『仮説が先、データが後』がなぜ重要なのか？ データがあるから規則性や現象が見つかるのではなく、まず仮説をもつことが重要という話

松本健太郎 @matsuken0716 「仮説が先、データが後」は僕が敬愛する鈴木敏文さんの言葉です。「今あるデータから何かできないか」と問われても、何もできない最大の理由です。問題を解決する仮説が先です。しかし、大半の分析は仮説をすっ飛ばしていきなり検証から入り、かつそれを分析と言います。それはおかしい。（1/n） pic.twitter.com/5GaXebGfCM 2022-05-31 22:32:33 松本健太郎 @matsuken0716 データ分析には、仮説構築向きと仮説検証向きの2種類に分かれます。そして"仮説構築"の真意は「筋の良い可能性の選択肢を増やすこと」にあります。すなわち正解は1つでは無い、と私は考えています。分けて考えないと「正解を絞れていない」「確からしく無い」とひっちゃかめっちゃかです。（2/n） pic.twitter.com/ZifqK8q3PE 2022

[differential]

いや両方やろ。仮説考えるのとデータ見るのは最低2往復。仮説だけ考えると見えなくなる動きはあるし、データだけ見ても策は出てこない

[take-it]

仮説思考とかいうけど、どうしてもただの確証バイアスに陥る気がしてダメだった。無闇にデータを見るより、ある程度「こうじゃね？」と当たりをつけた方が効率がいいのは頭では理解できるんだが。

[getcha]

極端すぎる話を目にするのが多すぎるは、ネットの特性なんだろうか。データが先の場合もあるし、何も考えずにデータをこねくり回してると仮説が生まれる事もあるでしょ。

[meganeya3]

データからプロット見て仮説検討もふつうだと思います。定常系でなんらかの変化があってパフォーマンスが下がったりする場合、先回りして対応はできない

[steel_eel]

データを見てから仮説を立てることはHARKing（Hypothesizing after the results are known）と呼ばれていて、（なんかあんまり真面目に不正だとは思われてないっぽい気がするが）代表的な研究不正のひとつです。

[dacksf25]

こんなの経営学で研究されて事例紹介されてたのは1990年代の話だよ。。。今は同時に回してニュートラルに見るんだよ。

[tettekete37564]

仮説って現象=データから立てるものだからどちらが先ってのも変な話。仮説優先にすると確証バイアスに陥ると思う

[gcyn]

「仮説が後」だと、データ全部とり直しとか、データとる際の前提条件検討し直しとか、手元にあるデータにあとちょっとの裏付けが要るのを見て見ぬ振りしたりすることになったりするから戒めとして大切な気はします。

[slimebeth]

「おむつを買いに来るとビールを買いたくなるのではないか？よし、この仮説をデータで検証してみよう！」(これ自体は実話じゃなかったらしいですが)

[unfallen_castle]

仮説が重要なのはそれはそうだけど、どちらかというと「仮説に反するデータが出た時、きちんと仮説を見直せる/放棄出来るかどうか」がより重要だし出来る人少ないと思う

[cafeen]

大企業に仮説を送ると新卒じゃ受からないのかのぉ。

[ys0000]

これは単にドメイン知識の話で、当たりもつけずに闇雲にデータだけみてもなぁということでしょう。前提知識なしでデータだけ見ても擬似相関すら見抜けないだろう。

[snowcrush]

バイアスに気をつける、仮説が否定されることを受け入れる、がセットならまあそうやろなと。あととっかかりがない時に先行データを眺めて仮説を立てるというケースはある。

[nyaromi]

データをこねくり返して〜っていうのは、データを使った仮説構築してるので、これも仮説が先って例だよ。データが先っていうのは、このデータ使ってなにかするっていうそのデータを使うことが条件になってることでは

[kenitikitani]

両方なのは当然で、この人もデータ分析には2つの役割があると言っている。先に仮説を立てないで無闇に分析ばかりしているケースが多いという苦言だろう。

[dgwingtong]

