공공 데이터의 탐색적 분석：한국의 자살율의 급증, 그 원인은?
공개 데이터 중(안)에서 가장 잘 알려져 있지만, 정부등의 각종 기관으로 공개하는 공공 데이터이다.공공의 복리를 추구하는 많은 기관에서는, 데이터를 공개해 왔지만, 최근의 데이터 공개의 인식이 광이 에 따라 서서히 많은 기관이 데이터 공개에 참가하고 있다.우리가 관심을 가질 것 같은, 대부분의 영역에 공공기관이 존재하기 위해(때문에), 실제로는 공공 데이터를 잘 활용하면, 다양한 데이터를 간단하게 요구할 수 있다.
공공 데이터의 특성상, 사회 문제를 취급하는에 적절하고 있다.이번 취급하는 테마는, 우리의 나라의 자살율이다.미국에서 2007년부터 거주하고 있는 필자는, 한국이 자살율이 세계에서 1위라는 보도에 접할 때마다, 가슴이 움찔로 하거나 했다.자살은 개인이 실시할 수 있는 선택 중(안)에서 가장 극단적인인 만큼, 우리의 사회의 어두운 단면을 반영한 결과일 생각이었다.이러한 개인적인 관심을 데이터에 해방 보는 것이 본고의 목적이다.
전회의 기사로 탐색적 데이터 분석을 채택했지만, 주제의 성질상, 이번 데이터 분석은, 복잡한 현상을 님 들인 시점으로부터 두르오다 보는 탐색적 분석의 성격을 띠고 있다.「우리의 나라가 비싼 자살율」라고 하는 현상은, 수많은 단편이 있다.이러한 단편중의 문제의 핵심이 되는 부분을 선택해 상세한 분석하고, 이것에 의해, 문제의 본질에 가까워지는 것이 목표다.이 과정에서, 님 들인 공개 데이터가 필요하게, 이러한 데이터를 찾아 활용하는 방법을 배우기에도 의의가 있다.
우리의 나라의 자살율은, 실제로 세계 1위인가?
우선, 문제가 되는 OECD의 자살율의 통계를 실제로 찾아 보자.OECD의 데이터의 홈 페이지(https://data.oecd.org)에 가서 suicide를 검색하면, 최초의 결과에 자살율(suicide rate)을 찾아낼 수 있다.실제로, 2012년의 통계에 의하면, 한국의 자살율이 리투아니아와 1위 나온다.사실은 아니지만 바란, 엄연한 사실이었다.
자살율의 경년 변화의 추이를 확인하려면 , 타임(Time) 슬라이더를 조정하고, 1990년부터 2012년까지의 자살율을 다음과 같이 선택해 보자.이것에 의해, 국별/연도별 자살율의 변화의 추이를 볼 수 있습니다만, 결과가 모두 그레이로 표시되어 올바르게 단락지어지지 않았다.지금 몇개의 나라를 선택해 자살율을 비교해 보자.필자는, 한국과 헝가리, 그리고 일본을 선택했다.
일본의 자살율은, 90년대 후반에 증가했지만, 정체기에 돌입, 헝가리의 경우, 착실하게 낮아지고 있는데 대해, 우리의 나라의 자살율은 착실하게 증가하고 있는 것을 볼 수 있다.1998년의 경제위기와 함께, 대폭의 증가가 있던, 2000년대 이후도 계속 증가하고 있다.정말로 무엇인가 문제가 있다의다.OECD는 성별의 자살율의 통계도 제공하고 있기 때문에, 이번은 남녀로 나누어지고 데이터를 보자.이하는 남녀로 나누어져 조사해 본 국별의 자살율의 변화 경향에 있다.(왼쪽：남성/오른쪽：여성)
각각의 나라의 남녀별 자살율의 트랜드가 큰폭으로 다른 것을 안다.헝가리의 경우, 여성의 자살율의 감소가 눈에 띄고, 일본의 경우, 여성의 자살율은, 1998년에 조금 증가한 이래, 같은 수준을 유지하고 있다.놀랄 만한 일로, 한국의 섹스 자살율은 2000년 이후에 여성이 훨씬 큰 폭의 증가율을 봐키라고 있다.그 결과, 2012년에 한국의 남성의 자살율은, 다른 나라들과 같은 수준인데 대해, 여성의 자살율은, 다른 나라와의 큰 차이를 보이고 있다.도대체 무엇이 일어난 것일까?
