『データ思考入門』を読んで。

正しく情報を読み取るためにこの手の知識を身につけることは大切だと思っています。

『データ思考入門』（荻原　和樹）：講談社現代新書　製品詳細　講談社BOOK倶楽部

この本では数値化されたデータをどうやってグラフに落とし込むか書いてあったように思います。

そこには誤解をなるべく失くし、ステレオタイプを助長しないような配慮も必要であるとも。

グラフ化する視点を考えているからこそ、この表現はステレオタイプを助長するかもしれないと気づけました。
例えば、男女別の結果を見せる時には男は青、女は赤の色分けをすることです。著者は男性=暗めの緑色、女性=明るめの黄色を一例として男女を表すようにしているそうです。緑と黄色には二項対立を引き起こすような関係性はないのでこの2色を採用しているそうです。

他にもネガティブなデータを扱う時には最新の注意を払うことが書いてありました。

例として、破産者マッブという破産した人の個人情報がマップ上になって示された例が載っていました。なぜ破産した人の情報が知れるのかというと、官報という国の情報機関紙に破産した人の情報が掲載されるからです。これは誰でも見れるようです。誰にでも見れるからとマッブ化してもいいかと言われればそれは違います。私たちも特に用事が無ければ国の何かしらのデータを見ようとは思いません(あくまで私は)。しかも、データを見たからと言って、余程知っている地名でなければ詳しい場所は分かりません。しかし、マップ化されてしまえば分かりやすいもので、詳しい場所が分かってしまいます。

これを読んで思い出したのは、事故物件マップです。詳しく調べてないので分からないですが、言葉どおりに受けとければ、事故物件がマップ化されています。私の記憶が正しければ事故物件は入居者に告知する義務があります。けれども、事故物件を扱っている不動産にとっては不利益でしかありません。こういう情報も住居を探している方にとっては便利ですが、業者からしたら営業妨害に抵触しそうな気がしています。

最後にビジネス的な視点も知ることができました。

それはデータを可視化した情報をいつ公開するか？です。これはGoogleトレンドを使って単語のヒット件数を季節ごとに比べて効果的なタイミングで公開することです。なるほど。グラフがスクリーンショットしやすいように正方形にしたり、シェアマークをつけるなど、可視化したグラフを知ってもらう方法についても書かれていました。

全体を通して、データの表し方には色々あることを知りました。