From:山極綾子
「www」
TwitterなどのSNSを見ていると時折見かける言葉。
文章につける（笑）がwaraiとしてwとして略されるようになり、
さらにそれを重ねて面白く感じた意を表現したものです。
（実はこのネットスラングが登場したときには、
すこしネガティブなニュアンスも含まれていたのですが、
昨今ではそのニュアンスは消え去っているように思います。）
先日とある文章を分析していた時、この単語が分析結果に出現してきました。
まじめな文章を分析していたはずなのに。
一体全体何が面白かったというのでしょうか。
ネットスラングなこともあり、まじめな文章に書くような単語ではないはずなのに
登場した「www」。
一瞬不思議に思ったのですが、結論、この「www」はネットスラングではありませんでした。
ウェブサイトのURL冒頭にある「www.」から抽出されたものだったようです。
データはそれ自体では意味を持たず、解釈する人がいてこそである、
ということに思い至る出来事でした。
ところで、データ分析ではそもそも分析者の解釈を必要とする分析手法はたくさんあります。
たとえば多次元尺度法（MDS）という手法。
各々のデータ間の距離を定義して、それらを表現できるように
二次元あるいは三次元の空間にデータをマッピングして、分析しようという手法です。
ビールの銘柄についてアンケートを取って、エビスとプレミアムモルツは似ているから
距離を近くして、似ていないビールとは距離を遠くして…。
それらの距離が反映された商品マップでは、
似ている商品群が近くに位置しているようになります。
さらにこの手法では、得られたマッピングの軸に対し、人間が解釈を与える必要があります。
上のビールの例では、マッピングされた結果をもとに、
各次元の軸を「のどごし」「苦さ」のように解釈を加えていきます。
ビールについて詳しい方と、そうではない方ではこの次元の解釈結果は変わると考えられますし、
どのような観点から分析を行うかによっても解釈結果は変わってしまいます。
「www」が果たして何を意味しているのか、どのように分析結果を解釈することができるのか。
解釈の方法で結論が変わってしまうことを考えると、
データ分析には分析対象への知識がやはり必要不可欠なようです。
山極綾子
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