ビッグデータで見えてくる日本人
【Yahoo! 検索ビッグデータで判明、日本人が「密かに悩んでいること」】
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/67621
・4月25日には、「プレゼント」「初任給 両親」「初任給 親」という検索ワードが増える。この人たちを「新社会人」という属性のグループと設定し、追いかけて分析
・新社会人は5月に「光熱費」「洗濯機 使い方」など一人暮らしのキーワード検索が増える。気温の上昇にともない「足が臭い」という検索が増えるのも興味深い（人に聞きづらい悩みだからネット検索）
・5月は「新卒 辞めたい」「仕事 行きたくない」の検索が目立ち、五月病をビッグデータでも裏付ける
・6月、「休日の過ごし方」「彼女 作り方」「同期 恋愛」「ダーツ 投げ方」新生活に慣れてきた感が出てくる
・「モットーとは」「眠気を覚ます方法」「会話が続かない」「自己紹介 面白い 例文」「一発芸 簡単」「上司 年賀状」などなど、職場の悩みや上司への気遣いを現代っ子もしていることがわかる
・同じ手法で子育てママのデータも分析、「女性が出産したあと、夫へのイライラがピークになるのが生後45日目頃、子どもの指しゃぶりが気になるのが生後56日目頃、子どもの髪の毛の逆立ちが気になるのが生後61日目頃、我が子をモデルに応募したくなるのは生後102日目頃」
・Yahooリアルタイム検索の分析では日本人の時間単位での行動特性が見えてくる。
・朝6〜7時「明るい」「眠い」「健康的」「穏やかな」「がんばろう」と比較的ポジティブ
・12時「もぐもぐ」「うきうき」「安い」、13時「満腹」「あったかい」
・19時台「かっこいい」「かわいい」（夕食時、テレビやネットを見ている反応）
・夜が更けて午前3時「まずい」、午前4時には「死ね」が時間帯特徴ワードの1位に
・「痛い」に注目して分析すると、「腰が痛い」は午前8時〜9時に集中、「頭が痛い」「足が痛い」は夕方5時頃（頭痛は心的疲労を意味する可能性も）
・「臭い」が多いのは午前8時〜9時台（満員電車？）
・場所に焦点をあてて分析すると、ふるさと納税において、関西人はお得感を感じているようで関心が高い、東北や北陸地方では関心が薄い
・東日本は「ラーメン」西日本は「そうめん」ときれいに2分割。新潟県人と山形県人は特にラーメンの検索が多い。事実、年間1世帯あたりの中華そば支出額は1位が山形市、2位が新潟市
・政治観においては、辺野古基地問題の関心は西日本は高いが、東日本は低い。宮城県の女川原発や福島原発では、東日本の関心は高いが、西日本は低い
・サバの漁獲量が上がると、音楽CDの売り上げが上がるという奇妙なデータもある
・こういった因果関係の考えにくいデータは、そのほかに、「じゃがいもが売れる時、自民党の支持率がアップする」「民進党の支持率は青森県の平均風速と連動」「みつばの卸売量と公明党の支持率」「コーヒーの家系支出額と共産党の支持率」、これらも相関関係が判明
以上、記事引用参考。
データの質は世論調査 ＜ ビッグデータ
おもしろいですよねえ。こういうの大好きで、省略できなくてほとんど引用してしまいました。^^;
世論調査は質問があって、それに応える形でデータが集まります。一方、ビッグデータはユーザーが自由気ままに検索したり、ネットッショッピングしたりと、自主的なデータが集まります。
どちらの方が純粋な全体の意識を把握できるかといえば、ビッグデータのような気がしますよね。
ましてや、扇動的な質問をするような世論調査に比べれば、確実にビッグデータの方が客観的事実（全体意識）を捉えられるでしょう。
ビッグデータの可能性は本当に大きいです。
いずれはビッグデータを活用して、どこで犯罪が起きるとか、どこでインフルエンザが広まりつつある、などを予知し、予防することもできる時代がくると思います。
私、個人的に少し残念だと思うのが、これらのビッグデータは個人レベルではそんなに活用することができないということです。（まあ、変な個人が利用するのもやばいか^^;）
まあ、当たり前の話ですが、これらのビッグデータを集められるのは大きな組織ですし、それらを活用できるのも大きな組織です。
自分のデータだけ吸い上げられて、自分が活用できないのがなんだかくやしいなと思ってしまう変な私です。^^
（そもそも、こういう形で情報を開示してくれないとビッグデータを私たちが知るすべってほとんどないですからねえ）
前にビッグデータに関する書籍を購読してますが、上のデータは日本に関するビッグデータというのが興味深いなと思い、ご紹介してみました。
（購読した本では世界中の国ごとのセックスの好みまでデータ収集され掲載されてました。笑。データは匿名で集めていると言っていますが、どうなんでしょうねえ^^;）
ではでは
そして、今日も私たちはスマホ片手に自主的にビッグデータへ貢献しています。
