坂巻顕太郎

そうなってくるとその個人がワインを摂取してとかどうか関係なくて国の状況で変わってくるので背後にあるメカニズムで見た目上何かが良くなってるっていう関連が見えてしまうっていうのが問題になってくる簡単に言うとその個人の状況じゃなくてまとまった国のデータみたいなので見てくることによって間違った関連が見えてしまうよっていうのがエコロジカルファラシーと呼ばれる問題になってます

そこら中にありそうというかそうなのよ終わりがなくないですかそうなのそこら中にある引っ掛け罠に引っかかっちゃってるのそうですよね難しいこれ難しさっていうのは結局情報の非対称性というか我々が何を知ってるかっていうことだと思うんですよね

でこの例としてよく出てくるのがノーベル賞受賞者の数とチョコレートの摂取量みたいなのがあってそれぞれの国でどのくらいチョコレートを摂取しているかとノーベル賞を取っている人がどのくらいいるかっていうのを見てみるとチョコレートを取っている人の国の方がノーベル賞を取ってたりするんですよじゃあチョコ食べた方がいいな

さすがにそう思う人ってそんなに多くない気がするんですチョコだけでそんな賢くなりますかって当分だみたいなそうですねでもそこって大事な問題でやっぱ当分だよねっていう風に思ったりとか自分の中でいろんなロジックを作れると思うんですよ

で健康の情報ってそれぞれ持ってる情報で様々なロシックでこうやって解釈しようみたいなことができちゃうっていうのが問題になっていて多くの人はさすがにチョコレートレベルではなみたいな風に思うとは思うんですけどでもやっぱり糖分があって頭が働くからチョコレート取った方がいいよねっていう風に思ってその結果を信じ込むことで全然できると思うんですよね

さっきのお酒の話もなるほどとお酒っていうのは気分がリラックスするかもしれなくてなので取った方がやっぱり健康にいいんじゃないかっていう風にロジックは作れるのでそうやって解釈してしまう人っていうのはいっぱいいると思うんですよなのでデータの見方を考えるときにやっぱり自分の中に持っている情報とかそういうものにバイアスがかかってないかっていうのをしっかりと考えることこれが健康データを解釈する上で大事になってくるポイントにはなっていると思いますね

そうですね個人を見なきゃいけないのにおじいちゃん出演者で長生きだったっていうところを見ちゃなんでダメなんだっていうのはやっぱり思うと思うんですよ

やっぱり我々がどういうふうにデータを見てるかっていうと原因がどうなってるかっていうところを決めてから最終的にどういうような結果になったかっていうような時間経過を捉えていくっていうところがポイントになってるかなと思うんですよねそうすると後ろから遡るつまり生きてるかどうかから遡ると途中で亡くなってる人とかそういうところに目が向かなくなってしまうんですよね

だけど原因からこういうふうに時間経過を見ていくとタバコ吸ってる人って1年後なくなってます10年後なくなってますっていうところにもしっかりと目を向けることができるので時間の順番っていうところに対してしっかりと目を向けるっていうのが大事になってきますそれはサプリとかそういうようないろんな運動習慣を変えたらどうなるかっていう時も大事になってくると思いますね

私は2つポイントがあると思っていて普段やってるのは集団に対してどういうような傾向があるかっていうのを見るっていうことなのでその条件をどう揃えるかっていうのはデータの集め方とかデータの分析でできるのでそれを普段から研究はしています一方で個人がどうやって条件を揃えるかとかどうやってデータを見るかっていうのはまた別の問題だと思うのでそこがやっぱり難しいところだと思うんですよねで

普通の人というか一般的によくやられると思うのは自分と似たような人例えば親とか兄弟とかそういう人がどういうようなことになってるかっていうのを考えるっていうのがよくやられることだと思うさっきのタバコの例で言うと自分のおじいちゃんは喫煙者だけど長生きだったっていうのを考えると自分はタバコ吸ってもいいんじゃないかみたいに思うと思うんですよね

なので条件を揃えるっていうのはそういうような似たような人を探してくるっていうことでできるので周りの人とか身近な人例えばさっきのお店を選ぶときに自分と同じような味覚感覚を持ってる人とかもそうなんですけどそういうことをしながら条件を揃えることはできると思います確かにできるだけ近い集団近いって共通点の多い人たちのサンプルをなんとなく見ていく

ただそこの難しさとしてあるのは結局健康になってるかどうかっていうのを調べるときに自分の状態とか自分がそういう人なのかっていうのは細かくがわからないっていうところがポイントになってると思うんですよね

食事であれば普段の食事から自分が好きなものとかそういう傾向ってわかると思うんですけど自分がじゃあタバコを吸ったらがんになりやすいかどうかっていうのは本来は多分遺伝子の検査とか様々な検査をしないとわからないはずでおじいちゃんが喫煙とかタバコに対して強い人だとしても自分が同じように強いかどうかってわからないんですよ

なのでその検査とかしてみないといけないんだけどなんとなく自分も同じような人だと思って行動してしまうと間違った結果になってしまうっていうのがあったりして健康の状態とかそういう自分と同じような人っていうのが参考になる人を探すのが実はすごく難しいのが健康に関することだと思いますああ

見えてしまうっていうところですよね信じたいものを見てしまうっていうところがあるんですけどそこをどれだけ客観的に見るかっていうのが実は統計的な訓練を積んでるとできるようになるっていうところだと思います先生は言うてもどっかでなんていうんですかね

そうですねこれもいくつか訓練を組むとできるようになることがあって自分がどのくらい知ってるかと自分がどのくらい知らないかっていうので物の見方を変えるっていうところがあって例えば自分の健康状態とかいろいろ分かってるんだったら似たような人を探すっていうのをきっちりとやっていく

ことができると思うんですけどさっきも言ったようにあんまり自分の人でよくわからないなっていう風になったらじゃあ同じようなその人たちっていっぱい集めて1万人とか10万人とかのそのデータとかを見てみようみたいな感じになってくると思うんですよねなので知ってることに関してはきっちりと調べていく知らないことに関してはいろんなデータから考えていくっていうことなんですけどじゃあいっぱいデータあったらどうやって考えればいいのっていうことだと思うんですよ

じゃあ例えば10万人の人たちがそのサプリを摂取したとか運動習慣を変えたってなった時にほとんど90何%の人がちゃんとなんか状態が良くなってましたっていう風になってるんだったらそれをやってもいいかもしれないそうじゃなくて半分ぐらいは良くなってるけど半分ぐらい良くないなっていう風になったとしたらおそらくその背後にはいろんな

メカニズムの違う原因とかがいろんな状態があったりしてこれは自分はどっち側かわからないよねっていう風に考えられるというところがあって自分のこととして落とし込むときにデータの考え方いくつかパターンを用意しておくっていうのが大事だと思いますパターンこれってどういうことかっていうと勉強とか好きですか