授業の満足度をデータサイエンスで分析

横浜市立大学准教授の小野陽子氏。米スタンフォード大学を中心にデータサイエンスに関わる産学の女性が主体のイベント「Women in Data Science（WiDS）」のアンバサダーを務める

データサイエンスとはどのような学問でしょうか。

小野陽子氏（以下、小野氏）：データサイエンスは統計、情報、経営、心理などさまざまな学問の融合から生まれました。このため研究者によって捉え方に違いがあり、まだ明確に定まっていない面があります。

　いずれにしても研究者の一人として、大切なのはデータサイエンスがどうやって人を幸せにするのかだと思います。データを使えばデータサイエンスになるのではありません。データを解析し、それが社会に広まっていくことが大切だと捉えいます。

　こうした観点から考えたとき、データサイエンスは今後、ますますエモーショナルな方向に向かうのではないかと私は見ています。わかりやすく言えば、それはこれまで主観的に捉えてきた感情をデータを通じて客観的に示すことです。

「自分の10段階評価」には個人差がある

　例えば病院で医師は「痛いですか」と尋ねるとき、「まったく痛くないのをゼロ、一番痛いを10としたら、今日はいくつか」といった聞き方をしてきました。しかし、この方法は「自分の10段階評価」という面があり、どうしても個人差が出てきます。そこには曖昧さがあります。

　これに対して、データサイエンスは画像や音声などのデータを使いながら、「定常状態に対してどの程度変わるか」に基づいて、痛さの度合いを客観的に評価することを目指しています。主観に基づかない方法によって、人間のさまざまな面を明らかにしていくことができます。

現在、どのようなテーマに取り組んでいるのでしょうか。

小野氏：４月から実験をスタートする予定なのが、大学の授業において、学生がどれだけ満足しているのかについて、です。

　ここでもアンケート調査に頼るのでなく、目の動きなど表情のデータや姿勢の変化などを定点カメラで撮影し、画像を使ってデータを測定します。

授業の満足度を測るのですから、データ集めの対象になるのは聞き手の学生だけでは不十分です。話し手も対象になります。

　授業を担当する教員は、学生が授業に興味を持っているかどうかが場の空気からわかることがありますが、その理由はそれぞれの経験に頼っていました。主観でしか測れなかった満足度がどんなところから生じるのかを明らかにしたいと考えています。

　心理分野の研究から、感情の変化によって顔の中で動く場所が決まっていることがわかっていますし、表情分析のソフトウエアも既にオランダにあります。また姿勢については、体の軸の変化によって授業に集中しているかどうかを見ていきます。

「場の空気」を客観的に把握する

　話し手については、声のトーンなどのデータも大切になってきます。
これまでのさまざまな分野の研究の積み重ねを生かしていきます。そして、満足度というエモーショナルな「場の空気」を把握するために、何をしているか、何を感知しているかを探ります。

　世の中をデータで説明する、データでストーリーを語るというところがデータサイエンスでは特に大切だと思います。今回の実験は「満足はどう図ったらいいのか」を明らかにしていきます。

　そのほかのデータサイエンスによる取り組みでは、公衆衛生や保健分野との組み合わせにも注目しています。米国ではヘルスデータにデータサイエンスを活用する試みが進んでいます。日本でもこうした動きがこれから目立ってくると思います。

データの扱い方については、さまざまな観点から議論が起きていますが、どう捉えていますか。

小野氏：データはいろいろなところにありますが、大切なのはどんなデータで何を明らかにするかです。

　私は、「ありのままの人間」から集めたデータをどう生かすかについての研究を進めています。こうしたデータについて「自分が管理されるのではないか」と感じる人がいます。授業のデータの場合には、自分が気付いていないところで「怠けている」と評価されるのではないかと思う人がいます。

　例えば授業の満足度の場合には、研究の目的は満足度の高い授業にしたり、学生の学びをサポートしたりする点にあります。こうした点についてしっかり理解してもらいながら研究を進めていくことが大切です。