TEDxExeter
Alan Smith: Why you should love statistics
アラン・スミス: 統計を好きになるべき理由
Filmed:
Readability: 4.2
1,779,282 views
あなたは統計データを推測するのは得意ですか？そう思う人は考え直した方がいいでしょう。数学の得意、不得意に関わらず、私たちが数字を理解し操作する能力は極めて限られている、そう話すのはデータ視覚化の専門家アラン・スミスです。彼は、楽しい話を通して、私たちが知っていることと、そう思っているだけなことのギャップを探ります。
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Back in 2003,
0
714
3096
2003年に
00:15
the UK government carried out a survey.
1
3834
2509
イギリス政府が ある調査をしました
00:19
And it was a survey that measured
levels of numeracy
levels of numeracy
2
7494
3149
国民の数学能力のレベルを測るための
00:22
in the population.
3
10667
1237
調査です
00:23
And they were shocked to find out
4
11928
1643
関係者が衝撃を受けたのは
00:25
that for every 100 working age
adults in the country,
adults in the country,
5
13595
3364
数学能力がレベル1に達しない人が
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
16983
3501
成人の労働人口100人当たり
47人に上ったことです
47人に上ったことです
00:32
Now, Level 1 numeracy skills --
that's low-end GCSE score.
that's low-end GCSE score.
7
20892
4112
レベル1は一般中等教育修了資格試験で
一番下のレベルに相当し
一番下のレベルに相当し
00:37
It's the ability to deal with fractions,
percentages and decimals.
percentages and decimals.
8
25410
3248
分数、割合、小数を使えるレベルです
00:40
So this figure prompted
a lot of hand-wringing in Whitehall.
a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
28682
4628
この結果を受けてイギリス政府に
不安が広がりました
不安が広がりました
00:45
Policies were changed,
10
33334
1628
政策を見直し
00:46
investments were made,
11
34986
1722
教育予算を増額して
00:48
and then they ran
the survey again in 2011.
the survey again in 2011.
12
36732
3038
2011年に再び
調査を実施しました
調査を実施しました
00:51
So can you guess
what happened to this number?
what happened to this number?
13
39794
2205
結果は どうなったと思いますか？
00:56
It went up to 49.
14
44021
1444
100人中49人に増えたんです
00:57
(Laughter)
15
45489
1449
（笑）
00:58
And in fact, when I reported
this figure in the FT,
this figure in the FT,
16
46962
2449
私がフィナンシャル・タイムズ紙で
この結果を報じた時
この結果を報じた時
01:01
one of our readers joked and said,
17
49435
1671
こんなジョークを言った
読者がいました
読者がいました
01:03
"This figure is only shocking
to 51 percent of the population."
to 51 percent of the population."
18
51130
3761
「この結果にショックを受けるのは
国民の51%だけだ」
国民の51%だけだ」
01:06
(Laughter)
19
54915
2286
（笑）
01:09
But I preferred, actually,
the reaction of a schoolchild
the reaction of a schoolchild
20
57225
3157
私がもっと気に入ったのは
この話を学校で紹介した時の
この話を学校で紹介した時の
01:12
when I presented
at a school this information,
at a school this information,
21
60406
3095
ある生徒の反応でした
01:15
who raised their hand and said,
22
63525
1531
その生徒は挙手して言ったんです
01:17
"How do we know that the person
who made that number
who made that number
23
65080
2516
「その結果をまとめた人は本当に
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
67620
1815
49%の方には
入ってないんですよね？」
入ってないんですよね？」
01:21
(Laughter)
25
69459
1254
（笑）
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
70737
4050
数学能力が大事な問題であるのは
明らかです
明らかです
01:26
because these are
important skills for life,
important skills for life,
27
74811
2110
生活上 大切なスキルですし
01:28
and a lot of the changes
that we want to introduce in this century
that we want to introduce in this century
28
76945
3867
私たちが今世紀中の
実現を目指す変革の多くは
実現を目指す変革の多くは
01:32
involve us becoming
more comfortable with numbers.
more comfortable with numbers.
29
80836
2441
私たちが数字に強くなることを
必要とするからです
必要とするからです
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
83301
1848
これはイギリスだけの
問題ではありません
問題ではありません
01:37
OECD this year released some figures
looking at numeracy in young people,
looking at numeracy in young people,
31
85173
4930
OECDは2016年に 若者の数学能力に関する
調査結果を公表しました
調査結果を公表しました
01:42
and leading the way, the USA --
32
90127
2780
まずは アメリカですが
01:44
nearly 40 percent of young people
in the US have low numeracy.
in the US have low numeracy.
