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宮脇敦士「医療ビッグデータから見えてくるもの」

医療・健康・介護のコラム

偏ったデータが偏った結論を生み出す!? データの「質」に注目

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犯罪発生を予測→警察資源を投入→検挙率上昇→犯罪発生率……のスパイラル

 私たちがビッグデータを扱う時に忘れがちなのは、その「質」です。

 ビッグデータは、ここ10~20年、社会のIT化によって簡単に集められるようになってきました。一方で、そのデータが、本当に社会の真実を反映しているのか、とどまって考えてみなければならないことがあります。

 一つ、例えを挙げましょう。米国の警察司法制度の中では、少なくとも一部の地域で、予測プログラムが使用されています。例えば、様々な過去のデータを利用して犯罪の起きやすい地域を割り出し、限られた警察の資源を投入することで、公共の安全に役立てる、ということを目指しています。

 警察にかけられるお金が有限である以上、この試みは正当化されそうに思えます。しかし、その基となるデータの信頼性はどうでしょう?

 実際に、犯罪発生率を下げるために意図的にデータを改ざんしたり、被害者に苦情を言わないように依頼したり、ノルマに応じて不正に検挙を挙げるなど、そもそものデータが「汚染」されている可能性が指摘されています。

 さらにこのような不正がなくとも、米国の警察が、黒人やヒスパニックなどのマイノリティーを、より多く検挙する傾向があるために、出てくるデータはマイノリティーの多い地域が「不利」になっている可能性があります。仮にマイノリティーの多い地域に実際に犯罪が多いとしても、マイノリティーの少ない地域との差が実際よりも大きく出てしまう、ということです。

  そのようなデータを基に作られた予測プログラムは、本来あるべき姿よりも、マイノリティーの多い地域に警察資源を割くことを推奨するでしょう。そうすることで、さらにマイノリティーの多い地域の検挙件数が相対的に増え、その新たなデータに基づいた予測プログラムがまた動いていく……というスパイラルに陥ってしまうことが危惧されます。

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宮脇 敦士(みやわき・あつし)

 2013年、東京大学医学部医学科卒業、医師免許取得。せんぽ東京高輪病院・東京大学医学部附属病院で初期研修後、東京大学大学院医学系研究科社会医学専攻にて、医療政策・応用統計を専攻し、19年に博士号取得。東京大学特任研究員、筑波大学研究員、日本学術振興会特別研究員、Harvard T.H. Chan School of Public Health 客員研究員などを経て、20年から東京大学大学院医学系研究科社会予防医学講座助教。大規模データを用いて良質な医療を皆に届けるにはどうすればよいかということを研究している。

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