POLAR BEAR BLOG

人生を5分間に凝縮したゲーム"Passage"

Wall Street Journal で珍しくゲームの紹介をしていたので、プレイしてみました（注！以下の引用記事と、続く文章にはネタバレが含まれますので、先入観なしでプレイしてみたい方はこちらからダウンロードしてみて下さい）：

■ The Game of Life (Wall Street Journal)

紹介されているのは"Passage"というゲーム。Windows 版だと約500KBしかないファイルで、ごくごく単純な内容です。プレーヤーは一人の男性となり、人生を体験するという趣旨で、基本的にカーソルを使って上下左右に動かすだけでOK。

こちらがスタートしたばかりの画面。左端にいるのが自分のキャラで、目の前に人生を象徴する「道（Passage）」が広がっています。画面に表示されるのは世界の一部分だけで、障害物がなければ上下左右に移動することができます。

ゲームの制限時間は5分間。ただし5分の間は、何をしても、しなくてもゲームオーバーになることはありません。5分が過ぎると、キャラクターが「死」を迎えてゲームオーバーとなります。右上に表示されている数字は獲得したスコアで、いちおう高いスコアを目指すのがゲームの目的なのですが、後述するようにこのゲームの意図するものは別のところにあります。

で、スタートしてすぐに出会うのが「恋人」。上のスクリーンショットで、中央付近に棒のようなものが表示されていると思いますが、近くに寄ってみるとこんな感じ：

このキャラクターにぶつかると、二人は恋に落ちたことになり、以後一生を共にします。ただし「恋人＝家族」を連れていると、障害物を避けるのが難しくなり、歩ける道が制限されるというデメリットも。

ここまで説明して、ようやく「何をすればスコアが上がるか」を解説できるのですが、その方法は以下の2つとなります：

1. 歩く（上下左右の方向は問われないので、とにかくキャラを動かす）
2. 世界の中に転がっている「宝箱」を見つけ、それを開ける（キャラをぶつけると自動的に開きます）

ただし、それぞれの方法には追加の条件が。1.の「歩く」ですが、「恋人」を連れているとスコアが2倍になります。また2.の「宝箱を開ける」では、中に入っているのが必ずしも「宝」だというわけではありません。中にはハズレ（黒煙が上がる）も混ざっていて、スコアが得られない時があります。

さて、ここまでならまだネタバレにはならないかもしれません。ゲームをやってみたくなった、という方は以下を読まずにプレイしてみて下さい。

*****

ではなぜ"Passage"が人生を凝縮しているのか、という点ですが。

まず上記の通り、迷いながらでも歩いてみることが「得点」となります。パートナーと共に人生を歩むか、それとも一人で進むかは自分の選択次第で、「家族」がいなければ「宝箱」を探しやすくなります。時には障害物のすぐ向こう側に宝箱が見えているのに、家族を連れているために取りに行けない、なんてことも……この辺は、実際の人生でも「家族がいるから選べる選択肢がせばまる」ことを象徴しているわけですね。

実は「世界」の一番上には何の障害物もなく、スタートしてカーソルキーを右に押し続ければ、スイスイ前に進むことができます。しかしこの道には、宝箱はいっさい置いてありません。楽な道を（パートナーと一緒に、あるいは一人で）進んでそれなりに実りある人生を歩むか、あれこれ試行錯誤しながら「宝」を探してみるか、これまた人生と同じような選択ができるようになっています。

また画面の表示方法にも一工夫が。前掲のスクリーンショットでは、プレーヤーは左端に表示されていますが、時間が経過すると共にその位置が右側にずれていきます。

上の画面はプレイ時間の半ばを過ぎたあたり、つまり人生で言えば中年ということになります。キャラの位置が中央より右側に移動していると共に、その姿にも変化（頭がハゲている！）が現れていますね。実はこのゲームを作成した Jason Rohrer さんご自身が、30を過ぎて頭髪が抜けてきたそうで、その辺りも反映されているのかも……。