33
92931
4670
40%近くの若者は
十分な数学能力が身についていません
十分な数学能力が身についていません
01:49
Now, England is there too,
34
97625
1297
イギリスも グラフにありますが
01:50
but there are seven OECD countries
with figures above 20 percent.
with figures above 20 percent.
35
98946
5533
割合が20%を超えるOECD諸国が
７つもあります
７つもあります
01:56
That is a problem,
because it doesn't have to be that way.
because it doesn't have to be that way.
36
104503
2759
これは問題です
必然的な結果ではないからです
必然的な結果ではないからです
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
107286
2008
このグラフの右端を見ると
02:01
you can see the Netherlands and Korea
are in single figures.
are in single figures.
38
109318
2960
オランダや韓国は
１桁台なのがわかります
１桁台なのがわかります
02:04
So there's definitely a numeracy
problem that we want to address.
problem that we want to address.
39
112302
4416
だから数学能力の問題には
絶対に取り組む必要があります
絶対に取り組む必要があります
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
117510
2930
さて こういった調査と同様に
役に立つのは
役に立つのは
02:12
I think we risk herding people
inadvertently into one of two categories;
inadvertently into one of two categories;
41
120464
5400
つい人を２種類に分けてしまう
私たちの傾向を考えてみることでしょう
私たちの傾向を考えてみることでしょう
02:17
that there are two kinds of people:
42
125888
1776
つまり人間には２タイプいて
02:19
those people that are comfortable
with numbers, that can do numbers,
with numbers, that can do numbers,
43
127688
4349
数字に強く計算が得意な人と
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
計算が苦手な人に
分けてしまいがちなのです
分けてしまいがちなのです
02:26
And what I'm trying
to talk about here today
to talk about here today
45
134321
2101
私が今日お話ししたいのは
02:28
is to say that I believe
that is a false dichotomy.
that is a false dichotomy.
46
136446
3042
そんな分け方は
間違っているということです
間違っているということです
02:31
It's not an immutable pairing.
47
139512
1868
決して変えられない分類ではありません
02:33
I think you don't have to have
tremendously high levels of numeracy
tremendously high levels of numeracy
48
141404
3648
数字から新たな発想をするのに
そこまで高度な数学的能力は
そこまで高度な数学的能力は
02:37
to be inspired by numbers,
49
145076
1728
必要ないでしょうし
02:38
and that should be the starting point
to the journey ahead.
to the journey ahead.
50
146828
3109
そういう考え方を元にして
検討を進めていくべきです
検討を進めていくべきです
02:42
And one of the ways in which
we can begin that journey, for me,
we can begin that journey, for me,
51
150387
4311
検討を進める方法の１つとして
私の場合は
私の場合は
02:46
is looking at statistics.
52
154722
1726
統計を取り上げました
02:48
Now, I am the first to acknowledge
that statistics has got somewhat
that statistics has got somewhat
53
156472
3495
統計は イメージに問題があると
認める人間は
認める人間は
02:51
of an image problem.
54
159991
1318
私が初めてですかね？
02:53
(Laughter)
55
161333
1047
（笑）
02:54
It's the part of mathematics
56
162404
1532
統計学は数学の一部門ですが
02:55
that even mathematicians
don't particularly like,
don't particularly like,
57
163960
3059
数学者さえ
それほど好きではありません
それほど好きではありません
02:59
because whereas the rest of maths
is all about precision and certainty,
is all about precision and certainty,
58
167043
4012
統計学を除く数学では
正確さと確実性がすべてですが
正確さと確実性がすべてですが
03:03
statistics is almost the reverse of that.
59
171079
2284
統計学は ほぼ正反対だからです
03:05
But actually, I was a late convert
to the world of statistics myself.
to the world of statistics myself.
60
173793
4655
ただ本当は 私が統計の世界に入ったのも
比較的最近のことです
比較的最近のことです
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
178472
2082
もし私が学部生だった頃 教授に
03:12
what two subjects would I be least likely
to excel in after university,
to excel in after university,
62
180578
4759
卒業後 私が才能を発揮する見込みが
最も低い分野を２つ挙げてもらったら
最も低い分野を２つ挙げてもらったら
03:17
they'd have told you statistics
and computer programming,
and computer programming,
63
185361
2767
統計とプログラミングを
挙げたでしょうが
挙げたでしょうが
03:20
and yet here I am, about to show you
some statistical graphics
some statistical graphics
64
188152
2939
これから皆さんに見ていただくのは
03:23
that I programmed.
