データは世界を救うことができるか？「フリーコノミクス」のスティーブン・ダブナーとスティーブン・レヴィットに聞いた

ジャーナリストのスティーブン・ダブナーと経済学者のスティーブン・レヴィットは、人気書籍「フリーコノミクス」とポッドキャストの制作者コンビです。彼らは数字を分析し、キャッチフレーズにあるように「あらゆるものの隠れた側面」を探るストーリーを発信しています。今週、彼らはシアトルでMicrosoftのData Insights Summitの基調講演を行い、その後GeekWireのインタビューに応じ、データと世界の現状について語りました。

以下の GeekWire ポッドキャストを聞いて、ここから MP3 をダウンロードし、Dubner と Levitt との会話の編集されたトランスクリプトを読み続けてください。

私たちは「事後世界」にいると言われています。人々がデータに飾り気のない客観的な視点で注意を払えば、データは世界を救うことができるのでしょうか？

スティーブン・ダブナー：いいえ、しかし一方で、これは救済の問題ではないと思います。…歴史を読めば読むほど、この時代は少なくとも色彩豊かではあるものの、政治的な不和という点ではそれほど異常ではないことに気づきます。アメリカの政治でさえも例外ではありません。もちろん、私たちはデータと事実を重視する側に立っていますが、はっきり言っておきます。私たちは活動家でも、擁護者でもありません。私たちは本当に無党派であり、どんな競争にも属さないよう努めていますが、どんなに声高に「こうあるべきだ」「こうした方が良い」と言っても、誰も気にしません。つまり、同じことを繰り返しているようなものです。私たちのような人々やデータを使う人々には役割があると思いますが、それは常に…「周辺」とは言いたくありません。むしろ、その方が望ましいと思っていますが、政治的影響力は大きく、それを変えるのは難しいのです。

スティーブン・レビット：データがありのままに扱われることはほとんどないと思います。企業内でさえ、データは操作されています。ある立場を支持する場合には前面に押し出され、そうでない場合には脇に追いやられます。結局のところ、世界は人間によって動かされています。人々はそれぞれの目的、それぞれの動機のためにデータを利用します。ダブナー氏が言ったように、私たちはデータを信じています。私たちはデータと共に生き、データと共に死にます。しかし、30年間データを使って人々に物事を納得させようとしてきた私にとって、ダブナー氏の言葉は真実でした。たとえデータの精神に則ろうとしていたとしても、物語はデータよりも優れているのです。

ダブナー：そうは言っても、興味深い疑問があります。どの分野でより大きな影響力を持っているのか、ということです。言い換えれば、政治の分野では、例えば企業分野と比べて影響力が小さいのでしょうか？ ええ、間違いなく、政治の分野では小さいでしょう。なぜなら、政治は感情、Qレーティング、そして影響力に大きく左右されるので、企業は必ずしもそれに従う必要がないからです。

レビット： しかし同時に、最初のオバマケア改正案は行政管理予算局（OMB）によって否決されました。これは、真に賢明なデータ分析が実際に介入した稀有なケースでした。彼らは次に何をしたでしょうか？あまりにも急いで法案を成立させようとしたため、可決までに数字が出ないままでした。これは下院だけでの審議であり、上院ではどうなるか誰にもわかりません。しかし、時折、データが役立つこともあります。

レヴィットさん、ステージではデータコンサルティングの仕事についてお話されていましたね。データそのものに語らせ、人々を結論に導いたり、解釈したりはしません。キャンディークラッシュの開発元であるキングゲームズとの仕事についてもお話しされていましたね。データで圧倒的な成果を上げている、つまりデータを本当に理解しているテクノロジー企業、あるいは他の企業はあるでしょうか？私たちはAmazonやMicrosoftといったテクノロジー業界の本拠地にいるわけですから。

レビット：多くのテクノロジー企業、新興企業は、データ活用において素晴らしい成果を上げています。Amazonとはあまり仕事をしたことがありませんが、あらゆる兆候から、彼らがそうしていることがわかります。King Gamesは素晴らしいデータドリブン企業でした。しかし正直なところ、実店舗を持つような老舗企業が、データ活用で大きな成果を上げているのを見たことがありません。それが彼らの考え方の伝統なのかどうかは分かりませんが、多くの場合、彼らが使用しているシステムの伝統なのでしょう。しかし、未来はデータの活用方法を知っている企業にあると私は考えています。利益最大化におけるデータの力は計り知れません。人やプライド、権力や専門知識への欲求を捨てることができれば、データは信じられないほどの力を発揮するでしょう。

