影響が不均一な時こそ、意図的で精緻な解決策が必要

雨は実際にも比喩的にも、均等には降りません。変化の影響は、ジェンダー間で均等に及びません。たとえば気候変動の影響負担は女性と少女に偏りやすいことが分かっています。 

気候変動は、その影響を不均衡に負う女性と少女たちに深刻な脅威をもたらします。国連の報告書では、分析対象となった59の低中所得国において気候変動によって避難を余儀なくされた人々80%が女性と少女であると推定されており、そのリスクは高まっています。さらに、自然災害時の女性や子供の死亡率は、男性の最大14倍にもなります。この脆弱性の高まりは、多くの場合、社会経済的要因に起因しています。女性は小規模農業など気候の影響を受けやすい生計手段への依存度が高いため、洪水や干ばつで収入を失いやすくなります。 

異常気象は格差を深刻化させますが、女性はあらゆる変化や不確実性によってさまざまな影響に直面しています。社会的・経済的変化も、女性により深刻な影響を及ぼします。たとえば、世界銀行の調査では、男性の失業率の1%増加は、女性に対する身体的暴力の発生率の0.5パーセントポイント（2.75％）増加に関連していることが明らかになっています。これは、失業によって生じる財政的および心理的ストレスと一致しています。 

こうした課題を解決し、少なくともその影響を緩和するための第一歩です。幸いなことに、私たちにはそのためのツールやガイドとなる歴史的な例があります。まず、データが必要です。そして、AIの時代になると、多くのデータが必要になります。正確で、タイムリーで、把握しようとしている住民を代表するデータであることが求められます。これは、Snowflakeのデータ格差是正運動と、Snowflakeマーケットプレイスの新しいData for Goodデータラベルの目標です。同時にデータ分析の手段も必要です。そこで地図は有用なツールとなります。 

千の言葉よりも雄弁な地図の力

地図は、データのパターンを図示して難しい質問への回答を見つけるために使われてきた長い歴史があります。初期のテーマ別マッピングの最初の例の一つは、ロンドンの医師John Snowによる1854年のものです。Snowは、ロンドンの道路や給水ポンプの場所などの地域の地図から始め、コレラの死者の発生状況をマッピングしました。このデータを重ね合わせると、ブロードストリートのあるポンプを中心としたパターンが現れました。このポンプのハンドルを撤去すると、新たなコレラ患者は発生しなくなりました。ブロードストリートのポンプは、コレラ発生の最初の犠牲者の家の下の排水溝の近くにありました。

色分けをするとイラストレーションを強調し、データ内の異なるタイプや値を区別しやすくなります。たとえば、左側の地図は、1841年から1851年にかけてアイルランドで発生したジャガイモ飢饉の影響を色で表示してしています。濃い茶色は人口が30%以上減少している地域を表しています。ただし、緑の3つの領域も目立っています。これらはアイルランドの主要都市、ダブリン、コーク、ベルファストです。これらの都市は、食料や収入源としてジャガイモにあまり依存していなかった可能性があります。この理由は何でしょうか。多様な経済でしょうか。多様な食習慣でしょうか。港が近く、貿易が活発だからでしょうか。地図によってパターンが明らかになり、理解が深まります。

これらは、地図が千の言葉よりも多くの情報をどのように表現しているかを示す、歴史的な例の一部にすぎません。課題についてのインサイトを提供し、解決策を提案してくれます。現在、地図にオーバーレイできるデータは増加しているため、地図はさらに強力なツールとなっています。

SnowflakeとOrdnance Surveyによる新境地の開拓

Snowflakeは、Ordnance Surveyと協力して地理空間ツールとデータを統合しました。Ordnance Surveyは、230年以上の歴史を遡ることができる英国の国立マッピングサービスです。従来型の地図作成企業から、重要な地理空間インフラストラクチャとアプリケーションを提供するデータドリブンな組織へと進化しました。 

Ordnance Survey（OS）は、英国における位置データの信頼できる情報源であるNational Geographic Databaseを管理しています。開発者と企業向けのデジタルプロダクトとAPIを構築します。国際的には、世界中の政府とパートナーシップを結んでいます。また、OS Mapsアプリなどのコンシューマー製品を通じてアウトドア愛好家を支援しています。

SnowflakeとOSは先日開催されたビッグデータロンドンカンファレンスで、マッピングによるデータの可視化の威力について共同発表を行い、2つの例を取り上げました。 

洪水の影響の軽減：OSの地理空間分野の卒業生であるRebekah Spratt氏は、英国政府Centre of ExcellenceのGreen Cities, Infrastructure & Energyとのプロジェクトを通じて、キンシャサにおける気候変動へのレジリエンス構築に関する研究発表を行いました。このプロジェクトは、1,800万人近くが生活し、急成長しているアフリカ最大の都市の1つの洪水リスクに対処しました。コンゴ川のほとりに位置するこの都市は、気候変動によって洪水が増加しています。 

このプロジェクトでは、環境リスク、都市成長、脆弱な人口に関するデータを組み合わせ、災害とリスクのモデリングと時空間分析を用いて、都市計画者や政策立案者向けに設計された災害管理のためのアクセス可能なツールを提供しました。

女性に対する暴力の防止：OSの地理空間スペシャリストであるJonathan Allsup氏は、最近、OSとSnowflakeのコラボレーションを発表しました。Snowflakeは、英国政府のプログラムViolence Against Women and Girls（VAWG）のために、データを活用した新しいサンプルアプローチを開発しました。

この新しい犯罪報告およびインテリジェンスプラットフォームは、ナショナルジオグラフィックデータベースのOSデータ（建物、土地利用、街灯などの都市インフラストラクチャ、OSオープングリーンスペースのデータ）を使用して、都市地域での女性や少女に対する暴力事件を分析します。Streamlitを使用して構築されたデモツールは、都市環境のさまざまな要素に対する各インシデントの近接度を地図上に可視化して報告し、空間パターンと時間パターンの両方を示します。たとえば、この結果は、暴力事件が住宅地よりも小売店の隣で発生する可能性が高く、照明の欠如と相関していることを示しています。英国のウェストミッドランズにおける犯罪に関する時空間的なインサイトを得ることで、緊急サービスは懸念領域へのリソース割り当てを改善し、最終的に今後のインシデントを防止できます。

照明の追加設置や緊急サービスの派遣先、洪水やその他の異常気象への対応など、これらの例は、位置データがほぼすべての政策決定を支えていることを示しています。この理由は何でしょうか？すべての出来事には必ず「場所」があるからです。データをマッピングすることで、パターンが明らかになり、潜在的なソリューションについてのインサイトを得られます。 

現在、Ordnance Surveyのデータは、Boundaries、Open Roads、Open Rivers、Open Names、Open Greenspacesなど、11のデータセットとともにSnowflakeマーケットプレイスで利用できます。 

金融サービス業界の気候リスクの評価や警察当局の脆弱性ホットスポットの特定など、ロケーションデータはどこで何が起きているのかを理解するのに役立ちます。さらに重要なこととして、その理由に関するインサイトを得られます。イベントの影響が集団間で分散している場合、こうしたインサイトにより、意図的な政策や解決策が可能になります。