フェイスブックの新たな学術研究用APIがアーリーアクセスで公開

今週から、ひと握りの学術研究チームが、世界最大のソーシャルネットワーク上のほぼすべてのデータをリアルタイムに集約するために設計された、Facebook(フェイスブック)の新しいツールにアクセスできるようになった。

誰がどのようにFacebookのデータにアクセスできるのかということに関しては、現在Meta(メタ)となったFacebookは、2018年に起きたケンブリッジ・アナリティカ(CA)のスキャンダルの余波をいまだに受けている。このスキャンダルでは、政治コンサルティング会社であるCAが何百万人もの無自覚なFacebookユーザーの個人データを入手し、有権者に関する詳細なプロファイルを構築した。Facebookはその後の3年間、何千ものAPIを停止していたが、ようやく学術研究のための幅広いアクセスを再開し始めたところだ。

TechCrunchは、このFacebookの新しい学術研究用APIをプレビューし、さらにFacebook Open Research & Transparency(FORT)チームでこのプロジェクトを率いたFacebookプロダクトマネージャーのKiran Jagadeesh(キラン・ジャガディーシュ)氏に話を聞いた。

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ジャガディーシュ氏はTechCrunchに「これは始まりに過ぎません」と語り、このResearcher API(リサーチャーAPI)は同社が最終的に提供したいツールキットのベータ版であると説明した。2021年のF8で初めて発表されたこのAPIは、Python(パイソン)ベースで、オープンソースのノートブックインターフェースであるJupyterLab(ジュピターラボ)上で動作する。

Facebookが遭遇した過去の多くのプライバシー問題が考慮されて、新しいResearcher APIには最初にいくつかの注意が払われている。まずこのAPIは、少数の身元の確かな学術研究者にのみ、招待制で提供される。2022年2月には、最初のテストグループ以外にもアクセスを拡大することが計画されている。そこではトライアルで得られたフィードバックをもとに、すべての学識経験者に広く提供が行われる予定だ。

もう1つの注意点は、このResearcher APIが、ジャガディーシュ氏が「デジタル・クリーンルーム」と表現する、厳しくコントロールされた環境で動作するということだ。APIにアクセスできる学術研究者は、FacebookのVPNを介して環境に入り、データを収集して数値計算を行うことができるが、生データではなく分析結果のみがエクスポートできる。

これは、ユーザーのプライバシーを保護し、分析されたデータからユーザーが再識別されることを防ぐためのものだが、Researcher APIが収集する公開データはすでに出回っているものなのに、Facebookの既存ツールでは集約して分析するのが難しいという制限は、同社の批判者の一部を刺激するかもしれない。

このAPIでは、ページ、グループ、イベント、投稿の4種類のリアルタイムFacebookデータにアクセスできる。いずれの場合も、このツールは公開データのみを利用し、当初は米国およびEU内のソースからのみの抽出を行う。グループとページについては、APIでデータを利用するためには、少なくとも1人の管理者がサポート対象国にいる必要がある。

このツールを使うことで、研究者は大量の生のテキストを感情分析のような手法を使って分析することができる。なお感情分析とは、人があるテーマについて話すときに、その人が表現している価値や感情を追跡するものだ。研究者は、データの大半を占めるテキストベースの投稿に加えて、グループやページの説明、作成日、投稿へのリアクションなどの関連情報にもアクセスすることができる。

ただし生の画像のようなマルチメディアデータや、コメント、ユーザーの属性データ(年齢、性別など)は含まれない。また、このAPIはInstagramからデータを収集することもないが、ジャガディーシュ氏は、研究者にとってInstagramは非常に価値のあるプラットフォームであることを認識していて、彼のチームはInstagramのデータを利用できるようにする方法を模索している最中だ。

FORTチームは、学術研究者と密接に協力して、ジャガディーシュ氏が「現在進行形」と表現する現在のツールを開発・構築していきたいと考えている。Metaは、最初のアカデミックパートナーはまだ決まっていないとしながらも、開始にあたって世界の23の学術機関から研究者を招待している。

チームのオンボーディングプロセスを完了し、プライバシーポリシーに同意した研究者には、米国時間11月15日(月)にアクセスが許可された。Facebookは、研究内容にアクセスする人に対して、データ内の特定の個人を再識別しないことなどを含む、プライバシーに関する制約に同意することを求めている。

現在、この研究用APIはひと握りの学術機関のみに提供されているが、FORTチームはジャーナリストを含む他のグループへのアクセス許可を検討する予定だ。その目的は、研究者やジャーナリストたちに、チームが何を目指しているのかを透明性をもって示す、公開ロードマップを作ることだ。

