TED@IBMトーク: IBMの企業内ソーシャル分析とプライバシー

昨年末、大好きなシャーリーン・リーのTED@IBM トーク『デジタル時代のリーダーシップ』の「ざっくり日本語訳」を紹介したところ、何人かの方から感謝のメッセージをいただきました。

pachi.hatenablog.com

そこで今回、13本公開されているTEDトークの中でもっとも気になったもう一本、Marie Wallaceの『プライバシーバイデザイン - 人間性のある分析』の日本語訳を、再び英語の勉強も兼ねて紹介します。

このトークで取り上げられているのは、以下のキーワードに代表される私の興味分野ばかりです:

ソーシャルネットワークとターゲティング広告、コネクトされた世界とプライバシースパゲッティ、企業内ソーシャルとプライバシー、透明性の文化とアナリティクス…

それでは、ソーシャルとビッグデータの未来を覗いてみましょう。

Marie Wallace　"Privacy by design: Humanizing analytics"

プライバシーバイデザイン - 人間性のある分析

So as more and more of our lives are captured in digital, Big Data Analytics is going to become increasingly ubiquitous. As a society we have the opportunity to choose, if we want to insights we generate to be used to exploit and manipulate us or to enrich our lives. How we approach Privacy will have the single greatest impact on that outcome.

私たちの生活がデジタルに捉えられるようになり、日々の暮らしにビッグデータの分析が使用されることがどんどん増えています。

私たちは岐路にいるのです、アナリティクスから導き出された洞察を、豊かな生活のために活用するのか、それとも、洞察に操られるのか。

Let's imagine a future where every piece of information you see is filtered by an algorithm. You only see what it wants you to see. Your favorite social networking site, which you log into daily to check your news feed, needs to grow advertising revenue of diet products.

ちょっと想像してみましょう。すべての情報がアルゴリズムによって操作される未来を。目に入る情報は、すべてあなたに見せたいと判断されたものだけです。

毎日チェックしているお気に入りのソーシャル・ネットワークサイトのタイムラインに並ぶのは、儲かるダイエット製品の広告ばかりになるでしょう。

To do this it "primes the pump" by feeding you articles tailored to reinforce your body image issues. Then when it observes a decrease in your self-confidence, it pushes targeted advertising out to you, grab you while you're at a low ebb, I line out....

さらに儲けを増やすには、「体型の問題」を強く意識させるよう、その手の記事を多めに流せばいいでしょう。

そして自信を失い、シュンとした頃を見計らって、ターゲット広告を送り込めば…。一丁上がりです。

The social networking site get its advertising revenue, its client sells lots of diet product, and you end up feeling bad about yourself. I could have felt lot worse, I promise you. And, but reality that doesn't have to be like this and I don't think we want to live in the world, the world going to be like this....

クライアントはダイエット商品をバンバン売り、ソーシャル・ネットワークサイトの広告収入はグングン跳ね上がり、あなたはドンドン落ち込むってわけ。あら大丈夫、あたしの方が落ち込むから。

これは冗談。誰もそんな世界で暮らしたくはないですよね。

Let's imagine, instead of manipulating you without your knowledge, the system was open and transparent with you. It shared the insights that it had generated and gave you options to choose from.

想像してみましょう。今度はだますシステムではなく、オープンで透明なシステムです。

導き出した洞察をシェアし、どうするかを自分で選べるものです。

Maybe you still do ended up buying diet products, or maybe you sign up for cooking classes, join a gym, or you do nothing. Whatever you do it would have been your conscious choice.

ひょっとしたら、結局はダイエット商品を買うのかも。それとも料理教室に通いだすか、スポーツクラブに入会するかも。

でも重要なのは、自覚してそれを選んだということ。

Social, mobile, and cloud technologies are connecting us as never before, and if we want to benefit from being part of this new global human network, then we need to accept that much of our data is out there and is out of our immediate control. The reaction of many governments is to suggest that we simply turn off the data tap; either by preventing data from being gathered or wrapping it in complicated regulatory frameworks.