で、5分が経過するころには自分のキャラがずっと右に表示されることとなります。そして右端に達してしまうとゲームオーバー。墓石らしきものが表示されて、キャラが死を迎えたことが示されます。「パートナーを連れていた場合はどうなるの？」という点ですが、こればかりは説明せずに、実際にプレイしてもらった方がいいかもしれません。WSJの記事では「多くのプレイヤーが泣いた」と報じていますが、泣くというのは言い過ぎにしても、かなりつらい演出が用意されています。

「パートナーがいなければ人生には意味がないのか？」「パートナーは人生の障害なのか？」など、"Passage"のステレオタイプ的な部分を非難することはできるでしょう。しかし、こんな小さなゲームに人生のエッセンスを込められたことについては、素直に拍手を贈りたいと思います。これはゲームというより、5分間のショートフィルムというか、アートのようなものだと捉えた方がいいかもしれません。

「これをプレイして人生を考え直した」などということはなかったですが、僕自身は「パートナーあり」「なし」そしてまた「パートナーあり」と、3回立て続けにプレイしてしまいました。「パートナーあり」の場合の、死を迎える直前のキャラの表情（実際には表情なんてものは描かれていないのですが）には、感情移入してしまう人が多いのではないかと思います。何十MBもあるようなファイルでもないですし、たった5分間で終わりますから、週末で時間のある方はぜひ。

Twitter Beacon

以下の文章は思いつきで書いてみましたので、同じような発想が既出でしたらごめんなさい。リサーチゼロです。

結局「Facebook Beacon」は非難を浴びて頓挫してしまいましたが、同じ事が Twitter でもできるのかも。

• 例はアマゾン。アカウント画面に「あなたの Twitter ID」という入力欄が登場し、自分の ID/Password を入力しておくことで設定完了。
• 後は、アマゾンで何か購入すると「○○を購入しました」「○○が届きました」のようなメッセージが設定した Twitter 上に自動的に流れる。
• 恥ずかしいモノを買った時などは、都度メッセージが流れるのをブロックできる。また、どこまで情報を流すかカスタマイズ可能。

こんな感じで。Twitter 関連のアプリケーションは多々存在しているので、既に Amazon ID/Twitter ID を何らかの形で紐付けられるものがあるのかもしれませんが。

当然プライバシー云々が問題になると思いますが、「Twitter が主体となって一律で実施する」「オプトアウト式で実施する」などということでない限り（つまり上記のように、個々のサイトでユーザーが自主的に設定するというのであれば）、乗ってもいいというユーザーが出てくるのではないでしょうか。

個人的には、アマゾンでこんな仕組みがあったら乗ってもいいかなと思います（恥ずかしいモノを買う時はブロックできるという制限付きで）。そしたら、本を買ったタイミングで follow していただいてる方から「その本読んだよ」「関連する本はこれだよ」のようなコメントをいただけて、より情報が集まったりして。アマゾンにとっても、そんな会話から追加の購入が期待できるわけですから、やってみる価値はあるでしょう。

うーん、けどこういう話は「これを設定すると、10回に1回広告メッセージが流れます」「それを許可していただければ、毎月 followers × 10円分のポイントがたまる！」とかいう発想につながってしまうような気がします。そしたら「広告っぽいメッセージを自動的に排除する」なんて機能が Twit あたりに実装されたりして。

Mac CM パロディ - Facebook vs. MySpace

Mac君とPC君が登場する、おなじみのCMがありますよね。そのパロディ版、Facebook 対 MySpace なるものがあるとのこと（via. swissmiss）：

向かって右側が"Facebook"（のプロフィール）で、左側が"MySpace"（のプロフィール）。Facebook 君の方がスマートで、オリジナルの Mac CM ではMac君にあたる存在。一方 MySpace 君はアングラな？感じで、オリジナルのPC君の役割ですね。以前、Facebook と MySpace のユーザー層を比較した研究があることをご紹介しましたが（格差とSNS）、実際のユーザー像も念頭に置いてのイメージでしょう。

