明確に引かれた境界線(ボーダーライン)は､異論反論含め様々な発想を誘発します。年齢を1歳刻みで分析できるビッグデータは､そんな境界線探しにうってつけです。調査対象者の数に比例してコストが上がってしまう従来のアンケート調査では､年齢の分析軸は10代､20代といった大まかな括りにならざるを得ませんでした。

しかし､ビッグデータ分析の場合は大量の､予め記録された生活者のデータを低コストで分析できます。そのため､国勢調査の人口ピラミッドのような1歳刻みの分析で､ 前後で状況が変わる境目の年齢を特定することも可能なのです。例えば､SmartNewsの2019年の美容カテゴリーPVランキングでは年齢が上がるほど ｢ショートヘア｣を含む記事がランクインしていき､特に47歳ぐらいから一気に関心が高まっていました。逆に言えば髪質の変化でロングヘアの維持が難しくなる境目が47歳なのです。

また､Ajay Kalia氏が2015年に行ったSpotifyの視聴データ分析(※)では､年齢ごとに視聴 アーティストのランキングを分析し､新しい流行りの音楽をとうとう聞かなくなるボーダーラインは33歳だと結論づけています。同様の分析は､時間や気温､身長体重など量的な指標で広く行うことができます。

(※) “Music was better back then”: When do we stop keeping up with popular music? https://skynetandebert.com/2015/04/22/music-was-better-back-then-when-do-we stop-keeping-up-with-popular-music