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統計を好きになるべき理由

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    2003年に
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    イギリス政府が ある調査をしました
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    国民の数学能力のレベルを測るための
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    調査です
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    関係者が衝撃を受けたのは
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    数学能力がレベル1に達しない人が
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    成人の労働人口100人当たり
    47人に上ったことです
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    レベル1は一般中等教育修了資格試験で
    一番下のレベルに相当し
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    分数、割合、小数を使えるレベルです
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    この結果を受けてイギリス政府に
    不安が広がりました
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    政策を見直し
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    教育予算を増額して
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    2011年に再び
    調査を実施しました
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    結果は どうなったと思いますか?
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    100人中49人に増えたんです
  • 0:46 - 0:47
    (笑)
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    私がフィナンシャル・タイムズ紙で
    この結果を報じた時
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    こんなジョークを言った
    読者がいました
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    「この結果にショックを受けるのは
    国民の51%だけだ」
  • 0:55 - 0:57
    (笑)
  • 0:57 - 1:00
    私がもっと気に入ったのは
    この話を学校で紹介した時の
  • 1:00 - 1:04
    ある生徒の反応でした
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    その生徒は挙手して言ったんです
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    「その結果をまとめた人は本当に
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    49%の方には
    入ってないんですよね?」
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    (笑)
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    数学能力が大事な問題であるのは
    明らかです
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    生活上 大切なスキルですし
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    私たちが今世紀中の
    実現を目指す変革の多くは
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    私たちが数字に強くなることを
    必要とするからです
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    これはイギリスだけの
    問題ではありません
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    OECDは2016年に 若者の数学能力に関する
    調査結果を公表しました
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    まずは アメリカですが
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    40%近くの若者は
    十分な数学能力が身についていません
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    イギリスも グラフにありますが
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    割合が20%を超えるOECD諸国が
    7つもあります
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    これは問題です
    必然的な結果ではないからです
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    このグラフの右端を見ると
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    オランダや韓国は
    1桁台なのがわかります
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    だから数学能力の問題には
    絶対に取り組む必要があります
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    さて こういった調査と同様に
    役に立つのは
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    つい人を2種類に分けてしまう
    私たちの傾向を考えてみることでしょう
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    つまり人間には2タイプいて
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    数字に強く計算が得意な人と
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    計算が苦手な人に
    分けてしまいがちなのです
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    私が今日お話ししたいのは
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    そんな分け方は
    間違っているということです
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    決して変えられない分類ではありません
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    数字から新たな発想をするのに
    そこまで高度な数学的能力は
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    必要ないでしょうし
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    そういう考え方を元にして
    検討を進めていくべきです
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    検討を進める方法の1つとして
    私の場合は
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    統計を取り上げました
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    統計は イメージに問題があると
    認める人間は
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    私が初めてですかね?
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    (笑)
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    統計学は数学の一部門ですが
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    数学者さえ
    それほど好きではありません
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    統計学を除く数学では
    正確さと確実性がすべてですが
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    統計学は ほぼ正反対だからです
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    ただ本当は 私が統計の世界に入ったのも
    比較的最近のことです
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    もし私が学部生だった頃 教授に
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    卒業後 私が才能を発揮する見込みが
    最も低い分野を2つ挙げてもらったら
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    統計とプログラミングを
    挙げたでしょうが
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    これから皆さんに見ていただくのは
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    私がプログラムした統計グラフです
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    私に一体何が起きたのでしょう?
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    統計が 本当は面白いと
    思うようになったのは なぜでしょう?
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    それは統計が 私たち自身に
    関する学問だからです
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    「統計」の語源を見ていくと
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    それは私たちが暮らす
    国や地域に関わる
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    データを扱う科学のことだと
    わかります
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    つまり統計とは 個人ではなく
    集団としての私たちに関する
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    学問なのです
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    私たちは社会的存在として
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    個人が集団や仲間と
    どう関わっているかに
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    皆 関心を持つものです
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    統計が最も力を発揮するのは
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    驚くべき発見がある時です
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    ここ数年 調査会社イプソスモリが
    とても素晴らしい調査を
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    実施しています
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    ある調査ではイギリス国内の
    1,000人以上の成人を対象に
  • 3:53 - 3:57
    こんな質問をしました
    「イングランドとウェールズで
  • 3:57 - 3:59
    イスラム教徒は
    100人当たり何人でしょう?」
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    この調査での平均的な回答—
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    つまり全人口を代表する回答は
    「24人」でした
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    これが人々のイメージなのです
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    イギリス人は 国内の100人中24人が
    イスラム教徒だと思っています
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    一方 公表された数値によれば
    実際の数は およそ5人です
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    つまり 私たちのイメージや認識と
    統計からわかる現実との間には
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    大きな隔たりがあるのです
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    そこが面白いところだと思います
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    こういう認識の誤りは
    何が原因で起こるのでしょう?