で、内容ですが。お決まりの挨拶が終わると、突然 MySpace 君が歌い出します（アブリル・ラヴィーンの"Girlfriend"ですね）。Facebook 君が「どうしたの？」とつっこむと、「ああ、これは僕のプロフィールソングだよ。僕を見ると自動的に再生されるんだ。クールだろ？」との答え。Facebook 君はあきれて行ってしまう、というもの。MySpace のプロフィールが自由にカスタマイズ可能で、音楽まで流すことができることを示しているわけですね。それに辟易するか、MySpace 君のように「クール！」と感じるかは見る人によって分かれるところかもしれないけど……。

実はこのCMはパート3で、パート1・2は閲覧後のリンクからたどれますのでご興味のある方はどうぞ。ただし全編を通じて MySpace 君がボケ役になっているので（PC君の代わりなら仕方ありませんが）、Facebook より MySpace が好き！という方は見ない方がいいかも。日本でも「Mixi 対 GREE」、いや「Mixi 対 モバゲータウン」辺りで作って欲しい……どっちをボケ役にするかは微妙ですが。

みんなで国境監視

Nick Carr 御大の"The Big Switch: Rewriting the World, From Edison to Google"を読んでいます。かつて電力が「必要な分を発電機でつくるもの」という概念から「必要な分を発電所（電力会社）から購入するもの」という概念に変わったのと同じように、必要なとき・必要な分だけコンピュータの処理能力を使う「ユーティリティ・コンピューティング」の時代が来るという話。この発想はごく当り前のものになりつつありますが、実際に時代はどこまで進んでいるのかを解説してくれています。

まだ読み終わっていないので感想は後にするとして、ちょっと面白い話が載っていたので引用。「ネットに接続された安い労働力により、様々なことが可能になっている」実例として、こんなケースが登場します：

More and more companies are figuring out ways to harness the power of free labor. Even police forces are getting into the act. In 2006, Texas marshals set up webcams along the border with Mexico and began streaming the video feeds over the Internet. People all around the world can now watch for illegal immigrants, clicking a button to alert the police to any suspicious activity. It's law enforcement on the cheap.

ますます多くの企業が、無料の労働力を活用する仕組みを考えるようになっており、警察組織すらもこの動きに参加している。2006年、テキサス州の執行官はメキシコとの国境付近にウェブカメラを設置し、インターネットでストリーミング中継を始めた。いまや世界中の人々が密入国者を監視し、クリック1つで怪しい行動を警察に通報できるようになったのだ。安い労働力による法の執行である。

残念ながらこのウェブサイトを見つけることができなかったのですが、発想は理解できますよね。しかしイタズラで通報ボタンをクリックする輩が出てきたり、密入国者を支援する組織が嫌がらせでクリックしまくるなんてことが出てきそうですが……まぁ何らかの措置を講ずれば、確かに役に立つシステムになるかもしれません。

似たような話として、先週の『世界ふしぎ発見！』で紹介されていた「ネッシー監視ウェブカメラ」を思い出してしまいました。こちらもメキシコ州の仕組みと同じ発想ですが、監視する地域はネス湖、といえば見つけようとするのはネッシー。どこまで効果があるかは分かりませんが、「世界中の人々が見守ることで、ネッシー目撃情報が急増するかもしれない！」と期待されているそうです。

こういった事例は『フラット化する世界』や『ウィキノミクス』でも出てきますが、企業での活用が主な領域でした。しかしそれは何も企業の専売特許ではなく、あるタスクが

• ネットを通じて不特定多数の人々が参加し、分散して処理することができる
• 誰でも間違えずに処理できるほど容易である
• 報酬の有無を問わず、参加することに意義や魅力を感じる

という内容ならば、公共機関や民間団体も「安価な労働力」の恩恵にあずかれるわけですね。日本は日本語という壁があるので「不特定多数の人々を集める」という部分が難点ですが、話題となっている（？）財政破綻する自治体を救うひとつの手段になるかもしれません。

エア MacBook Air が届きました！

ついに！エア MacBook Air が届きました。どうです、この薄さ！

自宅の MacBook （MB063J/A）と比べてもこの薄さ。不安だった操作感も、まったく問題を感じません。

……このネタがやりたい、それだけのためにマニラ封筒（税込105円）を買ってきた自分。悲しい……（※念のため、MacBook Air 購入の予定はありません。悪しからず）。

