WEBVTT

00:00:00.714 --> 00:00:03.810
2003年に

00:00:03.834 --> 00:00:06.343
イギリス政府が ある調査をしました

00:00:07.494 --> 00:00:10.643
国民の数学能力のレベルを測るための

00:00:10.667 --> 00:00:11.904
調査です

00:00:11.928 --> 00:00:13.571
関係者が衝撃を受けたのは

00:00:13.595 --> 00:00:16.959
数学能力がレベル1に達しない人が

00:00:16.983 --> 00:00:20.874
成人の労働人口100人当たり
47人に上ったことです

00:00:20.892 --> 00:00:25.384
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

00:00:25.410 --> 00:00:28.658
分数、割合、小数を使えるレベルです

00:00:28.682 --> 00:00:33.310
この結果を受けてイギリス政府に
不安が広がりました

00:00:33.334 --> 00:00:34.962
政策を見直し

00:00:34.986 --> 00:00:36.708
教育予算を増額して

00:00:36.732 --> 00:00:39.770
2011年に再び
調査を実施しました

00:00:39.794 --> 00:00:42.399
結果は どうなったと思いますか？

00:00:44.021 --> 00:00:45.745
100人中49人に増えたんです

NOTE Paragraph

00:00:45.745 --> 00:00:46.938
（笑）

NOTE Paragraph

00:00:46.962 --> 00:00:49.411
私がフィナンシャル・タイムズ紙で
この結果を報じた時

00:00:49.435 --> 00:00:51.106
こんなジョークを言った
読者がいました

00:00:51.130 --> 00:00:54.891
「この結果にショックを受けるのは
国民の51%だけだ」

NOTE Paragraph

00:00:54.915 --> 00:00:57.201
（笑）

NOTE Paragraph

00:00:57.225 --> 00:01:00.382
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

00:01:00.406 --> 00:01:03.501
ある生徒の反応でした

00:01:03.525 --> 00:01:05.056
その生徒は挙手して言ったんです

00:01:05.080 --> 00:01:07.596
「その結果をまとめた人は本当に

00:01:07.620 --> 00:01:09.685
49%の方には
入ってないんですよね？」

NOTE Paragraph

00:01:09.685 --> 00:01:10.713
（笑）

NOTE Paragraph

00:01:10.737 --> 00:01:14.787
数学能力が大事な問題であるのは
明らかです

00:01:14.811 --> 00:01:16.921
生活上 大切なスキルですし

00:01:16.945 --> 00:01:20.812
私たちが今世紀中の
実現を目指す変革の多くは

00:01:20.836 --> 00:01:23.277
私たちが数字に強くなることを
必要とするからです

NOTE Paragraph

00:01:23.301 --> 00:01:25.149
これはイギリスだけの
問題ではありません

00:01:25.173 --> 00:01:30.103
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

00:01:30.127 --> 00:01:32.907
まずは アメリカですが

00:01:32.931 --> 00:01:37.601
40%近くの若者は
十分な数学能力が身についていません

00:01:37.625 --> 00:01:38.922
イギリスも グラフにありますが

00:01:38.946 --> 00:01:44.479
割合が20%を超えるOECD諸国が
７つもあります

00:01:44.503 --> 00:01:47.262
これは問題です
必然的な結果ではないからです

00:01:47.286 --> 00:01:49.294
このグラフの右端を見ると

00:01:49.318 --> 00:01:52.278
オランダや韓国は
１桁台なのがわかります

00:01:52.302 --> 00:01:56.718
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

NOTE Paragraph

00:01:57.510 --> 00:02:00.440
さて こういった調査と同様に
役に立つのは

00:02:00.464 --> 00:02:05.864
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

00:02:05.888 --> 00:02:07.664
つまり人間には２タイプいて

00:02:07.688 --> 00:02:12.037
数字に強く計算が得意な人と

00:02:12.061 --> 00:02:14.297
計算が苦手な人に
分けてしまいがちなのです

00:02:14.321 --> 00:02:16.422
私が今日お話ししたいのは

00:02:16.446 --> 00:02:19.488
そんな分け方は
間違っているということです

00:02:19.512 --> 00:02:21.380
決して変えられない分類ではありません

00:02:21.404 --> 00:02:25.052
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