65
191115
1202
私がプログラムした統計グラフです
03:24
So what inspired that change in me?
66
192745
1755
私に一体何が起きたのでしょう？
03:26
What made me think that statistics
was actually an interesting thing?
was actually an interesting thing?
67
194524
3648
統計が 本当は面白いと
思うようになったのは なぜでしょう？
思うようになったのは なぜでしょう？
03:30
It's really because
statistics are about us.
statistics are about us.
68
198196
2266
それは統計が 私たち自身に
関する学問だからです
関する学問だからです
03:32
If you look at the etymology
of the word statistics,
of the word statistics,
69
200869
2582
「統計」の語源を見ていくと
03:35
it's the science of dealing with data
70
203475
2609
それは私たちが暮らす
国や地域に関わる
国や地域に関わる
03:38
about the state or the community
that we live in.
that we live in.
71
206108
2430
データを扱う科学のことだと
わかります
わかります
03:40
So statistics are about us as a group,
72
208562
3354
つまり統計とは 個人ではなく
集団としての私たちに関する
集団としての私たちに関する
03:43
not us as individuals.
73
211940
1675
学問なのです
03:45
And I think as social animals,
74
213639
1470
私たちは社会的存在として
03:47
we share this fascination about how
we as individuals relate to our groups,
we as individuals relate to our groups,
75
215133
3944
個人が集団や仲間と
どう関わっているかに
どう関わっているかに
03:51
to our peers.
76
219101
1388
皆 関心を持つものです
03:52
And statistics in this way
are at their most powerful
are at their most powerful
77
220513
3110
統計が最も力を発揮するのは
03:55
when they surprise us.
78
223647
1301
驚くべき発見がある時です
03:57
And there's been some really wonderful
surveys carried out recently
surveys carried out recently
79
225477
3207
ここ数年 調査会社イプソスモリが
とても素晴らしい調査を
とても素晴らしい調査を
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
228708
1714
実施しています
04:02
They did a survey of over
1,000 adults in the UK,
1,000 adults in the UK,
81
230446
2708
ある調査ではイギリス国内の
1,000人以上の成人を対象に
1,000人以上の成人を対象に
04:05
and said, for every 100 people
in England and Wales,
in England and Wales,
82
233178
3780
こんな質問をしました
「イングランドとウェールズで
「イングランドとウェールズで
04:08
how many of them are Muslim?
83
236982
1870
イスラム教徒は
100人当たり何人でしょう？」
100人当たり何人でしょう？」
04:10
Now the average answer from this survey,
84
238876
2646
この調査での平均的な回答—
04:13
which was supposed to be representative
of the total population, was 24.
of the total population, was 24.
85
241546
3412
つまり全人口を代表する回答は
「24人」でした
「24人」でした
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
これが人々のイメージなのです
04:20
British people think 24 out of every 100
people in the country are Muslim.
people in the country are Muslim.
87
248682
3639
イギリス人は 国内の100人中24人が
イスラム教徒だと思っています
イスラム教徒だと思っています
04:24
Now, official figures reveal
that figure to be about five.
that figure to be about five.
88
252345
4410
一方 公表された数値によれば
実際の数は およそ５人です
実際の数は およそ５人です
04:29
So there's this big variation
between what we think, our perception,
between what we think, our perception,
89
257732
3987
つまり 私たちのイメージや認識と
統計からわかる現実との間には
統計からわかる現実との間には
04:33
and the reality as given by statistics.
90
261743
2038
大きな隔たりがあるのです
04:35
And I think that's interesting.
91
263805
1544
そこが面白いところだと思います
04:37
What could possibly be causing
that misperception?
that misperception?
92
265373
3290
こういう認識の誤りは
何が原因で起こるのでしょう？
何が原因で起こるのでしょう？
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
269212
1854
私はこの調査に すっかり興奮して
04:43
I started to take questions out
in presentations. I was referring to it.
in presentations. I was referring to it.
94
271090
3480
自分のプレゼンで 調査項目から
質問を出すようになったのです
質問を出すようになったのです
04:46
Now, I did a presentation
95
274594
1218
ハマースミスにある
04:47
at St. Paul's School for Girls
in Hammersmith,
in Hammersmith,
96
275836
2310
セント・ポール女学校で
プレゼンをした時は
プレゼンをした時は
04:50
and I had an audience rather like this,
97
278170
2140
今と同じような聴衆でしたが
04:52
except it was comprised entirely
of sixth-form girls.
of sixth-form girls.