ソーシャル、モバイル、クラウド技術は、これまでに類を見ないレベルで私たちをつないでいます。この世界的な人的ネットワークの恩恵を得ようとするならば、多くの場合、データの直接的な制御権がすでに私たちの手元にないことを受け入れる必要があるでしょう。

ほとんどの組織は、データを取られるのが嫌なら、データの提供を上流で止めさせるか、あるいは複雑な規制の枠組みに組み込むのが良いであろうという反応を示しています。

The problem this approach is, that in this inter-connected world, the data leaks between people, so the data someone else shares can generate insight about you, and maybe insight that you really don't want someone else to have or to use. Data ownership is meaningless, it's who the insight refers to that counts.

ただこのアプローチには問題があります。これほど相互接続された世界においては、データが漏れ出すのは人々の間からだということです。誰かのシェアから漏れでたデータがあなたについての洞察を生み出し、それが希望しない誰かの元へとわたってしまうということ。

もはや問題は「データの所有者は誰か」ではありません。問題は、それが「誰に関する洞察か」です。

Also defining the data as public or private is also a challenge, because analytics can take public data, like social media, web data, to drive a private insight. For example, modeling your daily habits in order to predict your physical location.

データがパブリックかプライベートかを見極めるのも非常に難しいことです。なぜならソーシャルメディアやウェブ上のパブリックなデータを分析することで、プライベートな洞察を導き出せるからです。

例えば、あなたの生活習慣をモデリングすることで、あなたの居場所を予測することができます。

On the other hand analytics can take private data, such as your GPS location, to generate a public insight that never exposes uniquely identifiable information. So what do we do in this new world; this new inter-connected world, where we face privacy spaghetti?

一方、GPSによる位置情報などのプライベートなデータを分析することで、個人データを晒すことなく公的な洞察を導き出すこともできます。

では、私たちはこの新たな相互接続された世界で、絡み合ったスパゲッティのようなプライバシーの問題に、どう立ち向かえば良いのでしょうか?

There is no easy solution to privacy and different scenarios require different approaches. However knowing what is possible with data analytics, the types of insights that we can infer from the seemingly innocuous and how we can "fill in" missing data, I believe a key challenge that we need to address is one of transparencies.

プライバシーに対する簡単な解決策はありません。異なるシナリオには異なるアプローチが必要となります。

それでも、データ分析に何ができるのか、害がなさそうな洞察のタイプはどんなものか、そしてどんなデータの穴なら埋めることができるのかを知ることができれば。私は透明性がとても重要だと考えます。

In much the same way as consumers have decided that it's socially unacceptable to buy from companies that pollute the environment, we could choose as individuals and a society if we really want to engage with organizations that are not open and transparent about how they are collecting, analyzing, and using information about us.

環境汚染を引き起こす企業に対して消費者が不買運動を起こすように、市民として、あるいは社会として、どのように私たち消費者の情報を集め、分析して使用しているのかをオープンで透明にしていない企業を容認せず、ノーを突きつけることもできるでしょう。

And a culture of transparency could not only give us access to these insights, but could also then enable us to exercise appropriate control. So, how would transparency work in the real world? I'd like to share with you the project I've been working within IBM for the last couple of years.

そして透明性の文化とは、洞察に対するアクセスを私たちに認めるだけではなく、その制御権を与えることをも意味するものです。

さて一体、現実世界では透明性はどのような働きを見せるのでしょうか。ここで、私がここ数年IBM社内で取り組んできたプロジェクトについて紹介したいと思います。

So, IBM has been using social and collaboration technologies since long before it was popular, so we are sitting on probably one of the largest and longest standing enterprise social network on the planet.

IBMは、人気が出るはるか以前からソーシャル・コラボレーション技術を使い続けてきました。おそらく、現存する世界最大で最長期間の企業内ソーシャルではないでしょうか。

Our challenge is that on the one hand we've got an engaged active network of employees, who all looking to maximize the benefit that they get from their social and collaboration investment. And we've got a management team keen to understand what the network is saying about their employees and the business as a whole.