자살의 님 들인 단면의
지금 자살율이 이 정도까지 증가한 원인을 폭식량 보자.한국의 자살율을 위한 재료를 룩 업 보면, 위키페디아의 관련 페이지(https://en.wikipedia.org/wiki/Suicide_in_South_Korea)를 찾아낼 수 있다.님 들인 연구 데이터에 근거해 작성된 이 페이지에 의하면, 실제로 우리의 나라의 자살율이 급증한 배경에는, 고령자나 여성의 자살의 증가가 큰 요인인 것을 알 수 있다.
모방에 의한 자살
그런데 , 이 페이지에 기재되어 자살율의 증가의 원인 가운데,「유명인의 자살에 의한 모방」가 등장한다.이것에 관련 논문이^ [Fu, King-Wa, CH Chan, and Michel Botbol.「A Study of the Impact of Thirteen Celebrity Suicides on Subsequent Suicide Rates in South Korea from 2005 to 2009」PLoS ONE, 2013, E53870]내려 한 번 읽어 보기로 했다.2005년부터 2009년까지 발생한 유명인의 자살 13건 사회 전체의 자살율의 변화에 미치는 영향을 취급한 논문에 의하면, 실제로 그 중 세곤의 자살은, 계절이나 실업률등의 다른 요인을 고려한 다음에도, 자살율의 의미가 있는 증가를 가져왔다고 한다.
논문에 등장하는 다음의 그래프는 유명인의 자살이라고 하는 사건이(수직 파선으로 표시)주간 자살율의 트랜드에 어떠한 영향을 나타내고 있는지를 나타낸다.실제로, 2005년초, 2007년초에, 그리고 2008년의 마지막에 있던 유명인의 자살 후의 자살율이 갑자기 상승을 볼 수 있다.그리고 유명인의 자살이 잇따르고 기다린 2009년은, OECD의 통계로 한국의 여성의 자살율이 정점을 찍은 해다.
다음에, 실제로 어떠한 계층의 자살율이 증가한 것일까?유명인의 자살의 모방이라면 아무래도 젊은층으로 현저하게 나타난 가능성이 높다고 생각된다.이것을 확인하기 위해서는, 성별, 연령별 자살율의 데이터가 필요하다.그리고, 통계청이 운영하는 국가 통계 포털 사이트 KOSIS(http://kosis.kr/)에서는, 이 데이터를 찾아낼 수 있다.이하는 KOSIS 홈 페이지에서「자살」를 검색한 결과다.
여기서「전국의 주요한 사인별 사망률」를 선택하면, 관련하는 통계 정보를 표시할 수 있다.우리가 관심을 가지는 여성의 연령별 자살율을 표시하기 위해서는, 「일괄 설정」메뉴에 들어가, 다음과 같이 선택을 하면 좋다.
선택을 완료한 후, 「적용」를 클릭하면, 기간별 연령별의 여성의 자살율을 겉(표)의 형태로 볼 수 있다.더 한눈에 들어 오는 결과를 표시하기 위해서는, 겉(표)의 우측 위의 차트 버튼을 누르고, 가시화를 본다.그 결과, 다음과 같은 그래프를 볼 수 있다.연도별 그래프의 좌단의 바는, 10대 전반의 여성의 자살율을 나타내, 오른쪽으로 가는 만큼, 보다 높은 연령층의 자살율을 나타낸다.(연도별의 바의 우단은, 80대 이상의 자살율)
상기의 차트에서는, 실제로 2005년부터 젊은 여성의 자살율이 급증한 것을 볼 수 있다.이러한 현상이 연예인의 자살에 기인한 결과와만 보지 않습니다만, 세대별의 자살율의 분포를 완전하게 바꾸어 둘 만큼 큰 변화가 생겼던 것이다.젊은 여성의 자살율은, 2012년부터는 조금 안정되고 있는 님 아이를 보이지만, 아직 2003년과는 다른 경향을 나타낸다.
