ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic

モナ・チャラビ: 誤った統計を見抜く3つの方法

Filmed:
1,888,599 views

信じる価値のある統計を見分けるのは時に難しいものです。しかし統計のすべてを一緒くたにして排除すべきではありません。それよりも、統計の裏側を見ることを学ぶべきなのです。データ・ジャーナリストのモナ・チャラビはこの楽しく愉快なトークで、数値が示していることに疑問をもったり、解釈したり、その意味を理解したりするのに役立つコツを教えてくれます。
- Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

今日は統計について お話しします
00:12
Now, I'm going to be talking話す
about statistics統計 today今日.
0
884
2763
即座に身構えてしまう方も
大丈夫ですよ
00:15
If that makes作る you immediatelyすぐに feel
a little bitビット wary注意深い, that's OK,
1
3671
3138
統計を疑うのは
狂気の陰謀論者というわけではありません
00:18
that doesn't make you some
kind種類 of crazy狂った conspiracy陰謀 theorist理論家,
2
6833
2859
00:21
it makes作る you skeptical懐疑的な.
3
9716
1296
疑い深いだけです
00:23
And when it comes来る to numbers数字,
especially特に now, you should be skeptical懐疑的な.
4
11036
3886
数字について 特に今は
疑い深くあるべきです
00:26
But you should alsoまた、 be ableできる to tell
whichどの numbers数字 are reliable信頼性のある
5
14946
3011
でも どの数値が信頼できて
どれは信頼できないのか
00:29
and whichどの onesもの aren'tない.
6
17981
1160
区別もできるべきです
00:31
So today今日 I want to try to give you
some toolsツール to be ableできる to do that.
7
19165
3206
今日はそれを可能にする
いくつかのヒントをお教えします
00:34
But before I do,
8
22395
1169
でもその前に
00:35
I just want to clarify明らかにする whichどの numbers数字
I'm talking話す about here.
9
23588
2839
私の言う数値とは どんなものか
明確にしましょう
こういうものではありません
00:38
I'm not talking話す about claims請求 like,
10
26451
1635
「10人中9人の女性が
この美容クリームを勧めています」
00:40
"9 out of 10 women女性 recommendお勧めする
this anti-aging老化防止 creamクリーム."
11
28110
2449
00:42
I think a lot of us always
rollロール our eyes at numbers数字 like that.
12
30583
2972
この類の数値に
いつも呆れている人は多いでしょう
でも今 疑問が呈されているのは
こんな統計なんです
00:45
What's different異なる now is people
are questioning質問 statistics統計 like,
13
33579
2984
「米国の失業率は5%」
00:48
"The US unemployment失業
rateレート is five percentパーセント."
14
36587
2014
どこが違うかというと
これは民間企業ではなく
00:50
What makes作る this claim請求 different異なる is
it doesn't come from a privateプライベート company会社,
15
38625
3516
政府が出した数値だという点です
00:54
it comes来る from the government政府.
16
42165
1388
米国人の10人中4人は
政府が報告する経済データを
00:55
About 4 out of 10 Americansアメリカ人
distrust不信 the economic経済的 dataデータ
17
43577
3336
00:58
that gets取得 reported報告 by government政府.
18
46937
1573
信用していません
トランプ大統領の支持者だと
この割合は更に高く
01:00
Among supporters支持者 of President大統領 Trumpトランプ
it's even higher高い;
19
48534
2491
01:03
it's about 7 out of 10.
20
51049
1633
10人中7人です
皆さんもご存知のように
01:04
I don't need to tell anyone誰でも here
21
52706
1804
01:06
that there are a lot of dividing分ける lines
in our society社会 right now,
22
54534
3011
目下 社会の分断が
いくつも起こっており
そういった多くの分断の意味が
01:09
and a lot of them start開始 to make senseセンス,
23
57569
1825
01:11
once一度 you understandわかる people's人々の relationships関係
with these government政府 numbers数字.
24
59418
3687
人々と 政府の出す数値との
関係を理解すれば 見えてきます
01:15
On the one handハンド, there are those who say
these statistics統計 are crucial重大な,
25
63129
3336
一方には このような統計は
欠かせないと言う人たちもいます
01:18
that we need them to make senseセンス
of society社会 as a whole全体
26
66489
2630
統計値は社会全体を
把握するために必要で
01:21
in order注文 to move動く beyond超えて
emotional感情の anecdotes逸話
27
69143
2164
感情的な逸話を超えて
客観的に物事の推移を
見定めるために必要だと
01:23
and measure測定 progress進捗 in a subjective主観的 way.
28
71331
2410
01:25
And then there are the othersその他,
29
73765
1467
他方では こんな統計は
01:27
who say that these statistics統計 are elitistエリート主義者,
30
75256
2156
エリート主義的で
操作されていると
言う人々もいます
01:29
maybe even rigged装備;
31
77436
1208
01:30
they don't make senseセンス
and they don't really reflect反映する
32
78668
2394
統計の数値は辻褄が合わず
人々の日常生活の状況を
あまり反映していないというのです
01:33
what's happeningハプニング
in people's人々の everyday毎日 lives人生.