同社は、研究コミュニティでの信頼を築くために多くの努力を払わなければならない。8月にFacebookは、ニューヨーク大学のCybersecurity for Democracy(民主主義のためのサイバーセキュリティ)プロジェクトに所属する、著名な研究者2名の広告データへのアクセスを遮断し、多くの学者や規制当局の非難を誘発した。この研究者たちは、Ad Observer(アド・オブザーバー)と呼ばれるオプトイン方式のブラウザツールを使って、誤報や政治広告の追跡に焦点を当てていた。9月になってFacebookは、Social Science One(ソーシャル・サイエンス・ワン)と呼ばれるエリート研究者グループに対し、不完全なデータを提供したことを謝罪したが、これは数カ月にわたる作業と分析を台無しにするミスだった。

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画像クレジット:TechCrunch

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(文:Taylor Hatmaker、翻訳:sako)

ライドシェアサービスは運転手や地域社会にコストを負担させていることが調査結果から明らかに

Uber(ウーバー)やLyft(リフト)をはじめとする「ライドシェア」サービスの平均乗車料金は年々上昇しているが、これらの企業のビジネスモデルは、完全に明らかになっているわけではないことがわかった。今回発表された2つの調査結果は、投資家の出資額だけがすべてを物語っているわけではなく、ドライバーや地域社会もコストを負担させられていることを示している。

1つはカーネギーメロン大学の研究で、交通ネットワーク企業(TNC、公的・学術的文書で使われる用語)のあまり目立たないコストと利益を分析したものだ。

例えば、TNCの車両と利用者の活動に関するさまざまなデータを収集した結果、ライドシェア車両は1回の乗車で大気汚染に与える影響が少ない傾向にあることがわかった。これは、筆頭著者のJeremy Michalek(ジェレミー・ミシャレック)氏が大学のニュースリリースで説明しているように「自動車は最初にエンジンを始動させた時、排出ガス浄化システムが効果を発揮する温度に十分温まるまで、高レベルの有害な大気汚染を発生させる」からだ。

ライドシェア車両は通常、1回の乗車ごとにコールドスタートを行う必要がない。また、もともと排出ガス量の少ない新型車が使われていることが多いため、TNCによる移動で発生する汚染物質は、平均すると、自家用車で同じ移動をする場合の約半分と推定される。研究者の試算によれば、それによって地域社会が削減できる大気汚染関連の健康コストは、移動1回につき平均約11セント(約12.3円)の価値があるという。

これは確かに良いニュースだろう。しかし問題は、ライドシェア車両には「デッドヒーディング」(仕事の合間に無目的に運転したり、アイドリングしたりすること)の習慣や、乗客をヒックアップする場所まで移動する必要があるために、せっかくの利益が帳消しになってしまうことだ。さらに、厳密に言えば「使われていない」車が道路を走っていることによる交通量の増加や、それに伴い発生する事故の確率、騒音などを考慮すると、1回の移動につき45セント(約50.5円)のコストが地域社会全体にかかることになる。つまり、1回の乗車につき約34セント(約38.2円)のコスト増となり、そのコストは税金や福祉の低下によって賄われることになるのだ。

画像クレジット:カーネギーメロン大学

研究者たちが提案しているのは、可能な限り乗り合いタクシーや公共交通機関を利用することだが、新型コロナウイルス感染流行時には、それはそれで短所がある。ライドシェア車両の電動化は有効だが、それには多大な費用と時間がかかる。

ライドシェアの運転手たち自身も、この「分散型」業界の重みを背負っている。ワシントン大学のMarissa Baker(マリッサ・ベーカー)氏が、シアトルで組合に加入している運転手を対象に行った調査では、多くの人が勤務先の会社からほとんど何のサポートも受けていないと感じていることが明らかになった。

調査に応じた運転手は、ほぼ全員が新型コロナウイルスの感染を心配しており、約30%が自分はすでに感染していると思っていた。予想通り、ほとんどの運転手が収入は減っているのに、自費でPPE(個人防護具)を購入していた。会社からマスクや除菌剤が支給されたと答えた人は3分の1以下だった。また、ウイルス感染流行中の時期に運転手を辞めた人は、失業手当の受給に苦労したと報告している。特にシアトルでは、運転手は圧倒的に黒人男性が多く、また移民も少なくないため、それぞれが複合的な問題を抱えている。

