データ・サイエンティフィック・ジャーナリズム

　話題のデータ・ジャーナリズムとの違いをまとめてみる。
データ・サイエンティフィック・ジャーナリズムは仮説検証型のジャーナリズムである。
「いま、ここで、生起しつつ有る」ことへの仮説が、それも現実に切り込む鋭利な仮説が
データ・サイエンティフィック・ジャーナリズムの本質である。それがなければ、ただのデジタル統計屋やＷｅｂニュース編集業と相違は全くないだろう。

　オープンデータやＳＮＳがデータソースとなるのは間違いはないが、重要な点は仮説がもとになり、異質なデータ統合が、いわゆるマスターデータ統合がなされることになる。
それは地域コードやZIPというった空間インデックスや時間をキーにした統合であることもあり、固有名詞でのコンカチネーションであるかもしれない。
　それがなければ、ただのマッシュアップと区別がなくなるだろう。もちろんビッグデータのような大量トランザクションも含有されるであろうが、それは本来的な特性ではない。
　いわば予兆を素早く捉えるために時系列解析を相関的に実施すること、そのためには豊富な経験とソーシャル・キャピタルに基づいた仮説が肝になるのだ。目に見えないテレコネクションを感知するののだ。アナロジカルな意味ですぐれて気象学的な手法といえよう。

　残念ながらここでは走り書き的なシノプシスしか書きしるすことができないが、その方法論はこの先駆的な書籍が参考になろう。