98
280334
3868
全員 女子高生でした
04:56
And I said, "Girls,
99
284226
2396
そこで私は言ったんです
04:59
how many teenage girls do you think
the British public think
the British public think
100
287598
4543
「イギリスの一般市民は
十代の女子が毎年何人妊娠すると
十代の女子が毎年何人妊娠すると
05:04
get pregnant every year?"
101
292165
1748
考えているでしょう？」
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
293937
2676
私が答えを言うと
皆 激怒しました
皆 激怒しました
05:09
the British public think that 15
out of every 100 teenage girls
out of every 100 teenage girls
103
297453
3913
イギリスの一般市民は １年間で
十代女子の100人中15人が
十代女子の100人中15人が
05:13
get pregnant in the year.
104
301390
1293
妊娠したと思っていたのです
05:15
And they had every right to be angry,
105
303429
2231
彼女たちが怒るのも もっともで
05:17
because in fact, I'd have to have
closer to 200 dots
closer to 200 dots
106
305684
2758
公表された数字によると
実際には 妊娠した女の子を
実際には 妊娠した女の子を
05:20
before I could color one in,
107
308466
1570
１人見つけるには
05:22
in terms of what
the official figures tell us.
the official figures tell us.
108
310060
2515
200人近く 必要になるのです
05:24
And rather like numeracy,
this is not just an English problem.
this is not just an English problem.
109
312599
3800
数学能力の場合と同じで
これはイギリスだけの問題ではありません
これはイギリスだけの問題ではありません
05:28
Ipsos MORI expanded the survey
in recent years to go across the world.
in recent years to go across the world.
110
316423
4504
イプソスモリ社は近年
調査対象を世界に拡大し
調査対象を世界に拡大し
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
320951
2950
サウジアラビア人には
こんな質問をしました
こんな質問をしました
05:35
for every 100 adults in your country,
112
323925
2521
「サウジアラビアの成人100人につき
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
326470
2873
太り気味または肥満の人は
何人でしょうか？」
何人でしょうか？」
05:42
And the average answer from the Saudis
was just over a quarter.
was just over a quarter.
114
330526
5333
平均は４分の１ちょっとという
回答でした
回答でした
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
これが彼らのイメージです
05:49
Just over a quarter of adults
are overweight or obese.
are overweight or obese.
116
337628
2568
太り気味または肥満は
全体の４分の１ちょっと
全体の４分の１ちょっと
05:52
The official figures show, actually,
it's nearer to three-quarters.
it's nearer to three-quarters.
117
340220
4781
でも公表された数字によると
実際は４分の３近くに上ります
実際は４分の３近くに上ります
05:57
(Laughter)
118
345025
1456
（笑）
05:58
So again, a big variation.
119
346505
2292
ここにも 大きな開きがあります
06:00
And I love this one: they asked in Japan,
they asked the Japanese,
they asked the Japanese,
120
348821
4446
私のお気に入りはこれ
日本人への質問です
日本人への質問です
06:05
for every 100 Japanese people,
121
353291
1960
「日本人100人当たり
06:07
how many of them live in rural areas?
122
355275
2601
農村部に住んでいる人は
何人でしょうか？」
何人でしょうか？」
06:10
The average was about a 50-50 split,
just over halfway.
just over halfway.
123
358521
4901
平均は だいたい半々
半分を少し超えるくらいでした
半分を少し超えるくらいでした
06:15
They thought 56 out of every 100
Japanese people lived in rural areas.
Japanese people lived in rural areas.
124
363446
4147
日本人は100人中56人が
農村部に住んでいると思っていたのです
農村部に住んでいると思っていたのです
06:19
The official figure is seven.
125
367617
1687
でも公表された数字では７人です
06:22
So extraordinary variations,
and surprising to some,
and surprising to some,
126
370259
4450
ズレがあまりにも大きいので
驚く人もいますが
驚く人もいますが
06:26
but not surprising to people
who have read the work
who have read the work
127
374733
2389
例えばノーベル賞経済学者
ダニエル・カーネマンの
ダニエル・カーネマンの
06:29
of Daniel Kahneman, for example,
the Nobel-winning economist.
the Nobel-winning economist.
128
377146
4392
著書を読んだことがあれば
それほど驚かないでしょう
それほど驚かないでしょう
06:33
He and his colleague, Amos Tversky,
spent years researching this disjoint
spent years researching this disjoint
129
381562
5092
カーネマンと
同僚のエイモス・トベルスキーは
同僚のエイモス・トベルスキーは
06:38
between what people perceive
and the reality,
and the reality,
130
386678
3145
人の認識と現実は かけ離れていて
統計に対する勘は
統計に対する勘は
06:41
the fact that people are actually
pretty poor intuitive statisticians.
pretty poor intuitive statisticians.
