女の子かわいいｐｒｐｒって事を毎日考えてるわけじゃありません。
たまにはマジメな事だって考えるよ！（あんまりまとまってないけど。
チラ裏なんですけど・・・
以前、ちらほらと年収高いしモテる人はコーヒーに拘る人多いよ。だからコーヒーメーカー買ったら年収高いしモテるよ。っていう記事見かけました。
ビックデータというワードが流行りだして以来、データを使ったとてもモヤモヤする記事を良く見かけるようになった気もします。（読書量上げれば年収上がる、とかね。。。）
いや、前からあったかな。。。
同時にこの手の基礎的な話で、相関関係と因果関係の注意喚起もよく見ますよね。
ところがこの違い、「調査データ」を見るときになら気づけるのに、普段のちょっとした判断とかにはあんまり切り分けて考えられていないなぁ、ということについ最近気づきました。
例えばですよ。
この分析にかける労力と収益増加の関係とかｗ
例えば、HCD導入がなかなか企業で浸透しないのって、
HCD⇔ビジネス成果
を因果関係と思ってないか、とか。
これは説明変数(といっていいかわからんが）としておそらく”UX”が間に入ってきて
HCD⇔UX⇔ビジネス成果
って関係に直した時になるわけで。
一つ目の”⇔”は因果証明ができていても、二つ目の”⇔”因果証明が出来ないからなんだろうな、と。
これの切り分けを意識して行ってるのってあんまりないですよね。模索中なのだろな。
（読み方によってはそう解釈できる、のはあるだろうけど）
ちなみに個人的に足突っ込んでみたいところ。
たぶん、成果を何において因果証明するかって、企業ブランドとビジネス成果の因果関係に近いのかもしれない。
と、まぁ、そんなことをふわふわっと考えていて、この分解に気づけたのは流行の一つである統計の波の飛沫に一瞬当たったお陰なので、自分の頭の分解方法が増えるって意味では波に頭突っ込むのも悪くないのかなという方向に脱線しました。
ビックデータでも最適化処理でもアジャイルでも、これだけ流行りワードが色々出てくるのって「自分の今いるポジションで、自分が一番良いと信じられる手段で最大の出来る事」を必死考えた結果なんだろうなという。
どれが正解って事はなくて、たぶん、矜持の話なのではないか、とかとか。
誰も幸せになれない事をやりぬくのはつらいものなぁ。
同じ結果を求めていて、道がいくつかあるのならより自分が信じられる・信じたいと思える方法に進みたくなるって話ですね。ほむほむ。
