データを盲信しない

マーケティングなどで必ず行われるのが、データからの分析。
いつも思うのが、「それって正しいの？」ということ。

自分自身のバイアス

データを参照したときに、必ず「こういう結果になってほしい」というバイアスを掛けて見てしまう。そのため多角的に本当に集計できているのかわからない。

フラットに見ているつもりでも必ず掛かっている。結果に対して自分の仮説を疑わなければならない。

データ元のバイアス

例えばアンケートデータを集計したとして、データ元はアンケートに答えてくれた顧客などになる。

このアンケートは本当に知りたい情報に基づいて答えてくれたのだろうか。

例えば、こんな雑なアンケートはないだろうけど、化粧品のアンケートで「美肌」が含まれる欄があれば、ほぼ誰もがそこにチェックをつけてしまうのではないだろうか。しかし、「美肌」と書いてあったからチェックをつけただけであって、「美肌」のために購入した顧客がどれだけかはわからない。

これで「美肌」推しのマーケティングをして成功するかどうかわからない。

データ元の入力者は信頼できても、本当に必要なデータが取れているのか十分に疑わなければならない。

バイアスは完全に取り除けない、データは嘘をつく

自分自身を疑うことはできるが、疑った結果、バイアスが取り除けないのでは意味がない。異なる思考を持ち合わせる人を入れて疑わなければならない。

データ元のバイアスはある程度誘導できるため、精度を高めていくことは可能かもしれない。しかし、それは仮説に基づくものであり、事実であるかは定かではない。

データは嘘をつかないという人がいるが、それこそ嘘だと思う。
本当に必要なデータはデータの中にはあるが、正しい内容を抽出するために疑い抜くことも必要なのではないだろうか。