131
389847
3751
まったく当てにならないことを
長年研究してきました
長年研究してきました
06:45
And there are many reasons for this.
132
393622
1760
これには理由がいろいろあります
06:47
Individual experiences, certainly,
can influence our perceptions,
can influence our perceptions,
133
395406
3115
確かに個人の経験は
認識に影響を与えますが
認識に影響を与えますが
06:50
but so, too, can things like the media
reporting things by exception,
reporting things by exception,
134
398545
3958
例えば メディアなどからの
影響もあります
影響もあります
06:54
rather than what's normal.
135
402527
1696
普通のことより
例外を大きく報じますから
例外を大きく報じますから
06:56
Kahneman had a nice way
of referring to that.
of referring to that.
136
404855
2126
カーネマンは これを
うまく説明しています
うまく説明しています
06:59
He said, "We can be blind
to the obvious" --
to the obvious" --
137
407005
2085
「明白なものも見えない時がある」
だから数字を見誤るわけです
07:01
so we've got the numbers wrong --
138
409114
1638
「ただ 見えていないことにさえ
気づかないことがある」
気づかないことがある」
07:02
"but we can be blind
to our blindness about it."
to our blindness about it."
139
410776
2322
これは意思決定に
大きな影響を及ぼします
大きな影響を及ぼします
07:05
And that has enormous
repercussions for decision making.
repercussions for decision making.
140
413122
3266
07:08
So at the statistics office
while this was all going on,
while this was all going on,
141
416412
2852
この頃 私は
国家統計局に勤務していて
国家統計局に勤務していて
07:11
I thought this was really interesting.
142
419288
1912
とても面白いと思い
こう考えました
こう考えました
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
421224
2010
これは明らかに
地球規模の問題だけれど
地球規模の問題だけれど
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
423258
2435
重要なのは地理に
詳しいかどうかかもしれない
詳しいかどうかかもしれない
07:17
These were questions that were all about,
how well do you know your country?
how well do you know your country?
145
425717
3909
結局 自分の国をどれだけ
知っているかに尽きるのではないか
知っているかに尽きるのではないか
07:21
So in this case, it's how well
do you know 64 million people?
do you know 64 million people?
146
429650
3993
この場合 イギリス国民6,400万人を
どれだけよく知っているのか？
どれだけよく知っているのか？
07:25
Not very well, it turns out.
I can't do that.
I can't do that.
147
433667
2732
実は それほど知らないのです
知りようがありません
知りようがありません
07:28
So I had an idea,
148
436423
1324
そこで思いついたのが
07:29
which was to think about
this same sort of approach
this same sort of approach
149
437771
3123
イプソスモリの調査と
同じアプローチをとりつつ
同じアプローチをとりつつ
07:32
but to think about it
in a very local sense.
in a very local sense.
150
440918
2105
もっと地域志向の
考え方をすることでした
考え方をすることでした
地域が問題なのではないか？と
07:35
Is this a local?
151
443047
1191
07:36
If we reframe the questions and say,
152
444262
1941
質問の仕方を変えて
07:38
how well do you know your local area,
153
446227
2122
回答者の地元についての知識を尋ねれば
07:40
would your answers be any more accurate?
154
448373
2103
回答はもっと正確になるだろうか？
07:43
So I devised a quiz:
155
451817
1762
そこで私はテストを作りました
07:45
How well do you know your area?
156
453603
1859
あなたはどのくらい地元を知っているか？
07:48
It's a simple Web app.
157
456454
1889
これは単純なウェブ・アプリです
07:50
You put in a post code
158
458367
1183
郵便番号を入力すると
07:51
and then it will ask you questions
based on census data
based on census data
159
459574
2707
その地域の国勢調査データを
元にした―
元にした―
07:54
for your local area.
160
462305
1539
テストが出ます
07:56
And I was very conscious
in designing this.
in designing this.
161
464305
2123
デザインには
とても気を使いました
とても気を使いました
07:58
I wanted to make it open
to the widest possible range of people,
to the widest possible range of people,
162
466452
4109
私は 数字を理解できる
[51%]の人々だけでなく
[51%]の人々だけでなく
08:02
not just the 49 percent
who can get the numbers.
who can get the numbers.
