データサイエンティストに必要な鈍感力 データ分析講座(その238)

更新日

投稿日

データ分析

 

データによる裏付けのあるファクト(事実)を、人はそのまま受け入れられないことは多々あります。臭いものには蓋をするかのような態度にでます。都合のいい偽ファクト(事実)をデータから作り、ファクト(事実)を自ら創造すべきだと言わんばかりに、上手くことを運ぼうとする人もいます。今回は、「データサイエンティストに必要な鈍感力」というお話しをします。

 

【目次】
1.クライアントの望む結果を提供するリサーチャー
2.検査結果を偽造するエンジニア
3.場当たり的に結果を捻じ曲げるデータサイエンティスト
4.ファクト(事実)を受け入れる力

 

【この連載の前回:データ分析講座(その237)顧客特性を使いこなしデータ活用へのリンク】

1.クライアントの望む結果を提供するリサーチャー

10数年前、まだデータサイエンスだのAIだの機械学習だのがもてはやされる前のお話しです。過去データの再分析依頼を受けたとき、ある恐ろしいことを垣間見ました。恐ろしいこととは、「某リサーチ会社が、依頼主である消費財メーカーのブランドマネージャーが望むの調査結果を、意図的に出していた」というものです。

 

「まぁ、そういうこと昔からあるよね……」と思われる人もいるかもしれません。ただ、望む結果を得たところでそれはファクト(事実)ではありません。

 

間違った思い込み(望む結果)をデータで強化し、恐ろしい方向にもっていく可能性すらあります。データによる裏付けのあるファクト(事実)をもとにマーケティング活動しているのに上手くいかない、そういうことが起こり得ます。

 

2.検査結果を偽造するエンジニア

ここ20数年、定期的に日本の大手企業などで、品質系のデータをごまかしたニュースが流れます。ごまかした人は、自分たちが望む結果が欲しいがために偽造したのでしょう。都合のいい偽ファクト(事実)をデータから作っても、現実に起こっているファクト(事実)まで捻じ曲げることはできません。恐ろしいことです。

 

3.場当たり的に結果を捻じ曲げるデータサイエンティスト

ここ5年ぐらいのお話しですが、クライアントの望む結果を提供するデータサイエンティストも登場してきました。分析結果や予測結果などが、結果的にクライアントの望む結果であれば問題はないかと思いますが、そうでない場合どうなるでしょうか。

 

間違った思い込み(望む結果)をデータで強化し、恐ろしい方向にもっていく可能性すらあります。これも恐ろしいことです。

 

4.ファクト(事実)を受け入れる力

多くの人にとって、自分の都合の悪いファクト(事実)をストレートに受け入れることは、非常に困難です。心の中で葛藤が起こりフラストレーションを高め、不機嫌になったり深く悩んだりすることでしょう。

 

そういう状態のとき、不都合なファクト(事実)を突き付けられ...

データ分析

 

データによる裏付けのあるファクト(事実)を、人はそのまま受け入れられないことは多々あります。臭いものには蓋をするかのような態度にでます。都合のいい偽ファクト(事実)をデータから作り、ファクト(事実)を自ら創造すべきだと言わんばかりに、上手くことを運ぼうとする人もいます。今回は、「データサイエンティストに必要な鈍感力」というお話しをします。

 

【目次】
1.クライアントの望む結果を提供するリサーチャー
2.検査結果を偽造するエンジニア
3.場当たり的に結果を捻じ曲げるデータサイエンティスト
4.ファクト(事実)を受け入れる力

 

【この連載の前回:データ分析講座(その237)顧客特性を使いこなしデータ活用へのリンク】

1.クライアントの望む結果を提供するリサーチャー

10数年前、まだデータサイエンスだのAIだの機械学習だのがもてはやされる前のお話しです。過去データの再分析依頼を受けたとき、ある恐ろしいことを垣間見ました。恐ろしいこととは、「某リサーチ会社が、依頼主である消費財メーカーのブランドマネージャーが望むの調査結果を、意図的に出していた」というものです。

 

「まぁ、そういうこと昔からあるよね……」と思われる人もいるかもしれません。ただ、望む結果を得たところでそれはファクト(事実)ではありません。

 

