日本人が意外と知らない「データ分析」の本質

現代科学は矛盾だらけですが、特に日本人は何事も信用しやすいと言われます。こうなったのはあれのせいだ。こうなるからこうなる。と単純なフレーズやデータに弱いのです。「ガンになるのはタバコのせい」というのはそれを如実にあらわしていると思います。

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こちらの記事は「スマホを使うほど、学力が下がります」という文言を題材にほとんどの日本人が無意識に信用してしまうデータの分析について説明しています。

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「因果関係」か、それとも「相関関係」か

「因果関係」とは、二つが原因と結果の関係にあることを意味し、「相関関係」とは、両者に似た傾向があるものの原因と結果ではない関係を意味する。スマホ使用と学力低下は単なる相関関係かもしれず、他に別の要因が潜んでいるかもしれない。

「チェリーピッキング」という言葉がある。自分の主張に有利な事例のみを持ち出し、それを一般論のように並べて論証する詭弁の一種である。慶應義塾大学の中室牧子准教授は、「世の中はチェリーピッキングの宝庫だ」と話す。


相関と因果を混同すると何がマズいのか

本当は原因ではないことを原因と取り違えると、ムダな努力に繋がってしまうからである。テレビやスマホが学力低下の原因ではないにもかかわらず、両親が使用を控えるよう一生懸命説得し、監視を続けていたとしたら、労力のムダ以外の何者でもないだろう。


鵜呑みにせずに考えてみると怪しさに気づく

普段の私たちは、批判的な思考をできているつもりでいる。しかし、実際に真実を見抜くのはそう簡単ではないようだ。

AI、ビッグデータ全盛の時代だからこそ、データの誤った使用事例を知った上で、それを適切に読み解き、使いこなす能力が欠かせない。それは今後も機械では置き換えられず、人間の役割として残るものなのだ。

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匿名希望 
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