163
470585
2828
できるだけ いろいろな人を
対象にしたかったし
対象にしたかったし
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
473437
1755
皆にやって欲しかったのです
08:07
So for the design of the quiz,
165
475216
1525
だからテストのデザインには
08:08
I was inspired by the isotypes
166
476765
3615
オットー・ノイラートによる
1920〜30年代の図像統計の技法—
1920〜30年代の図像統計の技法—
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
「アイソタイプ」からヒントを得ました
08:15
Now, these are methods
for representing numbers
for representing numbers
168
483030
4348
アイコンをこんなふうに並べて
数字を表現するという
数字を表現するという
08:19
using repeating icons.
169
487402
1773
この技法を使っています
08:21
And the numbers are there,
but they sit in the background.
but they sit in the background.
170
489640
3165
数字は存在していますが
背景に潜んでいるのです
背景に潜んでいるのです
08:24
So it's a great way
of representing quantity
of representing quantity
171
492829
2723
この技法だと
数量をうまく表すことができ
数量をうまく表すことができ
08:27
without resorting to using terms
like "percentage,"
like "percentage,"
172
495576
2984
「パーセント」とか「何分の１」とか
「比」といった用語を
「比」といった用語を
08:30
"fractions" and "ratios."
173
498584
1230
使う必要がなくなります
08:31
So here's the quiz.
174
499838
1702
さて テストを見てみましょう
08:34
The layout of the quiz is,
175
502310
1647
レイアウトは
08:35
you have your repeating icons
on the left-hand side there,
on the left-hand side there,
176
503981
2819
画面の左側に
アイコンが並んでいて
アイコンが並んでいて
右側には 質問の対象となる
地域を示した
地域を示した
08:38
and a map showing you the area
we're asking you questions about
we're asking you questions about
177
506824
3123
地図が表示されます
08:41
on the right-hand side.
178
509971
1167
08:43
There are seven questions.
179
511162
1281
質問は７つです
08:44
Each question, there's a possible answer
between zero and a hundred,
between zero and a hundred,
180
512467
3893
それぞれ 0から100で答え
08:48
and at the end of the quiz,
181
516384
1349
テストが終わると
08:49
you get an overall score
between zero and a hundred.
between zero and a hundred.
182
517757
3218
合計スコアが
0から100の値で表示されます
0から100の値で表示されます
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
520999
2084
ここはTEDxExeterですから
08:55
I thought we would have
a quick look at the quiz
a quick look at the quiz
184
523107
2325
テストの最初の数問は
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
525456
2309
エクスターに関するものにしました
08:59
And so the first question is:
186
527789
1405
１番目の質問は こうです
09:01
For every 100 people,
how many are aged under 16?
how many are aged under 16?
187
529218
2992
「16歳未満の人は
100人当たり何人？」
100人当たり何人？」
09:04
Now, I don't know Exeter very well
at all, so I had a guess at this,
at all, so I had a guess at this,
188
532784
3600
私はエクセターについて
よく知らないので 勘で答えましたが
よく知らないので 勘で答えましたが
09:08
but it gives you an idea
of how this quiz works.
of how this quiz works.
189
536408
2561
テストの仕組みは
わかるでしょう
わかるでしょう
09:10
You drag the slider
to highlight your icons,
to highlight your icons,
190
538993
3706
スライダーをドラッグして
アイコンに色をつけ
アイコンに色をつけ
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
542723
2235
「送信」をクリックするだけで
回答できます
回答できます
09:16
and we animate away the difference
between your answer and reality.
between your answer and reality.
192
544982
3663
すると送った答えと現実との違いが
アニメーションで表示されます
アニメーションで表示されます
09:20
And it turns out, I was a pretty
terrible guess: five.
terrible guess: five.
193
548669
4075
結局 推測は全然違いました
５人でした
５人でした
09:25
How about the next question?
194
553149
1424
次の質問はどうでしょう？
09:26
This is asking about
what the average age is,
what the average age is,
195
554597
2156
平均年齢を聞く質問ですから
09:28
so the age at which half
the population are younger
the population are younger
196
556777
2445
要は人口の半分が
その年齢より年下になり
その年齢より年下になり
09:31
and half the population are older.
197
559246
1674
半分が年上になる年齢を答えます
09:32
And I thought 35 -- that sounds
middle-aged to me.
middle-aged to me.
198
560944
3350
私の答えは35歳—
まさに「中年」でしょう
まさに「中年」でしょう
09:36
(Laughter)
199
564318
1443
（笑）
09:40
Actually, in Exeter,
it's incredibly young,
it's incredibly young,
200
568206
2106
実際は エクセターは
かなり若い地域です
かなり若い地域です
09:42
and I had underestimated the impact
of the university in this area.
of the university in this area.
