［翻訳］データドリブン？考え直してください
原文
Cassie Kozyrkov氏の記事より（2018/7/19）
ほとんどの人が欠いている心理的な習慣、そしてそれを欠いているために、あなたが行動を効果的にするためにデータを使用することを望まない理由
企業は厳密、科学的でバイアスのない、データドリブンな意思決定を行うために、データサイエンティストを大量に採用しています。
そして悪いニュースは、”通常、意思決定は実際にはそうではない”です。
データドリブンな意思決定のためには、意思決定を駆動するのはデータでなくてはなりません。非常に単純なように見えますが、意思決定者に重要な心理的習慣がないため、実際にはそのような意思決定は非常にまれです。
データドリブン性の崩壊
あなたは町の反対側まで出向いて買いに行く替わりに、オンラインで何かを買おうかと考えているとイメージしてください。あなたは、そのオンライン販売者が信頼できるかどうかに、あなたの決定を煮詰めました。素早く検索すると、いくつかの関連データが得られます。販売者は4.2/5の平均評価を持っていることが分かりました。
意思決定の基礎がなければ、意思決定はせいぜいデータにインスパイアされますが、データによってドライブされることはありません。
いま、その4.2というデータを使って意思決定をドライブすることはできません。一度私たちは答えを見つけたら、私たちは最も都合の良い質問を自由に選択できます。私たちが最初に行うことがデータをざっと見て回ることである場合、私たちの意思決定はせいぜい、「データインスパイアード」に過ぎないでしょう。
データインスパイアード
それはまるでクジラがプランクトンを吸い込みながら泳ぐように、私たちはいくつかの数字を見て回って、感情的な転換点に到達して、、、判断します。私たちの決定の周辺にデータはありますが、それらの数字は意思決定をドライブしてはいません。意思決定は完全に他のどこからか、来ます。
意思決定者の心はデータを見る前に決まっており、意思決定（した心）はすでに存在していました。人間はすでに心の中で行った選択を確かめるために、データから選択的に影響を受けるということが分かっています。私たちは証拠を見つけるのに最も都合の良い光を用いています。そしてそのことを私たちは常に知っているわけではありません。心理学者はこれを”確証バイアス”と呼びます。
多くの人は、データを使用して、すでに行った意思決定に関して、気分を良くするだけです。
質問を回答にフィットさせる
4.2/5は良い数字でしょうか？それはあなたの無意識化のバイアスによります。オンラインでの購入を本当にしたいと思っている意思決定者は、4.2という数字がいかに多いかということを語ります。「これは4.0を超えている！」彼らはそれが4.0より統計的に優位に高いかどうかについての厳密な分析さえ行うことができます。（確実性！それはあなたがいつも望んでいるp値です）。一方でその販売者であまり購入したくない人は、別の方法でデータに応じて質問をするでしょう。「なぜ4.5未満の販売者に満足するのか」や、「いや、☆1のレビューが少なからずある」などです。心当たりはないですか？
データをスライスする方法（分析の側面）が多ければ多いほど、分析は確証バイアスの温床になります。
数学的な複雑さは解毒剤を提供しません。単に問題を見るのを難しくするだけです。ゴージャスなガウス分布の集合の中にも、今見てきたような確証バイアスの中にも含まれています。
結果としては意思決定者は、データを使用して、やろうとしていたことをより気分よく行うだけです。
高価な趣味
分析が複雑であったりデータの処理が難しい場合、私たちのコメディが悲劇のピンチに変わります。4.2という数値に到達するために、データサイエンティストやエンジニアの大群が数カ月の労力を費やすことがあります。長い長い旅路の末、データサイエンスチームは意気揚々と結果をプレゼンします：4.2/5でした！計算は細心の注意を払って行われ、チームはスケジュール通り進めるため夜通し、週末働きました。
