毎年「○○型」と新入社員を名付けることについて…

絶対Newspicksのコメントとかで叩かれてるんだろうな〜、と思っていたら案の定でした。

とはいえ、多くの標本データを縮約し、そのデータの集合を何らかの形で代表させる(=統計量)ことは、統計学的に言えば極めて真っ当なアプローチです。

「ことしの新入社員はどんな感じ?」と聞かれ、
「はい、1人目は安藤さんで23歳で経済学部出身です。2人目は…」
とイチから羅列する人はいないでしょう。

回答として、平均値最頻値中央値といった統計量で、データを代表させるのは至極普通のことなのです。

では、この手の話はなぜ、こんなにも叩かれるのでしょうか。

答えは明白です。
その導き出した統計量が、データの集合を代表できていないからです。
例えるなら、国民の一般的な収入を求める際に、平均値中央値のどちらを用いるかという話です。

つまり、これらの「○○型」という解を求める演算式が間違っているか、用いる統計量に問題があるのです。

以上、ごちゃごちゃ書いたくせに、結局「ネーミングセンスがない」という、極めてつまらない回答にたどり着いてしまいました。
合掌。

ことしの新入社員は「ポケモンGO」型

<概要>
ことしの新入社員について、公益財団法人の日本生産性本部は、去年、世界中で大ヒットしたスマートフォンのゲームアプリ「ポケモンGO」にちなんで、「キャラクター捕獲ゲーム型」と名付けています。
スマートフォンで情報収集しながら就職活動をしていた姿が、ゲームに熱中した人たちの姿に重なるからだということで、人気企業の内定を得るのは、入手するのが難しい「レアキャラ」をゲーム内で捕獲することと似ているとしています。
そのうえで、「どこへでも出向くフットワークの軽さを仕事でも発揮してほしいが、ゲームのやりすぎと同じように『ワークライフバランス』には注意が必要だ」としています。

日本生産性本部では、企業の採用担当者や教育の専門家に毎年、新入社員の特徴を分析してもらって名前をつけています。去年は多くが希望の内定先に着地した「ドローン型」、平成26年は、就職活動を手堅く安全に行った「自動ブレーキ型」と名付けられました。
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170403/k10010935511000.html

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