00:02:25.076 --> 00:02:26.804
必要ないでしょうし

00:02:26.828 --> 00:02:29.937
そういう考え方を元にして
検討を進めていくべきです

NOTE Paragraph

00:02:30.387 --> 00:02:34.698
検討を進める方法の１つとして
私の場合は

00:02:34.722 --> 00:02:36.448
統計を取り上げました

00:02:36.472 --> 00:02:39.967
統計は イメージに問題があると
認める人間は

00:02:39.991 --> 00:02:41.309
私が初めてですかね？

NOTE Paragraph

00:02:41.333 --> 00:02:42.380
（笑）

NOTE Paragraph

00:02:42.404 --> 00:02:43.936
統計学は数学の一部門ですが

00:02:43.960 --> 00:02:47.019
数学者さえ
それほど好きではありません

00:02:47.043 --> 00:02:51.055
統計学を除く数学では
正確さと確実性がすべてですが

00:02:51.079 --> 00:02:53.363
統計学は ほぼ正反対だからです

00:02:53.793 --> 00:02:58.448
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

00:02:58.472 --> 00:03:00.554
もし私が学部生だった頃 教授に

00:03:00.578 --> 00:03:05.337
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

00:03:05.361 --> 00:03:08.128
統計とプログラミングを
挙げたでしょうが

00:03:08.152 --> 00:03:11.091
これから皆さんに見ていただくのは

00:03:11.115 --> 00:03:12.737
私がプログラムした統計グラフです

NOTE Paragraph

00:03:12.745 --> 00:03:14.500
私に一体何が起きたのでしょう？

00:03:14.524 --> 00:03:18.172
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？

00:03:18.196 --> 00:03:20.882
それは統計が 私たち自身に
関する学問だからです

00:03:20.882 --> 00:03:23.451
「統計」の語源を見ていくと

00:03:23.475 --> 00:03:26.084
それは私たちが暮らす
国や地域に関わる

00:03:26.108 --> 00:03:28.538
データを扱う科学のことだと
わかります

00:03:28.562 --> 00:03:31.916
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

00:03:31.940 --> 00:03:33.615
学問なのです

00:03:33.639 --> 00:03:35.109
私たちは社会的存在として

00:03:35.133 --> 00:03:39.077
個人が集団や仲間と
どう関わっているかに

00:03:39.101 --> 00:03:40.489
皆 関心を持つものです

00:03:40.513 --> 00:03:43.623
統計が最も力を発揮するのは

00:03:43.647 --> 00:03:44.948
驚くべき発見がある時です

NOTE Paragraph

00:03:45.477 --> 00:03:48.684
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

00:03:48.708 --> 00:03:50.422
実施しています

00:03:50.446 --> 00:03:53.154
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

00:03:53.178 --> 00:03:56.958
こんな質問をしました
「イングランドとウェールズで

00:03:56.982 --> 00:03:58.852
イスラム教徒は
100人当たり何人でしょう？」

00:03:58.876 --> 00:04:01.522
この調査での平均的な回答—

00:04:01.546 --> 00:04:07.208
つまり全人口を代表する回答は
「24人」でした

00:04:07.208 --> 00:04:08.708
これが人々のイメージなのです

00:04:08.708 --> 00:04:12.631
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

00:04:12.631 --> 00:04:17.145
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

00:04:17.732 --> 00:04:21.719
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

00:04:21.743 --> 00:04:23.781
大きな隔たりがあるのです

00:04:23.805 --> 00:04:25.349
そこが面白いところだと思います

00:04:25.373 --> 00:04:28.663
こういう認識の誤りは
何が原因で起こるのでしょう？

NOTE Paragraph

00:04:29.212 --> 00:04:31.066
私はこの調査に すっかり興奮して

00:04:31.090 --> 00:04:34.570
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

00:04:34.594 --> 00:04:35.812
ハマースミスにある

00:04:35.836 --> 00:04:38.146
セント・ポール女学校で
プレゼンをした時は

00:04:38.170 --> 00:04:40.310
今と同じような聴衆でしたが

00:04:40.334 --> 00:04:44.202
全員 女子高生でした

00:04:44.226 --> 00:04:46.622
そこで私は言ったんです

00:04:47.598 --> 00:04:52.141
「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

00:04:52.165 --> 00:04:53.913
考えているでしょう？」

00:04:53.937 --> 00:04:56.613
私が答えを言うと
皆 激怒しました

00:04:57.453 --> 00:05:01.366
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

00:05:01.390 --> 00:05:03.083
妊娠したと思っていたのです

00:05:03.429 --> 00:05:05.660
彼女たちが怒るのも もっともで

00:05:05.684 --> 00:05:08.442
公表された数字によると
実際には 妊娠した女の子を

00:05:08.466 --> 00:05:10.036
１人見つけるには

00:05:10.060 --> 00:05:12.575
200人近く 必要になるのです

NOTE Paragraph

00:05:12.599 --> 00:05:16.399
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

