高めよう！データリテラシー ～正しい意思決定をするために～

神戸市で講演した際の資料です。
データを用いて正しい判断をするためのリテラシーを身に着けていこう、というメッセージです。

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1. 高めよう！データリテラシー
   ～正しい意思決定をするために～
   田中 志 @産学連携ラボ
   

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2. こんにちは、田中のぞみ、といいます
   神戸スタートアップしてます
   産学連携ラボにいます
   世の中を眺めるのが好きです
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3. 今日20分ですること
   皆さんのデータリテラシーを
   高めるためのワークをします
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   なぜか...
   

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4. なぜするか
   人が提示するデータを判断し、
   人にデータ取得を指示する
   立場になる方々だから
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   さて...
   

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5. データを用いた意思決定に
   自信がある方！
   挙手を！
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6. 6
   一般職員さん向けにこんな話をしました①
   ありそうなデータのイメージ
   翻って...
   

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7. 7
   一般職員さん向けにこんな話をしました②
   データ＝
   「現実・世界を写し取った
   コピー」
   

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8. 8
   一般職員さん向けにこんな話をしました③
   データの良さは
   明確さ
   と
   再現性
   

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9. さて、行政におけるデータ活用の目的仮説
   行政での
   データ活用
   目的は3つ？
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   施策効果判定/予測
   分析→現状理解
   業務効率化
   

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10. データ活用の3つの目的
    この3つについて
    正しくデータを
    使う・理解するための
    お話を今日します
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    施策効果判定/予測
    分析→現状理解
    業務効率化
    

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11. データ活用の3つの目的
    特に一番上を！
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    施策効果判定/予測
    分析→現状理解
    業務効率化
    

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12. ふんわりと
    聞いていただければ。
    （Sli.doぜひ使ってみてくださいませ）
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13. パート1. 施策効果推定／予測
    テーマは
    因果関係を特定することが
    いかに難しいか
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    です
    

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14. 「よし、兵庫県下での白米摂取を禁止して、
    犯罪発生件数を抑制しよう！」
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    CASE A. 究極の犯罪抑止策??
    ● 平成30年、兵庫県下での刑法犯認知件数は44,233件で、
    検挙人員は12,455人である。
    ● 検挙人員12,455人のうち12,454人について、過去１年
    以内に白米を食べた経験があることがわかっている
    是か 非か
    

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    ちょっと考える①：米国の科学／宇宙／技術支出と...??
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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    ちょっと考える①：首吊・絞殺・窒息での自殺者
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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    ちょっと考える②：一人あたりのチーズ消費と...??
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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18. 18
    ちょっと考える②：ベッドシーツ絡まりでの死亡者数
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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19. 19
    ちょっと考える③：ノルウェー⇨米国の原油輸出と...??
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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20. 20
    ちょっと考える③：鉄道と衝突して亡くなったドライバー数
    URL : http://tylervigen.com/spurious-correlations
    

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21. 「よし、20歳未満の患者に対して
    薬剤Aを利用することを禁止しよう！」
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    CASE B. 異常行動の原因は薬??
    ● 薬剤Aを服用した中学生が自宅で療養中に自宅マンションから
    転落死するという事例報道された。
    ● 厚労省の調査で、薬剤Aについて報告された副作用のうち、薬
    剤との関連が報告された死亡事例は55人あり、うち異常行動が
    記録された事例は8人、突然死が9人。
    ● 副作用報告された1,079人のうち、異常行動が記録された事例
    は128人あり、8割近くが19歳以下に集中していた。
    是か 非か
    

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    CASE C. GDPを上げない競争力強化施策は無意味??
    ● 神戸市は平成27年度に企業の競争力強化に2.6億円の予算を
    計上している
    ● 一方で、予算化翌年の平成28年度の市内総生産成長率をみると
    0.4%であり、国全体のGDP成長率1.2%を下回っている
    「全国平均を下回るとはけしからん！
    来年以降は予算なしだ！」
    是か 非か
    

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23. 再度
    このパートのテーマは
    因果関係を特定することが
    いかに難しいか
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    です
    

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24. ヒルによる因果性の判定基準
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    関連の強固性
    関連の一致性
    特異性
    時間的前後関係
    妥当性
    勾配・量反応
    一貫性
    実験的研究
    類似性
    特に左側5つが
    いろんな所で
    紹介されます
    

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25. 繰り返し伝えたいこと
    データがあることと
    エビデンスがあることは違う
    （データが前頁要素の証明に使えない 等）
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26. 26
    データをエビデンスにするために
    URL: http://interdisciplinary.hateblo.jp/entry/20120404/p1
    どんなレベルでエビデンスにするか、
    考えましょう（ぜひご相談ください）
    

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27. まずはロジックモデルを考える／振り返るところから
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    URL:日本財団 ロジックモデル作成ガイド（ http://interdisciplinary.hateblo.jp/entry/20120404/p1）
    

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28. パート2. 分析→現状理解
    テーマは
    分析のパターンは
    たった3つしかない
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    です
    

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29. 分析とは「分けて比べること」
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    量 構成 推移
    何を言いたいのか
    そのために、どう分けて何を比べるのか
    

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30. パターンに掛け算をすると幅がぐっと広がります
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    量 構成 推移
    量
    構成
    推移
    よいグラフの
    形が見えれば
    良い分析は
    すぐそこです
    「何を言いたいか」「何をどう比べてほしいか」伝えましょう
    

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31. パート3. 業務効率化
    テーマは
    未来の自分と誰かのために
    優しいデータ蓄積を
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    です
    （たぶん時間が足りなくなるのでこのパートはこの1枚です）
    

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32. おわり。
    今日はよろしくお願いします
    （ご質問あれば産学連携ラボまでまたご連絡ください）
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