33
81086
2296
01:35
It kind種類 of feels感じる like that second二番 groupグループ
is winning勝つ the argument引数 right now.
34
83406
3487
今は 2番目のグループの主張が
優勢であるように感じます
「もう一つの事実」の世界に
私たちは生きています
01:38
We're living生活 in a world世界
of alternative代替 facts事実,
35
86917
2108
01:41
where people don't find statistics統計
this kind種類 of common一般 ground接地,
36
89049
2935
人々は統計が 世界を捉える際の
共通の土台だとか
議論の出発点だとは
考えていません
01:44
this starting起動 pointポイント for debateディベート.
37
92008
1636
01:45
This is a problem問題.
38
93668
1286
これは問題です
01:46
There are actually実際に
moves動き in the US right now
39
94978
2067
ちょうど今 米国で
実際に見られるのが
01:49
to get rid除去する of some government政府
statistics統計 altogether全部.
40
97069
2861
一部の政府統計を
まるごと削除しようとする動きです
01:51
Right now there's a billビル in congress会議
about measuring測定する racial人種 inequality不平等.
41
99954
3387
今まさに開会中の議会に
人種的不平等の調査に関する法案が出ています
01:55
The draftドラフト law法律 says言う that government政府
moneyお金 should not be used
42
103365
2801
その草案によると
政府のお金は
人種差別のデータ収集に
使うべきでないそうです
01:58
to collect集める dataデータ on racial人種 segregation分離.
43
106190
1902
02:00
This is a total合計 disaster災害.
44
108116
1885
そんなことになったら
大惨事です
このデータ無しで
02:02
If we don't have this dataデータ,
45
110025
1748
差別の是正はおろか
02:03
how can we observe観察する discrimination差別,
46
111797
1778
どうやれば差別を
把握できるのでしょう?
02:05
let alone単独で fix修正する it?
47
113599
1278
02:06
In other words言葉:
48
114901
1188
言い換えると
現状の不公平さを測定できないなら
02:08
How can a government政府 create作成する fairフェア policiesポリシー
49
116113
2059
02:10
if they can't measure測定
current現在 levelsレベル of unfairness不公平?
50
118196
2771
どうやれば公平な政策を
政府は作れるのでしょう?
これは差別についてだけではなく
02:12
This isn't just about discrimination差別,
51
120991
1794
全てに言えることです
いいですか
02:14
it's everything -- think about it.
52
122809
1670
健康や貧困に関する
きちんとしたデータ無しで
02:16
How can we legislate立法府 on health健康 careお手入れ
53
124503
1690
02:18
if we don't have good dataデータ
on health健康 or poverty貧困?
54
126217
2271
どうやれば医療政策を
立案できるのでしょう?
02:20
How can we have publicパブリック debateディベート
about immigration移民
55
128512
2198
出入国者数について
共通理解にさえ
達していないなら
02:22
if we can't at least少なくとも agree同意する
56
130734
1250
どうやれば公に移民に関する議論が
できるというのでしょう?
02:24
on how manyたくさんの people are entering入る
and leaving去る the country?
57
132008
2643
02:26
Statistics統計 come from the state状態;
that's where they got their彼らの name.
58
134675
3058
statistics (統計) という語の由来は
state (国) です
つまり より良い公共サービスを
提供するために
02:29
The pointポイント was to better
measure測定 the population人口
59
137757
2157
国民をより正確に測定するのです
02:31
in order注文 to better serveサーブ it.
60
139938
1357
02:33
So we need these government政府 numbers数字,
61
141319
1725
だから 政府の統計は必要なんです
02:35
but we alsoまた、 have to move動く
beyond超えて eitherどちらか blindly盲目的に accepting受け入れる
62
143068
2647
でも それを盲目的に受け入れたり
拒絶したりする態度も
02:37
or blindly盲目的に rejecting拒否する them.
63
145739
1268
改めねばなりません
02:39
We need to learn学ぶ the skillsスキル
to be ableできる to spotスポット bad悪い statistics統計.
64
147031
2997
誤った統計を見抜くスキルを
身に付ける必要があります
02:42
I started開始した to learn学ぶ some of these
65
150052
1528
私がそのスキルを学び始めたのは
02:43
when I was workingワーキング
in a statistical統計的 department部門
66
151604
2166
国連にある統計部門で
02:45
that's part of the Unitedユナイテッド Nations国家.
67
153794
1643
働いていた頃でした
02:47
Our jobジョブ was to find out how manyたくさんの Iraqisイラク人
had been forced強制された from their彼らの homes
68
155461
3406
私達の仕事は何人のイラク人が
戦争の結果 家を追われ
また彼らに何が必要なのか
02:50
as a result結果 of the war戦争,
69
158891
1158
02:52
and what they needed必要な.
70
160073
1158
見いだすことでした
02:53
It was really important重要 work,
but it was alsoまた、 incredibly信じられないほど difficult難しい.