(주：같은 기간에, 남성의 자살율을 보면, 연령의 증가에 따르고, 자살율이 증가하는 경향을 볼 수 있다)
장년층의 자살
이번은 조금 시계를 되돌리고, 1998년의 IMF 위기에 나타난 자살율의 증가의 원인을 보자.상기와 같은 방법으로, 1995년부터 2000년까지의 성별, 연령별 자살율의 분포를 조사한 결과는 이하와 같다.(상：남성/하：여성)
상기의 그래프에서도, 1998년의 남성 장년층의 자살율이 갑자기 급증하는 것을 볼 수 있다.여성의 장년층의 경우도 얼마인가 영향을 받았지만, 그 정도는 비교적 적는다.다시 그 시대를 가장에 생한 우리의 아버지의 세대의 중이나 를 짐이 느껴지는 순간에 .
고령자의 자살
마지막으로, 지금까지 설명한 자살율의 트랜드를 더 거시적인 관점으로부터 보자.아래의 그래프는, 1990년부터 2013년까지의 성별 세대별의 자살율의 분포이다.(상：남성/하：여성/각 그래프의 가장 아래는 10대 전반, 맨 위는 80대 이상)
상기의 그래프에서는, 상기의 확인 본 1998년의 남성 장년층의 자살율 급증, 그리고 2005년부터 시작된 젊은 여성의 자살율의 증가가 트료트히 나타난다.그러나, 가장 현저한 경향은, 고령자의 자살율의 증가이다.1990년에만, 다른 세대에 비해 너무 높은 자살율을 보이지 않았던 고령자의 자살율은 해마다 급증하는 경향을 보이지만, 2002년 이후는, 다른 연령별 그룹의 자살율을 압도하는 레벨을 나타낸다.도대체 무엇이 일어난 것일까?
각종 프레스 릴리스에 의하면, 이러한 현상의 배경에는, 우리의 사회가 많은 변화가 위치하고 있다.사회의 핵가족화등이 많은 노인은, 아이와 격리되어 외로운 여생을 보낸다.여기에 가세해 숙년 이혼도 증가했다.그리고, 특히, 변변한 돈벌이도 없는 상황으로, 경제 불황에 아이의 손을 빌리는 것도 어려워지면 자살을 선택하는 노인이 많다고 한다.그야말로 슬픈 현실은 아닌 것을 할 수 없다.
끝에
이번 기사에서는, 공공의 데이터를 이용한 탐색적 데이터 분석의 사례로, 한국이 비싼 자살율을 조사해 보았다.OECD 통계로부터 출발하고, 관련하는 논문이나 통계청의 자료를 사용해 더 성별, 연령별 자살율의 증가의 원인을 구체적으로 설명 했습니다.데이터의 종류나 양에 따르고, 다양한 시각화 방법을 선택하고, 이것에 의해, 데이터가 노출 경향을 보다 정확하게 조사할 수 있다고 하는 점을 알았다.
우리의 사회를 어둡게 하고 있어 따분한가의 사건이 실제로 자살율이라고 하는, 구체적인 수치로 확인되는 과정이 감동하기도 하고 있다.10 놀체 OECD 가맹국 중(안)에서 자살율이 1위라고 하는 것은, 분명하게 슬프고 복잡하고 가슴이 답답한 현실이지만, 데이터를 개입시키고, 자살이라고 하는 사회 현상의 원인을 더 명확하게 이해하는 것이 문제 해결의 제일보이다고 하는 생각을 시도한다.
공개 데이터 세트
이 기사에 사용된 데이터 세트를 포함한, 다양한 공개 데이터 세트를 얻을 수 있는 방법을 소개한다.
일반적인 데이터 세트
- Google Public Data Explorer：님 들인 지역/분야별 통계를 시각화로 제공.데이터원을 개입시키고, 원의 데이터의 다운로드도 가능
- Statista：분야별 통계.무료 어카운트로 꽤 많은 자료 이용
- The Data and Story Library교육 데이터 세트.테마/통계 수법 고유의 데이터를 제공
- Journal of Statistics Education Data Archive통계 교육 데이터
- https://tuvalabs.com/datasets/교육 데이터의 확산을 이념으로 하는 스타트 업으로 공개한 데이터 세트.각 데이터마다 적절한 가시화도
- 데이터 세트 콜렉션 일람
분야별 데이터 세트
- WorldBank Data Catalog：국별 개발 상황등을 포함한 종합 통계를 제공
- 세계무역기구의 DataSet
- 스포츠 데이터 세트의 어카이브(archive)
- FiveThirtyEight의 데이터의 통계학자/데이터 과학자인 Nate Silver의 분석 데이터와 스크립트가 공개
국내 데이터 세트
인용처：http://www.hellodatascience.com/?p=450
저자에 대해：http://www.hellodatascience.com/?page_id=25
필자는, (LiFiDeA /김・진영) 컴퓨터 사이언스(정보 검색) 전공에 미국 매사추세츠주주립으로 박사 학위를 받고, 2012년부터 미국 마이크로소프트 본사의 빙(Bing) 검색 엔진 부문의 연구자로서 일하고 있다.회사의 검색 품질을 평가하는 것을 담당해, 사내에서 신입사원을 대상으로 업무로 활용할 수 있는데이터 과학을 가르치기도 했다.
