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。
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