Twitter - 平均 Following 数は本当に少ないの？

昨日のエントリ「Twitter、何人 Follow してる？」にいろいろと反応をいただいたので、返信的に。

僕が確認できた範囲で多かったのは、やはり「それって少なすぎない？」という反応です。正直に言うと、この結果については僕自身も「少ないなあ」と感じました。僕が follow している方々を見ると、Following 数3桁は当たり前、4桁の方もちらほらというような状況。「平均取ったら100～200ぐらいかなぁ」というのが当初の想定でした。

しかしフタをあけてみると、100名以上を follow しているのがごく少数という結果になりました。ならばデータの取り方が間違っていたか、僕の捉え方が間違っていたのだということになりますが、どちらが正解なのでしょうか。

【データが間違いじゃないの？】

まずデータの取り方についてですが、以下のような問題点があると思います：

1. サンプルが十分な量に達していない
2. データをランダムに拾えていない
3. 抽出条件が間違っている

1. の問題ですが、「思いついたらサクッとプログラムを書く」というようなスキルを持ち合わせていないので、これについてはご容赦を。ただ何らかの手段で、もっと大量にデータを取って分析できればと考えています。

2. も検索結果から引っ張ってきているだけですので、その可能性はあります。ユーザー検索の結果表示画面、これが何順にソートされているのか分からなかったのですが、仮に「登録された順」だとすると「初期に登録した人々は、Following 数を増やさない」などのような傾向を確認したに過ぎないのかもしれません。

3. は前回のエントリでも述べた通り、一番やっかいな点です。そもそも「Japan というキーワードで検索する」という発想は、日本人を抽出するための苦肉の策だったのですが、「Location に Japan と入れるような人の傾向を分析したに過ぎない」という可能性も当然あると思います。また更新を非公開にしているユーザー（今回除外したユーザー）の傾向はどうなのか、「最後に更新してから1ヶ月近く経っているようなユーザーが『アクティブ』なのか」という点も考えなければなりません。もっと深追いすれば、「今日何を食べたかだけをひたすら書き込んでいるユーザー」などを入れるべきか？といった問題も出てくるでしょう。

【認識が間違ってたんじゃないの？】

ということで、元データがどこまで信頼できるのかという問題はあるのですが、それでも僕は「日本人 Twitter ユーザーの多くは、100人や200人という単位で follow はしていないのではないか」と感じます。確かに前述の通り、僕が見える範囲ですら、何百人も follow している方々が数多くいらっしゃいます。しかしそれが全体の何パーセントなのかは別にして、彼らは活発に Twitter を活用しているから実態以上に大きく見えるだけであって、水面下にはもっと「こぢんまり」（表現が適切ではないかもしれませんが）と利用しているユーザーも大勢存在するのではないでしょうか。

どちらの利用法が正しい、と言うつもりはありません。そうではなく、仮に following 数の少ないユーザーが大勢いるのに、following 数の多いユーザーの方が普通に見えてしまっているとしたら、「Twitter 界」というものの全体像を見誤ってしまう可能性があるのではないでしょうか。もちろん、「Following/Followers 数が3桁に達するような人々が多数派を占める Twitter コミュニティだけを見ていればいい」という考え方もあります。しかし、そうではない人々が Twitter をどう使っているのかにも注意を向けてみることで、Twitter というサービスをもっと魅力的なものにしていくアイデアが生まれるのでは、と思います。

また大げさなこと……と言われてしまいそうですが、今回の結果で Twitter の違う側面に目が向けられるようになったり、「どんな人々がどんな使い方をしてるんだろう？」というような統計分析が始まることを期待します。とその前に、自分も他力本願だけにならないように頑張らないと。

パラグラフ単位のコメント、という発想

今日の ReadWriteWeb を読んでいたら、ブログ（のコメント欄）で新刊本のピアレビューを行おうという人が現れた、という記事がありました：

■ Author Uses Blog Comments to Peer Review Book (ReadWriteWeb)

