データになる前の野原

HOLOS TEAM EXPLAINSTEAM HOLOSが、この問いを少しだけ解説します。

データは、世界そのものではない。

PLATE 16 / FIELD × DATA × QUESTIONデータになる前の野原を、三つの関係から見る。HOLOS 88 / EDITORIAL DIAGRAM / NOT AN ARCHIVAL IMAGE

現実の一部を、決められた方法で観察し、数えたり、言葉へ置き換えたりした記録である。表やグラフになる前には、何を調べるか決めた人と、実際に起きていた出来事がある。

BEFORE数字になる前に選ばれている

雨量計は、降った雨の量を測る。しかし、雨で店へ行けなかった人の困りごとや、散歩へ行けなかった犬の退屈までは記録しない。

市場統計は価格を残す。しかし、その値段を見て売り場で商品を棚へ戻した人のためらいは、数字の外へ落ちることがある。

どちらのデータも間違いではない。測ろうと決めたものを測っている。ただし、測っていないものまで「存在しなかった」と考えると、現実を見誤る。

調査では、質問の作り方、話を聞く相手、場所、時間によって集まる答えが変わる。

質問へ答えなかった人もいる。言葉にできなかった経験もある。調査者が重要ではないと判断して、記録しなかった出来事もある。

「誰が、どこで、どの方法で集めたか」を確かめるのは、数字を疑って捨てるためではない。その数字が、何を説明できるのかを正しく知るためである。

AIは、大量の記録から共通点や関係を探すことができる。

しかし、最初から記録されなかったものは検索できない。分類の外へ落ちた経験は、滑らかな回答の中でも見えないままになる。だから、答えだけでなく、その答えが使った資料の範囲を見る必要がある。

表、グラフ、ランキングを見たら、次の三つを添えてみる。

数字の手前へ戻ると、データが弱くなるのではない。どこまで信頼して使えるかが、前よりよく見える。