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「小保方さん応援ツイートが多い」は本当か?


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2437文字)


毎日新聞にツイッター分析:小保方氏会見への応援・支持、批判の2倍にという、俄に信じ難い記事があった。何も、小保方さんへの応援や支持が増えたことを驚いているのではない。こんなことが「分析ソフト」を使ったくらいでわかると考えている新聞社の不見識にびっくりしたのだ。
 
世の中には、ソフトウェアを使ったデータ分析に過度な期待をする向きがある。しかし、ソフトウェアとて魔法の道具ではない。「できること」と「できないこと」、更に「条件付きでできること」がある。そして、今回の記事での分析のような「条件付きでできること」を頭から信じると、その結果について大きな勘違いをすることになってしまう。
 
データ分析を行なう側に「騙してやろう」という悪意があるかは定かではない。しかし、個人も企業も自分のやっていることを大きく見せたいのは確か。多少の針小棒大、羊頭狗肉は付きものだ。このため、分析結果が本当に信じられるかどうか疑う習慣を持つことが、データの罠に引っ掛からないために極めて重要となる。ビジネス誌などでデータ分析が大きく取り上げられる今だからこそ、身に付けて損のないスキルのように思う。
 

Twitter

Photo credit : mkhmarketing / CC BY

 
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日本人は「自分撮り」が好きじゃない?


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2437文字)


セルフィー(selfie/selfy)という言葉をご存知だろうか。
公式の定義は「自分を撮影した写真。典型的な例は、スマートフォンやウェブカムで撮影され、ソーシャルメディアサイトにアップロードされた写真」。SNSにアップする使い方はあくまで一例であり、要は「自分撮り」のことだ。昨年はオックスフォード英語辞典の流行語にも選ばれた。英語圏では、「自分撮り」が新しい一つの単語になっているらしい(参考:2013年の流行語は「selfie(自分撮り写真)」–オックスフォード英語辞典が選出|CNET Japan)。
 
このセルフィー。世界中どこでも見られる現象だと思われるが、もっとも「自分撮り」が好きなのはフィリピンのマカティ市だという。米タイム誌の調査によるもので、日本の都市はベスト20に一つも入っていない。このランキングを見る限り、日本人は「自分撮り」があまり好きじゃないと言えそうだ(参考:世界一「自分撮り」好きな都市は?米タイム誌ランキング|AFPBB News)。
 
さて、ランキングを真に受けてコメントをしてみたが、もちろんこういうデータを見るときはくれぐれも慎重になる必要がある。指標に付けられたラベルと、その算出方法がフィットしているとは限らないからだ。指標の意味をしっかり把握せずに前に進めば、おかしなことに成り兼ねない。
 

セルフィー

Photo credit : Martin Fisch / CC BY-SA

 
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大相撲のイロレーティングを計算すると・・・


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1223文字)


先日、「強さ」を見える化するイロレーティングで紹介したイロレーティングを実際に活用してみた。とは言っても、使ったのは大相撲の勝敗データ。ビジネス上のデータを活用する前のちょっとした小手調べのつもりだ。
 

Photo credit : Nakatani YOshifumi / CC BY

Photo credit : Nakatani YOshifumi / CC BY

 
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所要時間表示、記事はゆっくり読んで欲しい


この記事の所要時間: 340秒 〜 440秒程度(2079文字)


このホームページの各記事に所要時間を表示するようにした。時間の目安があった方が記事を読み始め易いと考えたためだ。時は金なり。今後は「この記事の所要時間」を参考に、費用対効果として読むに値する記事かを判断して欲しい。
 

Photo credit : Tax Credits / CC BY Photo credit : Tax Credits / CC BY

 
さて、この所要時間の表示には、当然ながら一般公開されているプラグインを利用させてもらった。ただし、そのまま使うのではなく少しカスタマイズしている。何らかの指標を有効活用したいなら、その数値の意味するところを考えて自分の目的に最適化する必要があるからだ。
 
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毎日わかる経済指標は役立たない!?


この記事の所要時間: 310秒 〜 410秒程度(1835文字)


日本政府が新しいマクロ経済指標をつくろうとしている。何ごとを為すにしても、現状をしっかり把握することがスタート地点。経済の仕組みが大きく変わっていく中、新指標作成に取り組む姿勢は素晴らしい(参考:政府がビッグデータ活用した新マクロ指数作成へ、世界初の試み 政策対応迅速に|Reuturs)。
 
さて、このマクロ経済指標。詳細についてはこれから検討されるようだが、記事を読む限りポイントは以下の3点だ。

 ①景気と連動性が高いビッグデータの活用

 ②指標作成の迅速化

 ③対象期間の短期化

今まで観測できなかったようなビッグデータを用いることにより、指標の精度と即時性を向上させようとしている。現在使っている景気動向指数で景気の山・谷が決まるのは1年以上経ってから。景気判断のタイミングを早めることで、素早い景気対策を行なうという狙いは極めて明解だ。
 
ただし、経済指標を算出する対象期間の短期化には疑問がある。記事には「新指数の作成頻度を毎日とするか週単位とするかなども検討」とあるが、俄に信じ難い。これを実現すれば、「昨日は一昨日より景気が悪かった」、「どうやら先々週が景気の谷らしい」というようなことになり兼ねない。精度の高い経済指標ができて、これらの景気判断が正しかったとしても、こんな情報は混乱を招くだけだと考えられる。なぜなら、データを短期化していけば、ノイズが増えるのは必至だからだ。
 

Photo credit : Nukamari / Foter / CC BY-NC-ND Photo credit : Nukamari / Foter / CC BY-NC-ND

 
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