개인적으로는 생활의 생산성과 행복도를 높일 수 있는 님 들인 측정 방법을 개발해 사용하고 있어, 최근에 이러한 활동이Seattle Times의 보도도 있었습니다.정보 검색, 기계 학습, 측정등을 테마로 한 개인적인 브로그를 몇 년간 운영하고 있어, 정보의 검색의 분야에서요르폴 이상의 국제 학회잡지의 논문의 저자이기도 해다.
미국에 오기 전서울 대학 전기 공학부의 학사를 끝내 대학 재학중의 Web 디자이너로서 그리고 졸업 후 3년간의 소프트웨어・엔지니어로서 근무했다.이 안에서, 「Dreamweaver의 4(교육과 학문사)」집필에 필자로서 참가해, 「루비・웨이(The Ruby Way)」의 번역에도 번역에 참가했다.2016년 3월 한빛 미디어와 데이터 과학 입문서헬로 데이터 과학을 출판했다.
公共データの探索的分析：韓国の自殺率の急増、その原因は？
公開データの中で最もよく知られているが、政府などの各種機関で公開する公共データである。公共の福利を追求する多くの機関では、データを公開してきたが、最近のデータ公開の認識が広がっにつれて徐々に多くの機関がデータ公開に参加している。私たちが関心を持ちそうな、ほとんどの領域に公共機関が存在するため、実際には公共データをうまく活用すれば、さまざまなデータを簡単に求めることができる。
公共データの特性上、社会問題を扱うに適している。今回扱うテーマは、私たちの国の自殺率である。米国で2007年から居住している筆者は、韓国が自殺率が世界で1位との報道に接するたびに、胸がどきっとしたりした。自殺は個人が行うことができる選択の中で最も極端なだけに、私たちの社会の暗い断面を反映した結果であると考えであった。このような個人的な関心をデータに解放見ることが本稿の目的である。
前回の記事で探索的データ分析を取り上げたが、主題の性質上、今回のデータ分析は、複雑な現象を様々な視点からドゥルオダ見る探索的分析の性格を帯びている。「私たちの国の高い自殺率」という現象は、数多くの短編がある。このような断片中の問題の核心となる部分を選んで詳細な分析して、これにより、問題の本質に近づくことが目標だ。この過程で、様々な公開データが必要に、このようなデータを探して活用する方法を学ぶにも意義がある。
私たちの国の自殺率は、実際に世界1位なのか？
まず、問題となるOECDの自殺率の統計を実際に探してみよう。OECDのデータのホームページ（https://data.oecd.org）に行ってsuicideを検索すると、最初の結果に自殺率（suicide rate）を見つけることができる。実際に、2012年の統計によると、韓国の自殺率がリトアニアと1位出てくる。事実ではないが望んだ、厳然たる事実であった。
自殺率の経年変化の推移を確認するには、タイム（Time）スライダを調整して、1990年から2012年までの自殺率を次のように選択してみよう。これにより、国別/年度別自殺率の変化の推移を見ることができますが、結果がすべてグレーで表示されて正しく区切られていない。今いくつかの国を選択して自殺率を比較してみよう。筆者は、韓国とハンガリー、そして日本を選択した。
日本の自殺率は、90年代後半に増加したが、停滞期に突入、ハンガリーの場合、着実に低くなっているのに対し、私たちの国の自殺率は着実に増加していることを見ることができる。1998年の経済危機と相まって、大幅の増加があった、2000年代以降も継続増加している。本当に何か問題があるのだ。OECDは性別の自殺率の統計も提供していますので、今回は男女に分かれてデータを見てみよう。以下は男女に分かれて調べてみた国別の自殺率の変化傾向にある。（左：男性/右：女性）
それぞれの国の男女別自殺率のトレンドが大幅に異なることが分かる。ハンガリーの場合、女性の自殺率の減少が目立って、日本の場合、女性の自殺率は、1998年にちょっと増加した以来、同様の水準を維持している。驚くべきことに、韓国のセックス自殺率は2000年以降に女性がはるかに大きい幅の増加率を見せている。その結果、2012年に韓国の男性の自殺率は、他の国々と同様の水準であるのに対し、女性の自殺率は、他の国との大きな違いを見せている。一体何が起こったのだろうか？
