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Yale Covid Big Data Translation

Neural machine translation plus human refinements by Jungo Kasai, Koji Shiono, and Noriyuki Kojima.

本文は本文は米イェール大学によるによる「ビッグデータでパンデミックと戦えるのか?」(原題:Can Big Data Fight a Pandemic?)を、翻訳したものであり、著者の意見、主張を反映するものではないことをここに明記します。また、いくつかの情報は現状を反映していない可能性があります。最新の発表、及びお住まいの地方自治体のガイドラインもご参照ください。

ビッグデータでパンデミックと戦えるのか?

コロナ危機は、ビッグデータとプライバシーをめぐる議論を激化させている。政府は、COVID-19の感染拡大を予測し、それに対抗するために、官民システムからデータを集めている。しかし、危機的な時期にプライバシー保護を二の次にすることは、長期的に新たな規範を生み出す可能性がある。インドの全国的なIDシステム「アドハー」の役割と、世界中のビッグデータの活用について、イェール大学経営大学院のK. スディー氏に聞いた。

インドの全国的な生体認証システムであるアドハーは、COVID-19との戦いに役立っているのでしょうか?

アドハーの主な使用例の一つは、中間業者を経由した漏洩のない迅速かつ効率的な公的補助金の交付です。インドにおけるCOVID-19との戦いにおいて、政府が備蓄や食糧不足、貧困による飢餓に対抗するために最も重要なツールの一つとして、頑健な食糧補助金と金銭的な補助金があります。今、これらの補助金を迅速かつ効率的に届けることが最重要であり、そのためにアドハーはこの戦いにおいて重要なツールとなっています。

2016年にすべての従来型配給カード(従来の補助金付き食料配給に使用されていた)の100%をアドハーシステムに結びつけた南部のテランガーナ州は、コロナ危機の間、食料や現金補助金の配給にABBA(アドハーに基づいた生体認証)を継続して使用することを公約しました。しかし、人口の4分の1近くが従来の配給カードをアドハーに紐付けていないため、公共の流通でアアドハーを独占的に使用する準備ができていません。今回の危機では、資格のあるすべての人々が確実に補助金を受け取ることができるように、ケララ州、デリー州、ジャールカンド州を含む多くの州政府は、危機の間は認証にアドハーを必要としないと明言しています。

アドハーの指紋認証は、それ自体が感染症の伝播につながる可能性があると指摘する声もあります。そのため、ケララ州では、本人確認を確実にし、盗難を最小限に抑えるために、配給カード番号にリンクされた一時パスワードベースの認証方法を開発しました。他の州では、配給カードにリンクすることで、オフラインでの帳簿上の取引を記録しています。このように、さまざまな州政府は、COVID-19に関する課題に向けて アドハーを創造的に適応させています。

明らかに言えることは、この危機的な時期に不正行為の可能性があったとしても、アドハーに導入問題があるからといって、誰もが正当な補助金を受け取ることを妨げてはなりません。しかし、私はアドハーは部分的に使われてもその目的を果たすと信じています。アドハーによって、特に現金補助金の受け取りに関して、アドハーを利用できる人、利用したい人のスピードと利便性が確保されるでしょう。多くの人がアドハーを利用するようになれば、将来の監査で使用していない人の間で大規模な詐欺や盗用を発見する能力が高まります。これを見越して、犯罪者はあからさまな詐欺を犯す可能性が低くなります。

アドハーについて提起されたプライバシーの懸念は、今回の緊急事態で二の次にされたのでしょうか。あるいはこのような状況で懸念が増したのでしょうか。

私は、この緊急事態の間、インドだけでなく世界中でプライバシーの懸念は後回しにされていると考えています。実際、現在のアドハーに関する懸念は(上で述べたように)、配給カードとの連携が不十分であったり、その他の誤りがあったりして、正当な補助金申請が拒否される可能性があるかどうか、という点がほとんどです。

プライバシー懸念の大部分は、現在の緊急事態では、政府が公共の利益のために大規模なモバイル追跡を許可していることに起因します。さらに、当局は、感染の疑いのある者を追跡するために、航空会社や鉄道から予約データを取得しています。実際、平時では受け入れられず、プライバシーを侵害するような多くの行動が、公衆衛生上の利益のために、この危機的な時期に市民から支持を得ています。

