がはっきり浮かんできました。

中国では開発があまりに急ピッチで進められたために、あちこちでゴーストタウン化が問題になっています。ネット上にもその画像などが出回っていますが、実際ゴーストタウンとは何ヵ所くらいあるのか、特定が難しいのが課題でした。

特定が難しい原因のひとつは、急速な開発があまりに多くの場所で行われていて、把握しきれないということです。でも、もっと大きいのは、そもそもゴーストタウンをどうやって特定するかという問題です。たとえば、ある時期ある時間帯を断片的に見ればいかにもゴーストタウンであっても、特定の時期にはにぎわっている場合もあるからです。

ではゴーストタウンを発見するには、どんな方法がありうるのでしょうか？ これまでの研究では、夜に点灯される照明の数を数えたり、衛星写真を使ったり、住宅の需要と供給の比率を見たりしていました。でも北京大学と百度（バイドゥ）のビッグデータ研究所の共同研究によると、従来の手法はあまり科学的ではありませんでした。住宅の統計を見てみても、対象地域内で平均したゴースト度合いがわかるだけで、その中のどのエリアがゴーストなのかはわからないんです。

そこで、北京大学のGuanghua Chi氏らが独自のゴーストタウン特定手法を編み出しました。MIT Technology Reviewによれば、そこでは多くの人がインターネットを使うことで発生するデータが使われました。彼らは百度に日々入ってくる何十億という位置情報を半年以上分にわたり分析したのです。

Chris on Flickr/cc

ユーザーの位置情報と、建物の｢Points of Interest｣のデータを重ねあわせることで、それぞれの建物に実際人間がいたかどうかがわかるというわけです。実際、それによってゴーストタウンのあり方が詳細に浮かび上がってきました。下の９つの画像は、ゴーストタウンといわれる街の衛星写真上に、ネットの利用（というか、非利用）データでわかった空き家を赤い点で示したものです。

ネット利用データによって、このように空き家が集中するエリアがはっきりと見えてきました。彼らは初めて、ゴーストタウンの真の姿とその所在を定量的に突き止めたんです。彼らは論文の中で、空き家の多い街20ヵ所を公開しています。実際は50ヵ所以上が見つかったそうですが、不動産市場への影響を考えて全部は明らかにしなかったそうです。

ただ彼らは、空き家が多くてもゴーストタウンとは定義できない街があることも指摘しています。たとえば海沿いにある乳山（ルーシャン）という街は、冬期や平日には明らかにガラガラになります。でも、祝日期間には完全にいっぱいになるんです。つまり、そこはゴーストタウンではなくリゾートタウンなんです。

一方、内陸の康巴什（カンバーシ）新区は事情が違います。ネット利用データには1週間単位のサイクルが見られ、そこがリゾート地ではなく生活する街であることがわかります。そして空き家の比率が高く、つまり典型的なゴーストタウンということになります。

康巴什（カンバーシ）新区。by Adam Cohn/Flickr CC.

我々は毎日毎秒ごとに、仕事中でも運動中でも、睡眠中ですら、データを作り出しています。そのデータを分析する手法が発展すればするほど、新たな形態の研究が生まれます。その結果この論文のように、インターネットがいつどこでどのように使われたかを見るだけで、大きく言えば、文明の動きを定量化できてしまうんです。

もちろんこの手法にも欠点はあり、たとえば誰もが百度を使っているわけではありません。が、近似的にでもゴーストタウンのあり方を可視化できた意味は大きいはずです。中国政府や不動産業者がここから学んでくれるといい、ですね…。

image by Eugene Hoshiko／esfera by Shutterstock

source: arxiv.org via MIT Tech Review

Kelsey Campbell-Dollaghan-Gizmodo US［原文］

（miho）