

個人の嗜好は普段私たちが何気なくやっている動作データを蓄積することで把握することができる。
いわゆるビジネス・エスノロジーという観察をスマホで位置情報やウェアラブルデバイスで視覚情報を集積し判別する。
上記は個人よりですが、ソーシャル物理学あるいはソーシャルIoTといわれるものは集団ダイナミックスと言われる社会的なつながりをターゲットにしたものになる。

ウェールビーングが高いのはどうゆう状況かというと、人とのつながりがある状況、自己実現ができている状況。
さらには、社会に対して自分が何らかの働きかけをしている向社会的行動をしている状況。
逆に反社会的行動とみなされている行動をあるいは自分が属している集団や近所などが身近な場合は確実にウェールビーングは低下する。
そして、集団と集団の境目で犯罪や問題は起こる。
地域や社会の最適化を目指す場合はこのハザードラインを明確にすること、これに挑むことが必要になってきている。

言い換えれば、質的な分析も必要、それだけではなく、量的な分析も必要ということになる。

こう考えると、日本の研究者たちのスタンツ「これでやるから意義がある」という一つの方法に固執するよりも

より柔軟に分析メソッドとして確立させることが必要になる。

それは世界一科学者を擁護する法王庁に対するサイエンティストたちの戦略なのだ。