【かんたん】エビデンスと言う人がうざい理由と返し方｜だれでもわかる入門編

本人がよくわからないまま横文字を使ってるからだろうな。
なにしろ極論を言えば、エビデンス（根拠）はどんな意見にもある。
だから「わたしの気持ちが根拠だ！」と言うのも一理はあるんだ。

だから「エビデンスとはあるなしではなく、強い弱いです」「その白黒でしか判断できない姿勢自体がまったく科学的ではないですね」

うざい人を一撃で黙らせるならこれでいい。お疲れ様でした

よしわかった、わたしも普段から心理学の記事でエビデンスという言葉をよく使っているからな。
エビデンスをうざく使う人への反論と、正しい使い方を学んでいこう！
さらに、あなたの情報リテラシーそのものもこの記事でグッと上がるはずだ

さっきも言ったが、エビデンスは「強弱」だ。わたしも一般向けのフックとして「エビデンスがある」とよく言ったりするけどね。
だから、エビデンスがあるか聞かれたら「エビデンスとは、どのレベルのエビデンスを求めて話されていますか？」と聞かれれば、横文字使いたいだけの人は怯ひるむ。

エビデンスがよくわからないとまさにそういう反応になる。

この場合、その人が言っているエビデンスとは「それは自分の意見だけか？」という意味だから、「これに書いてました」と言えば試合終了だ。
ついでに必要に応じて「それなら「根拠」と言ってもらった方がわかりやすいですね」とちくちく言葉でも追加しておけばいい。

問題はもっと深くエビデンスを理解して聞いてくる人だ。
そのために、あなたのエビデンスに関する知識を厚くしてディフェンスを高めておこう

ここからは一般の人向けに厳密さは捨てて、わかりやすさ優先で解説していくぞ。

まず、科学の世界ではエビデンスに格付けがある。ここを理解していないと、「エビデンスがある／ない」という素人みたいな二分論になる。

たとえば、私の過去記事…たとえばムダにプライドが高い人から人が離れていく理由や脳裏に刻む科学的ノート術の記事でメタ分析と書いていたのを覚えているか？

正直でよろしい。
実は、このメタ分析というやつはエビデンスのランクがめっちゃ高い。
今までの研究や知見の精度の高いものだけを集めて分析したものだ。

だから「エビデンスあるの？」に対して「メタ分析があります」と返すのは最強カードだ。
ざっくりとまとめると下の図１のようになる。上にいる方がつよつよだ。

しょぼいという言い方はアレだが、まあそうだ。
よくコメンテーターとかが意見を述べたりするけれど、その意見を鵜呑みにするのはどうかというのがわかるだろう。
それどころか、意見を述べている人が専門家ですらなかったりするからね

本は今までの研究やデータを元に「意見」で書かれている事が多いな。
もっとも、出典があればだが…。なければただの意見だな。
「それってエビデンスあるの？」と突っ込まれるのがまさにこのパターンだ

いい質問だ。出典は覚えておいた方がいい。

出典を押さえておくだけで、うざい相手は「エビデンスあるんですか？」と二度と言ってこなくなることが多いぞ。

出典とはソースのことだな。仕事や重要な場面で意見を言う時はソースを用意しよう。
出典があると「自分の意見だけが根拠（エビデンス）ではない」と、信頼性を高められるんだ。
相手が「ホントかよ？」と思った時でも「どうぞ確認してください」ができるようになる。これは第三者から見ても相当強い

ところがそれっぽいだけで適当な情報というのはよくある。

心理学の本でも、よく「これは心理学で◯◯効果と呼ばれています（はーと）」みたいな解説があるが、本当に効果が確認されているのか怪しかったりする。
ただ著者の思い込みが暴走して言葉を自作しただけかもしれない。というより出典が無い本でよくある

相手は納得するか、面食らうかだろうな。
めんどうなヤツは「エビデンスを出せないなら私の勝ち」みたいなスタンスで来るからな。まさか出典を出されるとは思っていない事が多い。

このタイプにはあなたが出典を出せるようにしておけば、二度と「エビデンス」とあなたの前では言わないだろう。
必要に応じて「メタ分析まではないのですが…」と付け加えれば「お、おう…（メタ分析？？）」となるだろう
「この人は詳しい、この土俵で自分が攻め込まれたらたまらん」というわけだ

このように日本は出典に関する姿勢が甘く、エビデンスという言葉がよくわからない使い方をされている。だから今回のようにマウンティングの棍棒になっていることもあるんだ。

