異なるクラスを区別する方法とは？クラス差別とデータマイニングにおけるクラス比較の基礎

クラス差別（クラシズム）とは

クラスによる差別は「クラシズム（classism）」と呼ばれます。これは社会的階級に基づく偏見や差別を指し、上流階級に有利となるよう設計された個人の態度・行動や、政策・制度・慣行の仕組み全般を含む概念です。

人種差別（racism）という言葉が、個人レベルの偏見を指すこともあれば、制度的な差別を指すこともあるように、クラシズムにも二つの側面があります。ひとつは下層階級に対する個人的な偏見であり、もうひとつは制度的な差別です。後者は「社会のさまざまな制度において、意識的あるいは無意識的な階級差別がどのように現れているか」として説明されます。

メディアに見るクラス差別

クラス差別は、テレビ番組、映画、ソーシャルメディアなど、さまざまなメディアの中に存在しています。クラシズムは私たちが日々接するメディアに深く組み込まれており、その影響は気づかないうちに社会へ浸透しているのです。

メディアにおけるクラス差別は、人々が階級についてどう理解し、どう考えるかを形づくる知識源として機能します。映画やテレビ番組で特定の階級が描かれるのを見た視聴者は、その影響を受け、「それが現実の姿だ」と認識してしまう傾向があります。

データマイニングにおけるクラス比較とは

クラスの差別化・比較とは、ある対象クラスを他のクラスと区別するための記述を分析・導出することを意味します。例えば、「人物」「住所」「商品要素」といった3つのクラスは互いに比較できませんが、「直近3年間の売上」のような同種のクラスは比較が可能です。

クラス特性化のための属性一般化は、比較対象となるすべてのクラス間で同期して実施されるよう調整できます。例えば、XYZ社の2002年と2003年の売上データを比較するケースを考えてみましょう。ここでは2つのクラスを比較することになります。「所在地」というディメンション（次元）を市・州・国のいずれかのレベルで抽象化する場合、市レベルまたは州レベルへ統一的に一般化する必要があります。こうした比較は、例えば「2002年の中国での売上」と「2003年のインドでの売上」のように条件を揃えずに比較するよりも、はるかに有益です。

クラス比較の一般的な手順

クラス比較のプロセスは、主に以下の3つのステップで構成されます。

• データ収集 − クエリ処理によって関連情報を収集し、対象クラスと対比クラス（コントラストクラス）のグループに分割します。

• ディメンション関連性分析 − 多数のディメンションが存在し、分析的な比較を行う場合は、ディメンション関連性分析を実施し、関連性の高いディメンションだけを比較対象に含めます。

• 導出結果の提示 − クラス比較の最終結果は、表・グラフ・ルールなどの形式で提示できます。この際、対象クラスと対比クラスの間の比較を裏付ける対抗尺度（conflicting measures）も併せて示します。