00:05:16.423 --> 00:05:20.927
イプソスモリ社は近年
調査対象を世界に拡大し

00:05:20.951 --> 00:05:23.901
サウジアラビア人には
こんな質問をしました

00:05:23.925 --> 00:05:26.446
「サウジアラビアの成人100人につき

00:05:26.470 --> 00:05:29.343
太り気味または肥満の人は
何人でしょうか？」

00:05:30.526 --> 00:05:35.859
平均は４分の１ちょっとという
回答でした

00:05:36.402 --> 00:05:37.604
これが彼らのイメージです

00:05:37.628 --> 00:05:40.196
太り気味または肥満は
全体の４分の１ちょっと

00:05:40.220 --> 00:05:45.001
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

NOTE Paragraph

00:05:45.025 --> 00:05:46.481
（笑）

NOTE Paragraph

00:05:46.505 --> 00:05:48.797
ここにも 大きな開きがあります

NOTE Paragraph

00:05:48.821 --> 00:05:53.267
私のお気に入りはこれ
日本人への質問です

00:05:53.291 --> 00:05:55.251
「日本人100人当たり

00:05:55.275 --> 00:05:57.876
農村部に住んでいる人は
何人でしょうか？」

00:05:58.521 --> 00:06:03.422
平均は だいたい半々
半分を少し超えるくらいでした

00:06:03.446 --> 00:06:07.593
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

00:06:07.617 --> 00:06:09.304
でも公表された数字では７人です

NOTE Paragraph

00:06:10.259 --> 00:06:14.709
ズレがあまりにも大きいので
驚く人もいますが

00:06:14.733 --> 00:06:17.122
例えばノーベル賞経済学者
ダニエル・カーネマンの

00:06:17.146 --> 00:06:21.538
著書を読んだことがあれば
それほど驚かないでしょう

00:06:21.562 --> 00:06:26.654
カーネマンと
同僚のエイモス・トベルスキーは

00:06:26.678 --> 00:06:29.823
人の認識と現実は かけ離れていて
統計に対する勘は

00:06:29.847 --> 00:06:33.598
まったく当てにならないことを
長年研究してきました

00:06:33.622 --> 00:06:35.382
これには理由がいろいろあります

00:06:35.406 --> 00:06:38.521
確かに個人の経験は
認識に影響を与えますが

00:06:38.545 --> 00:06:42.503
例えば メディアなどからの
影響もあります

00:06:42.527 --> 00:06:44.853
普通のことより
例外を大きく報じますから

00:06:44.855 --> 00:06:46.981
カーネマンは これを
うまく説明しています

00:06:47.005 --> 00:06:48.424
「明白なものも見えない時がある」

00:06:48.424 --> 00:06:49.676
だから数字を見誤るわけです

00:06:49.676 --> 00:06:52.422
「ただ 見えていないことにさえ
気づかないことがある」

00:06:52.422 --> 00:06:56.388
これは意思決定に
大きな影響を及ぼします

NOTE Paragraph

00:06:56.412 --> 00:06:59.264
この頃 私は
国家統計局に勤務していて

00:06:59.288 --> 00:07:01.200
とても面白いと思い
こう考えました

00:07:01.224 --> 00:07:03.234
これは明らかに
地球規模の問題だけれど

00:07:03.258 --> 00:07:06.193
重要なのは地理に
詳しいかどうかかもしれない

00:07:06.193 --> 00:07:09.626
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

00:07:09.650 --> 00:07:13.643
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？

