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takahashicleaning · 3 months

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ＴＥＤにて

アラン・スミス: 統計を好きになるべき理由

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

あなたは統計データを推測するのは得意ですか？

（使用上の注意。統計上の罠も多数存在します）平均値と中央値もその一つ。

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。

量子力学にも多用されています。

2003年に、イギリス政府がある調査をしました。国民の数学能力のレベルを測るための調査です。関係者が衝撃を受けたのは、数学能力がレベル1に達しない人が、成人の労働人口100人当たり47人に上ったことです（算数ではなく、数学です）

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、分数、割合、小数を使えるレベルです。この結果を受けてイギリス政府に不安が広がりました。政策を見直し、教育予算を増額して2011年に再び調査を実施しました。結果はどうなったと思いますか？100人中49人に増えたんです。

私がフィナンシャル・タイムズ紙でこの結果を報じた時、こんなジョークを言った読者がいました「この結果にショックを受けるのは国民の51%だけだ」

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ある生徒の反応でした。その生徒は挙手して言ったんです「その結果をまとめた人は、本当に49%の方には入ってないんですよね？」

数学能力が大事な問題であるのは明らかです。生活上、大切なスキルですし、私たちが今世紀中の実現を目指す変革の多くは、私たちが数字に強くなることを必要とするからです（算数ではなく、数学です）

これはイギリスだけの問題ではありません。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。まずは、アメリカですが、40%近くの若者は十分な数学能力が身についていません。イギリスもグラフにありますが、割合が20%を超えOECD諸国が７つもあります。

これは問題です。必然的な結果ではないからです。このグラフの右端を見るとオランダや韓国は、１桁台なのがわかります。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。

さて、こういった調査と同様に役に立つのは、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。

つまり、人間には２タイプいて数字に強く計算が得意な人と計算が苦手な人に分けてしまいがちなのです（算数、計算ではなく、数学的思考が重要です）

私が、今日お話ししたいのは、そんな分け方は間違っているということです。決して変えられない分類ではありません。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必要ないでしょうし、そういう考え方を元にして検討を進めていくべきです。

検討を進める方法の１つとして、私の場合は統計を取り上げました。統計は、イメージに問題があると認める人間は、私が初めてですかね？。

統計学は、数学の一部門ですが、数学者さえ、それほど好きではありません。統計学を除く数学では、正確さと確実性がすべてですが、統計学は、ほぼ正反対だからです。

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。もし、私が学部生だった頃。教授に卒業後、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、統計とプログラミングを挙げたでしょうが、これから皆さんに見ていただくのは、私がプログラムした統計グラフです。

私に一体何が起きたのでしょう？

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？コンピューターの処理能力の向上、ソフトの高度化もそうですが、それは統計が、私たち自身に関する学問だからです。

「統計」の語源を見ていくとそれは、私たちが暮らす国や地域に関わるデータを扱う科学のことだとわかります。

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学問なのです。

私たちは、社会的存在として、個人が集団や仲間と、どう関わっているかに皆、関心を持つものです。統計が最も力を発揮するのは、驚くべき発見がある時です。

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実施しています。

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こんな質問をしました「イングランドとウェールズで、イスラム教徒は、100人当たり何人でしょう？」この調査での平均的な回答。つまり、全人口を代表する回答は「24人」でした。これが、人々のイメージなのです。

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。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。

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、大きな隔たりがあるのです。そこが面白いところだと思います。こういう認識の誤りは何が原因で起こるのでしょう？

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。イプソスモリ社は、近年、調査対象を世界に拡大し、サウジアラビア人にはこんな質問をしました「サウジアラビアの成人100人につき、太り気味または肥満の人は、何人でしょうか？」

平均は４分の１ちょっとという回答でした。これが彼らのイメージです。太り気味または肥満は全体の４分の１ちょっと。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。

