ナンセンスを真剣に話す方法、複数のデータ列だけ

朝のニュースでは、消費者物価指数が先月nポイント上昇したと報じた。

リアルタイムの株価変動が携帯電話に表示され、上場企業の年次報告書を確認して株価の見通しを判断することもできます。

定期的な仕事の会議では、使用したデータ PPT テンプレートによってプレゼンテーションがより美しく興味深いものとなり、上司から賞賛されました。

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今日、私たちは毎日、毎時間、あらゆる瞬間にさまざまなデータに囲まれ、圧倒されています。これらの情報の一部は日常生活の単なる装飾であり、笑い飛ばせるものです。しかし、その一部は意思決定の基礎となり、極めて重要になります。

当社はデータを信頼しており、データは常に客観的な状況を客観的に反映したものであると信じています。しかし、本当にそうなのでしょうか?

ナンセンスな視覚トリック

ビッグダックは、1931年にアヒル農家によって建てられたアヒルの形をした店で、愛されるランドマークとなっています。

ビッグダックは、米国ニューヨーク州ロングアイランドのフランダースにあります。

しかし、建物としては、ビッグダックには特別な機能はありません。建築理論では、機能よりも形態を重視する象徴となり、「アヒル」は装飾が目的を上回る建物の代名詞となりました。

同様に、形状がデータよりも大きいグラフは「ダック」と呼ばれます。

USA Today は、データ視覚化「ダック」を作成した先駆者の 1 つです。上の写真は明らかに USA Today のスタイルを代表しています。

下のグラフィックのデザイナーは、2 本のフォークの歯を使用して棒グラフの棒を表現しました。

これを実行することの欠点は何ですか?多くの欠点があります:

バーはグラフの情報を伝える部分ですが、この図ではスペースのほんの一部しか占めていません。

傾斜した角度は、バーをこの角度で解釈することに慣れていないため、議論の余地があることもあります。

2 本のフォークは並んで配置されていますが、底部の水平線が揃っていないため、錯覚が生じやすくなります。

幸いなことに、値は書き出されました。しかし、グラフを解釈するために数値に頼らなければならない場合は、最初の 3 つの欠点を回避するために表を使用するのはいかがでしょうか。

デタラメとは、注意をそらしたり、ショックを与えたり、威嚇したりして、聴衆を説得したり、感動させようとして、事実や論理的一貫性を露骨に無視することだと言います。でも、かわいいことが何が悪いのでしょうか?実際、「Duck」が私たちを本当に心配させる理由は、かわいくしようとすると、それが表すデータを読者が理解するのが難しくなり、次第に意味不明になってしまうからです。

たとえば、この図は創造的ですが、円グラフを羊の角のように変形すると、読者がこれらの数量を視覚的に比較することがさらに難しくなります。

データ視覚化の「アヒル」が単なるでたらめの影であるならば、私たちが「ガラスの靴」と呼ぶ種類のデータ視覚化は完全なでたらめです。

「ガラスの靴」は、ある種類のデータを別の種類のデータの上に強制的に重ね合わせる視覚的な形式です。これを行う目的は、データ自体とフォームの互換性を考慮せずに、優れた視覚化フォームの権威を借用して、独自の権威を表現することです。グリム兄弟のオリジナルのシンデレラ物語と同じように、義理の姉妹はガラスの靴を履くために足の指を切り落とし、かかとを平らにしました。

最も乱用されている形態の 1 つが地下鉄の路線図であり、「地下鉄の路線図をシンボルとして使用する地図の地下鉄の路線図」というメタレベルの解説さえも引き起こしています。

地下鉄路線図を地図のシンボルとして表示した地下鉄路線図

もう 1 つの一般的な図の形式は、ラベル付きの概略図です。このタイプのグラフで最も影響を受けやすい領域の 1 つは PPT です。

見た目が豊かで、興味深く、わかりやすい PPT テンプレートを使用したことがない人はいないのではないでしょうか。または、このユニコーンのようなかわいいモデルを自分で作成することもできます。

しかし、グラフ上のラベルは意味をなさない。 Forelimb は「機械学習」や「視覚化」とどのような関係があるのでしょうか? 「R プログラミング」が後ろ足と関連しているのはなぜですか?なぜ右後ろ足にタグが付いていないのですか?なぜ「分析的思考者」という頭の部分は人のタイプを指し、体の残りの部分はスキルを指すのでしょうか? …

類似のものには以下のものがあります:

