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～

Slide 1

Slide 1 text

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

Slide 2

Slide 2 text

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 2

Slide 3

Slide 3 text

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 3 なぜか...

Slide 4

Slide 4 text

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 4 さて...

Slide 5

Slide 5 text

データを用いた意思決定に自信がある方！挙手を！ 5

Slide 6

Slide 6 text

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...

Slide 7

Slide 7 text

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」

Slide 8

Slide 8 text

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

Slide 9

Slide 9 text

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？ 9 施策効果判定/予測分析→現状理解業務効率化

Slide 10

Slide 10 text

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 10 施策効果判定/予測分析→現状理解業務効率化

Slide 11

Slide 11 text

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

Slide 12

Slide 12 text

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） 12

Slide 13

Slide 13 text

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 13 です

Slide 14

Slide 14 text

「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！」 14 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

Slide 15

Slide 15 text

15 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

Slide 16

Slide 16 text

16 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

Slide 17

Slide 17 text

17 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

Slide 18

Slide 18 text

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

Slide 19

Slide 19 text

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

Slide 20

Slide 20 text

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

Slide 21

Slide 21 text

「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！」 21 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

Slide 22

Slide 22 text

22 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

Slide 23

Slide 23 text

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 23 です

Slide 24

Slide 24 text

ヒルによる因果性の判定基準 24 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

Slide 25

Slide 25 text

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） 25

Slide 26

Slide 26 text

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）

Slide 27

Slide 27 text

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

Slide 28

Slide 28 text

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 28 です

Slide 29

Slide 29 text

分析とは「分けて比べること」 29 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

Slide 30

Slide 30 text

パターンに掛け算をすると幅がぐっと広がります 30 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

Slide 31

Slide 31 text

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 31 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）

Slide 32

Slide 32 text

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） 32