ここにも大きな開きがあります。

私のお気に入りはこれ。日本人への質問です「日本人100人当たり、農村部に住んでいる人は何人でしょうか？」平均は、だいたい半々。半分を少し超えるくらいでした。

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。でも、公表された数字では７人です。

ズレがあまりにも大きいので驚く人もいますが、例えば、ノーベル賞経済学者。

ダニエル・カーネマンの著書を読んだことがあれば、それほど驚かないでしょう。

カーネマンと同僚のエイモス・トベルスキーは、人の認識と現実はかけ離れていて、統計に対する勘はまったく当てにならないことを長年研究してきました。

これには理由がいろいろ��ります。確かに、個人の経験は、認識に影響を与えますが、例えば、マスメディアなどからの影響も多々あります。

普通のことより、珍しいことや例外を大きくニュースとして報じますから！！

カーネマンは、これをうまく説明しています「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「ただ、見えていないことにさえ気づかないことがある」これは意思決定に大きな影響を及ぼします。

つまり、マスメディアの印象操作です。

この頃。私は、国家統計局に勤務していて、とても面白いと思いこう考えました。これは明らかに地球規模の問題だけれど、重要なのは地理に詳しいかどうかかもしれない。

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。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？

実は、それほど知らないのです。知りようがありません。そこで思いついたのが、イプソスモリの調査と同じアプローチをとりつつ、もっと地域志向の考え方をすることでした。

地域が問題なのではないか？と質問の仕方を変えて、回答者の地元についての知識を尋ねれば回答はもっと正確になるだろうか？

そこで、私はテストを作りました。あなたはどのくらい地元を知っているか？これは単純なウェブ・アプリです。

郵便番号を入力すると、その地域の国勢調査データを元にしたテストが出ます。デザインにはとても気を使いました。私は、数字を理解できる[51%]の人々だけでなく、できるだけいろいろな人を対象にしたかったし、皆にやって欲しかったのです。

だから、テストのデザインにはオットー・ノイラートによる1920〜30年代の図像統計の技法「アイソタイプ」からヒントを得ました。

アイコンをこんなふうに並べて数字を表現するというこの技法を使っています。数字は存在していますが、背景に潜んでいるのです。この技法だと数量をうまく表すことができ「パーセント」とか「何分の１」とか「比」といった用語を使う必要がなくなります。

さて、テストを見てみましょう。

レイアウトは画面の左側に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図が表示されます。

質問は７つです。それぞれ、0から100で答え、テストが終わると合計スコアが0から100の値で表示されます。ここはTEDxExeterですから、テストの最初の数問はエクスターに関するものにしました。

１番目の質問はこうです「16歳未満の人は、100人当たり何人？」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、テストの仕組みはわかるでしょう。

スライダーをドラッグしてアイコンに色をつけ「送信」をクリックするだけで回答できます。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。結局、推測は全然違いました。５人でした。

次の質問はどうでしょう？平均年齢を聞く質問ですから、要は人口の半分がその年齢より年下になり、半分が年上になる年齢を答えます。私の答えは、35歳。まさに「中年」でしょう。

実際は、エクセターはかなり若い地域です。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。質問は進むにつれて難しくなります。

ここでは、家の所有率を聞いています。住宅ローンが残っている家は100軒当たり何軒でしょう？ここは無難な数にしました。答えが50軒以上違うのは嫌ですから。

質問はどんどん難しくなります。その地域に住んでいれば「年齢」のような問題だと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。地域を歩き回れば状況が見えるのです「家の所有率」のような問題は、はるかに見えにくく「何人くらい家を持っているか」

に関する経験則やバイアスにいつものように頼ってしまいます。

実は、私たちが、このテストを公開した時、元になった国勢調査データは数年前のものでした。当時もうオンライン・アプリに郵便番号を入れると数年分の統計自体は見られるようになっていました。だから、ある意味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。

ただ面白かったのは、こんな風にデータをゲーム化し、アニメーションを使い、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。

実際のところ反応は期待以上でした。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以前から私の野望でしたから。

