変化には意味がある――データサイエンスの核心
データサイエンスにはさまざまな信念が宿っている。その中で、私がもっとも大切にしている信念は、「変化には意味がある」というものだ。
裏を返せば、変化のない静的なデータには、どのような意味があるのか見出しにくいということでもある。
同じ条件で測定されたデータに変化が見られた場合、その変化には必ず理由がある。ときには、測定ミスということもあるが、もし誤りであったとしても、それが発見されたという意味を持つ。
たとえば、「今日は昨日と違うこんなものを食べた」と日々記録を重ねていけば、その変化の履歴は、その人の“食”にまつわる物語となる。変化の対象が自己理解であれば、それは“成長”の物語となる。
さらに、変化の対象が他者に関するものであった場合――たとえば他者を観察した記録や、他者から観察された記録であれば――その変化は“関係性の成熟”を意味する。
データの世界では、「信頼性」や「妥当性」といった“真正性”ばかりが議論の的になりがちだ。しかし、データに価値ある意味を見出そうとするならば、何よりもまず「変化」に目を向けなければならないのである。