71
161255
3178
非常に重要な仕事でしたが
信じられないほど難しくもありました
02:56
Everyすべて singleシングル day, we were making作る decisions決定
72
164457
2018
私達の日々下す決断が
数値の正確さに影響を及ぼしました
02:58
that affected影響を受けた the accuracy正確さ
of our numbers数字 --
73
166499
2157
03:00
decisions決定 like whichどの parts部品
of the country we should go to,
74
168680
2744
イラクのどの地域に行くべきか
誰と話をするべきか
03:03
who we should speak話す to,
75
171448
1156
どんな質問をするべきかなどです
03:04
whichどの questions質問 we should ask尋ねる.
76
172628
1568
03:06
And I started開始した to feel
really disillusioned幻滅する with our work,
77
174220
2680
そして私は自分達の仕事に
幻滅を覚えるようになりました
03:08
because we thought we were doing
a really good jobジョブ,
78
176924
2518
自分達は非常に良い仕事を
していると思っていましたが
03:11
but the one groupグループ of people
who could really tell us were the Iraqisイラク人,
79
179466
3278
それが いちばん分かるはずの
当のイラクの人達が
分析結果を目にする機会は稀で
検証する機会は尚更なかったからです
03:14
and they rarelyまれに got the chanceチャンス to find
our analysis分析, let alone単独で question質問 it.
80
182768
3540
それで私は強い確信を
持つようになりました
03:18
So I started開始した to feel really determined決定
81
186332
1831
03:20
that the one way to make
numbers数字 more accurate正確
82
188187
2311
より正確な数値を得る方法の1つは
03:22
is to have as manyたくさんの people as possible可能
be ableできる to question質問 them.
83
190522
3053
できるだけ多くの人々がそれを
検証できるようにすることだと
それでデータ・ジャーナリストに
なったんです
03:25
So I becameなりました a dataデータ journalistジャーナリスト.
84
193599
1434
03:27
My jobジョブ is finding所見 these dataデータ setsセット
and sharing共有 them with the publicパブリック.
85
195057
3904
私の仕事はこのようなデータを見つけ
公に広めることです
03:30
Anyone誰でも can do this,
you don't have to be a geekオタク or a nerdオタク.
86
198985
3173
誰でもできることです
オタクでなくていいんです
03:34
You can ignore無視する those words言葉;
they're used by people
87
202182
2355
そんな言葉 無視して結構
そういう言い方をするのは
03:36
trying試す to say they're smartスマート
while pretendingふりをする they're humble謙虚な.
88
204561
2822
謙虚なふりをして
自分が賢いのだと言いたい人達です
03:39
Absolutely絶対に anyone誰でも can do this.
89
207407
1589
本当に誰でもできます
問うべき3つの質問を
皆さんにお教えします
03:41
I want to give you guys three questions質問
90
209020
2067
03:43
that will help you be ableできる to spotスポット
some bad悪い statistics統計.
91
211111
3005
誤った統計を見抜くのを
助けてくれる質問です
03:46
So, question質問 number one
is: Can you see uncertainty不確実性?
92
214140
3507
では質問1
データの不確実さが分かるか?
03:49
One of things that's really changedかわった
people's人々の relationship関係 with numbers数字,
93
217671
3364
人々の統計値との関係や
メディアへの信頼さえも変えた
事柄の1つは
03:53
and even their彼らの trust信頼 in the mediaメディア,
94
221059
1641
政治に関する世論調査です
03:54
has been the use of political政治的 polls世論調査.
95
222724
2258
政治関連の世論調査には
個人的に思うところが多々あります
03:57
I personally個人的に have a lot of issues問題
with political政治的 polls世論調査
96
225006
2538
03:59
because I think the role役割 of journalistsジャーナリスト
is actually実際に to report報告する the facts事実
97
227568
3376
なぜなら記者の役割は
事実を報道することであって
予測を試みることではないからです
04:02
and not attempt試みる to predict予測する them,
98
230968
1553
04:04
especially特に when those predictions予測
can actually実際に damage損傷 democracy民主主義
99
232545
2996
特にそういった予測は
民主主義を損ないかねません
人々にシグナルを送ることになるからです
「彼へ投票する価値はない」
04:07
by signalingシグナル伝達 to people:
don't bother気にする to vote投票 for that guy,
100
235565
2732
「彼には勝ち目がないよ」と
04:10
he doesn't have a chanceチャンス.
101
238321
1205
それはさておき
この試みの正確性について話しましょう
04:11
Let's setセット that aside脇に for now and talk
about the accuracy正確さ of this endeavor努力.
102
239550
3654
イギリス、イタリア、イスラエルの
国政選挙や
04:15
Basedベース on national全国 elections選挙
in the UKイギリス, Italyイタリア, Israelイスラエル
103
243228
4608
それにもちろん 最近の
アメリカ大統領選を見る限り
04:19
and of courseコース, the most最も recent最近
US presidential大統領 election選挙,
104
247860
2764
04:22
usingを使用して polls世論調査 to predict予測する electoral選挙 outcomes結果
105
250648
2137
選挙予測に世論調査を用いるのは
04:24
is about as accurate正確 as usingを使用して the moon
to predict予測する hospital病院 admissions入学.