このURLは “statistics（統計）” “gov”、“UK”という誰もが嫌がる３つの言葉が入っています。

でも、すごいのはそのサイトのダウンが午後9時45分に起きたことです。皆、このデータに自分の意思で、しかも個人の時間を割いてアクセスしているということですから、とても興味深かったのは、公開から48時間でおよそ25万人がこのテストに取り組んだことです。

インターネット上でもSNSでも大きな話題になりました。話の内容は主に自分の思い違いを楽しむもので、ある意味では、いくつかの点で私が一番望んでいた姿です。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「お膝元のことをどれだけ知っていますか？」と。

話の最後に、人間には２種類いるという話に戻りますが、私は、数に強い人々が、どの程度の成績なのかを確認するのが、とても楽しみでした。

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、かなり良い成績だと思うでしょう。知識の正確度は44%でした。自分の地元のことなのに。

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%でした。さらに悪いですね。数字は私たち全員を刺激するのです。私たちに驚きを与えます。

私たちは統計を不確実性の科学と呼ぶことも多いです。今日、最後にお伝えしたいのは、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。だからこそ数字に関心を持つべきなのです。

ありがとうございました。

��おすすめサイト＞

リチャード・ウィルキンソン：いかに経済格差が社会に支障をきたすか！

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ハンス・ロスリング：世界最高水準の統計を披露

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takahashicleaning · 3 months

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ＴＥＤにて

ジョシュア・スミス: がんを早期発見する新ナノテクノロジー

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

はじめに前提として、日本には、国民皆保険がありますが、アメリカには制度がまだありません。

現在進行中の「移民による移民のための社会実験国家」がアメリカです。

もしも、誰もが自宅に早期がん診断システムを持っていたら？

ジョシュア・スミスは、エクソソームという特殊なバイオマーカーに現れる疾患の痕跡をスキャンするナノバイオテクノロジー「がん警報装置」を開発しており、この未来志向のトークで彼はがん診断法を革新し生命を救うという夢を共有します。

「あなたはがん（悪性新生物）です」悲しいことですが、約40%の人々は、いつかこの言葉を聞くことになります。

そのうち半数は命を落とし、これが意味するのは、あなたの近しい友人や親戚の2/5は、何らかのがん（悪性新生物）の診断を受け、そのうちの１人は亡くなるということです。

身体的な苦痛の他にもアメリカのがんサバイバーのおよそ1/3は、治療費で借金を背負うことになり、がん患者でない人に比べて少なくとも2.5倍の確率で破産をしてしまいます。

この疾患はあらゆるものに影響し、感情面で消耗させられますし、多くの人にとっては経済的に破壊的です。

しかし、がん（悪性新生物）の診断イコール死亡宣告である必要はありません。

がん（悪性新生物）をその発生から近いうちに早期発見することは、治療の可能性を高め、感情的負担を減らし、経済的負担を最小限に抑える重要な要因です。

最も重要であるがん（悪性新生物）の早期発見は、私の重要な研究テーマの１つですが患者の生存率を大きく高めます。

乳がんの例では、ステージ I で診断を受け治療をすれば、５年生存率は100％に近いのですが、ステージ IV では、22％に減少してしまいます。大腸・直腸がんや卵巣がんにおいても似たような傾向が見られます。

正確な早期診断が生存に不可欠なのは明白です。問題は多くのがん診断ツールが侵襲的で高額で往々にして不正確で結果が出るまでに待ちきれないほど長い時間がかかることです。

更には、卵巣がんや肺がん、すい臓がんといった種類のがん（悪性新生物）には効果的なスクリーニング方法が無く多くの人々が、後期まで進行したがんを意味する身体的症状が現れるまで疾患に気付きません。

