Googleストリートビュー画像の専有利用を研究に使用すべきか否か？その問題

Core Concepts

Googleストリートビュー画像の専有利用は、法的問題を引き起こす可能性があり、研究者にとって慎重な判断が必要である。

Abstract

• Googleストリートビュー画像の利用に関する法的問題とその影響について警告している。
• Googleの利用規約やEUの著作権指令に基づく現行法を考慮しながら、研究者に対する提言を行っている。
• プロプライエタリなデータソースからオープンなデータソースへの移行を奨励しており、将来の研究実践に関する提案も行っている。

1. Googleストリートビュー画像の重要性

• Google Street Viewは地域評価や健康・場所研究に革新をもたらしている。
• 地球観測からではなく、地上から人々が見た視点で環境を捉えることが可能。

2. Googleストリートビュー画像の法的制約

• Google Maps Platform Terms of Serviceでは、Google Street Viewイメージの使用制限が明記されている。
• EU著作権指令（Article 3）は学術目的でデータマイニング技術を活用することを認めているが、具体的な定義や適用範囲は不透明。

3. 研究実践への提言

• 独自データソースやFAIR原則に準拠したオープンデータソースの活用を奨励。
• 独自データソースからオープンデータソースへ移行する際の手順や課題について示唆。

Stats

「Google Maps Platform Terms of Serviceでは、「customer will not export, extract, or otherwise scrape Google Maps Content」と記載されています。」
「EU著作権指令（Article 3）は学術目的でデータマイニング技術を活用することを認めています。」

Quotes

"We caution against the uncritical use of proprietary street view imagery for research purposes."
"The continued use of this imagery may pose some legal risks to researchers and institutions in the future."

Key Insights Distilled From

To use or not to use proprietary street view images in (health and place) research? That is the question

by Marco Helbic... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11504.pdf

Deeper Inquiries

Googleストリートビュー画像以外のオープンデータソースはどれくらい信頼性が高いか？

オープンデータソース、特にMapillaryなどのクラウドソーシングプラットフォームから得られるストリートビュー画像は、信頼性が高いと言えます。これらのデータは多様なユーザーによって提供され、Creative Commons Share-Alike With-Attribution条項に基づき自由に利用できます。一部の自治体も独自に収集したストリートビューデータを提供しており、地理的な統一性を保証しています。ただし、ボランティア提供のため品質にばらつきがある場合もありますが、適切な前処理を行うことで有用なデータセットを作成することが可能です。

Google Maps Platform Terms of ServiceとEU著作権指令（Article 3）間で生じる法的摩擦はどう解決すべきか？

Google Maps Platform Terms of ServiceとEU著作権指令（Article 3）間の法的摩擦を解決するためにはいくつかの対策が考えられます。まず第一に、研究者や出版社は明確な規約遵守声明を行う必要があります。また、Google Street View画像だけでなく他のオープンデータソースから得た成果物も含めて法的整合性を確認することが重要です。さらにGoogleや他社プロプライエタリ・プロバイダーから学術目的向けライセンス取得や交渉を促進し、アカデミックコミュニティ全体でアクセス可能性や再利用性を向上させる必要があります。

オープンデータソースへ移行する際、既存プロプライエタリなデータソースから得られた成果物はどう管理すべきか？

オープンデータソースへ移行する際、既存プロプライエタリ・データソースから得た成果物の管理方法は重要です。まず最初に、「FAIR」原則（Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability）およびオープンサイエンス原則に準拠した手法で新しい環境下で再評価される必要があります。この過程では従来使用していた情報や成果物と新しく収集したオープン・フェアコンパラブル・グッドクオリティ情報源間で整合性チェックや比較分析等十分配慮しなければなりません。また公開されている場合でも個人情報保護等各種規制事項も留意しつつ適切処置及改善措置施策立案実施計画化等戦略展開推進強化弁護士監査レビュー専門家助言相談協力連絡支援活動推進等幅広く関与協働連帯共同努力奮闘精進致します。