自殺の様々な断面の
今自殺率がこれほどまで増加した原因を暴かてみよう。韓国の自殺率のための材料をルックアップみると、ウィキペディアの関連ページ（https://en.wikipedia.org/wiki/Suicide_in_South_Korea）を見つけることができる。様々な研究データに基づいて作成されたこのページによると、実際に私たちの国の自殺率が急増した背景には、高齢者や女性の自殺の増加が大きな要因であったことを知ることができる。
模倣による自殺
ところが、このページに記載され自殺率の増加の原因のうち、「有名人の自殺による模倣」が登場する。これに関連論文が^ [Fu、King-Wa、CH Chan、and Michel Botbol。「A Study of the Impact of Thirteen Celebrity Suicides on Subsequent Suicide Rates in South Korea from 2005 to 2009」PLoS ONE、2013、E53870]おり、一度読んでみることにした。2005年から2009年までに発生した有名人の自殺13件社会全体の自殺率の変化に及ぼす影響を扱った論文によると、実際にその中セゴンの自殺は、季節や失業率などの他の要因を考慮した後でも、自殺率の有意な増加をもたらしてきたという。
論文に登場する次のグラフは有名人の自殺という事件が（垂直破線で表示）週間自殺率のトレンドにどのような影響を表しているかを示す。実際に、2005年初め、2007年初めに、そして2008年の終わりにあった有名人の自殺後の自殺率が急に高騰を見ることができる。そして有名人の自殺が相次ぐしまった2009年は、OECDの統計で韓国の女性の自殺率が頂点を撮った年だ。
次に、実際にどのような階層の自殺率が増加したのだろうか？有名人の自殺の模倣だとどうしても若年層で顕著に現れた可能性が高いと思われる。これを確認するためには、性別、年齢別自殺率のデータが必要である。そして、統計庁が運営する国家統計ポータルサイトKOSIS（http://kosis.kr/）では、このデータを見つけることができる。以下はKOSISホームページで「自殺」を検索した結果だ。
ここで「全国の主要な死因別死亡率」を選択すると、関連する統計情報を表示することができる。私たちが関心をもつ女性の年齢別自殺率を表示するためには、「一括設定」メニューに入り、次のように選択をすればよい。
選択を完了した後、「適用」をクリックすると、期間別年齢別の女性の自殺率を表の形で見ることができる。もっと一目で入ってくる結果を表示するためには、表の右側の上のチャートボタンを押して、可視化を見る。その結果、次のようなグラフを見ることができる。年度別グラフの左端のバーは、10代前半の女性の自殺率を示し、右に行くほど、より高い年齢層の自殺率を示す。（年度別のバーの右端は、80代以上の自殺率）
上記のチャートでは、実際に2005年から若い女性の自殺率が急増したことを見ることができる。このような現象が芸能人の自殺に起因した結果とだけ見ませんが、世代別の自殺率の分布を完全に変えておくほど大きな変化が生じたのだ。若い女性の自殺率は、2012年からは少し落ち着いている様子を見せるが、まだ2003年とは異なる傾向を示す。
（注：同じ期間に、男性の自殺率を見ると、年齢の増加に応じて、自殺率が増加する傾向を見ることができる）
壮年層の自殺
今回は少し時計を戻して、1998年のIMF危機に現れた自殺率の増加の原因を見てみよう。上記のような方法で、1995年から2000年までの性別、年齢別自殺率の分布を調べた結果は以下の通り。（上：男性/下：女性）
上記のグラフでも、1998年の男性壮年層の自殺率が急に急増するのを見ることができる。女性の壮年層の場合もいくらか影響を受けたが、その程度は比較的わずかである。再びその時代を最もに生きるした私たちの父の世代の重かっを荷物が感じられる瞬間である。
高齢者の自殺
最後に、これまでに説明した自殺率のトレンドをもっと巨視的な観点から見てみよう。下のグラフは、1990年から2013年までの性別世代別の自殺率の分布である。（上：男性/下：女性/各グラフの最も下は10代前半、一番上は80代以上）