私たちのチャレンジは、ソーシャル・コラボレーションへの投資から最大の利益を得ようと熱心な社員たちがいる一方で、社員たちがビジネスについてどんなことを語っているのかを理解しようと熱心なマネージメントチームが他方にいるということです。

When I was asked to build a system that would analyze our enterprise social network, I decided to take a Privacy by Design approach and before we wrote a line of code we defined the philosophy that would guide our subsequent design decisions. It had 3 principles:

IBMの社内ソーシャルの分析システム構築を依頼されたとき、私は「プライバシーバイデザイン(計画的なプライバシー対策)」のアプローチを取ることを決めました。

そしてコードを書き始める前に、その後の設計を司る原則を定めました。3つの指針からなる原則です。

Privacy & Personal Autonomy: At the heart of every decision that we make, and everything we do will be our commitment to openness and transparency with our employees.

プライバシーと個人情報の自律 - 私たちが下すすべての決定と私たちが取るすべての行動は、私たち自身の社員に対するオープンさと透明さへの決意を軸とする。

Simplicity & Ease of Use: All analytics will be clearly described, simply presented, and understandable to every employee.

シンプルさと使いやすさ - すべての分析はすべての社員に分かりやすく、明確に説明され、シンプルに提示される。

Personal Empowerment: Knowledge is power, we will put "actionable insight" into the hands of all employees.

個人への権限委譲 - 知識は力。私たちはすべての社員に「実用的なインサイト」を届けます。

So employees get to access these new insights and they get to choose if they want to share them with anyone else. Management get access to aggregated analysis that allows drill-down to subsets of the network, but not to a uniquely identifiable individual.

社員は、新たな洞察にアクセスできるだけではなく、それをシェアするかどうかを選ぶことができるものとします。

マネージメントは、総合およびその小分割された分析にはアクセスできるものの、個人を特定することはできないものとします。

While this approach may seem restrictive, and if some people thought I was insane when I initially suggested, that I can tell you, because we do all analysis but we are not gonna show you, but the upside has been really significant for us, and number of different fronts.

このアプローチを伝えた当初は、制約がキツすぎる、あるいはひどくバカげたものだという反応を受けることもありました。「分析はします、でもそれをあなた方にはお渡ししません」ということですからね。

でも、このアプローチはとても重要で、私たちにさまざまな良いことをもたらしました。

So the first thing is by defining very simple principles that don't require a law degree to decipher we've demonstrated the trust with our employees, we built this trusting relationship with our employees.

このとてもシンプルな指針を最初に立てたことにより、学位を得ようと法律書を解読するような複雑な作業を不要とすることができました。社員との信頼関係を構築し、実証することができました。

By being open and transparent with them, we've been able to generate dialogue and it completely change the conversation around how-to-use and generate value out of social and collaboration data, which for me has been one of the most rewarding part of the project. Because I've seen employees who would be naturally suspicious of such an analytics system not only proactively requesting to join, but offering to share more data and really engaging in the conversation.

そして、社員に対してオープンで透明であり続けたことにより対話が生まれ、それにより話が一変したのです。

それまでのソーシャル・コラボレーションデータを「どう取り扱うべきか」という話が、そこから「どう価値を生みだすか」に変わりました。私にとって、このプロジェクトにおけるもっとも輝かしい部分です。

分析システムを疑わしいものと思い込んでいた社員たちが、自ら積極的にプロジェクト参加したがり、もっとデータを提供しよう、会話に加わりたいと申し出てくるのですから。

The other thing is while, putting employees in control of the analytics, we've demonstrated respect, and then whole engagement, respect and trust has meant we can create new relationship with our employees, so corporate programs now have access to new insights but in a way, that is, they can access in a way that is respectful and sensitive to employees.