ステークホルダーはそれで何をするでしょう？以前の4.2と同じです。実際のアクションに何の影響を与えることもなく、確証バイアスのゴーグルでその結果を見るだけです。正確であるかどうかは関係ありません。データサイエンティストが数字を作り出しても何も変わらないのです。
GAME OVER：もし意思決定者が根本的なスキルを欠いていたら、そのことを正すための計算手法は存在しません。データサイエンスチームはデータドリブンな意思決定に何も貢献しないでしょう。
より気分の良いアクションのためにデータを使うことは高価（かつ無駄な）趣味です。データサイエンティストの皆さん、あなたの組織がこの種の意思決定者に苦しんでいるなら、時間とお金を節約するためにも最も軽くシンプルな分析に終始することをおすすめします。意思決定者がより正しく訓練されるまで、あなたの派手な数学”柔術”は熱を発散するだけです。
確証バイアスに対する解毒剤
問題：データがどこに着地したかを見た後にゴールポストを自由に移動できること。
解決策：ゴールポストを事前に設定し、後で移動したいという誘惑に抵抗すること。
別の言い方をすれば、意思決定者は誰かがデータ分析を行う前にやるべき宿題があるのです。
意思決定者がより正しく訓練されるまで、あなたの派手な数学”柔術”は熱を発散するだけです。
意思決定をフレーミングし、決定基準を設定することは、それ自体が一つの科学です（ここで検討する問題は氷山の一角に過ぎないので、今後の投稿で詳しく説明します）。しかし、それまでの間、大いに役立つ迅速な解決策はデータサイエンスプロジェクトで事前に意思決定の境界を考え出しておくことです。
練習は完璧を作る
最近友達のエマとブルックリンに洋服の買い物に行きました。かわいいドレスを見せびらしながら、彼女は背中の値札を引っ張り私に見せて言いました。「ねぇ、このタグにいくらと書いてある？もし80ドル以下だったら、私買うわ」
これが意思決定インテリジェンスです！最初に価格を確認してから、すでに行った意思決定について話す代わりに、彼女はデータを意思決定をドライブするために使っています。よく訓練された反射神経で、彼女はドレスがどれだけ好きかと彼女の予算とを天秤にかけ、意思決定の境界を設定し、それが完了したらデータ（価格）を確認できるようにしています。彼女は正しい順序でデータを使用する習慣がついており、それはあなたにも訓練できるものです。
人々は常にデータドリブンである必要はなく、エマもそれを知っています。彼女は重要でない意思決定に対してそのようにする必要はありませんが、しかし練習することで完璧にできることも知っています。重要な決定が出てきたときに苦労するよりも、些細な意思決定を使って習慣を身に着ける方がはるかに簡単です。
交渉術のクラスからの教訓
この考えは新しいものではありません。交渉術のクラスでは1日目でこのことについて確実に学びます。交渉に入る前にBATNA（≒a walk-away point）の値を置いていない場合、額に「私は何をしているかわからない」と書いた方がいいでしょう。別の表現で言えばそれは、「デフォルトのアクションと代替のアクションの間の決定境界を把握すること」です。
解毒剤は、事前に決定基準を設定することです。
実際、交渉担当者への標準的なアドバイスは、潜在的なオファーの組み合わせの全範囲を検討し、それらに対する反応を事前に計画しておくことです。そうでなければ、経験豊富な対戦相手があなたを利用するのは非常に簡単です。繰り返しになりますが、同じことがデータ分析にも当てはまります。データは、考えを変えるために交渉するものと捉えてください。対応策は、事前にあなたの対応を計画しておくことです。次回あなたが給料の交渉をするとき、金額を聞く前に自分が考える金額を伝えてみてください。
コツをつかめば簡単です
あなたが数字を見る前にそれについて考えるか、後に考えるかに関わらず、あなたは数字について考える必要があります。事前に数字について考えることは、人間のプログラミングのバグに対抗するのに役立ち、意思決定の質と交渉のパフォーマンスに大きな見返りをもたらします。ここでの動作の順序を改善することは、データドリブンな意思決定に従事したいならば身に着けるべき重要な習慣だと言えます。そして練習すれば自動的にそれが行えるようになるでしょう。
