こんばんは、よしだバイアスです。
今回はぼくの好きなお話。
2年ほど前にツイッターでバズってたので知ってる人もいるかも。
こちらの写真をご覧ください。
この写真は、第二次世界大戦で帰還した爆撃機から、被弾した箇所を見える化したものになります。
ここで、爆撃機が破壊されないためにはどこを強化すればいいと思いますか??
単純な思考のよしだは、「被弾した箇所が多い、赤くなっている部分!!」と即答しました。
そう思った方もいらっしゃるのではないでしょうか?
しかし、正解は「赤くなっていない部分」になります。
※諸説あり
なぜなら、
そもそもこの赤くなっていない部分の、コクピットやエンジン部分は被弾してそのまま大破してしまい、帰還できなくなってしまった。
という可能性が十二分にあるためです。
(そもそもまずコクピットとエンジンを強化しようとはなると思いますが笑)
このようにデータを取る際には、そのデータはどの範囲のもので集めたものなのか。
そこの重要視して考えるべきだと思います。
ここがブレてしまうとせっかくとったデータがブレてしまいます。
変に傾向が見えてしまうとそれだと決め付けて行動してしまい、他の問題に気付かなくなってしまうというのが人間の性です。
よしだもよくあります。
これは成功(選択)バイアスという話で、成功例だけからデータを取ってしまい、本来の判断を見誤ってしまうことを言います。
ちなみに似たような話で、
お医者さんは診察に来てくれた患者さんに対して「大丈夫ですよー」と言いますよね。
それは病気にくるという時点で、その危険性を患者さん本人が考えられてるからだそうです。
むしろ注意すべきは、悪いことが起きていても病院に来ない方、悪い生活習慣をしていても何も行動しない方なんですね(´-`).。oO
爆撃機の場合は全体像が見えているので、データから傾向が見えてくることもありますが、全体像が見えていないものの場合、とても難しいものになります。
例えば、ALISのユーザーは何故減少してしまうのか。
というお題に対して、現在のALISのユーザー情報などから分析しても結論を見つけるのはとても難しいでしょう。
辞めていった元ALISISTAから、何故辞めたのかの理由は聞き取ることができないからです。
、、、なんかこんなこと書いてるとデータから分析するの一生無理じゃんか!!
とか言われそうですが、結局データから傾向と対策を考えることはとても重要なことで絶対に必要です!!
ただ、
データから間違いない!と軽率に判断してしまうのは良くないですよ〜
データ取るのは難しいけど重要なんですよ〜
というところを伝えたかったです。
よしだはデータから分析するの無理です笑
よし断言とかgif作ってる時点で分かってたなそれは、、、
最後まで読んで頂きありがとうございました≦(._.)≧ ペコ
もういっそALISを辞めるときにアンケート答えてもらって、その内容に応じて報酬プレゼントするとかも面白そうだな、、、
もちろんその機能は1回しか使えないものとして、、、
でもそれを逆手にとって小銭稼ぎする輩も出てくるのかなぁ🍵
引用元)