紹介されているのは Grand Text Auto （言うまでもなく、グランド・セフト・オートのパロディですね）というブログ。この執筆者の一人、Noah Wardrip-Fruin という方（UCサンディエゴの助教授）が彼の新しい本"Digital Fictions, Computer Games, and Software Studies"のピアレビューをブログ上で行おうとしているそうです（ちなみにその第1章"Media Machines"はこちら）。この話はこの話で面白いのですが、おおっと思ったのは Grand Text Auto に実装されているコメント機能：

こんな風に、文章全体に対してだけでなく、パラグラフ単位でコメントを付けることが可能になっています（コメント部分はフローティング処理されていて、スクロールに応じて移動）。例えば"Paragraph 5"をクリックすると……

 

こんな感じ。コメント欄が指定されたパラグラフの横に移動して、コメントを書き込むことができるようになります。これは CommentPress という WordPress 用の拡張機能だそうですので、既にご存知の方も多いのかもしれませんが、僕は初見でした。

確かに長いブログ記事にコメントするときに、どの部分について指摘しているのか説明不足になることがありますよね。この方式であれば、「上から3番目のパラグラフについてなんだけど……」といちいち言及する手間が省けて便利そうです。しかも Grand Text Auto のように「元の文章とコメントが横並びになる」というデザインにすれば、お互いの議論を比較するのも楽になるし。1記事あたりの文章量が多く、議論を招く内容を書くことが多いようなブログでは、この形式を採用すると良いかもしれません。

将来的には、センテンス単位でコメントが書き込めるようになったりして（もう実現されているかも？）。そうしたら、Noah Wardrip-Fruin 氏のように「ブログでピアレビュー」という試みも増えるかもしれません。

Twitter、何人 Follow してる？

ふと思い立って、Twitter で平均的なユーザー（アクティブユーザー）は何人ぐらい Follow してるのかを調べてみることにしました。ちなみに僕（akihito）は現在162人。積極的に Twitter を活用している人々に比べれば、決して多くはない数ですが、果たして「平均（特定のコミュニティの周辺に偏らない、という意味で）」はどうなんだろう？と気になった次第。

【方法】

最初は Public Timeline に現れる人々をチェックしようかとも思ったのですが、   

• どうも日本人と外国人では傾向に差があるような印象を受ける
• ある一瞬の更新を拾うだけでは、更新頻度の高いユーザーばかりを抽出してしまう結果になるかもしれない

と思い、以下の方法に切り替えました：

• ユーザー検索で「Japan」をキーワードに検索し、ヒットしたユーザー（9,636人）の中で、日本語で更新している人を対象にする
• ただし以下のユーザーは除外：
  
  • 過去1ヶ月間更新がない      
    
  • 更新数が10に満たない
  • ニュース配信や企業アカウント、bot など、通常のユーザーではない
  • 非公開のユーザー（上記の条件が確認できないので）   

これで「日本人アクティブユーザーの平均」と言えるかどうかは議論の余地があると思いますが、とりあえずパッと思いついて調べた結果ですのでご容赦を。とにかく上の条件に合致するユーザーの中から、325人分のデータを抽出してみました。

※追記

申し訳ありません。「ダークデータを解放しろ！」とか言いながら、自分でデータを公開してませんでした。ごく簡単な内容ですが、生データが欲しい方はこちら（Excel ファイル）をダウンロードして下さい。

※追記2

説明不足だったのでもう１つ。325人分のデータしか用意しなかったのは、上記の条件に合致したのが325人だったということではありません。純粋に時間の関係で、1,600人分チェックしたところで抽出を止めています（上記の条件に合致するユーザーが、他にも大勢いらっしゃいます）。そもそも「日本人の平均的ユーザー」という母集団をどう定義するか、その中からサンプルをどのようにランダム抽出するのか、曖昧な部分が多々あります。決してこの方法が最適だ、と言うつもりはありませんのでご容赦下さい。

