2009年08月19日
感情を分析、数値化するという事。
感情を数値化することは難しい。
大学の頃からよく思っていた。
先週中学の同窓会で恋愛の話になった。
頭の良い友人が恋愛についての関数解析?を始めた。
ある異性を単純に好きになるという事をX1と置いて…ある異性が単純に自分から離れていく事をX2と置くと…みたいな事言ってたけど酔っ払ってたから忘れた。
また彼は今月行われる総選挙について世間の投票行動を分析している途中と言ってた。
“第45回衆議院議員総選挙をネットの口コミで予測!!各選挙区の得票率を予測する情報サイト「クチコミ@総選挙」をホットリンクと東京大学が共同公開!”だそうです。
すごいよなぁ~。
私も大学時に「日本の雇用の変化と転職する人々」として卒論を書いた。
詳しい内容は恥ずかしいから書かないがその中で転職する人々の転職理由として金銭的メリットの良し悪しと非金銭的メリットの良し悪しから4つのパターンに分けて分析した。
(金銭的メリットとは実際に貰う給料とかで非金銭的メリットとは具体的には労働条件ね)
4つのパターンに分けるとこまでは順調だったんだけど…給料に対しても労働条件に対しても人の感じ方は違うからね。
そこから論じれなくなってしまった。
感情を分析、数値化するのは難しいね。
でも…難しいけども…細かく分析していけばある程度感情の類型や結果がでるんだろうね…。
やっぱ頭の良い人は違うね…頑張って勉強しよ。
って仕事してたら帰って勉強する気も起きないし…。
はぁ~ひぃ~。
大学の頃からよく思っていた。
先週中学の同窓会で恋愛の話になった。
頭の良い友人が恋愛についての関数解析?を始めた。
ある異性を単純に好きになるという事をX1と置いて…ある異性が単純に自分から離れていく事をX2と置くと…みたいな事言ってたけど酔っ払ってたから忘れた。
また彼は今月行われる総選挙について世間の投票行動を分析している途中と言ってた。
“第45回衆議院議員総選挙をネットの口コミで予測!!各選挙区の得票率を予測する情報サイト「クチコミ@総選挙」をホットリンクと東京大学が共同公開!”だそうです。
すごいよなぁ~。
私も大学時に「日本の雇用の変化と転職する人々」として卒論を書いた。
詳しい内容は恥ずかしいから書かないがその中で転職する人々の転職理由として金銭的メリットの良し悪しと非金銭的メリットの良し悪しから4つのパターンに分けて分析した。
(金銭的メリットとは実際に貰う給料とかで非金銭的メリットとは具体的には労働条件ね)
4つのパターンに分けるとこまでは順調だったんだけど…給料に対しても労働条件に対しても人の感じ方は違うからね。
そこから論じれなくなってしまった。
感情を分析、数値化するのは難しいね。
でも…難しいけども…細かく分析していけばある程度感情の類型や結果がでるんだろうね…。
やっぱ頭の良い人は違うね…頑張って勉強しよ。
って仕事してたら帰って勉強する気も起きないし…。
はぁ~ひぃ~。
Posted by creep at 00:11│Comments(2)
この記事へのコメント
結局データ分析はできるのですが、そのデータを基にして今後のマーケティングを考える場合マーケティングアナリストの資質に非常に影響されます。
30代の子供2人で年収がどのくらいで、1ヶ月の消費動向がどうかということを自分が体験できていないと、ただ、こんな感じじゃね・・で終わるのです・・・。
人間の行動パターンというのは非常に複雑で、その人の今おかれている環境、そしてそれによる感情の変化、そして外的環境とすべての情報をDBにいれて解析しますが、あまりにも影響する要素がおおすぎて、これからはこの方向性にという結論は困難でした。
ある意味、傾向や予測はできますが、その精度がいかい確率性の高いものかの信ぴょう性は非常に難しいのです。
リアルな現場で、生の声を聞いて、自分の価値観とどれだけ乖離しているか?ということを冷静に判断できるスキルが必要とされますが、それはアナリストのキャリアが非常に影響を与えます。
まあ、俺的には、そうした公式のようなものは指針としては傾向をグルーピンできることは可能ですが、そこからトレンドを導きだすのは指南の技だと実感しました。
公式には係数が必要ですが、その係数の算出根拠が明確でないといけませんし、その係数も社会的外的要因ですぐに変化しますからね・・・。
ご友人が、日本人1億2千万人の気持ちになれる資質があれば別ですが・・・。
費用対効果でクライアントは非常に重視します・・・。
30代の子供2人で年収がどのくらいで、1ヶ月の消費動向がどうかということを自分が体験できていないと、ただ、こんな感じじゃね・・で終わるのです・・・。
人間の行動パターンというのは非常に複雑で、その人の今おかれている環境、そしてそれによる感情の変化、そして外的環境とすべての情報をDBにいれて解析しますが、あまりにも影響する要素がおおすぎて、これからはこの方向性にという結論は困難でした。
ある意味、傾向や予測はできますが、その精度がいかい確率性の高いものかの信ぴょう性は非常に難しいのです。
リアルな現場で、生の声を聞いて、自分の価値観とどれだけ乖離しているか?ということを冷静に判断できるスキルが必要とされますが、それはアナリストのキャリアが非常に影響を与えます。
まあ、俺的には、そうした公式のようなものは指針としては傾向をグルーピンできることは可能ですが、そこからトレンドを導きだすのは指南の技だと実感しました。
公式には係数が必要ですが、その係数の算出根拠が明確でないといけませんし、その係数も社会的外的要因ですぐに変化しますからね・・・。
ご友人が、日本人1億2千万人の気持ちになれる資質があれば別ですが・・・。
費用対効果でクライアントは非常に重視します・・・。
Posted by ト二ー at 2009年08月19日 01:02
私の卒論はたとえで簡単に書いただけなので…。当時、論じれなくなった私は、結局感情を排除した場合での事実から読み取れる傾向を書いてその章は終わりましたね。
同じような話に友人となりました。
人間の行動パターンに影響する要素が多すぎる点は同感です。
とりあえず30日の選挙結果と友人の分析結果の比較が楽しみです。
同じような話に友人となりました。
人間の行動パターンに影響する要素が多すぎる点は同感です。
とりあえず30日の選挙結果と友人の分析結果の比較が楽しみです。
Posted by creep at 2009年08月19日 19:30