疑ってかかれ！批判はするな！（前編）
なんと！昨日アクセス数10件！ほんと，お時間とって頂き，本当にありがとうございます！泣きます！！wwさて，wタイトルは，私の心がけていることです．このネットワーク社会においては，極々当たり前なことなのですが，世の中，データや統計で溢れかえってますよね．「体重が10％減少！」「20％増量！！（当社比）」みたいなかんじ．データや統計は数字なので，インパクトが強い反面，その読解力が非常に重要ですよね．19世紀のイギリス首相ベンジャミン・ディズレーリ曰く…（この情報も定かではないらしいのですが，有名な言葉です）世の中には３種類の嘘がある：嘘と，大嘘と，そして統計だ．と言葉を残しているくらいです．私も研究活動をしている身なので，多くのデータや論文を目にしますが，まずは疑って係るようにします．「いやいや，嘘でしょ」みたいな疑い方ではないですよwこのデータはどんな意味を持っていて，どんな人に役立つのかという視点を，外さないという意味です．研究の分野では「批判的吟味」とか言われたりします．（個人的には「批評的」の方がしっくり来ますが）でも，これはまっさらな頭では結構難しかったりします．私も想像力に長けている方ではないので，あまり得意ではありませんでした．それを効率的に行えるためのフレームワークがあったりします．代表的なのは「PECO」というやつですかね？Patients, Problems（対象，問題）：誰に，何にExposure（曝露）：何をしたらComparison（比較）：何と比べてOutcome（結果）：どうなったこれはいろいろなデータを見るときに，非常に役立ちます．成人男性が，あるサプリを使用したら，使用しなかった人と比べて，10％体重が減少した痛みがある人に，この治療法をしたら，しなかった人と比べて，5人痛みが改善したと述べた整理されてわかりやすいですよね．この形になると，「じゃあ女性にサプリをつかうと？」「どのくらいの期間で？」「どこが痛かったの？」「5人って全体の数は？」といった疑問が湧いてくるわけで，こういった視点が，誰に対して，どれくらい良いのか，ちゃんと説明できる大きなポイントになると思います．特に「何と比べてどれくらいどうなった」という点が，統計のポイントですよね．「顧客満足度95％」と言われたとき，全人類に対してなのか（もちろんそんなわけない），そのサービスを利用した人全員が対象なのか，そのサービスを継続して利用している人に対してなのか，そのなかでさらに，よく取引している数名に対してなのか…どうやら意味合い変わってきますよね．ここまで考えればシンプルな内容なんですが，結構この点にごまかされちゃったり，自分のやっていることに対しても，この点を曖昧にしたばかりに，何のためにデータを取っているのか，答えられない人も，実は少なくありません．といった印象を持っています．ここまでが，タイトルの「疑ってかかれ！」の部分ですが，ちょっと長くなってしまいましたので，後半の「批判はするな！」は明日書きたいと思います！まさかの，前編・後編！偉そう！！w…すみません，もう少しお付き合いください．ここまで読んでくださった方，ありがとうございました！！
