デタラメ データ社会の嘘を見抜く

チャー

データ社会に氾濫するデタラメに警鐘を鳴らした本。フェイクニュースやメディアの記事等ではよく聞くが、統計の見方やグラフの表示のさせ方等、世の中に蔓延するいい加減な情報や意図的な表現を多数引き合いに出し紹介している。普段接しない桁数の膨大な数字で主張されたとき一瞬無意識的に受け入れてしまうことも多いが、冷静にフェルミ推定の手法を使い自分で試算することで、内容があり得ない数字かそうでないかに気付くことができるという主張は大いに納得。偽陽性や偽陰性、数えられなかった数値や報告されなかった数値を想像することが重要。

2021/11/27

Ujiro21

通勤用に。データサンプルの有効性や切り取って引用される際の思惑など、ぼんやりと感じている事をユーモアを踏まえつつデタラメであると言ってくれる一冊。p値での説明はちょっとハードル高く消化不良。それでも、査読論文すらも雑誌のヒエラルキーと中身のデータからそれなりの物があったりとタイトルのデータ社会の嘘は腑に落ちる。データの見せ方を都合よくミスリード、グラフィカルな背景で関連性を示したり。身につまされる。誠実に生きていたいなと思う。

2024/05/15

turtle

読み応え抜群でした。　ある意図を持って作られたグラフや図の例がふんだんに盛り込まれ、その意図を見破るには、正しい比較が行われているか、話がうますぎないか、数字の桁は合っているか、などに注意する必要があると教えてくれます。　難しい印象のあるフェルミ推定についても簡単な計算方法が示されており、もう少し勉強してみようかな、という気にさせてくれます。　それにしても、ディープフェイクなどの技術がどんどん進化していくと、いつ我々もロシア国民のように国に騙されてしまうか、わからないです。

2022/05/07

読人

ワシントン大学の講義内容がベースということなので、よくある統計に騙されない本、的な軽い内容かと思ったら思いの外しっかりした内容で大変参考になった。冒頭の数値の扱い（絶対値vs比率）や相関と因果の取り違いは割りと知られているが、選択バイアスやGIGOの豊富な実例、P値ハッキングなどは参考になる。特に出版バイアスが原因でP=0.05以下の論文でも単なる偶然になる可能性は、きちんと意識しておかないとダメだなぁと感心した。この講義を受けられる学生が羨ましい。手許においておきたい一冊。

2023/06/15

竜玄葉潤

ここで出てくるデタラメは、テレビや雑誌で分かりやすくみせるテクニックとして使ってるものも多い。悪意なく使っている人も多い気も、それだけに厄介かも。

2021/08/30