ビッグデーターとその逆
岡嶋裕史『ビッグデータの罠』新潮選書2014を読んで、巷によく聞くこの言葉の定義を知った。①大量のデーターを②瞬時に③非構造的に整理する事象なのだそうだ。本の趣旨はそういうGoogleやAmazonやその他もろもろのビッグデーターに気をつけろというものなのだが、それより、興味深いのは人間にもビッグデーター型そしてその逆がいそうだという点である。ビッグデーターの逆をを仮にスモールデーターと呼ぶなら、それは①厳選されたデーターを②時間をかけて③構造的に整理する事象ということになる。それぞれの①②③以外の特徴はビッグは大量データーを瞬時に処理してシステムをダウンさせないために厳密さを問わず矛盾しそうなことは無視していい加減に処理する。一方スモールは正確で厳格だが、時間がかかりシステムがダウンしやすいのである。
さて大学のコリーグを思い浮かべるなら、主任のIさんはビッグの典型、そして学科長老のTさんは年寄りなのにビッグである。一方一部の先生にはスモールの人が多い。どっちがいいとか悪いとかじゃないんだけれど、僕はビッグの方がなじみがいい。ちなみにADHLがビッグでアスペルガーがスモールということではない。ビッグは瞬時に大量データーを処理できないといけないのである。逆にスモールは厳格に正確でなければいけないのである。