早期警報システムの無い地域に竜巻が来ても、警告してくれる警報機も無く危険が足元まで迫り生き延びられる確率が大幅に減少してしまうようなものです。

安価で非侵襲的で結果をより迅速に返してくれる検診という便利な選択肢に手が届くということは、がん（悪性新生物）との戦いでの力強い武器となり得るでしょう。

早期の警告を使えば、容赦なく現れる症状の後を追うだけでなく、病気に先手を打つことができます。これが、私がやってきたことです。

私は、過去３年間。臨床医たちが、早期がん診断を迅速にできる技術を開発してきました。私は、科学的好奇心とこれら統計の表す数字を変えるのだという情熱に動機付けられてきました。

しかし、昨年、私の妻が乳がんと診断されてからこの戦いはもっと個人的なものとなりました。この経験は予期していなかった強烈な感情の世界を私の戦いに加えました。

私はがん治療が人生を変えてしまうということを身を以て知っていますし。がん（悪性新生物）が家庭にもたらす感情的被害を私も若い娘たち２人も良く理解しています。

定期検診のマンモグラムで早期にがん（悪性新生物）を発見し、主に局部腫瘍の治療だけで済みましたので、早期診断の大切さを再確認しました。他のがん（悪性新生物）と違ってマンモグラムでは、乳がん早期診断のための検診が受けられます。

しかし、皆が検診を受けておらず、マンモグラムを受けるよう勧められる年齢になる前に乳がんになってしまったりします。

ですから、スクリーニングができるがんについてもまだまだ改善の余地があり、定期検診を受けない人々にとっても大いに有益です。がん研究者たちの主たる課題は、様々な種類のがんの定期検診を行う方法を開発しより利用し易くすることです。

定期検診で医師がごく簡単な採尿。あるいは、その他の種類の液体生検を行い、その場で結果を教えてくれるという状況を想像してください。このような技術は、がん早期発見の網の目から漏れてしまう患者の数を劇的に減らせるのです。

私の生化学・工学研究チームは、まさにこの課題に取り組んでいます。健康なうちから定期検診を始められる方法を開発することで頻繁に早期がん警報を鳴らし、がん（悪性新生物）が発生次第、それが初期以降に発展する前に即座にアクションを取れるようにするのです。

技術上の鍵となる銀の弾丸は小胞であり、これは「エクソソーム」と呼ばれ、細胞から定期的に放出される小さな脱出ポッドのようなものです。エクソソームは、重要なバイオマーカーでがん進行の早期警報システムとなります。

そして、血液、尿、唾液といったあらゆる体液に豊富に存在するため、非侵襲的液体生検の方法として非常に魅力的です。

しかし、問題が一つあります。これら重要なバイオマーカーを迅速に選別する自動技術は、今のところ存在しません。

そして、我々はこれを可能にする技術「ナノDLD」を生み出しました。

高速がん診断のためエクソソーム自動分離を行う技術です。

エクソソームは液体生検分野に現れたいわば最新の早期警報のツールと言えます。エクソソームのサイズは極めて小さく、直径が30〜150ナノメートルほどしかありません。

とても小さいので百万個のエクソソームを１個の赤血球に収められるほどです。その大きさは、およそ、ゴルフボールと１粒の��くらい違います。

エクソソームは細胞が放出する老廃物を含んだ小胞と考えられていましたが、実は、細胞が細胞表面受容体やたんぱく質や遺伝子物質などを含んだエクソソームを分泌し、それを他の細胞が取り込むことで情報を伝達し合うことが解明されました。

隣接する細胞に吸収される時、エクソソームはその内容物を隣接細胞中に放出し、遺伝子の発現において基本的な変化を起こさせます。良い変化もありますが、がん細胞が関係する時は悪い変化もあります。

エクソソームはそれを放出する細胞に由来する物質で包まれており、由来環境の一部を含んでいるので細胞の健康状態とその由来に関する遺伝子的情報を提供します。

こうした性質を持つのでエクソソームは、医師たちが細胞レベルで聞き耳を立てることを可能にする極めて貴重なメッセンジャーとなります。

がん（悪性新生物）を早期に発見するには、こうしたメッセージを頻繁に傍受し、がん（悪性新生物）の原因となる細胞がいつ体内で叛乱を起こそうとしているかを突き止める必要があります。