例えば、多くの自治体では、コロナウイルス検査で陽性反応が出た人や、海外からの旅行者や感染者と接触したために自己隔離を求められた人を特定し、手にハンコを押したり、自宅に掲示したりしています。通常この処置を受ける側の人々は、この「赤い文字」のような社会的保護のための手法によって社会的差別を感じますが、今回自己隔離を求められた人々の多くがそうではなかったため、この対応に対する世間の支持は高くなっています。医師や医療従事者でさえもこのような偏見を受けています。しかし、このようなスティグマ化の危険性は、病気を隠したり、病院に行くのが怖くなったりする可能性が高く、地域によっては問題を悪化させてしまう可能性があります。短期的に見ても、スティグマ化を懲罰的なものにしないように気をつけることが大切です。

喫緊の公衆衛生危機の中で、インド当局は(他の多くの国と同様に)「用心するに越したことはない」というスタンスをとっているが、国民は問題視していないようです。私が望むのは、この危機が終わった後、合理的にプライバシー保護と公衆衛生のバランスをとる最適な戦略を評価し、将来の緊急事態に備えた規範やルールを開発することです。歴史が物語っているように、緊急時に忍び寄るプライバシーや個人の権利の侵害は、用心しなければ長く続くことが多いので、危機が終われば、これらの行為を注意深く監査しなければなりません。

消費者がもつ機器を介して人々を追跡するビッグデータや手法は、世界中のCOVID-19との戦いにどのように貢献しているのでしょうか?

政府は、プライバシー的に繊細なデータを利用するために、自主的なルートと「自主的ではない」ルートの両方を利用してきました。中国はおそらく、強制的なロックダウンと監視カメラ、強制的なオンライン温度スキャン、最新のAI技術を用いたモバイルトラッキングを組み合わせて、ウイルスの封じ込めに最も積極的だったと思われます。韓国、台湾、シンガポールもまた、接触者の追跡を容易にするために、モバイルベースの追跡と監視カメラの映像を組み合わせて、かなり高いレベルのテストを実施しました。SARSの経験もあって、東アジア諸国は欧米よりも早くウイルスを封じ込めようと行動を起こし、現在では混乱をはるかに軽減しています。

また、各国はこの病気に対抗するために、市民の自発的な協力を求めています。例えば、シンガポールやインドでは、感染者だけでなく、感染した疑いのある人の情報を集めるために市民の協力を募っています。このようなクラウドソーシングされたデータと、携帯位置情報やトラッキングなどの公式データをAIツールと組み合わせることで、COVID-19との戦いにおける検出、予測、資源配分を支援しています。インドでは数日前にアプリを立ち上げたばかりにもか関わらず、政府はすでに800万ダウンロードを報告しており、潜在的に価値のあるクラウドソーシングデータを提供しています。

政府が利用できる種類のデータを組み合わせることができなくても、米国の企業は、モバイルトラッキングデータだけで感染のホットスポットを予測できることを実証しています。たとえば、ある小企業は、フロリダのさまざまなビーチで春休みを過ごす人たちの、国内各地への移動経路を追跡することで、どのようにホットスポットを予測できるかを示しました。同じ技術を使えば、マルディグラがさまざまなコミュニティに与える影響を予測することができたかもしれません。

米国が最小限の集計データの追跡を行い、(アジアのいくつかの国が行ったように)社会的な距離を置くことに積極的に使用していたならば、私たちの生活の混乱ははるかに軽減されていたでしょうし、米国全土の様々なホットスポットで確認された感染率が0.5%以上という現在のレベルには到達していなかったでしょう(しかもそしてそれはテストされた人口のみです)。米国政府は、Facebook、Google、および他のハイテク企業や衛生専門家と、アメリカ人の携帯電話からの位置情報をパンデミックと戦うためにどのように使用することができるかについて協議しています。米国は、プライバシーに配慮した方法で、ウイルスの広がりを可視化するのに役立つ匿名の集計データを使うだけかと思います。

欧州データ・プライバシー委員会(EDPB)は、COVID-19パンデミックを緊急事態と宣言し、EU加盟国が個人の自由に制限を課すことを合法化しました。多くの国が緊急事態法を用いてCOVID-19に取り組んでいます。しかし、プライバシーの専門家は、これらのツールが長期的には市民を詮索するツールに変容するのかどうかについて、正当な疑問を抱いています。この「見えない敵」との戦争を戦うために、一時的にそのような懸念に目をつぶることは絶対に理に適っていますが、我々は、何を規範として認めるのか注意しなければなりません。