106
252809
3812
月を見て入院数を予測する程度の
正確さしかありません
04:28
No, seriously真剣に, I used actual実際の dataデータ
from an academicアカデミック study調査 to drawドロー this.
107
256645
4200
本当ですよ このグラフを描くのには
ある学術研究のデータを使っています
04:32
There are a lot of reasons理由 why
pollingポーリング has become〜になる so inaccurate不正確.
108
260869
3727
世論調査が非常に不正確になったのには
多くの理由があります
私達の社会は
多様性を著しく増しており
04:36
Our societies社会 have become〜になる really diverse多様,
109
264620
1970
04:38
whichどの makes作る it difficult難しい for pollsters開拓者
to get a really niceいい representative代表 sampleサンプル
110
266614
3821
世論調査員が
適切な代表的サンプルを得るのが
04:42
of the population人口 for their彼らの polls世論調査.
111
270459
1627
難しくなっています
電話で世論調査に答えることに
人々は本当に消極的ですし
04:44
People are really reluctant嫌な to answer回答
their彼らの phones電話機 to pollsters開拓者,
112
272110
3006
04:47
and alsoまた、, shockinglyゾッとするほど enough十分な,
people mightかもしれない lie嘘つき.
113
275140
2276
ショックなことですが
嘘をつく人までいるんです
04:49
But you wouldn'tしないだろう necessarily必ずしも
know that to look at the mediaメディア.
114
277440
2811
でも報道を見ていて
必ずしもそういうことは分かりません
04:52
For one thing, the probability確率
of a Hillaryヒラリー Clintonクリントン win勝つ
115
280275
2761
例えば ヒラリー・クリントンの勝率は
04:55
was communicated伝えられた with decimal小数点以下の places場所.
116
283060
2791
小数の位まで報道されていました
04:57
We don't use decimal小数点以下の places場所
to describe説明する the temperature温度.
117
285875
2621
気温を示すとき
小数の位は使いませんね
05:00
How on earth地球 can predicting予測する the behavior動作
of 230 million百万 voters有権者 in this country
118
288520
4228
この国の2億3千万人いる
有権者の行動予測が
05:04
be that precise正確?
119
292772
1829
そんなに正確にできるでしょうか?
05:06
And then there were those sleek洗練された chartsチャート.
120
294625
2002
そして しゃれた図表がありました
05:08
See, a lot of dataデータ visualizations視覚化
will overstate過大 certainty確実, and it works作品 --
121
296651
3973
データの視覚化は 多くの場合
確実性を誇張してしまいます
05:12
these chartsチャート can numb麻痺する
our brains頭脳 to criticism批判.
122
300648
2620
そうした図表は 脳の批判的思考力を
麻痺させるんです
05:15
When you hear聞く a statistic統計,
you mightかもしれない feel skeptical懐疑的な.
123
303292
2558
統計データを耳から聞くと
疑い深くなるかもしれませんが
05:17
As soonすぐに as it's buried埋葬された in a chartチャート,
124
305874
1635
それが図表にされるや否や
05:19
it feels感じる like some kind種類
of objective目的 science科学,
125
307533
2129
客観的な科学の類に
思えてしまうんです
05:21
and it's not.
126
309686
1249
実際は違います
05:22
So I was trying試す to find ways方法
to better communicate通信する this to people,
127
310959
3103
それで私は人々に
数値のこうした不確実性について
05:26
to showショー people the uncertainty不確実性
in our numbers数字.
128
314086
2504
うまく伝える方法を探していました
05:28
What I did was I started開始した taking取る
realリアル dataデータ setsセット,
129
316614
2246
私がしたのは
現実のデータセットを入手して
05:30
and turning旋回 them into
hand-drawn手で書いた visualizations視覚化,
130
318884
2652
それを手描きで
視覚化するということでした
05:33
so that people can see
how imprecise不正確 the dataデータ is;
131
321560
2672
データの不正確さを
分かってもらうためです
統計は人間が集計していて
05:36
so people can see that a human人間 did this,
132
324256
1996
人間がデータを見いだし
視覚化しているのだと分かるように
05:38
a human人間 found見つけた the dataデータ and visualized視覚化された it.
133
326276
1972
05:40
For example, instead代わりに
of finding所見 out the probability確率
134
328272
2672
例えば インフルエンザに
かかる確率を
05:42
of getting取得 the fluインフルエンザ in any given与えられた month,
135
330968
2126
月ごとに算出するのではなく
05:45
you can see the rough荒い
distribution分布 of fluインフルエンザ seasonシーズン.
136
333118
2792
流行シーズンがいつかという分布を
示してもいいんです
こんな風に —
05:47
This is --
137
335934
1167
(笑)
05:49
(Laughter笑い)
138
337125
1018
2月の今 見るものではないですね
05:50
a bad悪い shotショット to showショー in February2月.
139
338167
1486
でもこれはより責任感のある
データの視覚化です
05:51
But it's alsoまた、 more responsible責任ある
dataデータ visualization視覚化,
140
339677
2455
05:54
because if you were to showショー
the exact正確 probabilities確率,
141
342156
2455
もし正確な確率だけ見せたら
人々が予防接種を受けるのに
05:56
maybe that would encourage奨励します
people to get their彼らの fluインフルエンザ jabsジャブ
142
344635
2592
誤ったタイミングを
促しかねません
05:59
at the wrong違う time.