「ウイルス感染流行時にこのような仕事をしている労働者は、運転手として所属している会社からほとんどサポートを受けられず、自分たちが直面しうる潜在的な危険性について多くのことを認識していました」と、ベーカー氏はこの調査報告に付随したリリースで述べている。シアトルの運転手は、他の多くの都市にはない追加的な保護対策に恵まれているが、他の地域の人々はもっとひどい状況に置かれているかもしれない(2020年、宅配便のドライバーも同じような問題に直面していることが判明した)。

これらの調査は「ギグエコノミー」の隠されたコストやソフトエコノミクスの一端を表すものにすぎない。消費者が企業から耳にする言葉は、このような仕事をバラ色の眼鏡で見たバージョンであることがほとんどなので、独立機関による調査は、たとえそれが単なる聞き取り調査や、立証されていないコストや行動の概算であっても、非常に価値があると言えるだろう。

画像クレジット:Al Seib / Los Angeles Times / Getty Images

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(文:Devin Coldewey、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

フェイスブックがSNSを研究する学術コミュニティ向けに「Researcher API」リリース予定

Facebook(フェイスブック)は、研究コミュニティによるアクセスに特化して設計された新しいAPIのリリースに向けて準備していると明かした。米国時間6月2日に開催された同社の開発者会議「F8」で発表されたこのAPIは、Cambridge Analytica(ケンブリッジ・アナリティカ)のデータスキャンダルを受けて、2018年に同社のプラットフォームに加えられた変更によって生じた問題に対処するためのものだ。この事件により、同社は開発者がユーザーデータにアクセスできるかどうか再検討する必要に迫られた。

Facebookは過去3年間で、将来のデータの乱用や侵害のリスクを減らすために、何千ものAPIを非推奨にしたという。

また、プラットフォーム上の開発者との契約を更新し、開発者らが「我々と同じ価値観を持っている」ことを確認したと、Facebookのプラットフォームパートナーシップ担当幹部であるKonstantinos Papamiltiadis(コンスタンティノス・パパミルティアデス)氏は基調講演で述べた。

しかし同社はこれらの変更が、これまでFacebookのデータに広くアクセスできていた学術研究コミュニティに影響を与えたことを認めた。

その問題に対応するため、同社は近日中に「Researcher API」を提供開始すると発表した。これにより、同ソーシャルネットワークの「社会への影響」を理解することを目的とする研究者たちは再びFacebookのデータを分析できるようになる、とパパミルティアデス氏は述べた。

「当社はこの問題に適切に対処したいと考え、人々のデータを安全に守りながら、研究者をサポートするための最高の製品を開発することを意図しました」とも。

Researcher APIは、プライバシーが保護された環境で、公開されているFacebookページ、グループ、イベント、および米国の投稿レベルのデータへのリアルタイムアクセスを提供する予定であると、同氏は述べている。しかし、研究者をどのように審査するのか、データへのアクセスに料金が発生するのかなど、より詳細な情報は明らかにされていない。

Facebookによると、このAPIは2021年後半には学術コミュニティで利用可能になるという。

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カテゴリー:ネットサービス
タグ:FacebookF8 RefreshAPI学術研究

画像クレジット:Facebook

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(文:Sarah Perez、翻訳:Aya Nakazato)

科学者が分子構造をVRで共有し研究におけるコラボを促進させるNanomeが3.1億円調達

新しい分子化合物の発見と研究は大変な費用がかかるビジネスだ。その開発コストは、1物質あたり100億ドル(約1兆460億円)を超える場合もある。その理由の一部は、化学組成や相互作用だけでなく、原子レベルでの物理構造を研究し、関連するすべての分子を綿密に調べる必要性にある。これらの化合物や分子をモデル化するためのソフトウェアの進歩にもかかわらず、2次元のコンピュータ画面を使ってその形状を完全に理解するにはまだ課題が多い。

サンディエゴを拠点とするスタートアップのNanomeは、この問題を解決するためにバーチャルリアリティ(VR)を使用している。Nanomeのアイデアは、同社の創業者兼CEOであるSteve McCloskey(スティーブ・マクロスキー)氏がカリフォルニア大学サンディエゴ校のナノエンジニアリングプログラムに在籍していた時に、3次元の分子構造をもっとよく理解する必要性を感じたことに端を発しているという。

TechCrunchの取材に対して「構造を理解することにより、ユーザーは自分たちのデザインがどのように機能するかを理解することができます」と同氏はメールで語った。「しかし、創薬のための研究開発プロセスは2Dモニター、キーボード、そしてマウスに依存しており、複雑な3D構造や相互作用の理解が制限されていることから、1つの薬剤あたり平均25億ドル(約2614億円)にもおよぶ巨額の研究開発コストの原因となっています」。