企業内でコンサルティング業務に携わった中で、最も効果的だった事例は何ですか？また、その成功につながった企業の文化にはどのような特徴があったのでしょうか？

レビット：私たちがうまく連携できる企業は、ある程度の成功を収め、最近ではそれほど成功とは言えない状況にある企業です。なぜなら、彼らは成功とはどういうことかを知っていると同時に、それが脆いものであることも理解しているからです。著書『Think Like A Freak（フリークのように考えろ）』には、「分かりません」と率直に言えることの重要性が書かれています。それが、私たちと連携して成功する秘訣だと思います。私たちは、連携先の企業について何も知りません。「あなたの事業について何も知りません」と断言するだけです。私たちは部外者として関わるだけです。「答えは分かりません」と率直に言える企業は、まさに「叩きのめされている企業」です。しかし、あまりにも叩きのめされ続けると、事態は制御不能に陥り、誰も本来の仕事をする時間がなくなってしまいます。

ジャーナリストはデータを十分に活用しているだろうか? 

ダブナー：確かに良くなりました。以前はニューヨーク・タイムズで働いていました。数学が好きで、専門分野ではありませんでしたが、経済学も好きだったので、平均よりは多少数学が得意でした。メディアが本当に数学に疎いことには本当に驚きました。誰もが知っているように、何かについて知らないことがあると、たいていは無視したり、恐れたり、威圧したりするものです。「これは特定のストーリーを伝えることが重要だから、自分で調べてみよう、アドバイスを見つけよう」という考え方とは違いました。「別の方向に進めましょう」という感じでした。別の方向とは逸話によるジャーナリズムですが、私はあまり好きではありません。私はそのハイブリッドが好きです。データに基づいたストーリーテリングが好きなのです。

とはいえ、過去10年間で、ニューヨーク・タイムズのUpshotやFiveThirtyEightを見れば、大きな改善があったと思います。とはいえ、基本的にはより優れたサイロを構築したように感じます。それを生み出し、消費する人々は依然として比較的少数です。CNBCの金融報道は、想像を絶するほど裏表逆のデータ報道をしています。確かに、主に株式市場を扱っていますが、それは奇妙に誤解された巨大なブラックボックスであり、人々は結果がどうなるかを実際には理解していないのに、理解しているふりをしているのです。善戦している人々はいると思います。私たちが英雄だと言っているわけではありません。ただ、好きだからやっているだけです。しかし、まだ少し限界があると思います。

企業や制度の変化に関するご質問に対し、レビット氏が述べた点についてもう1点述べさせていただきます。大きな要因としては、例えば病院や大手保険会社などでは、意思決定権を持つ人が年配者であったり、既存の立場にある人が多いことが挙げられます。彼らはキャリアを積んできたため、「この事業の運営方法や考え方について、これまで自分が知っていると思っていたことをすべて捨て、異なるデータアプローチを取り入れ、それを学ぼう」と言うのは怖いのです。だからこそ、若い企業、あるいはデジタルネイティブやデータネイティブと呼びたければ何と呼ぼうと、彼らは全く異なるアプローチをとっているのだと思います。そして、それは理解できます。インセンティブの問題です。人々が保護主義的になる理由は理解できますが、私はそれが好きではありません。

レビット：データがビジネスや政治の原動力となると語るのはとても素晴らしいことですが、私たちが持つ最も希少な資源は、データを的確に分析し、それを効果的に伝えることができる人材です。それを学ぶ方法はほとんどないと思います。学校で学ぶことはまず不可能です。シカゴ大学でも教えていませんし、実際に教えているところはどこにもないと思います。才能がなければ、本当に限界があります。私はコンピュータプログラミングと非常に明確な対比を描きます。1970年代にコンピュータプログラミングの需要が高まり、それ以来ずっと成長を続けてきた時、私たちはコンピュータプログラマーを育成する非常に効果的な方法を発見しました。ある程度の知能を持つ人であれば、4～6ヶ月以内にそこそこのプログラマーになります。そして数年後には、たいてい優秀なプログラマーになります。しかし、データ分析を行う人材をどのように育成するかについては、私たちも市場もまだ解明していません。ある意味では、データ分析はプログラミングよりもはるかに漠然とした作業です。教えるのはさらに難しく、それを実行できる経験と訓練と才能を備えた人が非常に少ないのです。