201
570336
4538
私は この地域にある大学の影響を
小さく見積もっていました
小さく見積もっていました
09:46
The questions get harder
as you go through.
as you go through.
202
574898
2031
質問は進むにつれて難しくなります
09:48
So this one's now asking
about homeownership:
about homeownership:
203
576953
2383
ここでは家の所有率を聞いています
09:51
For every 100 households, how many
are owned with a mortgage or loan?
are owned with a mortgage or loan?
204
579955
3699
住宅ローンが残っている家は
100軒当たり何軒でしょう？
100軒当たり何軒でしょう？
09:55
And I hedged my bets here,
205
583678
1280
ここは無難な数にしました
09:56
because I didn't want to be
more than 50 out on the answer.
more than 50 out on the answer.
206
584982
3098
答えが50軒以上違うのは
嫌ですから
嫌ですから
10:00
(Laughter)
207
588104
2020
（笑）
10:02
And actually, these get harder,
these questions,
these questions,
208
590148
2466
質問はどんどん難しくなります
10:04
because when you're in an area,
when you're in a community,
when you're in a community,
209
592638
2859
その地域に住んでいれば
「年齢」のような問題だと
「年齢」のような問題だと
10:07
things like age -- there are clues
to whether a population is old or young.
to whether a population is old or young.
210
595521
5250
住民が若いか 年をとっているか
判断する手がかりがあります
判断する手がかりがあります
10:12
Just by looking around
the area, you can see it.
the area, you can see it.
211
600795
2345
地域を歩き回れば
状況が見えるのです
状況が見えるのです
10:15
Something like homeownership
is much more difficult to see,
is much more difficult to see,
212
603164
3391
「家の所有率」のような問題は
はるかに見えにくく
はるかに見えにくく
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
606579
2608
「何人くらい家を持っているか」に関する
10:21
our own biases about how many people
we think own their own homes.
we think own their own homes.
214
609211
4451
経験則やバイアスに
いつものように頼ってしまいます
いつものように頼ってしまいます
10:25
Now the truth is,
when we published this quiz,
when we published this quiz,
215
613686
3650
実は 私たちが
このテストを公開した時
このテストを公開した時
10:29
the census data that it's based on
was already a few years old.
was already a few years old.
216
617360
3536
元になった国勢調査データは
数年前のものでした
数年前のものでした
10:32
We've had online applications
that allow you to put in a post code
that allow you to put in a post code
217
620920
3569
当時もうオンライン・アプリに
郵便番号を入れると
郵便番号を入れると
10:36
and get statistics back for years.
218
624513
2094
数年分の統計自体は
見られるようになっていました
見られるようになっていました
10:38
So in some senses,
219
626631
1189
だから ある意味
10:39
this was all a little bit old
and not necessarily new.
and not necessarily new.
220
627844
3549
これは少し遅れた企画で
まったく新規のものとは言えません
まったく新規のものとは言えません
10:43
But I was interested to see
what reaction we might get
what reaction we might get
221
631417
3639
ただ 面白かったのは
こんな風に
こんな風に
10:47
by game-ifying the data
in the way that we have,
in the way that we have,
222
635080
2717
データをゲーム化し
10:49
by using animation
223
637821
1407
アニメーションを使い
10:51
and playing on the fact
that people have their own preconceptions.
that people have their own preconceptions.
224
639252
3748
皆 先入観があるという事実で遊ぶことで
どんな反応があるか知ることでした
どんな反応があるか知ることでした
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
643508
3583
実際のところ 反応は —
11:00
was more than I could have hoped for.
226
648328
1928
期待以上でした
11:02
It was a long-held ambition of mine
to bring down a statistics website
to bring down a statistics website
227
650280
3381
統計のウェブサイトが
大量のアクセスのせいで落ちることが
大量のアクセスのせいで落ちることが
以前から私の野望でしたから
11:05
due to public demand.
228
653685
1408
11:07
(Laughter)
229
655117
1800
（笑）
11:08
This URL contains the words
"statistics," "gov" and "UK,"
"statistics," "gov" and "UK,"
230
656941
3464
このURLは “statistics（統計）”
“gov”、“UK”という
“gov”、“UK”という
11:12
which are three of people's least
favorite words in a URL.
favorite words in a URL.
