14 years 2ヶ月 ago
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美（いぶくろ ひろみ）)
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■ 調査データとプライバシーについてたまには考えよう
先週ある集まりで調査データのきわどい利用方法についてのお話を伺い、改めて調査データを扱う者の倫理といったものを考えさせられました。
アクセス解析データは、基本的には匿名だけど全数の履歴を集めたものです。そしてこれらのデータをまとめて集計データという数値にして活用するというのが基本です。
様々なアンケート調査では対象はサンプリングされますが、同じように回答結果は集計して全体の数値として算出されます。調査会社は謝礼送付などのために回答者の個人情報を取得することが多いですが、調査依頼主には回答者の個人情報を渡すことはありません。これがいわゆるマーケティング調査業界の原則です。
それでも調査データの個票を見るというのは非常に参考になるため、個人情報を除いた上で、個々の回答というのを活用する（クライアントにも提示される）ということが行われています。全体を統計的に処理して数値で見ることの補完として、個票を見ることで、より具体的な回答者の意見を生々しくイメージできるという利点があるのです。
アクセス解析データも、一部のツールでは、個々人（特定のcookie）の閲覧履歴を追うことができたりします。熱心に見ているユーザーがサイト内で、どんな行動を取っているのかというのは、非常に参考になるのです。
さて、ここから本題に入っていきますが、アクセス解析データで検索語を見ると、どうしてこの人の名前が出てくるんだろうかということで、実際検索したりすることがよくあります。複合語などを見ると少々きわどい言葉があったりしますが、上位になければあまり気が付くことがありません。
アクセス解析データは、常識的な運用をしていればプライバシー情報が含まれるようなことにはなりません。
しかしあらゆるデータを統一的なcookieなどで結びつけて、しかも詳細な検索語、位置情報、ソーシャルな繋がりなどを追っていける究極の世界では、家族や病歴、所属、住所、電話番号、知人、思想、予定、現在の居場所などが「結果的」に簡単に想起できる可能性を想定して、各種業界関係者やアクセス解析データの利用者、さらに被データ取得者にもきちんと説明し、倫理規定などを策定するようなことも必要だと思った次第です。
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■ SNS事例セミナーでなくコミュニケーションの基本に立ち返る講座が聞きたい
先週末に「おしえて！ Google Analytics」の出版記念セミナーを行いました。6月16日に行ったセミナーの再演だったのですが、改めてセミナーについて考えさせられました。
私がやるアクセス解析系のセミナーは、ワクワクするような活用事例を紹介することがあまりありません。どちらかと言えば、基礎をお話する授業っぽい内容が多いというのが一つの理由ですが、もう一つの大きな理由は、結局原則を理解してもらった方が、応用はできると考えているためです。
もちろんそういうワクワクするような素材を面白く役に立つようにお話するネタも技術もないというのもありますが、そういう素材があっても恐らく今後もお話する機会は少ないでしょう。なぜそんな風に思っているのか、別の業界の例でお話します。
今年のネットをめぐる流行りの言葉の一つは「ソーシャル」だと感じています。ツールやアプリケーションで言えば、Twitter、Facebookといったところでしょうか。無料セミナーや新刊本などでも「ソーシャル・メディア」「Twitter」「Facebook」「活用」「成功」「企業」といった言葉の組み合わせが溢れています。
ひねくれ者の私としては、そんな表層的なテクニックや真似のできない活用事例を聞いたところで自身に取り込んで応用することは難しいと思っています。何故ならサイトやビジネスはみな同じ業界内でも事情は異なり、ユニークだからです。
個人的にはFacebookの楽しさがまだわかりませんので、僕が聞くならコミュニケーション戦略におけるソーシャル・ネットワークの本質はこうだといった内容の話が聞きたい。つまり原則・本質に加えて、その中に占めるTwitter、Facebookの位置付けくらいがわかれば十分。
本質が理解できれば、それは自分にも大事なのか、関係ないから放置していいものなのかが判断できるようになります。LinkdInはどうなのかと、応用もきくようになるはずです。
ちょっと寄り道しましたが、アクセス解析系も同じで、Twitter分析とかもちろん先端のことを事を追うことが無意味であるとは思いません。ただ常に「コミュニケーション」を計測することの意味と、それに相応しい計測手段や計測指標の意味について常に立ち返りたいと思います。
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■ 「キュレーション」というのは「編集」のごく一部でしかない
