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Die Weisheit der (Select) Massen

The' Wisdom of the (Select) Crowds

Mehr und mehr Unternehmen, die die Erschließung der Weisheit, die Ihre Kunden und Nutzer – einem sehr ausgewählten Publikum. Sie tun das durch „big data“ – dem sammeln wahre Schatztruhen anonyme Daten und dann läuft die post-hoc-Analysen auf.

Dieser Aufwand kann dazu führen, dass einige interessante Einblicke. Es kann auch dazu führen, Unternehmen zu vermuten, dass die Ergebnisse verallgemeinerbare für die gesamte Bevölkerung.

Und es ist diese letztere Problem, das ist das problem. Weil, wenn Sie beginnen mit einem selbst gewählten Beispiel, deine Daten sind nur relevant für Leute wie Sie ist – nicht die gesamte Bevölkerung. Das ist nur eines der Probleme, die mit mess – und Maßnahmen – auf der Grundlage der Informationen aus der select-Massen.

Webseiten, die getan haben, die „big data“ – Messungen für fast 20 Jahre jetzt. Jedes mal, wenn Sie eine website besuchen, hinterlässt es einen kleinen Daten-trace auf dem server der website. Die Besitzer der server diese Daten nehmen und führen Sie es durch einen data-analytics-Plattform (wie Google Analytics). Es gibt der Inhaber der website Allgemeine Informationen über die Arten von Menschen, die Ihre website besuchen.

Da jede Webseite einzigartig ist, solche Einsichten sind nur relevant für eine website. Ein Benutzer, der Besuche CNN, zum Beispiel, können die wenig gemeinsam haben mit einem Benutzer, der Besuche Match.com.

Wählen Sie Die Menschenmassen Problem

Bei der Analyse der Daten, Statistiker nennen solche Proben von einem „selbst gewählten Beispiel,“ die Ergebnisse in das problem einer „self-selection bias.“ Einfach ausgedrückt, bedeutet dies, dass, weil Ihre Daten kommt nur von Menschen, die Sie nutzen, eine bestimmte app oder Art von social media, es ist nicht repräsentativ für die Bevölkerung als ganzes. Und da es nicht repräsentativ für die Bevölkerung als ganzes, kann man nicht verallgemeinern über die Daten.

Ich nenne dies die „wählen Sie „Massen“ – problem. Denn wenn Sie gewinnen, Ihre Weisheit, die aus der Menge, Sie würden besser sicherstellen, dass das Publikum repräsentativ für die Bevölkerung, wenn Sie versuchen, zu gewinnen, verallgemeinerbare Erkenntnisse aus.

Es gibt ganze Firmen, die nichts tun, sondern die Analyse von trends und Daten aus Twitter. Aber wenn man sich anschaut, wer nutzt Twitter – und wie Sie Sie nutzen es – Sie hatten sofort besorgt, was diese Daten wirklich bedeutet. Zum Beispiel Twitter-Nutzer sind sehr viel jünger als die Allgemeine Bevölkerung, und ältere Menschen sind deutlich unterrepräsentiert. Wenn Sie ein Unternehmen suchen, bei Gesundheits-trends auf Twitter, Sie gehen, um zu sehen, etwas ganz anderes, als wenn Sie führte eine randomisierte telefonische Befragung.

In anderen Worten, welche trends auf Twitter darf oder nicht keine Bedeutung hat, um die 80+ Prozent der Amerikaner, die nicht Twitter nutzen.

Apps Sind Auch Nicht Besser

Apps oft wie Ihre sammeln user-Daten, anonymisieren, und dann vergleichen Sie Ihre Leistung gegen andere, die auch mit der app. Dies soll fühlen Sie sich wie Sie sind Teil eines sozialen Netzwerks, hat die app gemeinsam. Es ist eine tolle Idee.

Denn was ist, wenn nur eine bestimmte Art von person verwendet, die bestimmte app? Was ist, wenn nur depressive Menschen verwenden eine Stimmung-tracking-app soll helfen, heben Sie die Menschen aus der depression, indem wir Ihnen helfen, verfolgen Sie Ihre Stimmungen, vergleichen Sie Ihre Fortschritte mit anderen, die auch die app nutzen? Solche Ergebnisse könnten unbeabsichtigt deprimierend, und von sich selbst.

Kann Sie positiv motivieren, jemanden durch sozialen Vergleich? Sie können, müssen aber allzu oft, die Forschung zeigt auch, dass solche sozialen Vergleiche führen, Menschen zu fühlen, noch schlimmer dran als vorher. Es hat zu tun, exquisit vorsichtig – etwas, das die meisten typischen app-Entwickler nicht verstehen.

Das weglassen Wichtiger Dinge zu Messen

Irgendeine app oder Dienst ist nur so gut wie die Dinge, die es wählt, um zu Messen. Können Sie sich vorstellen bias – absichtlich oder unabsichtlich – in Ihren Ergebnissen durch das, was Sie wählen, um zu Messen, und nicht Messen.

Betrachten Sie es so: Sie denken, der Umzug in eine neue Stadt mit weniger Regen, so dass Sie nur einen Blick auf die Durchschnittliche jährliche Menge an Regen für verschiedene Städte. Sie würde schauen, eine Stadt wie Miami und denke, „wissen Sie, ich bin nicht bewegt von Miami – Sie bekommen fast 62 Zentimeter pro Jahr Regen! Vergleichen Sie das mit der mageren 37 Zoll Regen in Seattle bekommt. Seattle war sonniger, weniger regnerischen Ort.“ Da Sie nicht auch andere wichtige Messwerte in der Messung, Sie würden die falsche Wahl, basierend auf zu Informationen begrenzt.

Was für eine app oder website-Entwickler denkt, ist wichtig bei der Messung von so etwas kann eigentlich nicht so wichtig, als etwas, das Sie ausgelassen. Stellen Sie sich eine app, die nur gemessen Ihre Reaktion auf Medikamente, ließ aber alle anderen wichtigen Faktoren, die dazu beitragen, um Ihre Stimmung und Behandlung.

Die Behandlung erfolgt nicht in einem Vakuum mit Ihnen und einem einzigen Medikament. Es findet in einer reichhaltigen, komplexen ökosystem, beispielsweise ein Medikament, sondern enthält auch viele andere wichtige Dinge, die Sie tun, um sich zu erholen. Könnte es sein, wie viel Sie trainieren, oder nicht wiederkäuen, oder die Tage Sie gehen, ohne in Panik oder gestresst über ein Mitglied der Familie oder der Arbeit.

Kurz gesagt, es gibt eine Vielzahl von Dingen, die verfolgt werden sollen, die von apps und anderen wohlmeinenden Dienstleistungen, es aber nicht sind. Und das gibt eine verzerrte Perspektive, wie etwas, das gemessen wird, verbunden mit einer Stimmung oder recovery-Fortschritt. Medikamente ist in der Tat wichtig, in vielen Menschen die Behandlung, aber es kann nicht – und oft ist nicht das wichtigste.

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