「幸福とペン」

「先生の自転車」

歪んだデジタルブラックボックス

まったくのナンセンスに近い現象、つまり数学的乱用がありますが、これは珍しいことではありません。

数学的とは、数式のように見えるが数学とは何の関係もない事柄を指します。

たとえば、信頼の方程式は次のようになります。

この方程式によれば、利己心が最低のとき、信頼は非常に高いので、コイントスの結果に基づいてすべてを決めるべきなのでしょうか?結局のところ、コインは本物であり、利己的なものではありません。

もう 1 つの例は、1 年で最も悲しい日 (1 月の第 3 月曜日) を表す式です。

W は天気、d は借金、T はクリスマスからの経過時間、Q は新年の抱負を諦めてからの経過時間、M はやる気の欠如、Na は行動の必要性を表します。 (式中の D が何を表しているかは明らかではありません。)

なんと厳密な数学的手法のように見えるのでしょう!しかし、それは実際には何を意味するのでしょうか?これらの量はどのように測定され、どのような単位で測定されるのでしょうか?単に正または負の相関関係を表現したいだけであれば、この形式を使用する必要はありません。それは役に立たないだけでなく、混乱を招きます。

デタラメを暴くにはスキルが必要だ

でたらめである可能性のあるものを特定する最終的な目標は、それを非難することです。しかし、たとえ科学的研究方法論に真に準拠した論文であっても、ナンセンスを排除するコストはナンセンスを生み出すコストよりもはるかに高くなります。バーグストロム氏とウェスト氏は、この「高度なナンセンス」の防御と危険性を証明するために、見事な反論事例を使用した。彼らはこの方法を「記憶に残る反論」と呼んだ。

そこで、「死んだ大西洋サケを通して人間の神経活動を研究する：多重比較補正の重要性について」というタイトルの学術ポスターが登場しました。そうです、死んだ鮭です。

これは故意に愚かな実験でした。研究者たちは死んだ魚に話しかけ、さまざまな社会的状況にある人々の写真を見せた。結果は衝撃的だった。サケに人間の感情について質問したところ、画像からは、サケの脳幹のいくつかの領域が「休んでいる」ときよりも活発に活動していることがわかった。

そしてそれは、人間の社会的シナリオに対する単なる「反応」です。このサケにサケの感情について尋ねられたら、これらの領域がどれほど明るくなるか想像してみてください。

死んだ魚の認知について驚くべき発見をしたか、あるいは修正されていない統計手法に何か問題があるかのどちらかだ。

でたらめを指摘することは、単に自信を高める訓練ではありません。それは道徳的義務です。冒頭で述べたように、世の中にはあらゆる種類の戯言が溢れています。その中には無害なものもあれば、ちょっとした迷惑なもの、さらには笑えるものもありますが、その多くは科学の誠実さや生死に関わる決定に深刻な影響を及ぼす可能性があります。

「データは新たなナンセンスだ。」しかし、私たちは科学が物理世界を理解するための成功した標準的な手段であることを決して否定しません。私たちが何に不満を言っても、どんな偏見を発見しても、どんな問題に遭遇しても、どんなナンセンスを言っても、科学は最終的には成功するでしょう。

復旦大学は2018年に新たな一般教育コースを開設し、学内の複数の専攻の教授を招いて、学生が日常的に接する可能性のある情報の「真偽検証」を行い、学生に「疑似科学」とは何かを説明した。コースは開始するとすぐに満席になりました。

「一見真実」と名付けられたこの新しいコースは、復旦大学で初めてのコースではありません。これはワシントン大学の公開講座「Calling Bullshit」からインスピレーションを得たものです。このコースは、生物学教授のカール・バーグストロムと情報学准教授のジェヴォン・ウェストが共同で指導し、論理とコミュニケーション チャネルの観点からデータ疑似科学がどのように生成され、広まるかを説明します。公式サイトにコース情報が掲載されるとすぐに、すべての席が埋まってしまいました。

これら 2 つのコースが非常に人気がある理由は、データ トラップを特定することが現代生活において厳密な必要性となっているためです。データや情報は疑似科学のために実際に操作される可能性があり、「衝撃！」と偽装された昔ながらのナンセンスは認識できるものの、それらが分裂してできた新たな亜種は目が回るようなものだ。

バーグストロム氏とウェスト氏はこうしたトリックを「でたらめ」と呼んでおり、でたらめを見分けて非難する方法を教えるこのコースは広く称賛されている。

終わり

編集者/肖希土碩

出典: Tadpole Musical Notation