また、分析結果への権限を社員に与えることにより、私たちは社員へのリスペクトを示すことができました。そして、そこから相互的な敬意と信頼を核とするエンゲージメントが生まれました。

企業プログラムは、敬意と思いやりを通じて、新たな洞察を手にすることができるようになったのです。

So just to demonstrate example of this: A few months ago, an advocacy program of IBM reached out me, and they wanted to access to the analytics we generated. When I explained that the analytics was private to each employee and I couldn't share it, they were initially disappointed.

ちょうどよい例があります。数カ月前、IBM社内のアドボカシープログラムの1つから、分析結果を使用したいとの申し出がありました。

分析結果は社員個々のものなので提供することはできない旨を伝えると、彼らはがっかりしていました。

However we looked into more details, what the program needed, we recognized that we could give them so much more than analytics. We could give them an opportunity to really engage and build relationship with the IBMers they wanted to recruit.

しかし、実際にプログラムが何を必要としているのかを担当者と共に細かく見ていくうちに、私は分析以上のものを提供できることに気が付きました。

プログラムが本当に求めている、プログラムに賛同するIBM社員との関係構築の機会です。

So our system could accurately map the needs of our users with the needs of our program, but by reaching back to the employees first before we shared anything, we not only demonstrated that this program respected the employees and their privacy, but we also ensured that recommendation that we gave only included the IBMers really wanted to be part of the program.

私たちは、システムにより正確にプログラムのニーズとユーザーのニーズをマッピングしました。

そして何一つ情報をシェアする前に、社員に対して許可を求め、プログラムが社員のプライバシーを尊重していることを示しました。そして、プログラムへの参加を本当に希望しているIBM社員だけを推薦することを明確にしました。

So this team, they bravely didn't look a privacy as a barrier to innovation. Instead they thought it as an opportunity to innovate and I believe the program benefited because of that.

アドボカシーチームは、プライバシーに勇敢に立ち向かいました。

プライバシーをイノベーションへの障害と捉えるのではなく、イノベーションのチャンスと捉えることで、恩恵を得たのです。

So could this approach of transparency, of this cultural transparency work in the external "socialsphere"? I personally believe it could, and more importantly I believe it should.

さて、この文化的透明性とでもいうべき考え方は、社外の「ソーシャルな世界」でも上手くいくものでしょうか?

私はその可能性が高いと思っています。いや、実際には、上手く行かせなければならないのです。

Much the we have given employees access to the analytics and control of the analytics we have generated about them, why should the consumer have less level of transparency from the services they use. I know personally, I would like to know what assumptions my favorite retailer might be making about me and what they are doing with those insights.

私たちが社員に自身の分析への権限を与えたように、消費者も自分たちが使用するサービスから同様の権限を与えられるべきではないでしょうか。

個人的には、お気に入りのショップが私をどんな風に分析し、どんなアクションを取ってくるのか、とても興味があります。

Data analytics is going to be key to our future. And for society, and if we want society really benefit positively, we need to take this journey together.

データ分析は私たちの未来の鍵を握っています。

ポジティブな未来の社会を目指すのであれば、私たちは共に歩んでいく必要があるのです。

If we can embrace privacy instead of fight it. And if instead of looking for easy solution, we look for best solution for all participants.

私たちが、プライバシーと戦うのではなく受け入れることさえできれば。

手軽な解決を求めるのではなく、全員にとっての最高の解決策を求めていけば。

Then maybe we can avoid this tug of war between the citizen on the one hand, who doesn't want to be digitally stalked and manipulated, and the organization on the other, whose very survival may depend on its ability to harvest and generate value from this data.

そのとき、デジタルストーキングとだまし討ちを避けようとする市民と、データから価値と富を生み出す術に生死がかかっている組織の綱引きを、私たちは終わらせることができるのではないでしょうか。

Demonstrating openness and transparency build trust, and allow our users to engage more openly more fully with us, sharing more data, and more data means more value for them and for us.

It's the virtuous circle.

オープンさと透明性を示すことでユーザーとの信頼関係が深まり、より率直でより完全なエンゲージメントが結ばれもっと多くのデータがシェアされれば、そのデータからよりたくさんの価値を私たちも彼らも受けることができるのです。

これこそが好循環ではないでしょうか。

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