良くも悪くも数字にとらわれる。
前々から気になっていたんですが、なかなか言葉にするのが難しいことでもあるので頭の整理がてら書いていこうと思います。
今回は見つけた数字によくも悪くもとらわれることについてです。
個人的に取り上げたり、意見を言うのが好きではないのですが、一番わかりやすい時事的なところから引っ張っていきたいと思います。
ふと、こんなお話を耳にしました。
フェスしたあとの無料抗体検査したお話ですね。
開催したやり方とか賛否は置いといて、とにかく今回はテーマの数字のみ関して着目します。
結果として、956人が検査してそのうち2人に陽性の反応が出たということです。ここだけ切り取って事実を伝えているので、経緯も相まって悪い知らせのように聞こえますが、事前に持っている情報からざっくりでも計算すると違ったように見えたりします。
ウイルスの潜伏期間が１～14日なので２週間分の一日の感染者数がこんな感じなので（下画像）多めに見積もって愛知県の平均1500人にして全部合わせてみると、
1,500人×14日間＝21,000人 （ざっくりとした２週間分の感染者数）
そして、愛知県の人口が、750万人強で今まで感染した人を１０万弱なので
まだかかっていない人はざっくり７４０万人。
これらを踏まえて、何人に一人の確率でなるかを計算すると、
21,000人÷7,580,000人＝1/358...(358分の１）
超ざっくり計算したら、358人に1人感染するという確率が求められる。
最初にあげた956人中2人陽性したものと比較して、人数を合わせてあげると
ざっくり956人中2.6人が感染するという数字が出せる。
細かくいうと陽性と感染者数は違うじゃないとか無症状とか地域別や環境でまたかわってくるけれども、
ざっくり同じ数字になるなーって比べることができたりします。
なので、こういった今回においてこの956人中2人驚くべき数字でもなく、妥当な数字だなと捉えることができます。
ただ、確率として数字にすると意外とそんなに？と捉える人もいると思うので別の角度から切り込むものも出しておこうと思います。
今の一日1000人～2000人の感染が出る話をインフルエンザの感染者と比較すると2019年の12月の初旬並みと同じ人数になります。
（計算は割愛）
これを聞いたときに数字の重みが先ほどの確率で出したものとかわりましたか？
（グラフは49週目～12月にあたる↓）
このように数字に対して視点や比較をするだけで印象がかわります。
なので、報道されるものやお店の広告とかにも書かれている数字というのは少なからず誰かの価値観や偏見、不安、狙いなどが入りやすくなるというわけです。（まとめてバイアスという言葉がある）
事実しか言っていないようで俯瞰になっていなかったり。
逆に、この仕組みをうまく使って仕事や目標に対しての武器につなげたり。
自分もEsportsのアナリストとしてやっていたときも基本選手にデータを大々的に公開していませんでした。とにかく小出しにしたり、マイナスなイメージがかえってついてしまいそうなときは言わなかったり。
（このやり方に理解されない人も多いんですけれども、、）
ただ、そんなことをたらたら書いている自分でも価値観や先入観が入ってしまうんですが、僕が意識していることとして、パッと出た数字に対して、違う視点からその数字になるかざっくりで計算したり、原因はなんなのか考えたりと疑いを持って向き合っています。
ちょっと数字ばかりで長々と書いてしまいましたが、少しでも客観的に見れるようになるのは大事だと思うので書いておきました。
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