たとえ恋愛であっても？
客観的な価値に置き換えてしまうクセ
――記事を配信するためのアルゴリズムを組むときには、どんなことを意識しているんですか？
西尾：自分個人の感覚や興味ではなくて、客観的な重要度を重視しています。
西岡：仲間内では、西尾は記事の内容自体にぜんぜん興味がないのに、記事の数字にはやたらと敏感だよねと評判なんですよ（笑）。
西尾：よく言われるんですけど、自分でもそう思いますね（笑）。メディアの編集者さんのような記事の内容の良し悪しを判断する感性や勘は自分にはないけれど、こっちの記事のほうが世間的に注目度が高いとか、よく読まれているから配信されるべきだという考えは日々持っています。それなのになぜスマートニュースでは、この記事が３番で２番じゃなかったのか、みたいなことのほうが気になってしまうんですね。こういう不満を解消することを目的にしてアルゴリズムの改善を進めています。
――西尾さんは重要度を数値に置き換えて考えていらっしゃるんですね。
西尾：そうですね。客観的に数値化しようとするのはデータサイエンティストのクセかもしれません。
――ちなみに、人生の大切な決断をするときにも、データを分析して決めたりするんですか？恋人や結婚相手を選ぶときも、数値化してランク付けしたり（笑）。
西尾：つい最近、同僚の女性データサイエンティストとの雑談で、好みの異性のタイプを数値化しようという話をしましたね（笑）。容姿と性格と知性にそれぞれ何ポイント割り振るか、とか。数値に置き換えていけば、おのずとランキングや相手に求める優先順位が決まるじゃないですか。その具体的な結果を持って彼女に相談すれば、彼女が友達のインベントリ（在庫！）から「西尾くんにはこの子が合うかもね」なんて風にマッチングすることができるというわけです。
西岡：え、本当に？（笑）私は結婚相手までを数値に落として決めるのは厳しいなって思いますけどね。外資系コンサルの優秀なフレームワークオタクの友達ですら、散々データ分析した結果、離婚していましたから（笑）。
小田：僕も結婚に対しては、結構直感を信じたいタイプです。この本でもデータでマッチングするのは「出会いまで」じゃないですか。こういうデータ分析って、1万人いる候補者の中から10人を選び出すときにはすごく役に立つと思うんですよ。数学の力が使える。でも、絞られた10人の中から誰にするかを選ぶときに、数値の高い人の順に決めるっていうのはありえないかも。やっぱり最後は実際に会ったフィーリングですよね。直感って大事です。
――この本でも、2人の相性を判断する材料として、一見「宗教」や「政治的信条」などが重視されると思いきや、実は「ホラー映画が好き」とか「一人旅が好き」などの些細なところの意見が一致するほうが重要視されている事実が書かれていました。
相性に関する詳細な質問は、出会いサイトのユーザーを暴走させがちだ。すべての項目を「必須条件」に指定して、パートナー探しのチェックリストを作りたくなるのだ。犬好きで、不可知論者で、タバコを吸わないリベラルで、子どもがいなくて、セックスも上手じゃないと困る――。
しかし現実には、「怖い映画は好きか？」「一人で外国を旅したことがあるか？」といった何気ない質問に、相性を見極める「予知能力」がある。（中略）信仰や政治、外見など、目を引く大きな条件を過度に重視しがちだが、そうした要素は思われているほど影響がない。相性にまったく関係ないときさえある。
小田：そう、僕はそこにすごく納得できますね。出会いの入り口では、信条とかの違いでふるいにかけるけれど、実際に付き合うかどうかを決めるときには、まさに映画の好みのほうが大事になってくるんですよ。
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目次
イントロダクション――ビッグデータは、あなた自身を語る
パート1 そして、何が私たちを結びつけるのか？
第1章 ビッグデータが語りかける男女の普遍的な傾向
第2章 1000人の「まあまあ」よりも、たった一人の○○が欲しい
第3章 私たちは、かつてなく文字を書いている
第4章 あなたは、人と人をつなげる接着剤になれる
第5章 ばかばかしいアイデアを実行してみたら
パート2 何が、二人を分けたのか？
第6章 人種――決して語られることのない重要因子
第7章 美しい人がトクをする傾向は、加速している
第8章 「本当は何を考えているか」がわかる方法
第9章 炎上――突然、嵐のような日々が訪れる
パート3 自分らしさはどこにある？
第10章 アジア人にしては背が高い
第11章 どんな人と恋におちたいですか？
第12章 居心地の良い場所はどこですか？
第13章 ネットの中のあなたのブランド
第14章 ネットの中の足跡を追いかけると何がわかるか
【世界中のメディアが絶賛！】
「ここに、あなたの知らないビッグデータの顔がある。デジタル社会が私たちの生活のあらゆる部分を最適化して、収益化して、システム化するというバラ色の物語ではない。ビッグデータが醜い顔をもたげ、私たちが知りたくないことをささやいている。私たちは人間の経験を高める前に、まず人間の経験を理解するべきだ」──タイム
「ソーシャルメディアの時代に数字が人間の振る舞いを暴く様を、巧みな話術でおもしろく解き明かす。奥深い洞察だが、少々不穏にさせられる。悲しいことに、私たちは自分がこうありたいと思う人間では──自分が思っているような人間では──ないからだ」
──グラントランド（スポーツとポップカルチャーの情報サイト）
「（ラダーは）ビッグデータにまつわる現象を嘆いたり、私たちを慰めたりはしない。ビッグデータに両手を突っ込み、深い泥沼から見たこともない生き物を引っ張り出そうとしている」
──ニューヨーカー
「インターネットで進行中の大規模な実験を分析して、人間の心と感情について教えてくれる」
──フォーブス
「チャーミングでとにかく興味深い、時折くすりと笑いたくなる……著者のラダーは心あるデータサイエンティストで、私たちはこの本を読めて本当にラッキーだ」――ＥＬＬＥ
「『どうして』の質問攻めで親を降参させる、好奇心旺盛な子どもが書いた本。ページをめくるたびに新しい疑問が登場し、著者は答えを求めてウサギの穴にも意気揚々と飛び込む」
──ＵＳニュース
「ビッグデータの世界は、3Ｄ映画を3Ｄ眼鏡なしで見るようなものだ。いろいろなことが起きているのに、方向感覚を失ってしまう。クリスチャン・ラダーのように有能な（そして愉快な）案内役に出会えて幸運だ。ビッグデータを煮詰めると1バイト単位で新しい発見がある、そんな洞察にあふれた1冊」
──マイケル・ノートン（ハーバード・ビジネススクール准教授、「『幸せをお金で買う』5つの授業──HAPPY MONEY」共著者）
「人間の行動を研究することは、厄介でハードで、まるでジャングルを探検するようなものです。しかし、ラダーは、われわれ人間が何者であるか、本質的で完璧なガイドを示しました」――ダン・アリエリー『予想どおりに不合理』著者
「本書は、私たちが何かを好きな理由、私たちが熱望するもの、私たちが人を愛する甘美な秘密――秘密がいっぱいの本です。多くの場合、それを知らずに、私たちは人生をまったく違う残念なものに変えてしまいます。ラダーは、この少し数学的な物語を楽しく読めて、楽しく話し合えるものにしました」――ジェーン・マクゴニガル『幸せな未来は「ゲーム」が創る』著者
「人種、愛、セックス……。私たちは、私たちが生み出すデータの合計に過ぎないのだろうか？すぐにこの本を読んでみてほしい。読後、あなたはこの質問に答えることができるだろうか」――エロール・モリス アカデミー賞ドキュメンタリー映画監督
