(Seçilmiş) Kalabalıkların Bilgeliği

Giderek daha fazla şirket, müşterilerinin ve kullanıcılarının bilgeliğinden yararlanıyor - çok seçkin bir kalabalık. Bunu "büyük veri" yoluyla yapıyorlar - anonim verilerin hazine hazinelerini toplayarak ve ardından bu veriler üzerinde post-hoc analizler çalıştırarak.

Bu çaba, bazı ilginç içgörüler sağlayabilir. Ayrıca şirketlerin, sonuçların tüm nüfusa genellenebilir olduğunu önermesine neden olabilir.

Ve sorun da bu ikinci sorundur. Çünkü kendi seçeceğiniz bir örneklemle başlarsanız, verileriniz yalnızca onlar gibi insanlarla ilgilidir - tüm popülasyonla değil. Bu, seçilen topluluklardan gelen bilgilere dayalı olarak ölçüm yapma ve eyleme geçme ile ilgili sorunlardan yalnızca biridir.

Web siteleri yaklaşık 20 yıldır “büyük veri” ölçümleri yapıyor. Bir web sitesini her ziyaret ettiğinizde, web sitesinin sunucusunda küçük bir veri izi bırakır. Sunucunun sahipleri bu verileri alır ve bir veri analizi platformu (Google Analytics gibi) aracılığıyla çalıştırır. Web sitesi sahibine, web sitesini ziyaret eden kişi türleri hakkında toplu bilgi verir.

Her web sitesi benzersiz olduğundan, bu tür bilgiler yalnızca o web sitesiyle ilgilidir. Örneğin, CNN'i ziyaret eden bir kullanıcının Match.com'u ziyaret eden bir kullanıcıyla çok az ortak noktası olabilir.

Seçilmiş Kalabalık Sorunu

Veri analizinde istatistikçiler böyle bir örneklemeyi "kendi kendine seçilmiş örnek" olarak adlandırır ve bu da "kendi kendine seçim önyargısı" sorunuyla sonuçlanır. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu, verilerinizin yalnızca belirli bir uygulamayı veya sosyal medya türünü kullanan kişilerden geldiği için, bir bütün olarak nüfusu temsil etmediği anlamına gelir. Ve bir bütün olarak nüfusu temsil etmediği için, veriler hakkında genelleme yapamazsınız.

Ben buna “seçilmiş kalabalıklar” problemi diyorum. Çünkü bilgeliğinizi kalabalıktan kazanıyorsanız, genelleştirilebilir içgörüler elde etmeye çalışıyorsanız, kalabalığın popülasyonu temsil ettiğinden emin olmalısınız.

Twitter'daki trendleri ve verileri analiz etmekten başka hiçbir şey yapmayan şirketler var. Ancak Twitter'ı kimin kullandığına ve nasıl kullandıklarına bakarsanız, bu tür verilerin gerçekte ne anlama geldiğiyle hemen ilgilenirsiniz. Örneğin, Twitter kullanıcıları genel nüfustan çok daha genç ve yaşlı insanlar büyük ölçüde yetersiz temsil ediliyor. Twitter'da sağlık trendlerine bakan bir şirket yönetiyorsanız, rastgele bir telefon anketi yaptığınızdan çok farklı bir şey göreceksiniz.

Diğer bir deyişle, Twitter'daki trendlerin Twitter'ı kullanmayan Amerikalıların yüzde 80'den fazlası için bir anlamı olabilir veya olmayabilir.

Uygulamalar Daha İyi Değil

Uygulamalar genellikle kullanıcı verilerini toplamayı, anonimleştirmeyi ve ardından performansınızı uygulamayı kullanan diğer kişilerle karşılaştırmak için kullanmayı sever. Bunun, uygulamanın ortak olduğu bir sosyal ağın parçası olduğunuzu hissettirmesi gerekiyor. Bu muhteşem bir fikir.

Çünkü ya sadece belirli bir kişi o uygulamayı kullanıyorsa? Ya sadece depresyondaki kişiler, ilerlemelerini uygulamayı kullanan diğer kişilerle karşılaştırarak, ruh hallerini takip etmelerine yardımcı olarak insanları depresyondan kurtarmaya yardımcı olacak bir ruh hali izleme uygulaması kullanırsa? Bu tür sonuçlar, istemeden iç karartıcı olabilir.

Birini sosyal karşılaştırma yoluyla olumlu şekilde motive edebilir misiniz? Yapabilirsiniz, ancak çoğu zaman araştırma, bu tür sosyal karşılaştırmaların insanları eskisinden daha kötü hissetmesine yol açtığını da gösteriyor. En tipik uygulama geliştiricilerinin anlamadığı bir şey, çok dikkatli bir şekilde yapılmalıdır.

Ölçülecek Önemli Şeyleri Dışarıda Bırakmak

Herhangi bir uygulama veya hizmet, yalnızca ölçmeyi seçtiği şeyler kadar iyidir. Kasıtlı veya kasıtsız olarak, ölçmeyi seçtiğiniz şeyle sonuçlarınıza önyargı ekleyebilirsiniz - ölçmeyi değil.

Şöyle düşünün: Daha az yağmurlu yeni bir şehre taşınmayı düşünüyorsunuz, bu nedenle yalnızca farklı şehirler için ortalama yıllık yağmur miktarına bakarsınız. Miami gibi bir şehre bakarsınız ve şöyle düşünürdünüz, "Biliyorsunuz, Miami'ye taşınmıyorum - yılda yaklaşık 62 inç yağmur alıyorlar! Bunu Seattle'ın aldığı 37 inçlik az yağmurla karşılaştırın. Seattle daha güneşli ve daha az yağmurlu bir yer olmalı. " Ölçümünüze başka önemli metrikleri dahil etmediğiniz için, çok sınırlı bilgilere dayanarak yanlış seçim yapardınız.

Bir uygulamanın veya web sitesi geliştiricisinin bir şeyin ölçülmesinde önemli olduğunu düşündüğü şey, aslında dışarıda bıraktıkları bir şey kadar önemli olmayabilir. Yalnızca ilaca tepkinizi ölçen, ancak ruh halinize ve tedavinize katkıda bulunan diğer tüm önemli faktörleri dışarıda bırakan bir uygulama hayal edin.

Tedavi vakumda sizinle ve tek bir ilaçla gerçekleşmez. Bir ilaç içerebilecek zengin, karmaşık bir ekosistemde gerçekleşir, ancak iyileşmenize yardımcı olmak için yaptığınız diğer birçok önemli şeyi de içerir. Bu, ne kadar egzersiz yaptığınız veya ruminasyon yapmadığınız veya panik atak geçirmeden geçirdiğiniz günler veya bir aile üyesi veya iş için stresli olmanız olabilir.

Kısacası, uygulamalar ve diğer iyi niyetli hizmetler tarafından izlenmesi gereken, ancak izlenmeyen sayısız şey vardır. Ve bu, ölçülen bir şeyin kişinin ruh hali veya iyileşme süreciyle nasıl bağlantılı olduğuna dair çarpık bir perspektif verir. İlaç tedavisi birçok insanın tedavisinde gerçekten önemlidir, ancak en önemli şey olmayabilir - ve çoğu zaman da değildir.