00:07:13.667 --> 00:07:16.399
実は それほど知らないのです
知りようがありません

00:07:16.423 --> 00:07:17.747
そこで思いついたのが

00:07:17.771 --> 00:07:20.894
イプソスモリの調査と
同じアプローチをとりつつ

00:07:20.918 --> 00:07:22.867
もっと地域志向の
考え方をすることでした

00:07:22.867 --> 00:07:24.238
地域が問題なのではないか？と

00:07:24.262 --> 00:07:26.203
質問の仕方を変えて

00:07:26.227 --> 00:07:28.349
回答者の地元についての知識を尋ねれば

00:07:28.373 --> 00:07:30.476
回答はもっと正確になるだろうか？

NOTE Paragraph

00:07:31.817 --> 00:07:33.579
そこで私はテストを作りました

00:07:33.603 --> 00:07:35.832
あなたはどのくらい地元を知っているか？

00:07:36.454 --> 00:07:38.343
これは単純なウェブ・アプリです

00:07:38.367 --> 00:07:39.550
郵便番号を入力すると

00:07:39.574 --> 00:07:42.281
その地域の国勢調査データを
元にした―

00:07:42.305 --> 00:07:43.844
テストが出ます

00:07:44.305 --> 00:07:46.428
デザインには
とても気を使いました

00:07:46.452 --> 00:07:50.561
私は 数字を理解できる
[51%]の人々だけでなく

00:07:50.585 --> 00:07:53.413
できるだけ いろいろな人を
対象にしたかったし

00:07:53.437 --> 00:07:55.192
皆にやって欲しかったのです

00:07:55.216 --> 00:07:56.741
だからテストのデザインには

00:07:56.765 --> 00:08:00.380
オットー・ノイラートによる
1920〜30年代の図像統計の技法—

00:08:00.404 --> 00:08:03.006
「アイソタイプ」からヒントを得ました

00:08:03.030 --> 00:08:07.378
アイコンをこんなふうに並べて
数字を表現するという

00:08:07.402 --> 00:08:09.175
この技法を使っています

00:08:09.640 --> 00:08:12.805
数字は存在していますが
背景に潜んでいるのです

00:08:12.829 --> 00:08:15.552
この技法だと
数量をうまく表すことができ

00:08:15.576 --> 00:08:18.560
「パーセント」とか「何分の１」とか
「比」といった用語を

00:08:18.584 --> 00:08:19.814
使う必要がなくなります

NOTE Paragraph

00:08:19.838 --> 00:08:21.540
さて テストを見てみましょう

00:08:22.310 --> 00:08:23.957
レイアウトは

00:08:23.981 --> 00:08:26.424
画面の左側に
アイコンが並んでいて

00:08:26.424 --> 00:08:29.491
右側には 質問の対象となる
地域を示した

00:08:29.491 --> 00:08:31.138
地図が表示されます

00:08:31.162 --> 00:08:32.443
質問は７つです

00:08:32.467 --> 00:08:36.360
それぞれ 0から100で答え

00:08:36.384 --> 00:08:37.733
テストが終わると

00:08:37.757 --> 00:08:40.975
合計スコアが
0から100の値で表示されます

00:08:40.999 --> 00:08:43.083
ここはTEDxExeterですから

00:08:43.107 --> 00:08:45.432
テストの最初の数問は

00:08:45.456 --> 00:08:47.765
エクスターに関するものにしました

00:08:47.789 --> 00:08:49.194
１番目の質問は こうです

00:08:49.218 --> 00:08:52.210
「16歳未満の人は
100人当たり何人？」

00:08:52.784 --> 00:08:56.384
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

00:08:56.408 --> 00:08:58.969
テストの仕組みは
わかるでしょう

00:08:58.993 --> 00:09:02.699
スライダーをドラッグして
アイコンに色をつけ

00:09:02.723 --> 00:09:04.958
「送信」をクリックするだけで
回答できます

00:09:04.982 --> 00:09:08.645
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

00:09:08.669 --> 00:09:12.744
結局 推測は全然違いました
５人でした

NOTE Paragraph

00:09:13.149 --> 00:09:14.573
次の質問はどうでしょう？

00:09:14.597 --> 00:09:16.753
平均年齢を聞く質問ですから

00:09:16.777 --> 00:09:19.222
要は人口の半分が
その年齢より年下になり

00:09:19.246 --> 00:09:20.920
半分が年上になる年齢を答えます

00:09:20.944 --> 00:09:24.294
私の答えは35歳—
まさに「中年」でしょう

NOTE Paragraph

00:09:24.318 --> 00:09:25.761
（笑）

NOTE Paragraph

00:09:28.206 --> 00:09:30.312
実際は エクセターは
かなり若い地域です

00:09:30.336 --> 00:09:34.874
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

00:09:34.898 --> 00:09:36.929
質問は進むにつれて難しくなります

00:09:36.953 --> 00:09:39.336
ここでは家の所有率を聞いています

00:09:39.955 --> 00:09:43.654
住宅ローンが残っている家は
100軒当たり何軒でしょう？

00:09:43.678 --> 00:09:44.958
ここは無難な数にしました

00:09:44.982 --> 00:09:48.080
答えが50軒以上違うのは
嫌ですから

NOTE Paragraph

00:09:48.104 --> 00:09:50.124
（笑）

NOTE Paragraph

00:09:50.148 --> 00:09:52.614
質問はどんどん難しくなります

00:09:52.638 --> 00:09:55.497
その地域に住んでいれば
「年齢」のような問題だと

00:09:55.521 --> 00:10:00.771
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