これが定期検診が非常に重要な理由でもあり、我々がその技術の開発努力をしている理由でもあります。

最初のエクソソーム・ベースの診断法が今年市場に登場しましたが、未だ医療の選択肢として主流ではありません。

この技術が、広く普及するのを妨げている要因は、定期検診を手の届く価格にできる自動エクソソーム分離システムが現存しないことです。

現在の確立されたエクソソーム分離方法は「超遠心分離」という方法で、高額な研究機器や経験を積んだ技術者。約30時間にのぼる処理時間を必要とします。

我々は、例えば、尿などのサンプルから自動的にエクソソーム分離をするという新たな手法を生み出しました。

マイクロチップを用いた「決定的側方変位（DLD）」法と呼ばれる連続フロー分離システムです。

我々は、それを用いて半導体産業が過去50年で成し遂げたことを達成しました。

この技術のスケールをマイクロからナノへ縮小したのです。

その仕組みをご紹介します。

つまり、ナノスケールの隙間で並んだ小さな柱が、液体をいくつもの小さな流れに分割するように配置され、がん（悪性新生物）に関連した大きなナノ粒子と柱の間を流れの方向に沿ってジグザグに進む、もっと小さな健康な粒子とを振り分けるように作用します。

このようにしてこれら２種類の粒子を完全に分離することができます。

この分離プロセスのイメージは、２つに分岐するハイウェイの１つは山の中の天井の低いトンネルへ伸び、もう１つは、それを迂回するのに似ています。

小さな車は、トンネルを通ることができて危険な物質を積む大きなトラックは、迂回することになります。交通は流れを塞き止めることなく大きさと内容物によって分離されます。

我々のシステムは、これをぐっと縮小したものです。

こうなると診断のための分離プロセスは、尿、血液、唾液を使った検査くらい簡単になるでしょう。これが、今後数年間の短期的な見通しです。

究極には、ある種のがん細胞に特有な標的エクソソームを単離・検知し、数分以内にその存在を感知し知らせます。

これは迅速ながん診断を非常に簡単にします。

一般的に言って、自動機械を使いナノスケールの正確さで、バイオマーカーを分離し、濃縮します。この技術を試料調製から診断、薬剤耐性や治療法まで幅広く応用でき、がんのような疾患の理解を更に深める扉を開くでしょう。

妻ががん（悪性新生物）に罹患する前もこのプロセスを自動化し、定期検診をもっと手に届く身近なものにするのは私の夢でした。

ヘンリー・フォードが、ライン生産方式を用いて自動車を大衆にとって身近なものにしたように、自動化はアクセシビリティへの鍵です。

フーバー大統領の夢みた「全ての鍋に鶏肉を全てのガレージに車を」の精神に則って、私たちは、全ての家庭にがんの早期診断警告システムを届ける技術を開発しています。

これは大人から子供まですべての人々が健康なうちに定期検診を受け、がんをその萌芽期に発見することができるということです。

私の夢は、世界中の人々がこんにち、がん患者たちが払う、私もよく知る身体的、経済的。そして、感情的にも高い代償や苦難を免れる手助けをすることです。

ちなみに、早期にがん（悪性新生物）を発見できたお陰で私の妻の治療は成功し彼女はがん（悪性新生物）を克服しました。がん（悪性新生物）と診断されたあらゆる患者にそうなって欲しいと思っています。

私のチームが実現したナノスケールのバイオマーカー分離技術で迅速な早期がん診断をもって、十年の内にはきっとこのような技術が手元に届き、友人や家族、未来の世代を守ってくれているでしょう。

もし、不幸にもがんと診断されてしまっても早期警告システムが輝く希望の光を灯してくれるでしょう。

ありがとうございました。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

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