一方、本を見ても海外の書籍は引用が豊富な傾向にある。
たとえば名著影響力の武器を見ても、本の最後に研究論文の分厚い引用が書いてあるはずだ。

医学の世界でも清田医師が同じような事を述べられている

そうではない。
…そうではないが、ゼロから一になるだけでも情報リテラシーやエビデンス使いとして大きな進歩だ。
この話は以前あてにならない情報のトリセツの過去記事でも書いたな。

だが、今回はそこからもう一歩先を行くエビデンスの目利きについて解説するぞ。
きっと情報リテラシーがグッと上がるはずだ

ここから先はもう一歩先を行くエビデンスの目利きについて解説するぞ。
教養としてざっくりつかんでおくだけでも一般人としては上級者レベルになれる。あなたの情報リテラシーがグッと上がるはずだ

私も科学者なので最強という言葉は好きではないが、さっきのピラミッドの最上位にあるメタ分析・システマティックレビューが最強だ。
さらにアンブレラレビューなんてのもあるが、そこまでは今は覚えなくていい。

過去記事だと、わたしが投資で失敗した話を心理学で解説した記事などが出典にシステマティックレビューがあるな。
失敗したのはわたしがポンコツなだけではなく、人間にはこのような心理的傾向があるからだ、と強い根拠から解説したわけだ。だから失敗したのはわたしが悪いわけではない（震え声）

エビデンスピラミッドのメタ分析の下を見るとRCTというものがあるね。
これはrandomized controlled trial、ランダム化比較試験のことだな。
詳しくは端折るが、単体の研究デザインとしてはエビデンスレベルが最も高い。
かんたんに言うと「あらゆる要素を踏まえて、行うと効果があるか教えてくれる」ものだ

これに二重盲検といったオプションがつくとさらに強くなる。それができない実験もあるがな

一つじゃない。
この世の中、特に人間というのは非常に複雑なんだ。
だから実験してみると想像したような結果にならないことも多いし、想像とは全く違うメカニズムでその結果が出ていたりする。

だから実験でわかることは「理屈はともかく、これをやったらこうなるっぽい」という事までなんだ。
もっと言えば、私たちはよくわかんないまま実験しているとも言えるな

心配しなくとも科学者はすっげえ厳密だ。
厳密だからこそ「私たちはまだわからんことがたくさんあるようだ」という前提で研究し、原因を絞り込むために工夫して実験する。
理屈の通った仮説は立てるが、メカニズムは後から少しずつ追いついてくるものなんだ。

そこでめっちゃ使えるのがRCTと呼ばれる手法だ。
介入効果（なにかをやった結果の効果を見る）を見る実験でRCTだと「おっ！」と思っていいぞ

かなりセンスがいいぞ！御名答、その通りだ。専門家でなければおおむねその認識で問題ない。
というより一般の方から「RCTのメタ分析」と言われたら話がわかりすぎていてちょっとビビる。

ただしgarbage in, garbage outという言葉があることは覚えておいてくれ。
ゴミを入れたらゴミが出てくると言う意味だ

その通りだ。メタ分析だろうがRCTだろうがゴミみたいなデータを集めると役に立たない。
ここをもっと深掘りしてしまうと、みんながブラウザバックして二度と会えなくなっちゃうだろうから、今はRCTのメタ分析が最強らしいくらいに考えておくといい

それから、実験ではない論文もある。
レビュー論文とかだな。システマティックレビューというのがもう出てきただろう？
これはレビュー論文の中でも最強格の論文だ

レビュー論文は「これについては、いまのところこんな感じだよ」と研究者がまとめてくれたものだ。
「わかっていることは◯◯で、××のことはまだよくわからない。今後はこういう課題があるね」とそのことについての全体像を色々引用して教えてくれるような感じだな。
わからない分野の大枠を掴むのならばレビュー論文を読むといい

全然違う。
まず論文は知識とリサーチ量が段違いだ。
さらに査読さどくがあるというのも大きなポイントになる。

査読っていうのは専門家のチェックのことだな。
論文というのは掲載される前に専門家から「お前さ、適当なこと書いてね？」「フカシじゃね？」とゴリゴリに厳しいチェックをされるんだ。金さえ払えば掲載される適当なところもあるが

もしこれで「あのさぁ…。キミ、これおかしいよね？」と判断されれば容赦なくreject（却下）される。
研究者はこのrejectと論文の修正を繰り返す賽の河原モードに突入することがあり、こうなると泣きを見ることになる。激アツだな

一発アウトどころか出禁の可能性すらあるな。
それを別としても、論文の内容を日常生活に応用しようとしているからどうしても私の主観や経験がゴリゴリに入る。
特に論文の厳密さは私の記事とは最も違うポイントだということを抑えておいてくれ