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    私はこの調査に すっかり興奮して
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    自分のプレゼンで 調査項目から
    質問を出すようになったのです
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    ハマースミスにある
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    セント・ポール女学校で
    プレゼンをした時は
  • 4:38 - 4:40
    今と同じような聴衆でしたが
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    全員 女子高生でした
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    そこで私は言ったんです
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    「イギリスの一般市民は
    十代の女子が毎年何人妊娠すると
  • 4:52 - 4:54
    考えているでしょう?」
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    私が答えを言うと
    皆 激怒しました
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    イギリスの一般市民は 1年間で
    十代女子の100人中15人が
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    妊娠したと思っていたのです
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    彼女たちが怒るのも もっともで
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    公表された数字によると
    実際には 妊娠した女の子を
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    1人見つけるには
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    200人近く 必要になるのです
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    数学能力の場合と同じで
    これはイギリスだけの問題ではありません
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    イプソスモリ社は近年
    調査対象を世界に拡大し
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    サウジアラビア人には
    こんな質問をしました
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    「サウジアラビアの成人100人につき
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    太り気味または肥満の人は
    何人でしょうか?」
  • 5:31 - 5:36
    平均は4分の1ちょっとという
    回答でした
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    これが彼らのイメージです
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    太り気味または肥満は
    全体の4分の1ちょっと
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    でも公表された数字によると
    実際は4分の3近くに上ります
  • 5:45 - 5:46
    (笑)
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    ここにも 大きな開きがあります
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    私のお気に入りはこれ
    日本人への質問です
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    「日本人100人当たり
  • 5:55 - 5:58
    農村部に住んでいる人は
    何人でしょうか?」
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    平均は だいたい半々
    半分を少し超えるくらいでした
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    日本人は100人中56人が
    農村部に住んでいると思っていたのです
  • 6:08 - 6:09
    でも公表された数字では7人です
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    ズレがあまりにも大きいので
    驚く人もいますが
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    例えばノーベル賞経済学者
    ダニエル・カーネマンの
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    著書を読んだことがあれば
    それほど驚かないでしょう
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    カーネマンと
    同僚のエイモス・トベルスキーは
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    人の認識と現実は かけ離れていて
    統計に対する勘は
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    まったく当てにならないことを
    長年研究してきました
  • 6:34 - 6:35
    これには理由がいろいろあります
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    確かに個人の経験は
    認識に影響を与えますが
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    例えば メディアなどからの
    影響もあります
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    普通のことより
    例外を大きく報じますから
  • 6:45 - 6:47
    カーネマンは これを
    うまく説明しています
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    「明白なものも見えない時がある」
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    だから数字を見誤るわけです
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    「ただ 見えていないことにさえ
    気づかないことがある」
  • 6:52 - 6:56
    これは意思決定に
    大きな影響を及ぼします
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    この頃 私は
    国家統計局に勤務していて
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    とても面白いと思い
    こう考えました
  • 7:01 - 7:03
    これは明らかに
    地球規模の問題だけれど
  • 7:03 - 7:06
    重要なのは地理に
    詳しいかどうかかもしれない
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    結局 自分の国をどれだけ
    知っているかに尽きるのではないか
  • 7:10 - 7:14
    この場合 イギリス国民6,400万人を
    どれだけよく知っているのか?
  • 7:14 - 7:16
    実は それほど知らないのです
    知りようがありません
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    そこで思いついたのが
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    イプソスモリの調査と
    同じアプローチをとりつつ
  • 7:21 - 7:23
    もっと地域志向の
    考え方をすることでした
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    地域が問題なのではないか?と
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    質問の仕方を変えて
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    回答者の地元についての知識を尋ねれば
  • 7:28 - 7:30
    回答はもっと正確になるだろうか?
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    そこで私はテストを作りました
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    あなたはどのくらい地元を知っているか?
