技術と数値データ，キーノート「常磐線と福島第一原発」(チャレンジャーコラム第2回）

　みなさん，おはようございます．これから，Wein.Team 九州沖縄team，チャレンジャーコラムを連載しますYoshidaです．（自己紹介はnoteのプロフィールにピン止めしてます）

今私が挑戦していることは，「技術と社会の在り方を再構築するアイデアをまとめ，青写真を小論文に描くこと」です．その挑戦で考えていること，複数のトピックに分けてを語りたいと思います．

予定
第1回：技術と倫理，キーノート「タイタニック」
第2回：技術と数値データ，キーノート「常磐線と福島第一原発」
第3回：技術と想像，キーノート「東京証券取引所ダウン」
第4回：技術と社会（GDPRと金盾）
第5回：技術と古典
最終回：技術を考える今日と小論文

チャレンジャーズコラム｜オコエ / WEIN×オンカレ🏫｜note

今回は，技術を伝える報道，について特にそのファクト（事実）として使える数値（データ）について語りたいと思います．そしてキーノートに，常磐線と福島第一原発について，語りたいと思います．

データの種類と考え方

　よく，ファクトベースなどというフレーズには，データ，とりわけ数字を引用したものだといわれます．それは適切に数値を引用することで，現象を普遍的なものにし，個人の意見ではなく，一般論にすることができます．
　しかしながら，この数値の適切な使い方は難しいものです．このデータの見せ方一つで人が躍らせることはよくあります．

　よく塾や家庭教師の広告で，折れ線グラフの差を強調し，内申点が25点から28点になったことを，強調することは当たり前にあります．もちろん，内申点を3点あげるための努力は素晴らしいと思います．しかしながら，その塾や生徒さんの努力を体現するのに，この折れ線グラフでの表示は，また疑問があります．

　そこで今回は，データ（数値）の種類について語ってみましょう．種類は検出する方法や評価する方法によって，大きく6種類があります．

・絶対値
・相対値（差，割合）
・対数値
・微分値（1階，2階，...）
・積分値，総和値（1階，2階，...）
・その他（畳み込みなど）

　絶対値については，大きな異論はないと思います．リンゴは一個ならだれが見ても一個です．しかしながら，絶対値で評価するデータはそうは多くありません．基本的に我々は比較で物事を考えています．
　リンゴは多いか少ないか，人数分足りるか足りないかは，全て相対や比較です．

　次に相対値とは，基準や目標に対する現在の比較や差，割合です．しかしながら，ここで重要なことは基準を明確にすることです．例えば，「致死率が2倍のウイルスです」と言われても，基準が0.005%と1%では大きく違います．つまり，2万人に1人と2人の違いと，100人に1人と2人との違いは一目瞭然です．それこそ，先ほどの塾の事例もそうです．
　とりわけ注意したのが，温度がそうです．気温はおおよそ，-20℃から40℃程度をとります．ですが，夏を冬で気温が二倍になったなんてことは言いません．そもそも，この温度の単位である℃（セルシウス温度）は，水の凍る温度（説明不足）を0℃とし，沸騰する温度（説明不足）を100℃としています．ですから，2倍や3倍なんて考えることはできません．

　しかしながら，相対値の数値データであっても，基準が明確に示されない，暗黙の了解で語られるのが現状です．

　次に，対数値についてです．
　対数とは一般にlogとして与えられる関数です．簡単に言えば，10ならば1，100ならば2，10000ならば4というふうに，大きな数字を簡単に表す方法です．つまり，数字が1変わるだけで，実際には100倍になるようなものです．
　この対数値をとる代表的なデータは音量（デシベル）と，地震（マグニチュード）です．ただ，対数の場合，データを過大に評価する方向ではなく，データを過小に評価するように，騙しますから，少々特殊です．
　それこそ，空港の騒音問題において，単位がデシベルであるため，航空会社や飛行機製造メーカーが努力して音量の絶対量を大きく下げたとしても，地域に報告される音量データの変化が，わずかであるため，その努力が伝わりにくいということがありました．

　微分値とは，瞬間的な変化の強さです．速度や加速度（G）がそれにあたります．つまり，データが大きすぎると，気が付けば止められないようなことになるのです．（スピードの出しすぎが危険なことと一緒ですね）

