苦手な「関係」は克服されたか？

　mokurenさんに関係とは何かを紐解いてもらいました。そろそろ、私の苦手の克服法にたどりつけてもよさそうな気がします。

　私にとって「関係」が苦手な理由は、「目的に対して適切な結果を得るために、無数に存在する外枠の選択肢の中から、適切なズームアウトの方向と距離の組み合わせを見つけるのが難しい。」ということでした。ここで、今までの議論をベースに外枠の見つけ方を考えて見ます。

　まず、ＭＥＣＥはカテゴリ分けですから、ＭＥＣＥの土台になる外枠はなんらかの類似性のあるものの集合になります。

類似性があると判断するフレームワークは以下の４つと想定されました。
・要素が似ている
・属性が似ている
・関係が似ている
・関係の属性が似ている

これらの類似性のフレームワークのどれを使って外枠を決めるのか？１つづつ見ていきます。
　「要素が似ている」は、「2006年04月18日　具体例の挙げ方」の記事で述べた、露出を水道にたとえた説明に当てはまりそうです。
　「属性が似ている」は一般的なカテゴリ分類なので、これが外枠を決めるときに一番使えそうです。
　「関係が似ている」は、ロジックツリーのように欠落している対象を次々に見つけ出していく時に使えそうです。
　「関係の属性が似ている」はちょっと思いつかないので、別の機会に考えることにします。

「属性が似ている」というフレームワークが使えそうなので、これを頼りに、外枠を決める手順を考えて見ます。

　「Ｗｅｂサイトの中で」「自分たちのサイト位置づけを明確にしたい」という目的のための外枠は「自分たちのサイト」の属性のどれかが似ているものの集合になるはずです。
　そこで、まずは「自分たちのサイト」の特徴となる属性をいろいろあげてみます。
「サイトのテーマ」という属性として「知的生産性の向上」、「サイトの内容」という属性として「わかったつもり」「思考法」「ＭＥＣＥ」など、「記事の書き方」という属性として「共同執筆ブログ」などがあげられます。

　次は、これらの属性の中からいずれか１つを選ばないといけません。選ぶべき属性は自分たちのサイトの位置づけを明確にするために一番適切なもの、ということになりますが、属性だけを見比べていても何も判断できないので、それぞれの属性で似ているデータを集めてみます。具体的にはＷｅｂ検索でこれらのキーワードを検索してみて、検索で引っかかったサイトの内容を見ていきます。
　実際に検索してみると、「知的生産性」というキーワードだと、ＩＴ、本、セミナーなど商業サイトばかりが引っかかるので面白くありません。「わかったつもり」だとデータが少なすぎます。
　結局「ＭＥＣＥ」で検索した結果が一番バランスがよさそうなので、とりあえず「サイトの内容がＭＥＣＥに関するもの」という属性を選択してみることにします。

　ということで、何とか「ＭＥＣＥに関するＷｅｂサイト」という外枠にたどり着いたようです。

ここまで手順を要約すると以下のようになります。
１．分析対象の特徴となる属性をいくつか挙げる。
２．それぞれの属性で似ているデータをざっくり集める。
３．集めたデータ群のうち、一番よさそうなものを選択する。

　関係が得意なmokurenさん、いかがでしょうか？