143
347251
1456
このような震えた線を使うポイントは
06:01
The pointポイント of these shaky不安定な lines
144
349163
1693
06:02
is so that people remember思い出す
these imprecisions不正確さ,
145
350880
2911
人々にこれの不正確さを
思い出させるだけでなく
06:05
but alsoまた、 so they don't necessarily必ずしも
walk歩く away with a specific特定 number,
146
353815
3227
特定の数値だけ見て
おしまいにせず
重要な事実を覚えておいて
もらえるようにです
06:09
but they can remember思い出す important重要 facts事実.
147
357066
1866
06:10
Facts事実 like injustice不正 and inequality不平等
leave離れる a huge巨大 markマーク on our lives人生.
148
358956
4024
不公平や不平等が私達の生活に
大きな痕を残しているような事実です
06:15
Facts事実 like Blackブラック Americansアメリカ人 and Nativeネイティブ
Americansアメリカ人 have shorter短い life expectancies期待
149
363004
4189
アフリカ系やネイティブアメリカン達の
平均余命は
他の人種に比べ短く
06:19
than those of other racesレース,
150
367217
1400
それがすぐには
変わりそうにないという事実や
06:20
and that isn't changing変化 anytimeどんなときも soonすぐに.
151
368641
2138
06:22
Facts事実 like prisoners捕虜 in the US
can be kept保管 in solitary孤独な confinement閉じ込め cells細胞
152
370803
3901
米国の受刑者は
平均的な駐車スペースより
狭い独房に収監されかねない
という事実があります
06:26
that are smaller小さい than the sizeサイズ
of an average平均 parkingパーキング spaceスペース.
153
374728
3342
06:30
The pointポイント of these visualizations視覚化
is alsoまた、 to remind思い出させる people
154
378535
3335
これらの視覚化がまた
人々に思い出させてくれるのは
06:33
of some really important重要
statistical統計的 conceptsコンセプト,
155
381894
2350
いくつかの非常に重要な統計の概念ー
06:36
conceptsコンセプト like averages平均.
156
384268
1636
平均値といったものです
06:37
So let's say you hear聞く a claim請求 like,
157
385928
1668
こんなことを
耳にしたとしましょう
06:39
"The average平均 swimming水泳 poolプール in the US
contains含まれる 6.23 fecal糞便 accidents事故."
158
387620
4434
「米国のプールが含む
粗相(大)の平均は6.23」
06:44
That doesn't mean everyすべて singleシングル
swimming水泳 poolプール in the country
159
392078
2797
だからといって
この国のあらゆるプールに
ウンチがちょうど6.23個
浮いている訳ではありません
06:46
contains含まれる exactly正確に 6.23 turds芝生.
160
394899
2194
06:49
So in order注文 to showショー that,
161
397117
1417
これを示すために
06:50
I went行った back to the original元の dataデータ,
whichどの comes来る from the CDCCDC,
162
398558
2841
元のデータに戻りました
CDC(米国疾病予防管理センター)の
47の水泳施設対象の調査でした
06:53
who surveyed調査した 47 swimming水泳 facilities施設.
163
401423
2065
06:55
And I just spent過ごした one eveningイブニング
redistributing再配布 poop駄目.
164
403512
2391
一晩を費やして
ウンチの分布をやり直しました
平均値がいかに誤解を招き得るか
お分かりになるでしょう
06:57
So you can kind種類 of see
how misleading誤解を招く averages平均 can be.
165
405927
2682
07:00
(Laughter笑い)
166
408633
1282
(笑)
07:01
OK, so the second二番 question質問
that you guys should be asking尋ねる yourselvesあなた自身
167
409939
3901
では 第2の質問です
誤った数値を見抜くには
自分にこう尋ねましょう
07:05
to spotスポット bad悪い numbers数字 is:
168
413864
1501
07:07
Can I see myself私自身 in the dataデータ?
169
415389
1967
そのデータに自分を当てはめられるか?
07:09
This question質問 is alsoまた、
about averages平均 in a way,
170
417380
2913
この質問もある意味
平均値に関するものです
07:12
because part of the reason理由
why people are so frustrated挫折した
171
420317
2605
なぜなら人々が
国によるこのような統計に
07:14
with these national全国 statistics統計,
172
422946
1495
大変不満を覚える理由の一部は
07:16
is they don't really tell the storyストーリー
of who'sだれの winning勝つ and who'sだれの losing負け
173
424465
3273
それが国の政策によって
誰が損や得をしているのかを
伝えていないからです
07:19
from national全国 policyポリシー.
174
427762
1156
07:20
It's easy簡単 to understandわかる why people
are frustrated挫折した with globalグローバル averages平均
175
428942
3318
なぜ人々が 自分の経験と一致しない
全体から算出された平均値に
07:24
when they don't match一致 up
with their彼らの personal個人的 experiences経験.
