Nothin' to say, but somethin' to think 'bout

『選択バイアスの罠』というタイトルのアーティクルをHBRで読む。成功事例から導かれる結論は必ずしも真実とは言い切れないのだそうだ。

これを物語る一例：

WORLD WAR2。敵からの攻撃に対する戦闘機の脆弱性について調査をしていた統計学者、エイブラハム・ワルド氏が収集したDATAは、ある箇所の被弾頻度が他の部分より遥かに多い事を示していた。

軍関係者の結論＝この被弾頻度が高い部分を補強すべき
However
ワルド氏の結論＝最も被弾頻度の少ない部分を補強すべき

ワルド氏は、データに内在する選択バイアスを考慮してこう結論づける。

「致命的な部位に被弾した場合、帰還できる可能性は低くなる。逆に被弾しても帰還した戦闘機は、そういう致命的な部位を攻撃されたわけではないと考えられる･･･。収集したデータは、帰還した戦闘機のものばかり。その帰還した戦闘機に集中する被弾部位は、致命的な攻撃ではないと考えられる。被弾に耐えて帰還した戦闘機の傷んだ部分を補強しても何の効果も無い。」


データがあれば、その既存データを活用し、そこから結論を導き出そうとするのは理にかなっている筈だけど、「個の行動分析から全体像を予測する」ことが必要なんだろうな。潜むBiasにもきっちり目を向けないと。