00:10:00.795 --> 00:10:03.140
地域を歩き回れば
状況が見えるのです

00:10:03.164 --> 00:10:06.555
「家の所有率」のような問題は
はるかに見えにくく

00:10:06.579 --> 00:10:09.187
「何人くらい家を持っているか」に関する

00:10:09.211 --> 00:10:13.662
経験則やバイアスに
いつものように頼ってしまいます

NOTE Paragraph

00:10:13.686 --> 00:10:17.336
実は 私たちが
このテストを公開した時

00:10:17.360 --> 00:10:20.896
元になった国勢調査データは
数年前のものでした

00:10:20.920 --> 00:10:24.489
当時もうオンライン・アプリに
郵便番号を入れると

00:10:24.513 --> 00:10:26.607
数年分の統計自体は
見られるようになっていました

00:10:26.631 --> 00:10:27.820
だから ある意味

00:10:27.844 --> 00:10:31.393
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

00:10:31.417 --> 00:10:35.056
ただ 面白かったのは
こんな風に

00:10:35.080 --> 00:10:37.797
データをゲーム化し

00:10:37.821 --> 00:10:39.228
アニメーションを使い

00:10:39.252 --> 00:10:43.260
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

NOTE Paragraph

00:10:43.508 --> 00:10:47.091
実際のところ 反応は —

00:10:48.328 --> 00:10:50.256
期待以上でした

00:10:50.280 --> 00:10:53.235
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

00:10:53.235 --> 00:10:55.093
以前から私の野望でしたから

NOTE Paragraph

00:10:55.117 --> 00:10:56.917
（笑）

NOTE Paragraph

00:10:56.941 --> 00:11:00.405
このURLは “statistics（統計）”
“gov”、“UK”という

00:11:00.429 --> 00:11:03.671
誰もが嫌がる３つの言葉が入っています

00:11:03.695 --> 00:11:07.680
でも すごいのは
そのサイトのダウンが

00:11:07.704 --> 00:11:09.797
午後9時45分に起きたことです

00:11:09.821 --> 00:11:13.032
皆このデータに 自分の意思で

00:11:13.056 --> 00:11:14.595
しかも個人の時間を割いて

00:11:14.619 --> 00:11:16.654
アクセスしているということですから

00:11:16.678 --> 00:11:19.165
とても興味深かったのは

00:11:19.189 --> 00:11:22.902
公開から48時間で

00:11:22.926 --> 00:11:26.198
およそ25万人が
このテストに取り組んだことです

00:11:26.222 --> 00:11:30.149
インターネット上でもSNSでも
大きな話題になりました

00:11:30.173 --> 00:11:32.210
話の内容は主に

00:11:32.234 --> 00:11:36.227
自分の思い違いを楽しむもので

00:11:36.251 --> 00:11:39.310
ある意味では いくつかの点で

00:11:39.334 --> 00:11:40.494
私が一番望んでいた姿です

00:11:40.518 --> 00:11:43.744
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

00:11:43.768 --> 00:11:46.357
「お膝元のことを
どれだけ知っていますか？」と

NOTE Paragraph

00:11:46.381 --> 00:11:47.543
（笑）

NOTE Paragraph

00:11:47.567 --> 00:11:49.127
話の最後に

00:11:49.992 --> 00:11:52.322
人間には２種類いるという
話に戻りますが

00:11:52.346 --> 00:11:54.603
私は 数に強い人々が
どの程度の成績なのかを

00:11:54.627 --> 00:11:57.442
確認するのが とても楽しみでした

00:11:57.466 --> 00:12:00.482
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

00:12:00.506 --> 00:12:02.579
かなり良い成績だと思うでしょう

00:12:03.524 --> 00:12:06.233
知識の正確度は44%でした
自分の地元のことなのに

NOTE Paragraph

00:12:06.233 --> 00:12:08.465
（笑）

NOTE Paragraph

00:12:08.489 --> 00:12:13.438
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

00:12:14.051 --> 00:12:15.512
さらに悪いですね

00:12:15.536 --> 00:12:18.737
数字は私たち全員を刺激するのです

00:12:18.761 --> 00:12:20.021
私たちに驚きを与えます

NOTE Paragraph

00:12:20.045 --> 00:12:22.084
私たちは統計を不確実性の科学と

00:12:22.108 --> 00:12:24.070
呼ぶことも多いです

00:12:24.094 --> 00:12:25.876
今日 最後にお伝えしたいのは

00:12:25.900 --> 00:12:28.935
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

00:12:28.959 --> 00:12:31.747
だからこそ数字に
関心を持つべきなのです

NOTE Paragraph

00:12:31.771 --> 00:12:32.961
ありがとうございました

NOTE Paragraph

00:12:32.985 --> 00:12:36.762
（拍手）