176
432284
2679
不満を感じるかは 容易に理解できます
07:26
I wanted to showショー people the way
dataデータ relates関連する to their彼らの everyday毎日 lives人生.
177
434987
3263
私は日常生活と関連のある形で
統計値を示したいと思い
『親愛なるモナへ』という
助言コラムを始めました
07:30
I started開始した this advice助言 columnカラム
calledと呼ばれる "Dear親愛な Monaモナ,"
178
438274
2246
07:32
where people would write書きます to me
with questions質問 and concerns心配
179
440544
2726
人々が質問や懸念を私に書いて送り
私がそれに統計値を使って
答えるというものです
07:35
and I'd try to answer回答 them with dataデータ.
180
443294
1784
07:37
People asked尋ねた me anything.
181
445102
1200
あらゆる質問が来ました
07:38
questions質問 like, "Is it normal正常 to sleep睡眠
in a separate別々の bedベッド to my wife?"
182
446326
3261
「妻と別々のベッドで眠るのは
正常ですか?」
「タトゥーは後悔するものですか?」
07:41
"Do people regret後悔 their彼らの tattoos入れ墨?"
183
449611
1591
07:43
"What does it mean to die死ぬ
of naturalナチュラル causes原因?"
184
451226
2164
「自然死の意味するところは?」
07:45
All of these questions質問 are great,
because they make you think
185
453414
2966
どれも素晴らしい質問です
なぜならこれらに関する統計を見つけ
07:48
about ways方法 to find
and communicate通信する these numbers数字.
186
456404
2336
それを伝える方法を
考えさせてくれるからです
07:50
If someone誰か asks尋ねる you,
"How much peeおしっこ is a lot of peeおしっこ?"
187
458764
2503
「おしっこの量が多いとは
どのくらいのこと?」
07:53
whichどの is a question質問 that I got asked尋ねた,
188
461291
2458
そんな質問がありましたが
できるだけ多くの人が
理解しやすいような視覚化を
07:55
you really want to make sure
that the visualization視覚化 makes作る senseセンス
189
463773
2980
07:58
to as manyたくさんの people as possible可能.
190
466777
1747
工夫することが大切です
これらの数値は
入手不可能ではありません
08:00
These numbers数字 aren'tない unavailable利用不可.
191
468548
1575
08:02
Sometimes時々 they're just buried埋葬された
in the appendix付録 of an academicアカデミック study調査.
192
470147
3507
時には学術研究の付録の中に
埋もれています
それに突き止められないような
ものでもありません
08:05
And they're certainly確かに not inscrutable不可解な;
193
473678
1839
08:07
if you really wanted to testテスト
these numbers数字 on urination排尿 volumeボリューム,
194
475541
2975
もし本当に排尿量の
数値を検証したければ
瓶を用意して
自分で試せばいいんです
08:10
you could grabつかむ a bottleボトル
and try it for yourselfあなた自身.
195
478540
2257
08:12
(Laughter笑い)
196
480821
1008
(笑)
ここで大事なことですが
必ずしも
08:13
The pointポイント of this isn't necessarily必ずしも
197
481853
1694
08:15
that everyすべて singleシングル dataデータ setセット
has to relate関連する specifically具体的に to you.
198
483571
2877
1つ1つのデータは
自分に特に関係なくてもいいんです
フランスで何人の女性が
ニカブ(顔のヴェール)の着用で
08:18
I'm interested興味がある in how manyたくさんの women女性
were issued発行済み fines罰金 in Franceフランス
199
486472
2880
罰金を科せられたのか
興味がありますが
08:21
for wearing着る the face veilベール, or the niqabニッカブ,
200
489376
1959
私はフランス住まいでもないし
ヴェールもしません
08:23
even if I don't liveライブ in Franceフランス
or wear着る the face veilベール.
201
491359
2618
自分に当てはまるかを考えるうえで
大事なのは 極力 文脈を知ることです
08:26
The pointポイント of asking尋ねる where you fitフィット in
is to get as much contextコンテキスト as possible可能.
202
494001
3835
そのためには 1つのデータ点から
視野を広げてみることです
08:29
So it's about zoomingズーミング out
from one dataデータ pointポイント,
203
497860
2191
08:32
like the unemployment失業 rateレート
is five percentパーセント,
204
500075
2104
失業率が5%であるという点から
08:34
and seeing見る how it changes変更 over time,
205
502203
1757
時間的変化を見ていったり
08:35
or seeing見る how it changes変更
by educational教育的 status状態 --
206
503984
2650
教育水準によってどう変わるか
見たりするんです
08:38
this is why your parents always
wanted you to go to collegeカレッジ --
207
506658
3104
だから親御さんは皆さんに
大学へ行って欲しがったんですね
08:41
or seeing見る how it varies不定 by gender性別.
208
509786
2032
あるいは 性別でどう違うかを
見たりします
08:43
Nowadays今日, male男性 unemployment失業 rateレート is higher高い
209
511842
2127
最近では 男性の失業率は
08:45
than the female女性 unemployment失業 rateレート.