アイティメディアがやっている「わんとぴ」というサービスでキュレーターをやって下さいというご依頼があり、7月下旬から投稿を始める予定となっています。http://1topi.jp/
これは様々なトピックスに対して、主に一人のキュレーターがTwitterの形式で投稿していくようなサービスなのですが、「注目データ」というトピックスを担当させて頂くということになりました。
私のブログはどちらかと言えば、単なるデータ紹介のリンク集であって、大手の会社が危ない解釈をして言い切っているようなケースを除けば、直接データに批評や意見を加えることは差し控えています。卑怯ですが、ソースにきちんとあたって確かめて下さいという意図を持っています。
「わんとぴ」では、意見などを添えて紹介して欲しいということを期待されているようです。つまり私のブログのように数というよりは、質を精選して投稿して欲しいという要求な訳です。
さてお題にした「キュレーション」ということばは最近はやりだしてますが、もともとは博物館や美術館の学芸員を「キュレーター」と呼ぶところから、ある視座で情報を収集、分類し、共有するといったことを指すようです。
私は新しい言葉を次から次へと流行らせる手法は好きではないので、単純にそれって「編集」に過ぎないのではないかなと感じています。
しかも独自に取材して情報をゼロから作りだす部分はなくて、既にある一次情報を前提として、情報収集、整理・分類、意味化をするということだろうと思います。だから編集作業のごく一部分だなと。
話は変わって前回アンケートのご依頼をしました。このメルマガは400名くらいの読者がいらっしゃるのですが、回答は27名と7％に過ぎませんでした。当然好意的な方に偏った回答になっているようでした。また感度の特に高い方が回答していらっしゃったのだと思うのですが、関心分野は予想以上に広いようなので、話題は現在の専門のアクセス解析に留まらずに、このままのスタンスでいこうと思います。
そして自由意見の中に、「ブログの更新情報の数が多すぎる」というご指摘と共に、「重要なものにマーキングして欲しい」というご指摘がありました。確かに優先順位がない大量の情報の羅列は不親切です。
さっそく今回からユニークな視点やあまり見たことのないデータだったり、是非ご覧になって欲しいデータには★を付けてみました。あくまで私がそう思ったものを選択するということで、キュレーターとしての実力がさっそく問われることになるのでしょう。
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■ 調査における「メイキング」も「想定外」などと言うまい
今この原稿を書いている時に、smashmediaの河野さんのブログで「正しいKPIと、正しい調査方法」という投稿がありました。内容は下のリンクから読んで頂きたいと思いますが、エアコンの取付工事終了時にサインするだけでなく、その上アンケートに答えさせられたという話です。
調査データって完全なものにはなかなかなり得ないものではありますが、なるべく本音の意見を被調査対象者から引き出すということが大事な訳です。エアコンの取付業者に対する評価をアンケートで答えさせて、彼ら自身に渡すということに対する「変だぞ」という感性が、販売店のマーケティング担当者にも必要だろうと彼は指摘します。
彼とは視点が違いますが、この方法は、調査業界ではよくある「メイキング」の問題も出てくる恐れがあるかなと感じました。そんな知恵は取付業者さんには恐らく出てこないとは思いますが、「メイキング」とは調査員自身がアンケートを自分で回答して作ってしまうものです。
いろんなマーケティング調査においては、調査員に一人何件アンケートを回収するといったノルマが課せられているのが普通です。なかなか回答が得られない場合には、自分でアンケートの回答を作ってしまうという誘惑に駆られるということがあり得るわけです。
かく言う私は、実はフィールドワークの最前線を経験していないので、こういう話は理屈で知っているに過ぎませんが、このメイキングを見抜く様々な方法があったりするようです。ただ何事も100％はありません。
河野さんのケースでは、調査員が被評価者を兼ねる構図になります。カーボンコピーを回収するみたいなので、そこを自作するのは少し面倒ですが、「アンケートはいいです」と言って、自答するのは簡単な気もします。20項目もあれば、答えるのも面倒ですから、思惑は一致することもあるでしょう。
いかにいろんな不正が起こりえるのかという「感性」が必要です。最近よく聞かれる「想定外」って言葉は、そういう意味で奢りと感性の不足を如実に表していると感じます。もちろん責任問題にならないように防衛する言い方であるのは理解していますが。
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ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。Unknownnoreply@blogger.comBlogger9007125
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