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ビッグデータと統計学

ビッグデータという言葉が流行っています。
私はビジネスパーソンではないので、企業における具体的な利用例に対して大した関心を持っていません。以前、ある東大教授からビッグデータと関連するデータマイニングという言葉の説明を受けたことがありますが、これについても、岡嶋裕史「数式を使わないデータマイニング入門隠れた法則を発見する」に書かれている程度の知見しか有しておりません。
ただ、今月の「現代思想」が「ポスト・ビッグデータと統計学の時代」と題する特集を組んでいるのを目にして、つい読んでしまいました。

興味深かった記事がいくつかありました。以下、その一部を引用します。

出口康夫「ビッグデータは科学を変えたか?」
「科学の方法論では、「実験や観察の環境をできるだけ制御した上で、そこから信頼に足るデータを得る」ことが大前提とされてきた(これを「制御原則」と呼ぼう)。科学方法論の中核を占める統計学でも事情は変わらない。ところがビッグデータでは、この制御原則が破綻していることが、あっさりと公認されている。」

小島寛之「統計学・確率論の有効性とその限界」
「統計学に対する(略)典型的誤解は、それが数学の一部である、というものだろう。」
「統計学は、この自然界や社会における法則を暴きだす経験科学である。」
「「母集団」とは具体的に触ったり見たりできない「架空」の存在(略)である。」
「母集団とは、要するに、「確率的仕組み」であり、それは「観測されていないことの生起を動きをもって捉える」という「架空の動学」である。」
「ビッグデータを「すべての」データと捉える見方は、ある意味で、母集団の本質を見誤っている。」
「ビッグデータといえども、それ以前の推測統計の限界を超えることができず、同じ問題を抱えていると言える。」

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