【結果】

Following 数の平均は31人。ただし以下のヒストグラムで分かる通り、10人以下しか follow していないユーザーが数多く存在します。Following 数0～50人のユーザーで全体の90%を占めていますから、現状では「Following 50名」というのが1つの壁のようです。一方で、101人以上というユーザーも約5%存在していますから、100名を超えて follow するようなユーザーは「最初から数多くの人々をウォッチする意図を持っている」と考えられるかもしれません。

この「50名」というのが人間の能力的な制限（無数の人々を follow するのが不可能でないにしても、50名を超えるとストレスを感じるようになる？）なのか、それとも単に「現在の Twitter 界の規模では『この人を follow したい』と思えるようなユーザーに出会える数には限界がある」ことを示しているのかどうかは分かりません。恐らくその両方が影響しているのではないかと感じるのですが、もっと深く分析してみないと結論は出せないですね。

またもう少し分析してみたいのは、「平均的な Twitter ユーザーは多くても50名しか follow してないから、Twitter 界とは小さなムラが分散して存在している世界だ」という認識が正しいのか、あるいは「Following 数は少なくても、『ハブ』となるユーザーによって密接に結ばれている状態だ」という認識が正しいのかという点。経験的には後者が正しいように感じているのですが、これはリンクの数ではなくつながり方を見てみないと。

後は余談。せっかくデータが取れたので、いくつか分析してみました。

■ Following 数と Followers 数の相関関係

「Following が多い人は、Followers も多いの？」という疑問から、2つを軸にしてデータをプロットしてみたのがこちらのグラフ：

ご覧の通り、それほど強くはありませんが相関関係が見られます。中には「とにかく Following 数が多い」という情報収集特化型？と呼べるような方も見られるのですが、「他人を follow する人は自身も follow される」という傾向にあるようです。これは「follow されたら follow し返す」という慣習のようなものが一部にあることも原因かも。

■ Followers 数と Updates 数の相関関係

それじゃ「Updates が多い＝長い期間、頻繁に更新しているユーザーは follow してくれる人も多い」という傾向はあるだろうか？と思い、Followers 数と Updates 数をプロットしたのが以下のグラフ：

ということで、明確な相関関係はなし。更新頻度は少なくても多くの人々から follow されるユーザーや、その逆のユーザーも存在します。まあ、あくまでも発信されるコンテンツや、そのユーザー自身の交友関係にもよるということで、ある意味当然の結果ですが。

■ Favorites 数

Favorites ってあまり利用されてないなー、という印象があったのですが、今回抽出したユーザーの中で「Favorites ゼロ」という人は全体の約75%でした。「10以下」だと約94%になるので、やはりあまり活用されていないようです。ただし使い始めると多用される傾向にあり、Favorites を11個以上つけているユーザーの平均 Favorites 数を取ると約233個という結果が出ました（1,000個以上をつけているユーザーが含まれているため、かなり上ぶれした数字ですが）。

*****

ということで、とりあえず簡単な分析はここまで。やり方によっては、もっと面白い結果が出てきそうです。日本語版が登場すれば、「Twitter でソーシャルネットワーク・アナリシス」的なことを行う人々がもっと出てくるでしょうから、今後の動きに期待したいと思います。

ダークデータを解放せよ

昨日のエントリで「Google がテラバイト単位のオープンソース科学データを公開」というニュースに触れたのですが、それに関連して、「ダークデータ」なる言葉を知りました：

■ Freeing the Dark Data of Failed Scientific Experiments (Wired)

主張は簡潔で、何らかの事情でお蔵入りになっている・再利用できる形で公開されていない実験データを「ダークデータ」と呼び、それを解放せよという話。例えば自分の仮説をサポートしないようなデータを「使えない」と言って捨ててしまうのではなく、誰でも活用できるようにオープンにしておけば、予想もしていなかった場面で役立つかもしれない……と主張されています。

What's more, your dead end may be another scientist's missing link, the elusive chunk of data they needed. Freeing up dark data could represent one of the biggest boons to research in decades, fueling advances in genetics, neuroscience, and biotech.