210
513993
1700
女性より高くなっています
08:47
Up until〜まで the early早い '80s,
it was the other way around.
211
515717
2695
80年代初めまでは逆だったんです
08:50
This is a storyストーリー of one
of the biggest最大 changes変更
212
518436
2117
これはアメリカ社会で起きた
08:52
that's happened起こった in Americanアメリカ人 society社会,
213
520577
1720
最大の変化の1つです
08:54
and it's all there in that chartチャート,
once一度 you look beyond超えて the averages平均.
214
522321
3276
平均値以上のことに目を向ければ
すべて図表の中に読み取れるのです
08:57
The axes are everything;
215
525621
1165
XY軸が重要です
08:58
once一度 you change変化する the scale規模,
you can change変化する the storyストーリー.
216
526810
2669
尺度を変えれば
物語られることも変わるのです
09:01
OK, so the third三番 and final最後の question質問
that I want you guys to think about
217
529503
3380
いいでしょう
では皆さんが統計を見るときに
考えてもらいたい
最後の3番目の質問です
09:04
when you're looking at statistics統計 is:
218
532907
1819
09:06
How was the dataデータ collected集めました?
219
534750
1873
そのデータは
どうやって集められたのか?
これまでの話は
データの伝えられ方についてだけです
09:09
So far遠い, I've only talked話した about the way
dataデータ is communicated伝えられた,
220
537667
2939
09:12
but the way it's collected集めました
matters問題 just as much.
221
540630
2276
でもデータの収集方法も
同じくらい重要です
09:14
I know this is toughタフ,
222
542930
1167
これは難しいことです
09:16
because methodologies方法論 can be opaque不透明
and actually実際に kind種類 of boring退屈な,
223
544121
3081
手法は不透明かもしれず
実際退屈なものです
09:19
but there are some simple単純 stepsステップ
you can take to checkチェック this.
224
547226
2873
でも これを確かめる
簡単なステップがあります
09:22
I'll use one last example here.
225
550123
1839
1つ 例を使います
最後の例です
ある世論調査では この国のムスリムのうち
41%がジハードを支持するという結果でした
09:24
One poll投票 found見つけた that 41 percentパーセント of Muslimsイスラム教徒
in this country supportサポート jihadジハード,
226
552309
3887
09:28
whichどの is obviously明らかに prettyかなり scary怖い,
227
556220
1525
明らかに恐ろしいことです
09:29
and it was reported報告 everywhereどこにでも in 2015.
228
557769
2642
2015年 この結果は
あらゆるところで報道されました
09:32
When I want to checkチェック a number like that,
229
560435
2615
私がこのような数値を確認したいとき
09:35
I'll start開始 off by finding所見
the original元の questionnaireアンケート.
230
563074
2501
元のアンケートを
探すことから始めます
分かったことは
その統計を報告した記者達は
09:37
It turnsターン out that journalistsジャーナリスト
who reported報告 on that statistic統計
231
565599
2926
アンケートの後ろの方にあった
質問を無視していたことです
09:40
ignored無視された a question質問
lower低い down on the survey調査
232
568549
2231
09:42
that asked尋ねた respondents回答者
how they defined定義された "jihadジハード."
233
570804
2346
それは回答者の「ジハード」の
定義についてでした
09:45
And most最も of them defined定義された it as,
234
573174
1981
大半の回答者の定義は
「ムスリムが より信心深くあろうと
個人的・平和的に努力すること」で
09:47
"Muslims'イスラム教徒の ' personal個人的, peaceful平和な struggle闘争
to be more religious宗教的."
235
575179
3942
09:51
Only 16 percentパーセント defined定義された it as,
"violent暴力的な holy聖なる war戦争 againstに対して unbelievers不信者."
236
579145
4194
「不信心者に対する聖なる暴力的戦い」
と定義したのは たった16%でした
09:55
This is the really important重要 pointポイント:
237
583363
2430
これは実に重要な点です
このような数値に基づけば
09:57
basedベース on those numbers数字,
it's totally完全に possible可能
238
585817
2155
ジハードを「聖なる暴力的戦い」と定義し
かつジハードを支持するという回答者は
09:59
that no one in the survey調査
who defined定義された it as violent暴力的な holy聖なる war戦争
239
587996
3105
皆無だった可能性が十分あります
10:03
alsoまた、 said they supportサポート it.
240
591125
1332
10:04
Those two groupsグループ mightかもしれない not overlapオーバーラップ at all.
241
592481
2208
この2グループは
全く重ならないかもしれないのです
10:07
It's alsoまた、 worth価値 asking尋ねる
how the survey調査 was carried運ばれた out.
242
595122
2637
調査方法を尋ねることも大事です
このケースはオプトイン世論調査と
呼ばれるもので
10:09
This was something calledと呼ばれる an opt-inオプトイン poll投票,
243
597783
1998
10:11
whichどの means手段 anyone誰でも could have found見つけた it
on the internetインターネット and completed完成した it.
244
599805
3402
誰でもネット上で調査を見つけ
回答を完了できるものでした
10:15
There's no way of knowing知っている
if those people even identified特定された as Muslimイスラム教徒.