231
660429
3242
誰もが嫌がる３つの言葉が入っています
11:15
And the amazing thing about this
was that the website came down
was that the website came down
232
663695
3985
でも すごいのは
そのサイトのダウンが
そのサイトのダウンが
11:19
at quarter to 10 at night,
233
667704
2093
午後9時45分に起きたことです
11:21
because people were actually
engaging with this data
engaging with this data
234
669821
3211
皆このデータに 自分の意思で
11:25
of their own free will,
235
673056
1539
しかも個人の時間を割いて
11:26
using their own personal time.
236
674619
2035
アクセスしているということですから
11:28
I was very interested to see
237
676678
2487
とても興味深かったのは
11:31
that we got something like
a quarter of a million people
a quarter of a million people
238
679189
3713
公開から48時間で
11:34
playing the quiz within the space
of 48 hours of launching it.
of 48 hours of launching it.
239
682926
3272
およそ25万人が
このテストに取り組んだことです
このテストに取り組んだことです
11:38
And it sparked an enormous discussion
online, on social media,
online, on social media,
240
686222
3927
インターネット上でもSNSでも
大きな話題になりました
大きな話題になりました
11:42
which was largely dominated
241
690173
2037
話の内容は主に
11:44
by people having fun
with their misconceptions,
with their misconceptions,
242
692234
3993
自分の思い違いを楽しむもので
11:48
which is something that
I couldn't have hoped for any better,
I couldn't have hoped for any better,
243
696251
3059
ある意味では いくつかの点で
11:51
in some respects.
244
699334
1160
私が一番望んでいた姿です
11:52
I also liked the fact that people started
sending it to politicians.
sending it to politicians.
245
700518
3226
これを政治家に送る人が出てきたのも
いいと思いました
いいと思いました
11:55
How well do you know the area
you claim to represent?
you claim to represent?
246
703768
2589
「お膝元のことを
どれだけ知っていますか？」と
どれだけ知っていますか？」と
11:58
(Laughter)
247
706381
1162
（笑）
11:59
And then just to finish,
248
707567
1560
話の最後に
12:01
going back to the two kinds of people,
249
709992
2330
人間には２種類いるという
話に戻りますが
話に戻りますが
12:04
I thought it would be
really interesting to see
really interesting to see
250
712346
2257
私は 数に強い人々が
どの程度の成績なのかを
どの程度の成績なのかを
12:06
how people who are good with numbers
would do on this quiz.
would do on this quiz.
251
714627
2815
確認するのが とても楽しみでした
12:09
The national statistician
of England and Wales, John Pullinger,
of England and Wales, John Pullinger,
252
717466
3016
イングランドとウェールズの
国家統計官ジョン・プリンジャーなら
国家統計官ジョン・プリンジャーなら
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
720506
2073
かなり良い成績だと思うでしょう
12:15
He got 44 for his own area.
254
723524
2449
44ポイントでした
自分の地元のことなのに
自分の地元のことなのに
12:17
(Laughter)
255
725997
2468
（笑）
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly,
after a glass of wine -- 36.
after a glass of wine -- 36.
256
728489
4949
ジェレミー・パックスマンさえ
少し飲んでいたとはいえ 36ポイントでした
少し飲んでいたとはいえ 36ポイントでした
12:26
Even worse.
257
734051
1461
さらに悪いですね
12:27
It just shows you that the numbers
can inspire us all.
can inspire us all.
258
735536
3201
数字は私たち全員を刺激するのです
12:30
They can surprise us all.
259
738761
1260
私たちに驚きを与えます
12:32
So very often, we talk about statistics
260
740045
2039
私たちは統計を不確実性の科学と
12:34
as being the science of uncertainty.
261
742108
1962
呼ぶことも多いです
12:36
My parting thought for today is:
262
744094
1782
今日 最後にお伝えしたいのは
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
745900
3035
統計とは本来 私たち自身に関する
科学だということです
科学だということです
12:40
And that's why we should
be fascinated by numbers.
be fascinated by numbers.
264
748959
2788
だからこそ数字に
関心を持つべきなのです
関心を持つべきなのです
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
ありがとうございました
12:44
(Applause)
266
752985
3777
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editorAlan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented.
Why you should listen
Alan Smith is Data Visualisation Editor at the Financial Times in London. Previously he was Head of Digital Content at the UK Office for National Statistics (ONS).
With a background in cartography and digital mapping, he has spent the last decade finding ways of bringing statistics to wider audiences. In 2010, he was an inaugural recipient of the Royal Statistical Society's Award for Excellence in Official Statistics. He was appointed Office of the Order of the British Empire (OBE) in the Queen's 2011 Birthday Honours list.
Alan Smith | Speaker | TED.com