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カテゴリー適用法に気をつけろ!


この記事の所要時間: 330秒 〜 430秒程度(2009文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 

このブログによく登場するフレームに、カテゴリー適用法、要因列挙法、メカニズム解明法という3つの思考法があります。『経営戦略の思考法』(沼上幹/日本経済新聞出版社)で見知った考え方で、本に書かれている以上の特別な知識があるわけではないのですが、自分や他人の思考法と照らし合わせて見たときにとても納得できるため活用させていただいています。「腹落ち」する感じなのです。
 

とは言え、このブログでしっかり説明したことはありません。
そこで、今週は一度考えてみたいと思っていたこの3つの思考法をテーマに考察したいと思います。まずはカテゴリー適用法からスタートです。
 

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「相棒」とアメリア・イアハート効果


この記事の所要時間: 430秒 〜 530秒程度(2483文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
季節は秋。
秋と言えば、テレビ朝日系列のドラマ「相棒」がはじまるシーズンです。
新しい相棒を迎えた今シーリズも勢いは衰えず、初回の視聴率は19.9%(関東地区/ビデオリサーチ調べ)。好調な滑り出しを見せています。
 
さて、「視聴率 19.9%」。
この数値だけを見ても充分に高視聴率だと思うのですが、新聞各紙が「初回として最高」と扱われているのがおもしろいところです。記事をつくる側がこの手のデータを調べることは考え難く、テレビ朝日側の広報発表にこのフレーズがあったものと思われます。「最高」というラベルを貼るためにやや力ずくの工夫しているところは、マーケティングの「アメリア・イアハート効果」を思い出させます。
 
こう書いても、「アメリア・イアハート効果て何だ?」という人がほとんどでしょう。
そこで今回は、誰もがナンバーワンになれる魔法の技術アメリア・イアハート効果について説明することにします。
 

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50%以上が通夜・告別式なしの「直葬」???


この記事の所要時間: 150秒 〜 250秒程度(1202文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
アンケート結果を見るとき、調査対象を確認することは欠かせません。「誰に調査したか」で結果が変わり、その意味付けもまったく違ってしまうからです。
 
逆に、アンケート調査を実施する側としては、結果を見る人が誤解しないように調査対象を明確に示すことを心掛けます。いくら丁寧に説明してもこの部分を飛ばして考える人が出てくるので、最大限の配慮が必要です。
 
さて、先日のことですが、RSSに「50%以上が通夜式も告別式もしない直葬を選択」という俄に信じ難いリリースが入ってきました。「近親者のみで」はよく聞くようになりましたが、直葬というのは聞いたことがありません。
 
果たしてどんな人たちに調査をすればこんな結果が出るのでしょうか。
 

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「中小野党」と新語の広がり


この記事の所要時間: 120秒 〜 220秒程度(943文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
数週間前、「中小野党」という新語がさかんに使われました。
複数のモノをまとめて表現するとき、そこに何らかのラベルを付けることは当然ですが、何とも違和感のある不思議な言葉です。政党の分類なのに、政策や考え方ではなく党所属国会議員の人数のみを基準にわけているのでおかしな印象を受けるのでしょう(「中小企業」という言葉も同じ?)。
 

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時には意味付けの弱いデータも・・・


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1227文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』という楽しげな記事がインターネットコムに掲載されていました。65万を超えるアプリのタイトルを分析したもので、ランキング上位にはHD、Lite、Free、iPad、Proなどが入っています。
 
このような、一人一人、一社一社が個別に行なった作業の結果を比較的容易に分析できるのが、今の時代のおもしろいところです。Googleの検索単語ランキングやTwitterのトレンドワードなどが、その代表でしょう。
 
いろいろな事柄について、たくさんのデータが蓄積されているため、分析視点と分析技術さえ持っていれば、さまざまな分析が可能になるわけです。データ好きには堪らない時代ですね。
 


データ分析には説得力ある意味付けが必要


データを分析するときには、分析技術よりも分析視点が大切です。
結果をどのように活用できるか、自ら説得力ある意味付けをしなければ、誰もその分析結果に興味を示しません。分析視点をうまく使って、センスあるラベル付けをすることが求められます。
 
Googleの検索単語ランキングの意味を「多くの人が興味を持った単語」とするのは無理がないと思われるでしょう。しかし、よく考えると、人は興味を持った単語をすべて検索するわけではありません。「より強い興味を持った単語を検索する」、「知らない単語だった場合に検索する」、「いろいろな情報が出てきそうな単語だったら検索する」など、いくつもの可能性が考えられます。ここをうまく意味付けすることで、分析結果の価値が上昇するのです。
 
無理のない範囲でジューシーな意味付けをするのは容易ではありません。しかし、だからこそ人々の興味を惹き、説得力を持った意味付けができることにデータ分析者のセンスが役立ちます。
 


無理は禁物


冒頭に挙げた『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』は意味付けがされていません。多く使われている言葉を単に指摘しているだけにとどまっています。「(一般受けするために)これらの言葉を使った方がいい」とか、「(既存アプリと差別化するために)これらの言葉を使わない方がいい」などの展開はありません。勿体ないように思いますが、これはこれで一つの提示方法だと思います。
 
分析結果を価値あるものにするためにラベルを貼ることが求められます。そのため、無理をしてしまうことがあるのです。価値を過剰に解釈してしまい、説得力のないラベルを張ってしまうことになります。そんなことをするくらいなら、無理な意味付けをしないというスタンスもアリでしょう。
 
うまいラベルを貼ることは重要ですが、無理は禁物です。時には意味付けの弱いデータを野面で出せることこそが、責任あるデータ分析担当者に求められる能力なのです。