ダブナー：あなたの夢、あなたのアカデミーについて話すべきです。

レビット：データサイエンスアカデミーを運営するという夢を持っていましたが、現実は仕事が山積みで、結局、全く意味がありませんでした。

明らかに需要があるようです。このカンファレンスは満席です。

レビット：需要は明らかです。データサイエンティストの職種や給与の予測を見れば、それが未来であることは明らかです。ですから、才能ある学部生たちに私がよく言うのは、「経済学の博士号取得は諦めなさい。法科大学院や医学部への進学も諦めなさい」ということです。楽しく、興味深く、常に変化があり、やりがいがあり、可能性は無限大という点で最高の仕事は、今のところデータサイエンティストです。

ネイサン・ミアボルド氏と多くの時間を過ごしてきたという共通点があります。（彼のストラトシールドのアイデアは『スーパーフリーコノミクス』で特集されました。）パリ協定（米国が離脱）を考えると、ストラトシールドは今、これまで以上に必要とされているのでしょうか？

ダブナー：それがこれまで以上に必要になっているのかどうかは分かりません。正直なところ、気温データについてはそれほど詳しく追ってきませんでした。ネイサンのグループはあまり進展がなかった時期もありましたが、デイビッド・キースのグループをはじめとするグループは、小規模な地球工学実験で進展を見せていました。あのアイデアに限った話かもしれませんが、スーパーフリークで彼らのハリケーン対策のアイデアについても取り上げたことがあるので、ぜひ実現してほしいと思っています。本当に効果があるかどうかは彼らも全く分かっていませんが、データそのものはさておき、世界を変えるようなアイデアなので、もっと実験してみたいですね。

歴史を読めば読むほど分かるもう一つのことは、ほとんどすべての先駆的で真に革新的な新しいアイデア ― 医学史、科学史、金融史、その他諸々 ― は、誕生したてはすぐに嘲笑され、全くのゴミ扱いされるということです。しかし、数十年、数百年、あるいは数千年後になって初めて、人々はそれを高く評価するようになります。なぜなら、変化は本当に恐ろしいものだからです。ですから、私はこのことを肝に銘じ、変化にはしばしば非常に長い時間がかかることを理解しています。とはいえ、こうした考え方、つまりデータに基づいた思考のトレンドは確実に上昇傾向にあり、それは本当に心強いことだと思います。

あなたたちのパートナーシップの何がそんなにうまくいっているのか教えてください。明らかに成功していますよね。長年続けてきていらっしゃるわけですから。

ダブナー：長い間、そのことについては考えていなかった。一緒に仕事をし始めてから随分経っているからね。最初はみんなからそう聞かれたよ。君は「お互いの補完関係をありがたく思っている」と表現したよね。レヴィットが世界レベルの仕事をしていることはありがたい。それに、彼の仕事は稀有なものだ。もし、他の多くの人がやらないことをやって、彼が本当に本当に上手い人と仕事をするなら、私は真似しようとは思わない。自分の仕事をやろうとする。レヴィットは、私が実際持っている以上の資質を持っていると褒めてくれる。彼は私の方が優れていると思っているんだ。

レヴィット：正反対の答えを言おうと思っていました。つまり、私たちはどちらも、部外者が想像する以上に、お互いの得意分野を持っているということです。研究やその解釈について話している時、ダブナーさんは素晴らしいアイデアを思いつくことがよくあります。ストーリーテリングにおいては、私が物語の結末を思いつくこともあります。私が言いたいのは、実はエゴの欠如です。… 2度も、あなたは何ヶ月もかけて1章分を書き上げました。私は「これはひどい」と言いました。あなたは「ええ、その通りです。これはひどい」と言い、文字通りそれをゴミ箱に捨てて、最初から書き直しました。そんなことをしようとする人がいるとは、ほとんど考えられません。

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