Tableau:Tableauで考える行動経済学〜バンドワゴン効果をビジュアライズしてみる〜 | VizHacker

Tableau:Tableauで考える行動経済学〜バンドワゴン効果をビジュアライズ〜

今回は、Tableauで行動経済学を考えて見たいと思います。

テーマはバンドワゴン効果です。

ダッシュボード作成フローも記していきます。

ビジュアライズの構想

バンドワゴン効果とは、行動経済学の用語で

「ある選択をする支持する人が多いほどその選択に対する支持がより強固になる現象」のことを指します。

「みんな買っているから、俺も買う」などという感じです。

このバンドワゴン効果をTableauで頑張ってビジュアライズしようと思います。

内容はスポーツの観客数と順位にバンドワゴン効果なるものがあるのか、のビジュアライズ。

 

プロスポーツ中継をテレビで観ていると、順位がイマイチなチームは、観客数がガラガラだったり・・・

なんて場面に何回か出くわした事があります。

あれってやっぱり順位が関係しているんですかね?? それとも関係なかったりするんですかね。

もしそれが分かるようにビジュアライズできたら面白そうです。

 

分析する上で、仮説は必須なので、

「全シーズンより順位が上がる→人気が出て観客数も増えるのではないか」という仮説にしましょう。

イメージとしては下のようなグラフが作れたら良いなぁ、と思ってます。チャートタイプとしては散布図ですかね。

出典:J-marketing.net『マーケティング用語集 バンドワゴン効果・スノッブ効果・ウェブレン効果』

データの構想

必要なディメンションは、

観客数、シーズン、順位、チーム名、といったところでしょうか。

Tableau上で「観客数の前年比」「順位の前年比」を生成しようと思います。

データソースは綺麗なデータが取得できそうな、

MakeoverMonday『NHL Attendance』からアメリカンフットボールのリーグNHLと、

ESPN『NBA Attendance』からバスケットボールリーグNBA

にしました。

実際に作ってみた

アウトプットイメージは、

「チームごとの観客数の前年比」 と 「チームの順位の前年比」 を散布図で、にします。

散布図では横軸が原因関数なので「チームの順位」、縦軸は結果関数なので「チームごとの順位」になりますね。

指標の作成

今回の一番肝になってくるのは、「観客数の前年比」と「順位の前年比」です。

これは表計算を使って算出します。

ちょっと実験。まず観客数の方から。

「前年比成長率」を選択して、年で比較をしたいので「シーズン」を選択。

一番最初の年が空白になっていますので正しそうですね。

計算式を一切書かなくても、このように簡単に出せてしまうのがTableauの良さです。

 

次は順位。

こちらは去年よりどれくらい順位が上がったのか、を知りたいので「差」を選択し、「シーズン」にします。

一つ注意しないといけないのは、マイナスをつける事です。

「順位が10位から8位になった」というのは、「順位が2つ上がった」という表記になるので、

上のようにマイナスをつけておきます。

 

ビジュアライゼーションの作成

使う指標が出来たら、ビジュアライズします。

「観客数の前年比」と「順位の前年比」の表計算をする為にあらかじめ「チーム」と「シーズン」を詳細に入れておきます。

というのも、表計算は「既にシート内にあるものを元に計算するもの」ですので、

前年比などを出したいときはそれに纏わる情報がシート内になければなりません。

次に「観客数の前年比」と「順位の前年比」をそれぞれ軸に配置していきます。

なんか上下に外れ値の塊がありますね。何でしょう・・・

 

外れ値の検証

この乖離している数値群ですが、2012年と2013年のデータでした。

観客数の数値を一覧化したところ、2012年だけ極端に少ないですね。

どうやら2012年はNHLでロックアウトが起き、例年より試合が少なかったようです。

参考:【NHL】ロックアウトが終結するも、4大プロスポーツの一角から脱落の危機?

指標を見直す必要がありそうです。

ですので、今までは「観客数の総計」としていましたが、「1試合あたりの平均観客数」に変えます。

 

すると・・・

良い感じの散布図になりました!

傾向線があるとより傾向がハッキリするので、アナリティクスペインから「傾向線」→「多項」で追加しましょう。

傾向線も右肩上がりになりました。バンドワゴン効果が綺麗に見えています。

 

ダッシュボード解説

さて、使うチャートの作り方が決まったので、後はゴリゴリダッシュボードを作成していくのみです。

完成系はこんな感じ。Tableau Public

1つずつ見ていきます。

 

パート①テーマ説明と仮説の定義

まず冒頭で今回のテーマを軽く説明します。

「バンドワゴン効果」は普通馴染みのないものですので、

・バンドワゴン効果とは何か

・バンドワゴン効果をどのジャンルで使い(今回はスポーツ)、どのような仮説とするのか

を明記します。

タイトルは「Tableauで考える行動経済学」とちょっとカッコイイタイトルにしておきますw

 

パート②バンドワゴン効果〜NHL編〜

次はバンドワゴン効果をNHLでビジュアライズしたものです。

ここではデータソースにTOTAL、ホームゲーム、アウェイゲームの指標があったので全てビジュアライズしています。

ホームゲームはバッチリ傾向が出ていますね。一方、アウェイはあまり傾向が出ておらず不思議です。

順位が上がっても下がっても観客数は変化が少ないようです。アウェイはホームから遠いので、足を運び辛いんでしょうかね。

そして、バンドワゴン比率の定義、「観客動員数(前年比)÷リーグ順位(前年比)」の注釈もしっかりと書いておきましょう。

 

パート③バンドワゴン効果〜NBA編〜とクレジット

最後はビジュアライズのNBAverになります。

NBAはNHLより傾向が弱いようです。

チームと年度によりますが、順位の変動に関わらず観客数に強い変動がNHLよりないのは、

NBAがアメリカでは幅広く人気があるから、もしくはホームのチームの試合は定期的に見にいく傾向にある、

とかでしょうか。妄想が広がる面白い結果になりました。

そしてダッシュボードの一番下には、「データソース」と「参考にした記事」などを忘れずに残しておきましょう。

 

今回のビジュアライズの作成にあたって頭の中で考えていたことを書いてみました。

何度も行ったり来たりして、データを対話しながらビジュアライズできるのはTableauならではの強みですね。

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