正しい知識という意味ならその通りだ。間違いなく論文を読んだ方がいい。
だから私は必ず出典や引用元を書いている。「気になるから本当か確かめたい」という人が情報源にさかのぼれるようにな。

だが、私はやけっぱちになっているわけではない。
それはみんなの普段の悩みや解決策について具体的に書かれた論文などないからだ。メモリーパレスという記憶術について解説した記事を以前書いたが、「自分の部屋に熱狂的阪神ファンを配置して記憶を定着させた研究」なんて私が知る限りはない

そんなものはないから、私は論文の内容をみんなの悩みを解決に応用できる形に具体化して解説している。
研究や論文ほど正しい知識ではないが、みんなの役に立ちやすい形になっているとは思うぞ

バチバチに大変だ。研究者と査読者に感謝と敬意を払おうな

さらに、心理学だけではなくあらゆる科学的知見はいきなり空中から生まれてきたわけではない。過去の研究の礎があってのものなんだ。
これをアイザックニュートンは「巨人の肩の上に立つ」と表現している。
自分が賢く遠くを見る事ができるのは、巨人（先人の知恵）が足場としてあるからということだな

だから学問において自分の意見を言う時は「私の意見はただの思い込みではなく他の人の研究を参考にさせてもらったものなんですよ！」という事をはっきりさせないといけないんだ。

それに、あなたが作った研究資料を横取りして私が我が物顔で発表したらどう思う？

そうだろう？
著者にリスペクトをする意味でも「この人の知恵を参考にさせてもらいました！」と言わないとパクツイ野郎になるだろ？
もちろん著作権上の問題もあるが、データと表現で異なったりしてややこしくなるからここでは端折る。

とにかく出典・引用がないのは情報信頼性という面でも、パクツイという面でもよくないと言えるだろう

エビデンスを取り扱う時の注意点は色々ある。
情報の信頼性を割り引いて考えなきゃいけないことがよくあるんだ。

まずは企業の資金提供がある場合は怪しくなる。
スポンサーバイアスというやつだな

ダメとは言わないが、ダメな可能性は高くなる。
研究者が企業に忖度しやがって、色々な工夫（意味深）をすることがある。
医療の世界ですら企業の資金提供を受けるとスポンサーに有利な結果が出やすいと2017年コクランレビューで報告されている²⁾

もちろんダメの一言で片づけるのは簡単なんだが、そんなことは研究者もわかっているだろう。科学の専門家だぞ？
だから、どうしてシステマティックレビューで確認されるくらい大規模に起きているのか、ということを考えないと根本的な解決にならないだろうな。

だが、科学のデータとしてはダメだ。忖度されるとデータが使い物にならない

他にも、意味のない実験というものもある。
RCTで有意差が出たとしても実際は意味がないような研究もあるんだ。

この例として、飛行機から飛び降りる際にパラシュートを使うとケガ防止等に効果があるのか調べたRCTがある³⁾

その結果、パラシュートがあってもなくてもケガ等の発生率は変わらなかったんだ

よって、パラシュートは意味がない……のではなく、この実験で被験者は地上の静止した飛行機から飛び降りたんだ。高さにすると60cmだな。
だからパラシュートがあってもなくてもケガをしなかった

この研究が掲載されたのはBMJ(British Medical Journal)という世界五大医学雑誌の一つだ。
このBMJは毎年年末におふざけ論文を掲載するんだが、これは単なるおふざけとも言い切れない。
結果を出そうとするあまり意味のない研究になってはいけないよ、という警告でもあるわけだ

そんなところだ。
今の場面に応用できるかを外的妥当性なんて言うんだが、このことには気をつけないといけないね。
たとえば印象にはジェスチャーが大事と言っても、日本と他の国では文化が違うからそのまま適用はできないかもしれない。そう疑いながら読む事だね

うーん、難しいな…。
というのもスタートラインがどこかによるんだ。
たとえば統計をわかっている人とわからない人では全く話が変わってくる。

だが、私はまずアブストラクト（要約）を見て雰囲気掴むだけでもいいと思うぞ。論文に興味を持つなんてそれだけで素晴らしいことじゃないか。
わからない所はそれから少しずつ学んでいけばいい。

私は康永先生の本がわかりやすいと思うが、一般向けかと言われると…

決まっているでしょう。私はHarukaですよ、Haruka。
ハルカーのみなさんには私が誰かなんて些細な問題ですよ

みんなの情報リテラシーを高めるのに役立ったら私も嬉しいぞ！
そして他の記事やエビデンスを元に書かれた私の本も読んで役に立ててくれたら最高に嬉しい！