245
603231
3339
回答者が本当にムスリムかさえ
知る方法はありません
10:18
And finally最後に, there were 600
respondents回答者 in that poll投票.
246
606594
2612
最後に この調査には
600名が回答しました
10:21
There are roughly大まかに three million百万
Muslimsイスラム教徒 in this country,
247
609230
2654
この国にはだいたい
300万人のムスリムがいます
ピュー研究所のデータです
10:23
accordingに従って to Pewピュー Research研究 Centerセンター.
248
611908
1607
つまりその世論調査に回答したのは
この国のムスリムの
10:25
That means手段 the poll投票 spokeスポーク to roughly大まかに
one in everyすべて 5,000 Muslimsイスラム教徒
249
613539
2993
5000人に1人だけということです
10:28
in this country.
250
616556
1168
政府の統計が民間の統計よりも
10:29
This is one of the reasons理由
251
617748
1266
10:31
why government政府 statistics統計
are oftenしばしば better than privateプライベート statistics統計.
252
619038
3607
しばしば優れている理由の1つが
ここにあります
10:34
A poll投票 mightかもしれない speak話す to a coupleカップル
hundred people, maybe a thousand,
253
622669
3035
世論調査のサンプルは200人とか
1000人かもしれません
10:37
or if you're L'Orealロレアル, trying試す to sell売る
skin careお手入れ products製品 in 2005,
254
625728
3058
2005年にスキンケア製品を売ろうとした
ロレアル社の場合は
効果を主張するために
調査した女性は48名でした
10:40
then you spokeスポーク to 48 women女性
to claim請求 that they work.
255
628810
2417
10:43
(Laughter笑い)
256
631251
1026
(笑)
10:44
Privateプライベート companies企業 don't have a huge巨大
interest利子 in getting取得 the numbers数字 right,
257
632301
3556
民間企業は正しい数値を得ることに
強い関心を持ってはいません
10:47
they just need the right numbers数字.
258
635881
1755
都合のいい数値がほしいだけです
10:49
Government政府 statisticians統計学者 aren'tない like that.
259
637660
2020
政府の統計家達は違います
少なくとも理屈の上では
政府の統計は完全に公平です
10:51
In theory理論, at least少なくとも,
they're totally完全に impartial公平,
260
639704
2447
10:54
not least少なくとも because most最も of them do
their彼らの jobsジョブ regardless関係なく of who'sだれの in powerパワー.
261
642175
3501
権力者が誰かには関係なしに
働いている人が大半だからです
10:57
They're civil市民 servants召使.
262
645700
1162
彼らは公僕なんです
10:58
And to do their彼らの jobsジョブ properly正しく,
263
646886
1964
そして仕事を適切に行うために
11:00
they don't just speak話す
to a coupleカップル hundred people.
264
648874
2363
200人から回答を得るだけで
済ませたりしません
11:03
Those unemployment失業 numbers数字
I keep on referencing参照する
265
651261
2318
私が引用し続けている
あの失業率の数値は
11:05
come from the Bureau of Labor労働 Statistics統計,
266
653603
2004
労働統計局によるものです
この推計値を算出するために
11:07
and to make their彼らの estimates見積り,
267
655631
1335
11:08
they speak話す to over 140,000
businessesビジネス in this country.
268
656990
3489
米国の14万の企業を
調査しています
11:12
I get it, it's frustratingイライラする.
269
660503
1725
分かります 厄介でしょう
11:14
If you want to testテスト a statistic統計
that comes来る from a privateプライベート company会社,
270
662252
3115
民間企業による統計の正確さを
検証するには
フェイスクリームを
自分や友達に買って 試してみて
11:17
you can buy購入 the face creamクリーム for you
and a bunch of friends友達, testテスト it out,
271
665391
3361
効かなければ
数値は間違いだと言えるでしょう
11:20
if it doesn't work,
you can say the numbers数字 were wrong違う.
272
668776
2591
でも政府の統計の正確さを問う方法は?
11:23
But how do you question質問
government政府 statistics統計?
273
671391
2146
全てをチェックし続けることです
11:25
You just keep checking点検 everything.
274
673561
1630
政府がどうやって
数値を収集したか知り
11:27
Find out how they collected集めました the numbers数字.
275
675215
1913
図表に 知るべきことが
全て表されているか確かめるのです
11:29
Find out if you're seeing見る everything
on the chartチャート you need to see.
276
677152
3125
でも全部の数値を一緒くたに
見限ってはいけません
11:32
But don't give up on the numbers数字
altogether全部, because if you do,
277
680301
2965
そんなことをしたら 公的な政策決定は
闇の中で行われることになり
11:35
we'll私たちは be making作る publicパブリック policyポリシー
decisions決定 in the darkダーク,
278
683290
2439
私益に左右されてしまうでしょう
11:37
usingを使用して nothing but privateプライベート
interests関心 to guideガイド us.
279
685753
2262
ありがとうございました
11:40
Thank you.
280
688039
1166
11:41
(Applause拍手)
281
689229
2461
(拍手)
Translated by Naoko Fujii
Reviewed by Eriko T.

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ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com