間違った思い込み(望む結果)をデータで強化し、恐ろしい方向にもっていく可能性すらあります。データによる裏付けのあるファクト(事実)をもとにマーケティング活動しているのに上手くいかない、そういうことが起こり得ます。

 

2.検査結果を偽造するエンジニア

ここ20数年、定期的に日本の大手企業などで、品質系のデータをごまかしたニュースが流れます。ごまかした人は、自分たちが望む結果が欲しいがために偽造したのでしょう。都合のいい偽ファクト(事実)をデータから作っても、現実に起こっているファクト(事実)まで捻じ曲げることはできません。恐ろしいことです。

 

3.場当たり的に結果を捻じ曲げるデータサイエンティスト

ここ5年ぐらいのお話しですが、クライアントの望む結果を提供するデータサイエンティストも登場してきました。分析結果や予測結果などが、結果的にクライアントの望む結果であれば問題はないかと思いますが、そうでない場合どうなるでしょうか。

 

間違った思い込み(望む結果)をデータで強化し、恐ろしい方向にもっていく可能性すらあります。これも恐ろしいことです。

 

4.ファクト(事実)を受け入れる力

多くの人にとって、自分の都合の悪いファクト(事実)をストレートに受け入れることは、非常に困難です。心の中で葛藤が起こりフラストレーションを高め、不機嫌になったり深く悩んだりすることでしょう。

 

そういう状態のとき、不都合なファクト(事実)を突き付けられると、突っぱねたり怒ったり聞く耳を持たなくなったり、何かと厄介です。

 

そういうクライアントの状態を察し、クライアントの望む結果を提供するリサーチャーやデータサイエンティストが出てくるのではないかと思います。人によっては、人の好さが禍して善意でそのようなことを実施しているケースもあるかもしれません。不都合でもファクト(事実)を突き付けられるある種の鈍感力が必要なのかもしれません。

 

◆データ分析講座の注目記事紹介

   続きを読むには・・・


この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)


「情報マネジメント一般」の他のキーワード解説記事

もっと見る
データ活用する現場のお困りごととは データ分析講座(その180)

  ◆ お困りごとをユーザ視点へ転換しデータ分析・活用に邁進しよう!  データ分析・活用(データサイエンス実践)をするとき、「お困りごと...

  ◆ お困りごとをユーザ視点へ転換しデータ分析・活用に邁進しよう!  データ分析・活用(データサイエンス実践)をするとき、「お困りごと...


プロダクト・データサイエンス:データ分析講座(その321)3つのDS業務タイプ

  商品やサービスなどを開発して販売することで収益を得るビジネスモデルは非常に多いですが、例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラ...

  商品やサービスなどを開発して販売することで収益を得るビジネスモデルは非常に多いですが、例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラ...


IoT「モノのインターネット化」とは(その2)

 前回のその1に続いて解説します。   2. IoT導入事例と導入の進め方  工場でIoTを活用するには何から始めたらいいでしょうか。今回は、下...

 前回のその1に続いて解説します。   2. IoT導入事例と導入の進め方  工場でIoTを活用するには何から始めたらいいでしょうか。今回は、下...


「情報マネジメント一般」の活用事例

もっと見る
情報システム導入企業の悩みとは

        今回は、次の事例から、自社の生産システムにあった生産管理ソフトの選択をどうすべきかを解説します。   1. 想定事例  電...

        今回は、次の事例から、自社の生産システムにあった生産管理ソフトの選択をどうすべきかを解説します。   1. 想定事例  電...


‐技術開発の目標について 第1回‐  製品・技術開発力強化策の事例(その15)

 前回の事例その14に続いて解説します。製品開発を目指している企業の中には、テ-マが見つかったら、または、アイデアが閃いたら開発に取り組む。そのような淡い...

 前回の事例その14に続いて解説します。製品開発を目指している企業の中には、テ-マが見つかったら、または、アイデアが閃いたら開発に取り組む。そのような淡い...


中小製造業とIoTの波

 「IoT(アイオーティー)」の波が、中小製造業にどのような影響をおよぼすのか、具体的にどのような変化がこの業界に訪れるのかについて、解説します。   ...

 「IoT(アイオーティー)」の波が、中小製造業にどのような影響をおよぼすのか、具体的にどのような変化がこの業界に訪れるのかについて、解説します。   ...