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    これは単純なウェブ・アプリです
  • 7:38 - 7:40
    郵便番号を入力すると
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    その地域の国勢調査データを
    元にした―
  • 7:42 - 7:44
    テストが出ます
  • 7:44 - 7:46
    デザインには
    とても気を使いました
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    私は 数字を理解できる
    [51%]の人々だけでなく
  • 7:51 - 7:53
    できるだけ いろいろな人を
    対象にしたかったし
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    皆にやって欲しかったのです
  • 7:55 - 7:57
    だからテストのデザインには
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    オットー・ノイラートによる
    1920〜30年代の図像統計の技法—
  • 8:00 - 8:03
    「アイソタイプ」からヒントを得ました
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    アイコンをこんなふうに並べて
    数字を表現するという
  • 8:07 - 8:09
    この技法を使っています
  • 8:10 - 8:13
    数字は存在していますが
    背景に潜んでいるのです
  • 8:13 - 8:16
    この技法だと
    数量をうまく表すことができ
  • 8:16 - 8:19
    「パーセント」とか「何分の1」とか
    「比」といった用語を
  • 8:19 - 8:20
    使う必要がなくなります
  • 8:20 - 8:22
    さて テストを見てみましょう
  • 8:22 - 8:24
    レイアウトは
  • 8:24 - 8:26
    画面の左側に
    アイコンが並んでいて
  • 8:26 - 8:29
    右側には 質問の対象となる
    地域を示した
  • 8:29 - 8:31
    地図が表示されます
  • 8:31 - 8:32
    質問は7つです
  • 8:32 - 8:36
    それぞれ 0から100で答え
  • 8:36 - 8:38
    テストが終わると
  • 8:38 - 8:41
    合計スコアが
    0から100の値で表示されます
  • 8:41 - 8:43
    ここはTEDxExeterですから
  • 8:43 - 8:45
    テストの最初の数問は
  • 8:45 - 8:48
    エクスターに関するものにしました
  • 8:48 - 8:49
    1番目の質問は こうです
  • 8:49 - 8:52
    「16歳未満の人は
    100人当たり何人?」
  • 8:53 - 8:56
    私はエクセターについて
    よく知らないので 勘で答えましたが
  • 8:56 - 8:59
    テストの仕組みは
    わかるでしょう
  • 8:59 - 9:03
    スライダーをドラッグして
    アイコンに色をつけ
  • 9:03 - 9:05
    「送信」をクリックするだけで
    回答できます
  • 9:05 - 9:09
    すると送った答えと現実との違いが
    アニメーションで表示されます
  • 9:09 - 9:13
    結局 推測は全然違いました
    5人でした
  • 9:13 - 9:15
    次の質問はどうでしょう?
  • 9:15 - 9:17
    平均年齢を聞く質問ですから
  • 9:17 - 9:19
    要は人口の半分が
    その年齢より年下になり
  • 9:19 - 9:21
    半分が年上になる年齢を答えます
  • 9:21 - 9:24
    私の答えは35歳—
    まさに「中年」でしょう
  • 9:24 - 9:26
    (笑)
  • 9:28 - 9:30
    実際は エクセターは
    かなり若い地域です
  • 9:30 - 9:35
    私は この地域にある大学の影響を
    小さく見積もっていました
  • 9:35 - 9:37
    質問は進むにつれて難しくなります
  • 9:37 - 9:39
    ここでは家の所有率を聞いています
  • 9:40 - 9:44
    住宅ローンが残っている家は
    100軒当たり何軒でしょう?
