データ分析における心理的な落とし穴
人間の脳はすべてのパターンを見つける驚くべき能力を持っています...しかし、これらのパターンは通常現実とはほとんど関係がありません。雲の中のウサギやポテトチップスの中のエルビスの顔を見ることができます。
ウサギとエルビスのプロフィールを見ますか？
ロールシャッハテストについて考えてみましょう。人々はさまざまなしみを見せられ、何が見えるかを尋ねられます。あなたは私たちの心がどのようにしてランダムなデータセットの誤った解釈を喜んで見つけているか信じられないでしょう。
コウモリ？バタフライ？普通のしみ？これは、1921年に作成された10個のロールシャッハテストカードの1つです。
心理学者はこの現象の美しい名前を持っています：アポフェニア。人々に少なくともある程度のインセンティブを与えると、顔や蝶だけでなく、お気に入りのプロジェクトに予算を割り当てたり、人工知能システムを立ち上げたりする理由も見つかります。
著者について： Cassie Kozyrkovは南アフリカのデータおよび統計学者です。彼女はGoogleでDecision Intelligenceを設立し、チーフサイエンティストを務めています。
ほとんどのデータセットには多くのランダムな情報が含まれています。あなたのアナリストが失語症になりにくい可能性はどのくらいですか？データの解釈を信頼できますか？
私たちの心は、データをブロットと同じように扱います。
これらのデータセットを断片化する方法が複雑になるほど、インセンティブは曖昧になります。彼らは実際にそれらの偽の画像を認識するようにあなたに頼みます。
複雑なデータセットは、実際にはそこにない何かをそれらの中に見ることを実際に懇願しています
最新のデータセットが潜伏失語症ではないことを確信していますか？
別の素晴らしい言葉があります- パレイドリア、一種のアポフェニア（漠然とした感覚刺激で身近なものを見つけるため）。日本には、顔のように見える石の博物館さえあります。私たちは素晴らしい時間に住んでいます。
嘘、露骨な嘘、分析
悲惨に聞こえるかもしれませんが、まだ完了していません。データ分析コースを受講すると、火事に燃料が追加される可能性があります。学生はすべてのデータ調査から真の価値を期待することに慣れています。探索的研究の各探求には、隠された宝物が含まれます。わずか数人の教授だけが、（あなた自身のために）達成不可能を追求してあなたを送ることに決めました。正確な解答なしに課題を評価することはより難しいため、学生は通常、それらにあまり注意を払いません。
学生はすべてのデータセットの背後にある真実に慣れています。
データストーリーテリングは、データを直接使用して嘘をつくことからほんの一歩です。パターンが本物であるかどうかの問題はさておきましょう。複数の解釈について話しましょう。しみにコウモリの画像が表示されても、蝶、骨盤の骨、またはキツネのペアがないという意味ではありません。キツネのことを言わなかったら、キツネを見たことある？おそらく違います。動機と注意の原因となる心理的メカニズムがあなたに反しています。コウモリを見ることをやめて、値の重ね合わせだけを見ることを始めるには、特別なスキルが必要です。
ひとたびお気に入りの画像にしがみついてしまうと、見づらくなります。
問題は、いったん人々がお気に入りの画像にしがみついてしまうと、その画像を見たり他の画像を見たりすることが難しくなることです。人々はそもそも自分たちの注意を引いたすべての解釈のほとんどを信じる傾向があります。新しい値が見つかるたびに、検索を続ける意欲が減ります。お気に入りのストーリーを再評価せずに複数の潜在的なストーリーをジャグリングすることは、多くの精神的な仕事です。悲しいかな、すべてのアナリストがこれを行うのに十分な規律があるわけではありません。実際、多くのアナリストは、データマイニングを通じてストーリーの片側だけを「証明」することに関心があります。財布の補充を妨げるスキルを開発するのはなぜですか？
ライトセーバーは何色ですか？
データを使用して履歴を証明するには、いくつかの方法があります-正直で完全です。データの断片化に関する私の記事で、これについて詳しく説明します。探索的データ分析は、これらの方法の1つではありません。実際の価値を意味しないデータ探索は、釣りのようなものです。ライトセーバーの色は、使用する餌によって異なります。
あなたがダークサイドを味方にすると、あなたは自分の理論を裏付ける証拠を引っ掛けるでしょう。あなたは彼女が忠実であることをすでに "知っています"（それであなたは彼女をある世間知らずの犠牲者に売ることができます）データの客観性と公平性を誠実に信じている場合、ライトセーバーが赤であることにさえ気付かないかもしれません。
実際の価値を意味しないデータを調査することは、釣りを連想させます。
かなり複雑な（あいまいな）データセットがある場合、お気に入りのストーリーを証明するのに適したパターンが見つかります。これがロールシャッハテストの美点です。残念ながら、データはブロットよりも悪いです。あなたの方法がより数学的であるほど、それについて何も理解していない人にとってより説得力のある方法が聞こえます。
多くの人々がエイリアンの存在の証拠として認識する「火星の顔」の衛星画像。
ダークサイドを受け入れることを拒否する人も釣りをします。しかし、彼らは何か別のこと、つまりインスピレーションを得ています。彼らは興味深く、説得力のあるパターンを探しますが、賢いので、証拠としてそれらを採用しません。代わりに、彼らは公平な分析に従事し、彼らの頭の中でできるだけ多くの異なる解釈を書き留めようとします。
トップアナリストは、できるだけ多くの解釈を見つけようとしています。
これには鋭い目と謙虚で公平な心が必要です。優れたアナリストは、利害関係者にストーリーの片側だけを見せようとはしていません。代わりに、彼らは同じデータを複数のストーリーに変えることを創造的に考えています。彼らは、リーダーたちに自信をもって山を動かすように挑発することなくフォローアップするように皆を鼓舞するような方法で彼らの発見を提示します。
公平性は、データ分析に何らかの意味をもたらす機会を与えます。
複数の解釈を検索するために開発された分野は、アナリストの秘密兵器です。データに隠された実際の宝物を監視することができます。偏見のために信じている誤った情報に気を取られている場合、他の方向を指し示している証拠に注意を払うことは困難です。結論が事前に決定されているのに、なぜ分析するのか 公平性により、すべての努力が無駄にならないようにすることができます。
このグリルチーズサンドイッチは、聖母マリアが登場するため、28,000ドルで競売にかけられました。ここには何が見えますか？
優れたアナリストを雇う
優れたアナリストで探したい特徴：
- 彼らは、彼らが探求しているデータを超えた結論を導き出しません。
- データ処理ツールを簡単に管理でき、大量のデータをすばやく表示できます。
- 彼らは必要なドメイン知識を持っているので、利害関係者の細かいことに時間を浪費する可能性は低くなります。
- 彼らは自分の仕事がインスピレーションを見つけることであることを理解しています。
- 脳にとって便利で理解しやすい方法でデータを視覚化するため、インスピレーションがすぐに得られます。
- 彼らは、発見した潜在的な情報を注意深く監視するために何が必要か（そして誰に助けを求めるか）を知っています。
上記のすべてに加えて、この記事では、これらの機能に注意を払うことを勧めています。
- 彼らは心がそれが存在しない場所で意味を見つけることを知っているので、彼らは誤った解釈に屈服しないようにし、結論を出すのを急いでいません。
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最後に、あなたがリーダーであれば、従業員に適切なインセンティブを与えるようにしてください。データ分析またはデータ操作をお探しですか？彼らは異なる考え方とスキルを持っています。アナリストを賢く選択し、正しい行動に対して報酬を与えます。
ポテトチップスを忘れて！顔のような石が見事なこの日本の博物館。
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