人間の限界。仮説から始めないと森羅万象のデータから規則性を見つけられない。偏見や先入観が分析には必要

[deep_one]

まあ「データを眺めて、仮説を立てて、さらにデータを集める」のだけどな。

[m0zz-neko]

仮説検証はサイクルだろ、、仮説はあくまでも仮説

[Sei]

人間中心設計やってると利用者視点ばかりに目がいって結果車ではなく速い馬車を作りがちになるケースも少なくなく、最初にある程度指針になる仮説が組み立てられないとマズイ。結局バイアスとどう向き合うかに尽きる

[mayumayu_nimolove]

単純にデータ引っ張ってくるの大変だからでしょ

[napsucks]

クラスタリング全否定かな？

[ysync]

重要とか大切ってのがまず仮説にすぎないのでは？／AIはデータから人が気づかないパラメータをすくい上げて、そこを試行錯誤ぶん回すんじゃないの？（よくわかってない）

[sin4xe1]

まず仮説を持つことが重要であるという仮説

[taiyousunsun]

データで仮説が否定された時にそれを受け入れられることは大前提として、筋のいい仮説を立てることの重要さは大学での短い研究の間でも感じた。

[hrmitsumane]

こういうのみて 『仮説が先、データが後』なんだ！！ すごい！！ て見るけど、ブコメ見て『両方向からやれ！』『確定バイアスなるやろ』 て言われて、たしかに🤔 てなる。 なんかニワトリみたいな頭で悲しくなる🐓

[Diomedeidae]

実験計画法における狭義の"仮説"の扱いはこのとおりで、データドリブンで広義の"仮説"を立てるのは普通にある。"仮説"の語義が色々あってややこしい。

[anigoka]

認識が20〜30年前の教科書並みの古さ　最先端のフィールドではそんなかったるいサイクルで研究してたら死ぬ　古書店で術書読んでるのか疑うレベル

[mujisoshina]

仮説→検証→仮説→検証…のサイクルを何周も回すことで精度が高まる。どちらが先かと考えるレベルならおそらくどちらも足りていない。先行研究を最初の仮説の前の検証とすれば過去のサイクルを利用する事ができる。

[flowerload]

“仮説とは何か。私は観察と洞察だと捉えました”だったらデータを先に観察してから洞察して仮説を立ててもいいのでは…？

[imash]

仮説を観察と洞察というなら、観察とはデータ取得なわけで、データ先に取ってますよね。詳細データは後という話ならわかる。

[jaguarsan]

仮説思考に必要なのは、仮説に反するデータを真面目に探す態度だよ。そこ怠るとデータを後にしたところで都合良くサンプリングするだけ

[circled]

科学者が宗教批判する時に、哲学者が「お前らの科学とやらは仮説という想像を信じるところから始まってるから、始めから起きた出来事を基に信じてる宗教よりも実は酷いぞ？」と突っ込んでるのを見た時は衝撃だった。

[respectbookmark]

パワポ画像込みメソッド

[sds-page]

HARKingはデータを見てから仮説を立てる事じゃなくて、仮説立ててデータ集めてデータ見て「最初からこういう仮説でした」と偽る事じゃね

[rolophus]

仮説と、その反証とを両方データから見出そうとしないといけないと受け取りました

[kgkaaz]

科学をカジったこと無い人の浅知恵。多くの大発見が意図せぬデータから生まれてる訳で、通常、データが後に来るのはデータ収集にコストが掛かる為です。既に良いデータがあるならデータを見つめるのも良い方法

[gairasu]

どっちかが先になる一方通行というか、循環だと思ってるわ

[ya--mada]

ネット動画で有名な成田祐輔さんなどは、典型的な仮説ヶ崎なんじゃないかな。企業がデータサイエンティスト雇って何かしようとすると、そこに有るデータに何かを組み合わせてストーリーを構築する事になる、と思う。

[SndOp]

どうしても冤罪とかを考えちゃうな