ビッグデータの分析は、暴力を未然に防ぐのに役立ちます。
気候変動に関するデータを用いれば、暴力の激化を予測できる可能性があります。
ビッグデータの手法を誤用すると、既存の社会的緊張が悪化しかねません。
ビッグデータ、すなわち機械学習などの高度なコンピューティング技術を用いて膨大なデータを分析する手法は、新たな知見を生み出し、科学分野やビジネス界の幅広い領域でその有用性を示し続けています。
医療に関連するこうした進歩は多くの人に知られています。疾病の診断から、COVID-19の感染拡大の追跡と抑制まで、その範囲は多岐にわたります。自動運転車や産業の自動化を後押しするビッグデータについても、よく議論されています。
しかし、この技術が暴力や紛争をより正確に予測し、それに基づく予防策の検討に役立つようになったのは、まだごく最近のことです。
近年の動向を見ると、2008年以降、世界各地で平和が損なわれており、それ以前の数十年間に見られた前向きな進展が逆転しかねない状況です。ビッグデータは、この傾向に歯止めをかけ、性暴力、選挙関連および政治的な暴力、気候変動によって深刻化する紛争など、暴力の発生を減らす可能性を秘めています。
こうした取り組みを前進させるため、ビッグデータをさらに活用できる主な分野を3つ紹介します。
1. オンライン上の過激主義を理解し、オフラインの暴力を防ぐ
近年、ソーシャルメディア上で過激主義的な言説やコンテンツが大幅に広がっています。2019年のニュージーランドでのテロ攻撃のように、それがオフラインでの暴力行為につながる場合もあります。
こうした脅威への対策の多くは、コンテンツやユーザーの禁止に重点を置いてきました。しかし、研究によると、この方法はほとんど効果がなく、逆効果になる場合もあります。
団体Moonshot CVEは、ビッグデータの手法を用いて、オンライン上の過激主義がオフラインでの暴力につながる可能性を把握しています。その分析をもとに、オンラインとオフラインの双方で過激主義により効果的に対応する手法を開発し、人々が暴力的過激主義へと向かうのを防ぐ一助としています。
同団体の取り組みは、活用されており、ISISへの対策に加え、極右過激主義の脅威が高まる米国全土でも用いられています。
同様に、IBMは開発したツールを使い、数億件のツイートを監視して感情を分析し、犯罪行為を未然に予測できる可能性を探っています。
一方で、こうした進展には懸念も伴います。ビッグデータの手法を誤用すると社会的緊張が悪化しかねないとの懸念が高まっており、たとえば一部からは、の開発について、人種的偏見を含むアルゴリズムとの批判が出ています。こうしたアルゴリズムはほかの偏見と相互に作用する可能性があるため、とりわけ犯罪予防や警察活動においては慎重に扱うべきです。
Safecityは、利用者が報告した暴行事例をもとに、暴行が多発する場所を示す地図を作成するビッグデータ活用の取り組みです。暴行を受ける危険性が高い場所を避けるために役立ちます。同様に、HarassMapは、位置情報付きのデータとクラウドソーシングによるデータを活用して暴行の発生場所を示し、社会の認識を高めることで、暴行が起きる可能性のある場所を減らしています。
2. 政治的不安の予測
多くの国で暴力が繰り返し発生することは、平和にとって大きな懸念であり、持続可能な開発に向けた世界的な取り組みを妨げています。人々を、貧困とさらなる不安定化が続く悪循環に閉じ込めています。
これは特に、アフリカの複数の国にとって深刻な課題です。こうした暴力をより正確に予測できれば、非常に有益であり、より効果的な予防策につながります。
プロジェクトViEWSの研究者たちは、機械学習を取り入れ、アフリカ全域の政治的暴力を最大36カ月先まで高解像度で予測する取り組みを始めています。初期の結果は有望であり、この早期警戒システムは、紛争がいつどこで起きるかについての理解を深め、暴力の連鎖を断ち切る試みにおける重要な第一歩です。
2007年のケニア選挙後に発生した悲惨な暴力を受け、技術者たちがUshahidi（スワヒリ語で「証言」の意）を設立しました。Ushahidiは、自然言語処理などのビッグデータツールを使ってクラウドソーシングで集めたデータを分析し、選挙に関連する暴力をリアルタイムで監視することで、その拡大を抑える支援をしてきました。
その後、活動対象を160カ国以上に広げ、シリア内戦、ウォール街占拠運動、2011年のクライストチャーチ地震など、さまざまな種類のプロジェクトに取り組んでいます。
2020年の米国大統領選挙後に続いた暴力は、こうした課題がいかに広範に及ぶか、そして世界規模で対処する必要があることを浮き彫りにしています。ビッグデータは、これらの課題への対処に貢献でき、また貢献すべきです。
3. 気候変動と紛争リスクの関係
専門家は、気候変動が世界各地での暴力的紛争のリスクに及ぼす影響について、繰り返し警鐘を鳴らしてきました。
気候によるストレスと、人々の生活や生計への影響は、紛争研究における新たな最前線となっています。特に、これに関連して暴力がいつ、どこで発生しそうかを正確に予測することが課題です。
ViEWSのディレクターとのやりとりの中で、ハーヴァルド・ヘグレ教授は、この目標の達成には、気候に関する多様なオープンソースデータに加え、介在する複数の社会経済的・政治的変数を活用する必要があると述べました。
たとえば、気候変動による食料生産のショックが紛争リスクに及ぼす影響をモデル化することは、この取り組みにおいて重要です。世界食糧計画は、HungerMap Liveを開発しました。これは、食料、栄養、気象、経済に関するデータを統合し、食料不安を予測するものです。
こうした予測は、GDELTのようなデータベースから得られる政治的な世論や二極化に関する情報と組み合わせることができます。GDELTは、世界のほぼすべての国で、100以上の言語によるあらゆる報道媒体（印刷・オンライン）やソーシャルメディアを監視する大規模プロジェクトです。
この膨大で絶えず更新されるデータの流れは、有用であることが示されています。過去には、社会不安の激化に関わる時間的に切迫した側面を監視するのに役立ち、気候変動を背景に生じる新たな安全保障上の脅威を特定できる可能性を示しました。
世界資源研究所の「水・平和・安全保障」イニシアチブは、水紛争に関連する早期警戒ツールを開発しました。経済、社会政治、環境の各指標を含む多様なデータを機械学習で分析し、アフリカ、中東、東南アジアの中でも水ストレスが特に深刻な地域で、最大12カ月先まで暴力の発生しやすい地点を予測します。
これまでのところ、このモデルは将来の紛争発生全体の86%を正しく予測しています。ただし、地理的な位置を高い精度で予測することは難しいとされています。
COVID-19が示す教訓
ビッグデータの活用は、暴力を予測し、その予防に役立つ可能性を確かに示し始めています。しかし、危機や紛争を予測する進展が、個人の自由を犠牲にしてはなりません。
COVID-19のパンデミックへのデータ主導の対応をめぐる現在の懸念は、教訓を与えています。同様に、少数派に対する偏見を防ぐ必要があり、権威主義的な政府がさらなる迫害にビッグデータを利用するリスクにも対処しなければなりません。
予測能力と予防能力を高める大きな可能性があります。政府や資金提供機関の支援に加え、専門家や現場の実務者の知見を取り入れることで、計算論的な紛争分析の分野を発展させ、平和に資する環境の改善に貢献する機会が広がります。