Nanomeは最近、新たなビジネスパートナーシップの確立、同社のブランド構築、サイエンスエンジニアリングチームの拡大のために、Bullpen Capitalが主導する300万ドル(約3億1000万円)の資金調達ラウンドを終了した。Bullpen CapitalのゼネラルパートナーであるAnn Lai(アン・ライ)氏は、プレスリリースでこう述べている。「Nanomeは、コラボレーションによるイノベーションがかつてないほど重要になっている現在、科学との関わり方を再考しています」。Oculus(オキュラス)の共同創業者であるMichael Antonov(マイケル・アントノフ)氏が率いるFormic Venturesもこのラウンドに参加した。

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マクロスキー氏は、Nanomeのプラットフォームは、新型コロナウイルスのパンデミックの間、さらに意味を増したと考えている。研究者たちはときに、研究室内の技術やソフトウェアへのアクセスを制限され、リモートでの作業を余儀なくされることがあると浮き彫りになったからだ。

「Nanomeは、科学者たちがより早く同じ認識にたどり着くのを助けてくれます」と同氏はメールで語っている。「従来、分子を扱う科学者たちはスクリーンショットや画面共有を使用し、マウスカーソルやZoomを使って自分の洞察を伝えたり、他のチームメンバーからフィードバックを求めたりしていました」。Nanomeは、研究者たちを同じバーチャルリアリティ空間に招き、彼らは一緒に分子開発に取り組むことで、このプロセスを合理化する。

これまでのところ、Nanomeは主に食品・飲料業界の企業とのプロジェクトや、より持続可能なバッテリーの開発に取り組んできた。しかし、今回の新たな資金提供を受けて製薬化学、合成生物学、さらには教育分野への展開を計画している。次の製品アップデートでは、マクロスキー氏が「スペーシャル・レコーディング(Spatial Recording)」と呼ぶ機能を搭載する予定だ。これにより、ユーザーは後でレビューするために自らの仕事を記録することができるようになる。基本的には画面の記録だが、さらにVR体験が可能なレコーディングだ。「これは、研究者間の非同期コラボレーションのためのすばらしい機能であるだけでなく、講義やレッスンの作成にも役立ちます」とマクロスキー氏は述べている。

カテゴリー:VR / AR / MR
タグ:Nanome資金調達学術研究

画像クレジット:Nanome

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(文:Sophie Burkholder、翻訳:Aya Nakazato)

米国の研究チームが「ワームブロブ」を研究してロボットの動きに応用しようとしている

ワームブロブ(worm blob)って何?ときっとあなたは思っただろう。そう、もちろん、ワーム(ミミズなどのような細長い虫)のブロブ(塊)だ。もっと具体的にいうと、カリフォルニアブラックワーム(学名Lumbriculus variegatus)の塊だ。群れでも集会でも学校でもない。この虫がぐにゃぐにゃとした大きな塊になり、全体が1つであるかのように動く。

ロボット研究者は長年、自然からヒントを得てきた。このほど発表されたのはジョージア工科大学の研究チームが前述のワームブロブの不思議な動き方から知見を得ようとした研究だ。チームは研究成果を応用してロボットの動きを見直そうと考えている。

研究チームは2月初めに成果を学術誌で公表した。研究によると、10匹〜5万匹で構成される塊は温度変化などに適応して生き残るための一種のメカニズムだという。一部の個体でグループを動かすことが可能で、2〜3匹で15匹のグループを動かせる。

研究チームは2本のアームと2つの光センサーを備えたロボットを3Dプリンタで6台作った。アームに取りつけられたメッシュとピンでロボット同士をからませることができる。

研究者のYasemin Ozkan-Aydin(ヤセミン・オズカン – アイディン)氏はこのニュースに関するリリースで「光の強さに応じて、ロボットは光から遠ざかろうとします」と述べている。ロボット間で直接通信はしないが、1つのグループとして効果的に動作した。「ロボットは、ワームで観察されたのと似た行動を起こします」(同氏)。

画像クレジット:Georgia Tech

研究チームは、このような集団行動を個々のロボットを協調的でまとまりのあるユニットにすることに応用できると考えている。Daniel Goldman(ダニエル・ゴールドマン)教授は研究について「ロボットの集団に特定のことをさせようと考えがちですが、ロボットは散らかっていない環境、シンプルな状況で動作する傾向があります。重要なポイントは、ブロブは個体間の物理的な相互作用のみで動くということです。これはロボティクスに取り入れるには興味深い要素です」と述べている。

カテゴリー:ロボティクス
タグ:ジョージア工科大学学術研究

画像クレジット:ジョージア工科大学

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(文:Brian Heater、翻訳:Kaori Koyama)