Big Data?だから何？

Big Dataを扱うこと、だからなに？と、自分でも迷い、友人かれも指摘されました。
しかし、最近、このモヤモヤが、１つに収束してきています。
まず、データそのもののからわかることと、データの集合体からわかる意味は異なることを再発見しました。
これは、質点の力学と、統計力学の違いのようなもの。事象を、ミクロに把握するのか、マクロに把握するのかということ。それによって定量化するものが異なる。系の構成要素である全ての質点の位置と運動量を追い続けるのか、温度、圧力といったマクロな量で系全体を把握するのか？その、その先にエントロピーが見えてきて、エントロピーの先に情報量をどう捉えるかが来る。そこまでくれば、データを情報に昇華できるという考え方を再発見。
次に、データとデータのLINK関係に着目することを再発見。
英国で騒いでいるルパード・マードックのスキャンダルで使われる交友関係図ではないけれど、データとデータの連携性、そのものにメタレベルでの意味づけというか、情報を見つけ出すこと、「空・雨・傘」か。そのためには、最近、LinkedData,GraphDBそしてRESTの考え方が使えそうだ。さらにネットワークを分析するとはどういうことか、社会学の立場と、複雑系の立場から、分析の方法論が用意されているようであるということ。
■Linked:Albert-aszlo barabasi
■GraphDB:Neo4j,Trinity
■REST:REST
■社会ネットワーク分析：安田雪,Pajek,fizz
しかも、データをデータで表現するのでなく、昇華するということ。
ふつうの人々は理解できないデータ同士の組み合わせ。普通とは、自分と価値前提の違う人々のこと。そういう人たちに理解してもらうこと、表現に苦労し、表現は上手いのが芸術家、得に、現代芸術の領域において、インスタレーションを得意としている人たち。彼らが使っているインタラクティブアートのための表現方法が、大量データを理解させるためには、使えそうだ。
■Expodrome： Dominique_Gonzalez-Foerster
■Pond：William Ngan
■Processing:Ben Fry
私のまわりでいろんな物事が関連づきだしてきています。
だんだん、雲の中の霧が晴れてきました。
この、晴れ渡る過程がおもしろいのです、わくわくします。
なので、
もうすこし苦労すれば、
「Big Data,だからなに？」
という質問をくれた友達を納得させられる
説明できるようになりそうです。
しばし、時間を。。。