マヌエル・セブリアンと彼のチームは、国務省が主催するタグチャレンジで優勝しました。このコンテストは、12時間以内に5カ国で5人の偽宝石泥棒を見つけるというものです。チーム・クラウドスキャナーには、国防高等研究計画局（DARPA）のネットワークチャレンジで優勝したメンバーが何人か参加しています。ネットワークチャレンジは、全国各地に設置された赤い風船を探すという奇妙なチャレンジです。風船チャレンジと同様に、チームメンバーの中にはタグチャレンジも不可能だと考える人もいました。実際、5人の「容疑者」全員を見つけられた人は誰もいなかったため、ある意味では不可能だったかもしれません。しかし、5人中3人を見つけられたのは、特に課題の複雑さを考えれば、悪くない結果です。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究科学者であるセブリアン氏は、2009年にMITでポスドク研究員として研究していた際に、バルーンチャレンジで優勝したチームに所属していました。このチャレンジの課題の一つは、ノイズの多いソーシャルネットワークから有用な情報を選別し、信頼できる情報提供者と検索者のネットワークを構築することでした。今回のチームリーダーは、アブダビのマスダール研究所で准教授兼コンピューティング・情報科学部長を務めるイヤド・ラワン氏でした。セブリアン氏によると、チームメンバーの中で米国に拠点を置くのは彼だけでした。
容疑者はワシントンD.C.、ニューヨーク、ロンドン、ストックホルム、ブラチスラバで雇われた俳優たちでした。各容疑者の顔写真は現地時間午前8時に公開され、参加者はTag Challengeのウェブサイトに掲載された写真と各容疑者の経歴のみを頼りに、12時間以内に容疑者を追跡しました。例えば、ワシントンD.C.の容疑者「テレサ・ベイ」は、スターバックスのギフトカードを偽造した罪で逮捕されたコーヒー中毒者とされていました。彼女はスターバックスで発見されました。
セブリアン氏によると、クラウドスキャナーチームはヨーロッパで広範囲にカバーしていたにもかかわらず、ロンドンやストックホルムで容疑者を見つけることができなかったが、競争が米国に移ると状況は改善した。
タッグチャレンジのチーム幹部は週末にTwitterでチームの勝利を発表しましたが、それ以外の詳細はまだ発表していません。セブリアン氏は、どのように事が進んだのか、どの方法が他の方法よりも効果的だったのかを解明するために、まだデータを待っていると述べました。彼はPopSciに対し、何が起こったのかについていくつかの見解を述べました。
PopSci: このプロジェクトにはどのように関わるようになったのですか?
マヌエル・セブリアン：私はネットワーク科学、つまり計算情報科学を研究しています。これは、特に国際的に、情報がどのように大規模なパターンで拡散するかを研究するものです。この種の情報を収集する機会はほとんどありません。ソーシャルネットワークについてはよく話題になりますが、科学的な観点から見ると、私たちはまだ研究を始めたばかりです。ソーシャルネットワークがどのように組織化され、どのように参加するのかについてのデータは、まだほとんどありません。
バルーンチャレンジとこのコンテストは、競い合い、勝利を収める絶好の場であるだけでなく、賞金は分配されますが、金銭的な利益を得ることはありません。大量のデータを収集できるので、非常に貴重な機会です。アラブの春やオキュパイ運動といった出来事を科学者が真に理解するのに役立ちます。このデータを収集する唯一の方法は、これらのチャレンジに参加することです。
PopSci: それが必ずしも有機的な動機ではなく、競争によって推進されているというのは問題でしょうか?
MC：ブランドの普及や特定の行動は、競争的なものではないというのは事実です。ブランドを好きか嫌いか、どちらかです。しかし、ブランドの中にも競争のシナリオは存在します。例えば、ナイキとリーボックがスニーカーの発売をめぐって競争しているように。片方を買うと、もう片方を買うお金がないので、先に手に入れた方が勝ちます。まさにこの競争がそうでした。
PopSci: では、Team Crowdscanner を構築するために何をしましたか?
MC: 2009年のバルーンチャレンジと同じインセンティブ構造を維持しましたが、少し簡素化しました。容疑者を見つけるか、見つけた人をリクルートするかのどちらかで賞金を獲得できるようになっています。賞金の分配方法はまだ決定していません。賞金は、容疑者を見つけた場合は500ドル、見つけた人をリクルートした場合は100ドルです。また、情報を拡散してくれた人にも報酬を支払います。情報を拡散しただけで、リクルートした人が容疑者を見つけられなかった場合でも、最初の2,000人までは、リクルートした人1人につき1ドルの賞金が支払われます。
目標は、それを始動させ、科学者が転換点と呼ぶところに到達することです。
私たちは2つのレベルで人々を見つけました。まず、主流メディアのサイトをターゲットにしました。ジャーナリストと話し、記事を書いて、何らかの形で拡散することを期待しました。誰かがあなたのツイートを読んで、10人か20人の友達に送るかもしれません。そして私たち自身もそれを拡散します。Facebookには数百人の友達がいますし、その他にも様々な人がいます。つまり、両方のレベルでデータを収集できるのです。ジャーナリストや主流メディアのサイトが、私たちのような一般の人々と比べてどれほど成功しているかを見ることができます。
主流メディアのサイトは常に効果的ですが、問題はその効果の程度です。私たちは、この競争において主流メディアのサイトは個人よりも少なくとも100倍、つまり100倍から1,000倍効果的だったと考えています。
PopSci: どうやって登録したんですか?