　積分値とは，変化していくデータを全て足し合わせたものです．例えば，時々刻々と変化する速度を全て足すと，走行距離になりますし，2本の辺の距離（語弊あり）を全て足し合わせると，面積になります．
　ここで重要なことは，データを全て足すため，予想よりも結果は低くなることです．例えば，東海道の最高速度は時速285kmですから，東京大阪間約500kmは二時間未満で走行できることになります．しかしながら，実際は最速の”のぞみ”でさえ二時間20分程度かかります．それは，途中駅の停車や，それに伴う減速などが影響しているからです．つまり，瞬間的なデータを時間で単純に掛けるように求めることはできない，ことになります．

　データの種類は他にも数多くあります．専門的ですが，偏角をとるもの，畳み込みをするものなどなど，様々ですし，あるいは時間のように10進法でないものもあります．

　　何より，数値データそのものよりも，それに至る過程や，その数値データから言えることが重要です．
　例えば，風車の効率は60%程度が理論的な限度であり，水車の効率の限度は100%です（語弊あり）．つまり，風車と水車の効率の比較はできません．あるいは，風車の効率が仮に40%だったとして，そこから何が言えるかです．「だから，水車の建設と研究をすべきか」なのか，「でも風車は水車に比べ簡単に建設できるから，効率そっちのけでどんどん作ろう」なのか，だちらも言えます．
　この結論をなあなあにする人は多いと思います．これが僕の憂いです．

　
　この問題は難しい問題です．何よりここまでの議論は，高い知識と考察を要求します．ですから，語れる人は限られます．ですから，語る人間一つで，大勢の考え方が変わってしまうのです．

　しかし，伝えるメディアに責任を投げているからこそ，こうした不具合が生じるのであって，とも考えられ，非常に考えさせられます．

キーノート「福島第一原発事故」

　福島第一原発の事故に対しての是々非々ではなく，あるメディアが伝えら，事故に関する数値データの取り扱いについて語りたいと思います．

　まず，2020年3月，東京上野から宮城仙台を，福島県浜通り地域を経由して結ぶ常磐線が全線で復旧し，上野発の特急が一日に3本，杜の都仙台へ往復します．
　ところが，その途中には，帰宅困難区域や原子力発電所の近くを通ります．勿論，JR敷地内は除染されています．しかし，それでも，「車内で線量計の警報がなった」という記事が出ました．その記事の数値データに基づいた記述の要旨をまとめます．

・常磐線特急の車内で線量計のアラートが鳴った．
・自治体公開の沿線線量計のデータより，かなり高い線量を観測している．

　さて，このアラートについて語りたいと思います。

　議論をシンプルにするために，放射線量の基準に対する是非や，線量計の計測の是非については考えず，全て正しいものとして取り扱います．

　このアラートは、線量が国の基準を上回った時になるものです．つまり，線量が国の基準を超えていたことになります．しかしながら，常磐線特急は再開されました．このロジックを考えていきましょう．

　ここまでの論理の穴は，線量の国の基準です．国の基準とは，一年間に浴びる放射線量の総量に対して適応されます．つまり，ここでのアラートは，その総量を一年365日で割ったものです．そうです，このアラートが鳴った地域に一年間居続けて初めて，危険な被ばくをしたことになります．その考えに則って帰宅困難区域が設定されます．

　翻って，今回の常磐線特急のことを考えましょう．常磐線特急は，途中停車駅があるとは言え，基本的に時速90km以上で駆け抜けます．例え帰宅困難区域を通過しても，一年に比べれば，その通過する時間は一瞬で問題ないということです．つまり，比較するデータの取り扱いが異なる訳です．実際，鉄道の区間で平均した線量は十分に許容可能なものでした．

　記事において数値データは，基準に対する数値データとして取り扱われています．しかし，重要なのは基準の背景に照らしたデータです．そこが欠落していました．

（写真，常磐線復旧を伝えるニュース（日テレ系ニュース24より）

　しかしながら，思うことは，このような数値データの取り扱いは非常に難しいものだということです．

　こうして考えると，ファクトベースの議論の限界が見えてしまいます．事実に基づく議論の事実とは，複雑なコンテクストであって，その評価はたかが数字一つとっても難しいのです．

拙い文章にお付き合いいただきありがとうございました。

写真はトップから，東洋経済，受験のミカタ，関西学院大学，Wikipediaから頂戴しました．