Category: 科学と数字

その昔、病に絶望した人々は、ディベラ療法やスタミナ療法、さらに時を遡ればフィリピン療法など、数々の迷信じみた療法を信じた。しかしそれが今日のCOVID-19の危機に際しても繰り返されているという事実は、誠に不合理であるという他ない。コロナウイルスへの抗体の有無を自己診断できるという”抗体検査キット”が市販され、売り上げを伸ばしているという。その精度については甚だ当てにならないことは言うまでもないが、「ウイルスに感染したかどうか」を知るために有効だという認識を庶民へもたらしていることは明らかだ。

国の統治体制を形作るパーツでもある州そして企業は、人々が仕事に復帰出来るか否かを決定するための有効なツールになり得るという理由でこの抗体検査を推進し、新聞では”権威の先生方”の沈黙を激しく非難するように、「このスクリーニングを信用しないのはナンセンスである」と書き立てている。

実際には、保健省の発表にも明記されているように、血清サンプル一つの検査結果だけで正しい診断を下すことはできない。抗体の有無を瞬時に測定する検査キットの使用は、深刻な感染症に関しては不適当であり、地域社会への感染拡大のリスクをもたらすことにもなる。別種のコロナウイルス保有者や他の疾患を伴う患者などでは、抗体量の上昇が必ずしもSARS-CoV2によるものとは断定できないケースもあり、尚かつ抗体量の上昇がない(計測時点では陽性反応を示さない)という結果から、無症状感染もしくは、感染の潜伏期間である可能性を除外することは出来ない。

省庁などによる指示の”透明性”(あくまでも保健機関による象徴的なお役所言葉の域を越えない範囲で言えば)を持ってしても、恐怖は理性を脅かし、”自分の方が物事を良く知っている”という思い込みは、効果や実用性のはっきりしない検査キットの購入へと人々を後押しする。

逆にこれらについて権威の先生方(ジャーナリズム界に移り住んで来られた方々)は実際のところ何をご存知だというのか。「私、○○(“○○”にはコメンテーター、ジャーナリスト、テレビにゲスト出演するのが生業の人々、哲学者、インフルエンサーなどの名前)は何でも知っています！」とでも言いたげに物知り顔で現れる彼らが、トーキング•ヘッズ(デヴィッド•バーンとその仲間たちには限りない敬意を表した上で)と比べて、一体何をどれだけ知っているというのか。

当然ながら、全く何も知らないのだ。しかしながら、これは「オールマイティなエキスパート」が、科学的に有効な情報ではなく、自らの恐れと無知(ある一つの特殊な分野についての知識を持たないこと)から生じた持論を振りかざすことを阻む理由にはならない。それどころか、科学的な価値ある情報を「一般的な常識」の名の元に矮小化させてしまうことさえあるのだ。

そうして、このような無知によって増幅された恐怖の力が、我を忘れて新たな”スネークオイル”(迷信じみた療法)を探し求める、抑制不能な行動を呼び起こしてしまう。 もし奇跡のような製品が、”関節痛の治療”のために使われるのなら、それは決して悪くない。しかし、ウイルス感染対策として有効であるかのよう提唱することは、自分だけでなく他者に対しても重大な余波をもたらす。抗体検査キットの効力は未だ信頼に足るとは言えず、検査結果が示す意味を正しく解釈させる力にも欠けている。そして「私には抗体がありますから」や「私は感染してませんから」と言いながら誰かを感染させ、あるいは誰かに感染させられ、最後には「検査したのになぜ！?」と泣く、そんな結末を迎える可能性もあることを踏まえておかねばならないだろう。

コロナウイルス問題で集団ヒステリー状態の昨今、あまり有益ではないと思わされるような数値の取り上げ方がよく見受けられる。

感染者数と死亡者数、そして感染拡大のスピードを表すグラフの値は勢いよく増加しているが、これらのデータがどのような基準で作られているのかは不明であり、正しい統計学の知識に基づいて作られているのか、疑問が残るようなものもある。

ここで簡単な反対意見を述べてみたい。当然ながら、私は法律家であって統計学者ではないので、この問題について科学的な専門知識を元に語れるような肩書きなどは持っていないし、そのようなことをするつもりもない。高校と大学で学んだ数学と、Giancarlo Livraghi (アドバタイジングの権威で、統計学への深い造詣を持つ人物) そして Riccardo Puglisi (経済学者、まさに統計学のプロ)の両者が監修と翻訳に携わったDarrell Huffの著書「How to lie with statistics」のイタリア語版で学んだ統計学の知識をベースに、見解を述べるに留めたい。”真実”を伝えているわけではなく、ただ解答を得るために疑問を投げかけているのだ。

第一の見解。”コロナウイルスによる死亡者”と一括りにされた、様々な症状で亡くなった人たちは、統計上の標本データとしては条件が偏っており、年齢や持病の有無などを考慮せずに算出された死亡率は統計結果としては信頼性を欠いている。ウイルスによる致死率を算出するためには、 以前から慢性疾患があり、それにウイルス感染が加わった人、自覚はないものの別の病気にかかっていた人、特殊な状況下で感染を拡大させてしまった人など、様々なカテゴリー別に算出をすべきである。

第二の見解。

統計学的に有効なサンプルを検証して分析することは、条件の偏ったサンプルを分析することと全く別次元にある。例えて言うとこうなる。あるサッカーチームのファンの数を調べたいとき、そのチームのサポーターが大勢集まるサッカー場のゴール裏で回答を得た場合と、様々な都市や国の人たちから回答を得た場合とでは、統計結果に明らかな違いが表れるのは言うまでもない。偏った統計というのも、まるきり無駄だと言うわけではないが、それによって導かれる見解には限界があることを知る必要がある。

第三の見解(そして結果)。世界各国の感染者と死亡率の絶対値を、統計量を用いることなしに変えることも方法論としては間違っている。新聞がよくやるような「3,858件の症例における死亡率は4%」などの表現は、症例数と死者数の割合を大雑把に比較しているだけのもので、誤った一般論を導いてしまうだけである。

結論としては、相当数の統計量が得られないうちに結果を公表することについては、かなり慎重にならなければならない、ということである。

一つのアンケートに10人中の7人がある一定の回答した場合と、1万人中の7千人が同じく一定の回答をした場合、どちらも同じように70%の人が共通の回答をしたと言うことができる。しかし(標本データが統計学的に有効なものであることを大前提として)これら二つが統計として全く違う意味を持つことは至極明白である。

今回のコロナウイルスに関して、サンプルとして使われている数値が、統計学的に有効であるために充分な量であるか否かを知る必要がある。

充分な場合は、有効な情報を得ることができる統計結果と言えるが、そうでない場合、それはただのインスタントな情報に過ぎないのである。

Darrell Huff(イタリア語版あり)を再読してみるのも悪くないかもしれない。