統計ーフィールドワークー社会学

久しぶりに学問チックなタイトルにしてみました。

まるまる学問の名前入ってますが^^w

昔の記事でも、僕は「ビッグデータ」ってものに凄い可能性を感じてます。

未来が予測しやすい。科学的なアプローチ。
それがビッグデータです。

ただ、集めた顧客のビッグデータを集めて、統計学的な分析を試みようって時に、一つの弊害が生まれると思います。

それが「主観」の介入です。


抽象的すぎますね・・・。


分かりやすくしてみます。


分析する人(本人)にとって都合がいいように、ある程度データをいじることが出来る」って思うわけです。


統計学・分析的アプローチを考えるに至ってこれは避けられない問題です。

例えば「最近の若者は凶悪だ。若者の犯罪も増えている。」って意見。

これもウソですね。

10年弱の範囲で見れ微増。

しかし戦後の50年スパンで見れば激減です。


他にも、こんなことは多々あります。

要は、「得られたデータ・数値のどの部分に着目し、どこに因果関係を見出すか」ってことですね。


社会学者とかも、研究のためには地道なフィールドワークが多いんです。
経済学者とかも意外とそう。

色んな所、場所でいろんな角度から分析して、数値化して理論を作る。

変数同士に着目する。



こんなことしてると、けっこう自分の主観もまざっちゃうし、難しいんです泣



ここまでずっと言ってきたことは、簡潔に言うならば「統計の限界」ってことでしょうか。

ビッグデータの限界っても言えると思います。

「全体としてこの商品Aを買った顧客はこっちの商品Bも買う傾向がある。」って法則を見つけたと思っても、
他の変数(商品C)の影響も考えなければいけないし、こういった意味で完璧な因果関係を見つけるのは非常に難しいのではないでしょうか。


整合性のある理論・法則を見つけるためには、研究者本人の深い洞察力が必要である。
って言うとそれもそうなんでしょうが、マンパワーのみに着目するのではなく他にも方法もあると思うんですけどね・・・。



今日はここまで^^v

おやすみーーーーーーーーーーーーーー
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Author:WIPA
司法試験受験生。
転職活動中。
趣味は読書。

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