  • 9:44 - 9:45
    ここは無難な数にしました
  • 9:45 - 9:48
    答えが50軒以上違うのは
    嫌ですから
  • 9:48 - 9:50
    (笑)
  • 9:50 - 9:53
    質問はどんどん難しくなります
  • 9:53 - 9:55
    その地域に住んでいれば
    「年齢」のような問題だと
  • 9:56 - 10:01
    住民が若いか 年をとっているか
    判断する手がかりがあります
  • 10:01 - 10:03
    地域を歩き回れば
    状況が見えるのです
  • 10:03 - 10:07
    「家の所有率」のような問題は
    はるかに見えにくく
  • 10:07 - 10:09
    「何人くらい家を持っているか」に関する
  • 10:09 - 10:14
    経験則やバイアスに
    いつものように頼ってしまいます
  • 10:14 - 10:17
    実は 私たちが
    このテストを公開した時
  • 10:17 - 10:21
    元になった国勢調査データは
    数年前のものでした
  • 10:21 - 10:24
    当時もうオンライン・アプリに
    郵便番号を入れると
  • 10:25 - 10:27
    数年分の統計自体は
    見られるようになっていました
  • 10:27 - 10:28
    だから ある意味
  • 10:28 - 10:31
    これは少し遅れた企画で
    まったく新規のものとは言えません
  • 10:31 - 10:35
    ただ 面白かったのは
    こんな風に
  • 10:35 - 10:38
    データをゲーム化し
  • 10:38 - 10:39
    アニメーションを使い
  • 10:39 - 10:43
    皆 先入観があるという事実で遊ぶことで
    どんな反応があるか知ることでした
  • 10:44 - 10:47
    実際のところ 反応は —
  • 10:48 - 10:50
    期待以上でした
  • 10:50 - 10:53
    統計のウェブサイトが
    大量のアクセスのせいで落ちることが
  • 10:53 - 10:55
    以前から私の野望でしたから
  • 10:55 - 10:57
    (笑)
  • 10:57 - 11:00
    このURLは “statistics(統計)”
    “gov”、“UK”という
  • 11:00 - 11:04
    誰もが嫌がる3つの言葉が入っています
  • 11:04 - 11:08
    でも すごいのは
    そのサイトのダウンが
  • 11:08 - 11:10
    午後9時45分に起きたことです
  • 11:10 - 11:13
    皆このデータに 自分の意思で
  • 11:13 - 11:15
    しかも個人の時間を割いて
  • 11:15 - 11:17
    アクセスしているということですから
  • 11:17 - 11:19
    とても興味深かったのは
  • 11:19 - 11:23
    公開から48時間で
  • 11:23 - 11:26
    およそ25万人が
    このテストに取り組んだことです
  • 11:26 - 11:30
    インターネット上でもSNSでも
    大きな話題になりました
  • 11:30 - 11:32
    話の内容は主に
  • 11:32 - 11:36
    自分の思い違いを楽しむもので
  • 11:36 - 11:39
    ある意味では いくつかの点で
  • 11:39 - 11:40
    私が一番望んでいた姿です
  • 11:41 - 11:44
    これを政治家に送る人が出てきたのも
    いいと思いました
  • 11:44 - 11:46
    「お膝元のことを
    どれだけ知っていますか?」と
  • 11:46 - 11:48
    (笑)
  • 11:48 - 11:49
    話の最後に
  • 11:50 - 11:52
    人間には2種類いるという
    話に戻りますが
  • 11:52 - 11:55
    私は 数に強い人々が
    どの程度の成績なのかを
  • 11:55 - 11:57
    確認するのが とても楽しみでした
  • 11:57 - 12:00
    イングランドとウェールズの
    国家統計官ジョン・プリンジャーなら
  • 12:01 - 12:03
    かなり良い成績だと思うでしょう
  • 12:04 - 12:06
    知識の正確度は44%でした
    自分の地元のことなのに
  • 12:06 - 12:08
    (笑)
  • 12:08 - 12:13
    ジェレミー・パックスマンさえ
    少し飲んでいたとはいえ 36%でした
  • 12:14 - 12:16
    さらに悪いですね
  • 12:16 - 12:19
    数字は私たち全員を刺激するのです
  • 12:19 - 12:20
    私たちに驚きを与えます
  • 12:20 - 12:22
    私たちは統計を不確実性の科学と
  • 12:22 - 12:24
    呼ぶことも多いです
  • 12:24 - 12:26
    今日 最後にお伝えしたいのは
  • 12:26 - 12:29
    統計とは本来 私たち自身に関する
    科学だということです
  • 12:29 - 12:32
    だからこそ数字に
    関心を持つべきなのです
  • 12:32 - 12:33
    ありがとうございました
  • 12:33 - 12:37
    (拍手)
Title:
統計を好きになるべき理由
Speaker:
アラン・スミス
Description:

あなたは統計データを推測するのは得意ですか?そう思う人は考え直した方がいいでしょう。数学の得意、不得意に関わらず、私たちが数字を理解し操作する能力は極めて限られている、そう話すのはデータ視覚化の専門家アラン・スミスです。彼は、楽しい話を通して、私たちが知っていることと、そう思っているだけなことのギャップを探ります。

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:49

Japanese subtitles

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