UX for Business ―デジタル変革時代のビジネスデザイン手法

バイアスの制御と確証

デ ータを 提 供 する立 場 に なるとき、 たとえば 多くの デ ータ 系 ソフトウェア や ツール が そうで

あるように、意図せずユーザーに嘘を伝えてしまう力を持つことになる。もしそのユーザー

が投資家であれば、その嘘を元にして何百万、何十億ドルもの判断を下すことだってあり

うる 。

これはかなり深刻な問題だ。なぜなら問題はあなたが言ったことにあるのではなく、あ

なたが 言 わ なかったことに あるか らだ 。

私たちがユーザーに対してデータを届けたり、可視化して提示したりするとき、そこには

しばしば バイアスが含まれてしまう。バイアスとは、ある種の偏りや思い込み、前提条件

のようなもので、それによってユーザーの解釈がねじ曲がる可能性がある。さらに厄介な

のは、ユーザーが 信じたいことを 私 た ち が 後 押 ししてしまうケ ース だ！ もしそ れ が 真 実 で は

なかったとしても、ユーザーは 信じたい が ゆえ、わざわざ 確 認しようとすら 思 わ な い か もしれ

ない。

以下は避けるべき典型的な例である。

処理済みデータバイアス：データ企業がデータの欠損や品質のばらつきを「補正」

し、インサイトを提供するためにあらかじめ集計・加工することはよくある。だが、そ

の過程でユーザーには見えない判断や前提が混入していることがあるのだ。私たち

のチームでも、外部のデータプロバイダが提供した事前計算済みのデータに強いバ

イアスが含まれていたケースがいくつもあった。しかもその結果は、ときに衝撃的なほ

どに歪んでいた！ 私たちはすべてを一から再計算し直すことになり、その調査には

数週間を要したのだ！

プレゼンバイアス：最もよくある見せ方によるバイアスは、たとえばグラフのY 軸（ 縦

軸