大阪京橋のクイントブリッジに行ってきました。ここはNTTさんの所有で企業や個人事業主が自由に使えるコワーキングスペースで、入会費・年会費共に無料というすごい施設でした。まだできて2年ほどなのでとっても綺麗。NTTさんすごい。
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女性管理職の方々に『癒し』と『笑い』と『新たな視点』をお届けする、女性管理職のためのコミュニティ A lot of flowers のつっきーです。
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【女性管理職のための交流会】開催予定
話すことは放すこと。仕事の話から趣味の話まで幅広く話しましょう。
・3月17日(日) 10:00〜 オンラインにて 性別を問わない管理職交流会
今日は「データ分析は諸刃の剣」です。
はじめに
今日はクイントブリッジで行われた「地域発!イノベーションセミナー」を聞きに行ってきました。
日本の地方は特に人口減少が止まらず、集落として成り立っていない地域がありますし、今後も加速度的に増えて行きます。
そんな課題から地域活性化の一環でまちづくりをどうして行くのかを、民間の地域デザイナー、データ分析に長けたNTT、官である総務省の3名の登壇とパネルディスカッションがありました。
データで格差拡大
データ分析を長年されてきたNTTの方がお話しされた意見がとても興味深かったのでシェします。
データ分析は諸刃の剣だと言います。
それまマジョリティにとってはいい結果を生むのですが、マイノリティの意見は反映されずいなかったことにされてしまう。データだけを見ると格差が拡大してしまう。
そういうお話でした。
データ化すると平均値や中央値に焦点が当たることになります。
そしてもう一つ、データだけを見て話すと摩擦が生まれると言います。
データだけを見ていると、例外が排除されてしまう。
昭和の時代ならまだしも、令和になり、個性を尊重する時代においてはそれは絶対に行ってはいけないことだと思います。
個別の意見だけでも上手くいかない
とはいえ、ある物事を話す時にデータは重要な役割を占めます。
データがないと、どの視点から話をしているのかということが把握しづらくなると言っていました。
データが100%ではないものの、データを共有することで共通認識が持て、会話がスムーズに運ぶことに一役買うと言っていました。
私が組合活動をしていた時のことをお話しします。
組合活動をしている13人のうち、12人は営業で私だけ事務担当で、12人は男性で私だけ女性だということがありました。ですので事務側からの意見や女性の意見を求められたりします。もし、その時にデータがなければ私の意見が全てになってしまいます。とても恐ろしいことです。
ですが、データがあったら、例えば女性30代は賛成が多いのは〇〇という根拠があるからではないか?とか、自分の意見を踏まえつつデータを元にある程度一般化された意見も言えますし、男性で営業の方もデータから推察することができます。
その上で自分の意見も言えますし、お昼休みに聞いたり同期と話している時にチラッと出たこぼれ話も伝えることができたり、マイノリティの反対意見の方の話を聞ければ、ある程度個人の意見も反映されます。
データと定性の融合
データを元に、個別の意見を聞き定性をうまく組み入れながら、合意形成をとっていくというプロセスが大切なのはいうまでもありません。
NTTの方がおっしゃっていたのは、「ある地域活性化が成功したとしても、そのまま横展開することは難しい。なぜなら地域の特性も規模もリーダーも住民も異なるから。成功事例をそのまま横展開するのではなく、定性も大切にしながら、合意形成をとっていくその複数あるであろうプロセスパターンを共有する」ということでした。
成功事例を横展開して行くに際して大切なのは何をどのようにしたかではなく、合意形成のプロセスだと言います。そして合意形成のプロセスはその時々によって異なるだろうけど、たくさんサンプルを集めればある程度、図式化できるのではないかということです。
そんな図式があるのなら教えて欲しい!
もう一点、「このデータをこのように考えると〇〇という方針を取ることがいいと思っている」というように、データを方針を翻訳し、説明できる人が必要だとも言っていました。合意形成におけるプロセスには絶対に外せない存在ですね。
最後に
データも大切だし、定性も大切です。その融合方法や合意プロセスの定型はまだ個人の力量に頼る部分が多いのだと思います。
私自身も、女性管理職のサポートをし始めてからたくさんのデータを見てきました。
残念なことに私自身、データのマジョリティから外れていることが多くいことに気がつきました。
マイノリティでしたが、マジョリティに合わせてきました。これからはマイノリティはマイノリティとしての扱いが大切になる時代なのかなと思います。もう少し後の時代に生まれて来ればよかったかな笑。
では、今日はこの辺で。
最後までお読みいただきありがとうございました!
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