データの集め方

1知識ギャップの認識

2自分の情報源リストとのすり合わせ

3情報の獲得

4検証、判断

5伝達

6自分の情報源リストの整備

1自分の情報源リストの確認

2情報の収集

3入手した情報の検証判断

4依頼者に報告

5自分の情報源リストの更新

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情報の集め方

1)何のために

2)誰が

3)何を

4)どこから

5)どんな方法で

6)どの程度

7)いつ集めるか

集めた情報のその後

ROT

Redundant　余分

Obsolete　古い

Trivial　些末

ROTな（くだらない）データは捨ててしまえ



データの種類

ログデータ
意味のあるデータと意味のないデータが入り混じりやすい、玉石混淆になりやすい
その見分け方が難しい　周辺情報が必要だったり、多変量解析的に数学的に数字を分解しないと読み解くのが難しい（ただしこれはテクノロジーの進化で簡素化しやすい）


アンケートデータ
聴きたいことを聴いてる分、意味のあるデータが抽出されやすい
ただしこちらが聴きたいことと、回答者が思い描いたことが完全に一致しているかどうか？
アナログで抽象的な手順を踏む分、誤差要因が大きくなりやすい場合もある


脳科学データ
客観性、再現性に優れる
アンケートデータは回答者の主観、恣意に基づくデータ

（2008年1月、2013年3月メモ）