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ネイト・シルバーが語る、データ分析戦略に役立つ3つのアイデア

2017/04/13 10:00

 ビジネス最適化ソリューション「Domo」を提供するDomo社が、アメリカ・ソルトレイクシティで開催したイベント「Domopalooza 2017」。2日めとなる2017年3月23日(現地時間)のキーノートに、大統領選挙等の予測で知られる、統計学者のネイト・シルバー氏が登壇。データ分析の現状について講演し、その後会場からの質問に答えた。

Big Data, Big Problem. なぜ予測がバラつき、外れるのか

 ネイト・シルバーはまず、ビッグデータの現状から語り始めた。IBM社の調査によれば、世界中の約90%のデータが、ここ2年間で作られたものだという。そのテクノロジーの進化と速度を、ネイトは「感動的」と表現。しかし一方で、有益な情報が作られているかというと、全体の0.9%くらいだというのも同調査の結果だ。

 「ビッグデータのビッグプロブレム(大きな問題)。データから意味のあるものを抽出するのは非常に難しく、また、それをどう使ったらいいかを教えてくれる教科書はありません」。

Domopalooza 2017のキーノートに登壇したネイト・シルバー氏

 その例として、ネイトが「たいへんな接戦になる」と分析した、2016年11月のアメリカ大統領選挙について、人により予測が異なり、パーセンテージも振れ幅が大きかったことを示した。ほかにも、日本の大地震、9.11のテロ、イギリスのブレグジットなどもにも触れ、「データ分析の専門家が予測を誤っている」現状を指摘した。

 専門家であっても予測を誤る理由には、たとえばメディアの世論調査をもとに分析するとして、Fox Newsの視聴者の内訳を見ると、民主党支持者が5%、残りが共和党支持者となっているといったように、そもそものデータが偏ったものであることが少なくない。

 「こうした情報の処理は、人が行わなければなりません。私たちは、情報過多に慣れていないんです。データ分析には戦略が必要です」


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