さらに重要なのは、誰かが失敗だと思った研究結果は、別の研究者にとって必要だけど手に入れることができなかった「ミッシングリンク」となるかもしれない。ダークデータの解放は様々な研究にとって恩恵となり、遺伝学や神経科学、バイオテクノロジーの発展をもたらすだろう。

僕は理系ではなかったので、この主張がどこまで正しいかは分かりません。なのでこういう例えが適切かどうかは分かりませんが、例えばブログを読んでいても、その記事が主張している結論には反対でも「この事実は知らなかった」「この発想は面白い」と感じることがあります。仮にそれを書いたブロガーが「この記事は上手く書けなかったな、公開しないでおこう」と判断したら、せっかくの知見が得られなかったことでしょう。同じ意味で、「これは使えない」と思ったデータや仮説であっても、誰の目にも触れられる場所に公開することは大きな意味があると思います。

しかし Wired の記事でも指摘されている通り、「失敗」だと判断したデータを公開することは勇気が要りますし、競争相手の研究者を利する危険性を考えると、不必要なデータであっても自分の引き出しに隠しておきたい……と考えるのは自然なことです。従って最前線にいる研究者たちに「ダークデータを解放せよ」というのは無理な話でしょう。そこで大学や非営利団体、Google などの企業が主体となって、公開できるデータ（公共機関による調査や、古い研究データ）から公開していくという流れになるのでは、と思います。「自分の失敗は隠しておきたい」というのであれば、匿名でデータ提供が可能な（しかし何らかのオーソリティがクオリティのチェックを行う）システムを構築する必要があるかもしれません。いずれにしても、研究者個人に期待する以上の動きが必要でしょうね（その意味で国が主体となっては……という議論は止めておきます）。

考えてみれば、「ダークデータ」という発想は科学の分野に限ったことではありません。例えば狭いレベルでは、会社の中に埋もれていたデータが、実は重要な意味を持っていた……ということも起こりうるでしょう。どうやったらそんなデータが日の目を見るような文化・システムを作れるかという議論は、誰にとっても身近なものになっていくように感じます。

Google 科学者の時代

もう1つニュース。Google がオープンソースの科学データ、それもテラバイトの規模のものを公開するそうです：

■ Google to Host Terabytes of Open-Source Science Data (Wired.com)

公開されるのは Google Research の中において。現在計画中のものの中には、120TB におよぶハッブル望遠鏡のデータなどが含まれているそうです。まだ実際に発表される内容・形態を見てみなければ何とも言えませんが、例えばゴールドコープ・チャレンジ（※ Goldcorp 社が開催したイベントで、同社が所有する鉱山に関する情報をすべてオープンにし、そのデータを基に鉱山のどこに金が眠っているか当てた人に賞金を与えた。詳しくは『ウィキノミクス』をどうぞ）のように、プロ科学者（？）が気づかなかったような斬新な発想でデータを解析するアマチュア科学者が登場するかもしれません。そうなれば、専門家でも見つけられなかった「金鉱」が見つかり、科学の発展に寄与するということも考えられるのではないでしょうか。

先日、『その数学が戦略を決める』という本を読んだのですが、医療現場において Google （による知識の収集）が重要な存在になりつつある姿が描かれていました。現時点でも学術論文などが検索できますから、科学の世界でも Google が活躍しているのでしょうが、今回のデータ公開でますます Google が欠かせない存在になっていくのかもしれませんね。Google 医師ならぬ、Google 科学者とでも呼ぶべき存在が登場したりして。

某国の政府が「情報大航海（「大公開」と同じ発音なのが皮肉なところ）」というプロジェクトを推進していますが、壮大な理想に向かって突き進むよりは、こうした地味だけど重要な一歩を進めていく方が大切のような気がします。ソフトパワーの発想ではないですが、世界中に価値のあるものを提供することで、逆に世界中から人望や人材を集めることが可能になると思うんだけど。まぁソフトパワーの本家であった米国もあんな状態で、むしろ Google のような企業がその担い手になっているわけですから、国に期待するのは間違いなのかもしれませんが。