インクルーシブデータ組み立てマニュアル

インクルーシブチャートは、日本社会が100人の集団だったらというコンセプトの下、多様なデータを100人のペルソナ（≒仮想人物）に代表させるチャート。差別感情なく社会の多様性を理解することを目指す

データ収集→開発の間に、データを100人分にうまく圧縮し、ペルソナに割り当てる作業が発生する。このマニュアルはその方法について記述する

テストデータの作成記録（2022年1月～）

方針

なるべく現実のデータの分布にテストデータを合わせる

ユーザーが親しみやすく感じるために、必要な部分はデフォルメする

人口

100人にする

年齢、性別

2020年「国勢調査」に準拠

何歳（1歳刻み）の人が日本に何人いるかは男女別に分かる

それを100人に圧縮すればいいや……と思いきや、そうすると若者が1人もいないデータになる

例）1歳の男性は0.35%しかいない。少子化……

→5歳刻みにし、データを圧縮

例）0-4歳の階級には2人の割り当てがある、その中で割合が多い年齢にその2人を割り合てる（→結局0歳児や1歳児はいない（進む少子化……）、ここは要検討）

賃金

日本在住の人の経済状態を網羅したデータがないのでは

世帯単位のデータだと個人の生活がわかりづらい

実はかなり大きな課題かと思う

とりあえずサンプルということで、「労働力調査」から男女別の就労者数を引いてきて各ペルソナに割り当てる。働いている人（一定の条件を満たす人のみが調査対象だが）の年齢階級別・男女別の平均賃金は「賃金構造基本統計調査」で出されているので、それを反映して賃金を設定

名前

明治安田生命の名前ランキングに準拠

親しみやすさのためには、それっぽいことが必要

ペルソナの生年近くでよくあった名前を、重複のないように割り当て

居住地

2020年「国勢調査」に準拠

普通に人口比で割り当てると人口の少ない県のペルソナが0に……

まず47都道府県すべてに在住者がいるように設定。残りの53枠を人口の多い都道府県に人口比で割り振る

生活満足度

2020年「満足度・生活の質に関する調査」に関する第１次報告書に準拠

まず乱数を発生させる（0～10の整数）

年齢と対応させる

年齢階級別の生活満足度の平均値が男女別に出ているので、それに合うようにデータをいじる

※高齢者のほうが、女性のほうが生活満足度が高い

データ全体の平均にも合致するようにする（標準偏差は見当たらず、要検討）

年収と対応させる

同じ作業をくり返し、年齢との対応を失わないように注意する