2023.09.12

TEDx要約:何かを見逃すコスト

marugotoyoten

トリシア・ワンが「何かを見逃すコスト」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

トリシア・ワン

３つの要点

要点１
ビッグデータは包括的なシステムの数量化に優れているが、人間の行動を含む動的なシステムでは不十分であり、質的な洞察が必要である。
要点２
量的バイアスに固執することで、未知のものを見落とし、間違った意思決定をする可能性がある。量的化に中毒性があり、未知のものに対する盲目は有害である。
要点３
ビッグデータと厚いデータを統合することで、機械と人間の知性を活用した総合的な視点を提供し、より良い意思決定をすることができる。倫理的なデータ利用を考慮することも重要である。

要約

タイトル1:オラクルの力とビッグデータの台頭
古代の人々は重要な決定をするためにオラクルから指示を求めました。今日、私たちは答えを見つけるためにビッグデータに頼ります。しかし、その潜在能力にもかかわらず、73%以上のビッグデータプロジェクトは収益性がありません。私はテクノロジーエスノグラファーとして、人々がテクノロジーをどのように使用しているかを研究し、ビッグデータの使用に関する課題を目撃してきました。ビッグデータは包括的なシステムの数量化に優れていますが、人間の行動を含む動的なシステムでは不十分です。私たちはビッグデータの制約を認識し、質的な洞察、または「厚いデータ」を統合することでより良い意思決定をする必要があります。

タイトル2:量的バイアスと制御の錯覚
量的バイアスは、測定可能なデータを測り知れない洞察よりも重視する傾向です。私たちは数字に固執し、モデルには収まらない証拠を見落とします。ビッグデータ企業は、すべてを数量化し、唯一の真実の答えを見つけることを約束してこのバイアスを強化します。しかし、価値のあるものはすべて測定可能ではありません。私たちは量的化が中毒性があり、未知のものを見落とす可能性があることを忘れてはなりません。未知のものに対する盲目は有害であり、間違った意思決定をし、重要な機会を逃す原因となります。

タイトル3:ビッグデータと厚いデータの統合の力
ビッグデータ単体では完全な情報を提供することはできません。オラクルが神殿の案内人を必要としたように、ビッグデータシステムもエスノグラファーやユーザーリサーチャーからの質的な洞察を必要とします。物語や感情、相互作用を含む厚いデータは、人間の物語を理解し、モデルの欠落を埋めるのに役立ちます。ビッグデータと厚いデータを統合することで、機械と人間の知性のベストを活用した総合的な視点を提供します。Netflixがこの統合を通じてビジネスを変革する成功は、その力の証です。

タイトル4:倫理的なデータ利用の重要性と必要性
ビッグデータと厚いデータの統合には広範な影響があります。予測警察やアルゴリズムによる意思決定は、偏見を強化し、生死に関わる結果をもたらす可能性があります。私たちの生活がますます自動化される中、量的バイアスは私たち全員に影響を与えます。データを責任を持って使用し、倫理的な影響を考慮することが重要です。より良いデータ、アルゴリズム、意思決定を作ることに取り組むことで、重要な洞察を見逃すことなく、より良い未来を創造することができます。

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