３ 予想の要素 ３－１－２ 情報 ”捏造”データ
１ ”捏造”データ
競馬の世界にはとんでもなく無意味なデータが氾濫しています。
特に初心者の方々は注意せねばなりません。ここで取り上げたのはその代表例です。
”捏造”データというのは、極端な傾向が出ているように見えるだけで実際には何の意味も無いデータです。
提示する人が自分の主張に都合のいいように”捏造”したデータです。
捏造でピンと来なければ”粉飾”データでもいいと思います。
データは極端な傾向が出ている方が信頼度が増すので、過去のデータを操作して極端な傾向があるように捏造されることが非常に多いです。
具体例を示しながら説明するので読めばわかると思います。
競馬においては、情報やデータは客観だと書きましたが、こういった”捏造”データは提示する人の主観を数値化しただけのモノです。完全に無視せねばなりません。
とにかく競馬ではこういったクソデータが多すぎるので注意が必要です。
画像は記事とは無関係の２０２１年のスプリングS。３番人気ヴィクティファルスを軸にして当ててたようです。ピッチ走法で雨は大丈夫そうだったので軸にしたようです。２着は７番人気のアサマノイタズラ。陣営が雨が降るといいとコメントしたので５００円ではなく２０００円に賭け金を増やしたようです（当時のメモより）。
（１）”捏造”データ その１ 無意味な数値で区切られたデータ
これは非常に多いですし、一見説得力があるのでタチが悪いです。
① 例１ 『前走７着以下だった馬は【０．０．１．３２】』
一見どこがダメだかわからない方も多いかも知れません。ですが、７着の『７』というのが無意味な数値です。
このレースの過去のデータは６着でも８着でもなく、７着で区切った方が極端な傾向が出るというだけなのです。６着まで入れてしまうとデータとして見栄えがしないからこそ7着で区切ったと思われます。
このように、『ある数値で区切ってみたら極端な傾向が出ました』というだけの数字遊びのようなデータがかなり多いです。時間さえあれば小学生でも”捏造”出来るデータです。
連対圏内の２着、馬券圏内である３着、掲示板である５着で区切るのは不自然とは言えません。
データは当てはめるような使い方をしてはいけません。７着以下は消しだとかが一番ダメです。
② 例２『調教のラスト１Fが１２，６秒以上の馬は【０．０．０．２３】』
こういったモノも同じです。何しろ『１２，６秒』で区切られているのは、そこで区切ったら一番極端な傾向に見えるデータが出来上がるというだけで、『１２，６』の数値には何の意味も無いのです。
当然ながら、１２，５秒と実質的には何も変わりませんので数字遊びに過ぎずデータとしての意味はありません。
着順や調教タイムに限った話でもなく、何しろどんなデータでも無意味な数値や不自然な数値で区切られたデータはほぼ全部クソデータなので完全に無視せねばなりません。調教タイム自体が当てにならないという話はここではあえて触れないことにします（後述します）。
これは、データ派に限らず、どのタイプの予想屋でもやりがちです。テレビだと無駄なフリップまで作って説明します。
予想屋は、自分の理論をグループ化したりパターン化して当てはめるために無意味な数値で区切ることも多いです。当てはめるためだけの区切りなので意味は全くありません。
とにかくこのような捏造データは凄く多いです。当てはめずに目安にする程度ならば参考にしてもいいモノもたまにはありますが、無視するのが一番です。
画像は記事とは無関係の２０２１年のフィリーズR。
２番人気ヨカヨカは軸で２着。１着は８番人気シゲルピンクルビー。差し有利だが４角ではある程度前じゃないと届かない馬場だったのでシゲルは５００円ではなく２０００円入れたようです（当時のメモより）
（２）”捏造”データ その２ ２つ以上の情報を組み合わせたデータ
これも非常に多いです。
２つ以上の情報を組み合わせたデータは全て無意味だと思った方がいいです。
これも”捏造”データの典型例です。
例 『関西馬で、かつ、前走２０００ｍ以上を走った馬は【０・０・２・１９】』
例 『〇〇産駒で、かつ、馬体重が〇キロ以下の馬は【０．０．０．２６】』
例 『今回乗り替わりの馬で、かつ、重賞出走経験のない馬は【０．０．０．１５】』
２つ足してあれば、とにかく全部”捏造”されたデータだと思った方がいいです。
こういったデータは、元々片方だけではそこそこの傾向しか示さないデータで、それ自体が参考にする価値のないクソデータのはずなのに、更にそこに何か絞りをかけることで非常に極端で信頼出来そうなデータが出来上がります。まさに”捏造”データなのです。
”捏造”するのも簡単で、１つに着目した後にその中から更なる共通項を見つけ出せばいいだけです。
だからこそ世の中にたくさん溢れかえっているのです。
これらも、データを提示する人の主観の塊みたいなデータです。提示する人の主張に都合がいいだけのデータですので、それを参考にしても馬券が当たるようにはなりません。
単なる過去の共通項を見つけただけの作業で生まれただけのデータなので、何度も書いていますが馬名に『ア』がつく馬が一番好走するというデータと全く同じレベルで全く意味のないデータなのです。
データ派の予想屋はこの”捏造”作業ばかりやっているようです。ホントにバカらしいです。一番当たらないのは血統派かデータ派のどちらかだろうというくらいデータ派は当たりません。
★”捏造”データのまとめ
”捏造”データの典型例２つを理解するだけでクソデータが大量に削除できます。
捏造データの他の典型例が思い付いたらまた追加します。
毎回長くなるのでここで一旦終わりにします。PCで見るとさほど長く感じなくてもスマホで見ると長すぎて自分でも読む気がなくなるので短くしたいと思っています。こういった記事を書くのは初めてなので、色々試しています。
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