上記のグラフでは、上記の確認見た1998年の男性壮年層の自殺率急増、そして2005年から始まった若い女性の自殺率の増加がツリョトヒあらわれる。しかし、最も顕著な傾向は、高齢者の自殺率の増加である。1990年だけでも、他の世代に比べてあまり高い自殺率を見せなかった高齢者の自殺率は年々急増する傾向を見せるが、2002年以降は、他の年齢別グループの自殺率を圧倒するレベルを示す。一体何が起こったのだろうか？
各種プレスリリースによると、このような現象の背景には、私たちの社会の多くの変化が位置している。社会の核家族化などの多くのお年寄りは、子供と隔離されて寂しい余生を送る。ここに加え熟年離婚も増加した。そして、特に、ろくな稼ぎもない状況で、経済不況に子の手を借りることも難しくなると自殺を選択するお年寄りが多いという。それこそ悲しい現実ではないことができない。
おわりに
今回の記事では、公共のデータを利用した探索的データ分析の事例で、韓国の高い自殺率を調べてみた。OECD統計から出発して、関連する論文や統計庁の資料を使用してもっと性別、年齢別自殺率の増加の原因を具体的に説明しました。データの種類や量に応じて、さまざまな視覚化方法を選択して、これにより、データが露出傾向をより正確に調べることができるという点を知った。
私たちの社会を暗くしていたいくつかの出来事が実際に自殺率という、具体的な数値で確認される過程が感動したりもしている。10ニョンチェOECD加盟国の中で自殺率が1位というのは、明らかに悲しく複雑で息苦しい現実だが、データを介して、自殺という社会現象の原因をもっと明確に理解することが問題解決の第一歩であるという考えを試みる。
公開データセット
この記事に使用されたデータセットを含む、さまざまな公開データセットを得ることができる方法を紹介する。
一般的なデータセット
- Google Public Data Explorer：様々な地域/分野別統計を視覚化で提供。データ源を介して、元のデータのダウンロードも可能
- Statista：分野別統計。無料アカウントでかなり多くの資料利用
- The Data and Story Library教育データセット。テーマ/統計手法固有のデータを提供
- Journal of Statistics Education Data Archive統計教育データ
- https://tuvalabs.com/datasets/教育データの拡散を理念とするスタートアップで公開したデータセット。各データ毎に適切な可視化も
- データセットコレクション一覧
分野別データセット
- WorldBank Data Catalog：国別開発状況などを含む総合統計を提供
- 世界貿易機関のDataSet
- スポーツデータセットのアーカイブ
- FiveThirtyEightのデータの統計学者/データ科学者であるNate Silverの分析データとスクリプトが公開
国内データセット
引用先：http://www.hellodatascience.com/?p=450
著者について：http://www.hellodatascience.com/?page_id=25
筆者は、（LiFiDeA /キム・ジニョン）コンピュータサイエンス（情報検索）専攻に米国マサチューセッツ州州立で博士号を受けて、2012年から米国マイクロソフト本社のビング（Bing）検索エンジン部門の研究者として働いている。会社の検索品質を評価することを担当し、社内で新入社員を対象に業務で活用できるデータ科学を教えることもあった。
個人的には生活の生産性と幸福度を高めることができる様々な測定方法を開発して使用しており、最近でこのような活動がSeattle Timesの報道もありました。情報検索、機械学習、測定などをテーマにした個人的なブログを数年間運営しており、情報の検索の分野でヨルピョン以上の国際学会誌の論文の著者でもありだ。
米国に来る前ソウル大学電気工学部の学士を終え、大学在学中のWebデザイナーとして、そして卒業後3年間のソフトウェア・エンジニアとして勤務した。この中で、「Dreamweaverの4（教学社）」執筆に筆者として参加し、「ルビー・ウェイ（The Ruby Way）」の翻訳にも翻訳に参加した。2016年3月ハンビットメディアとデータ科学入門書ハローデータ科学を出版した。