MC： [当サイトで]クリックするたびに、その募集IDに固有の識別子が付与されます。ニューヨーク・タイムズで読んだ場合は、ニューヨーク・タイムズで知ったことが分かります。私から読んだ場合は、マヌエルから来たことが分かります。Twitter、Facebook、メールなど、様々な方法で参加できます。私たちは、情報がどのように広まったかを追跡しているのです。
容疑者を見かけたら、ウェブサイトに戻ってログインし、写真をアップロードしてください。写真を撮ってすぐにウェブサイトにアップロードできるAndroidアプリも導入しました。
PopSci: これはいつ始まったのですか? また、これらすべての異なるタイムゾーンをどのようにカバーしたのですか?
MC:チームリーダーと開発者たちはアラブ首長国連邦のアブダビに拠点を置いていました。彼らにとって、作業は午前10時に開始されました。イギリスのサウサンプトン大学にもメンバーがいて、私はカリフォルニアにいたので、全てのタイムゾーンをうまくカバーしていました。些細なことのように思えますが、異なるタイムゾーンに人がいる必要があります。相手がひどく疲れていて、午前3時になっても、私はまだ元気なので、提出された内容を確認できます。
PopSci: 容疑者3人を見つけるのにどれくらい時間がかかりましたか?
MC：ブラティスラバでの捜索は諦めていました。インターネットの普及率も低く、住民のほとんどが英語を話せないので、諦めていました。ところが、捜索開始から3時間後、ブラティスラバの大学のコンピューター科学者たちがSlashdotで私たちのチームのことを知り、容疑者の一人を見つけて写真を送ってくれたんです。
ブラティスラバで比較的短時間で最初の人物を発見できたことに驚きました。彼は隠れていたわけではありませんが、公然と馬鹿げたことをしていたわけでもありません。普通の人のように振舞っていました。
そしてニューヨーク時間の午後1時頃、グランド・セントラル駅で容疑者を発見しました。これはハーバード大学の大学院生からの連絡で、メーリングリストを通じて私たちのことを知りました。つまり、この事件でもソーシャルネットワークが非常に効果的に機能していたということです。
ワシントンD.C.では、午後7時20分まで何も起こっていませんでした。容疑者の一人は、ジョージ・ワシントン大学周辺のスターバックス・コーヒーに隠れていました。そして、信じられないことに、その場所を提供したのは、IEEEコンピュータソサイエティの次期会長であるデビッド・アラン・グリア教授でした。彼は非常に著名なコンピュータ科学者で、まるでバラク・オバマが見つけたかのようでした。彼は私たちに連絡してきて、クラウドソーシングの専門家だと言い、メーリングリストで私たちのことを知りました。彼は仕事帰りに歩いている途中で、「コーヒーショップをいくつか覗いてみよう」と考え、そこに容疑者がいたのです。まるで映画のようです！本当に信じられないことです。
PopSci: 参加者全員への報酬はどのように決定しますか?
MC：このインセンティブは、協力してくれた人たちへの報酬を最大化するために設計されています。とはいえ、容疑者全員は見つかりませんでした。報酬は主に写真を撮影した人たち、次に彼らを勧誘した人たち、そして情報を広めてくれた人たちに渡されるべきです。
その間、私たちはあらゆる情報を収集してきました。私たちのチームに関するあらゆる言及を一つ一つ追跡しています。全員にいくら支払う必要があるかを計算するには、綿密な分析が必要です。拡散者にとっては、より困難です。
PopSci:このコンテストで驚いたことは何ですか？何を学びましたか？**
MC：これは不可能だと思いました。ソーシャルネットワークの限界を超えていると思っていました。ですから、これはソーシャルメディアの能力に新たな限界をもたらすことになります。バルーンチャレンジがかつての記録だとしたら、これは間違いなく新しい記録です。
でも、5人中3人というのは興味深い数字です。これは決して簡単なことではないということです。もし5人中5人だったら、もっと楽だったかもしれません。私にとっては、ソーシャルネットワークにどれほどの力があるか、慎重に考える必要があるということです。5人を見つけることはできませんでした。3人を見つけるのに苦労しました。では、ソーシャルネットワークは何か素晴らしいことができるのでしょうか？答えはイエスです。しかし、望むことを何でもできるのでしょうか？決してそうではありません。ソーシャルネットワークは魔法の弾丸ではありません。私たちは限界を理解する必要があります。
ロンドンとストックホルムで犯人が見つからなかった理由を解明するために、データを分析し、容疑者の行動経路をデータと比較するなど、様々な作業を行います。この事件がどのように展開したのかをモデル化し、幸運だったのか不運だったのかを解明したいと考えています。そうした理解が得られるまでは、本当に幸運だったのか（3人というのはかなり多い数字です）、それとも本当に不運で、ロンドンとストックホルムの犯人を1時間、あるいは1人の仲間の手違いで見逃したのかは分かりません。全体像が明らかになるのが本当に楽しみです。
