読書時間：5.0h
一読：あり
再読：あり
R指定：なし
著者：カール・T・バーグストローム、ジェヴィン・D・ウェスト／訳：小川敏子
原題：Calling Bullshit
刊行：2021年7月
価格：2000円＋税
出版：日本経済新聞出版社
デタラメを見破る方法から使い方まで
世の中はデタラメだらけ
メディア、メッセージ、偽情報
デタラメの特徴
因果関係
数字で描くたわごと
選択バイアス
データ・ビジュアライゼーション
ビッグデータとデタラメ
科学のもろさ
デタラメを見破る
デタラメを正す
本書では、真実は二の次で、他者を言いくるめたり、自分を印象付けたりすることをデタラメとする。
下記３点は基礎知識として押さえておけばよい
・因果関係と相関関係
・グッドハートの法則
・ブラックボックスの検証
因果関係と相関関係は、全く関係ないことを関係ありそうに見せること。
面白いページがあったので、これで慣れておけばデタラメに惑わされることもないかと。
全く因果関係の無いデータどうしの相関を楽しむ
コーヒーを飲むと寿命が延びる、赤ワインを飲むと心臓病のリスクが減る、などの健康系は、因果関係と特定はできない。
関係ありそうぐらいに捉えておくのがよいかと。
グッドハートの法則は、測定値が目標になると測定そのものに意味がなくなること。
月間販売数を目標にすると、大幅値下げで大量に売るようなケースが該当する。
ニュースサイトはクリック数が目標なので、クリックしたくなるような見出しになる。これにより見出しは似通ったフレーズが氾濫し、クリック数と関心のあるニュースは関係なくなる。
学力テストも、結果の使い方によっては、このケースに該当する。類似の法則でキャンベルの法則ともいわれる。
ブラックボックスは、インプットとアウトプットで検証できる。
インプットに偏りがあればアウトプットも偏る(GIGO: Garbage In, Garbage Out)ので、インプットが大事という。
本書で取り上げていたAIの例は、初見では気づけない難しさでした。
デタラメを見破る
1)情報源に疑問を持つ
誰が私にこれを伝えているのか？
その人はどうやってそれを知ったのか？
その人は私に何を売り込もうとしているのか？
2)この比較は正しいのか
3)うますぎる話、ひどすぎる話は...
4)数字の桁は間違っていないか
5)確証バイアスにつかまるな
6)複数の仮説を考える
これだけでは使いこなせないので、本書を読むことをおすすめします。
デタラメを正すは、ここまで読んできたからこそで、ちょこっと引用しても伝わらないかと。
思考力改善ドリル 批判的思考から科学的思考へ
こういう類の本が好きなので読まなくても分かる。
それでも読もうと決めたのは、最後の数ページが面白かったから。なのに、読み進めても最後に繋がらない。
後半は難しく、10章までに新たな知見を得たような気分になっていたところに、11章
参りました。これからも謙虚に生きたいと思います。
文庫化したら購入します。
著者らの講義を受けたいくらいですが、替わりにtwitterをフォローしました。
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