1. リブラの 精神科のバックヤード
  2. 情報の親和性と因果関係との違い
2024-02-03 19:15

情報の親和性と因果関係との違い

情報の親和性と因果関係とについて

情報の親和性が高いとは、二つの事象が関連しているように見えることを意味します。関連している、親和性が高い、までは客観的情報ですが、それが因果関係となるとそこにストーリーが乗っかってきます。因果とは原因と結果。一方が他方を引き起こしているということです。これは客観的な事実ではありません。物語です。

例えば減塩しょうゆを使っている人の集団と普通のしょうゆを使っている人の手段とを比べたとしましょう。減塩しょうゆの人たちは血圧が高い。普通のしょうゆは血圧が低い。ここまでが客観的情報。ここから、だから減塩しょうゆを使うと血圧が上がる、と結論付けるのが物語的な見方です。減塩しょうゆが因果の因。原因。血圧が上がるが因果の果。結果。そう考える人もいるかも知れない。でも血圧が高いから減塩しょうゆを使った、という可能性もあります。この場合は血圧が高いが因果の因。減塩しょうゆを使っているのは因果の果。因果が逆になりました。

科学的研究や日常生活において情報を解釈する際の重要な原則です。科学的な客観的事実というのは情報の親和性、関連性のところまで。因果律は物語。ストーリーに過ぎない。関連性が自動的に因果関係を意味するわけではなく、より深い分析と他の可能性を考慮することが重要です。

#NFT
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00:06
おはようございます。
バス絵の精神科医、リブラでございます。
バス停の精神科医になっちゃうか。
バス絵の精神科医。
バス絵の精神科医になっちゃうか。
バス絵の精神科医。
バス絵の居酒屋。
それは行けるのか。
バス絵の精神科医。
ダメですね。
Googleのレコーダーで文字起こししながらやってみましたけどね。
やっぱり、バス絵の精神科医という言い回しはないんだよね。
だから、意味わかんないもんね。
バス絵の精神科医ってなんだよってことね。
バス絵の居酒屋ならね。
やしろ飽き感があるよね。
お酒はぬるめの感がいい。
ちょっと音間違えたね。
まあいいや。
でございます。
今日はね、今朝というかですね。
今日はね、上がってなかったですね。
放送がね、撮ってはいたんですよね。
撮ってはいたけどね。
ちょっとワイドショー的なことを今スカンクさんとやって流行ってるものだから。
自分でもコメンテーターリブラとして
ちょっとね、世の中の物事をですね。
バサッと切ってみたんですけどね。
バサッと切りすぎて血が噴き出してるんでね。
これはちょっと血が噴き出してるなと思ってね。
これはやれませんなということで放送をやめました。
そういったお話は皆さん
放送してないところでね。
会った時にね、またそういう話をしましょうか。
会った時に話してる話って結構表にはできないよね。
みんなそうだよね。
また名前出すとその人たちの迷惑になっちゃうから出さないけどさ。
まあスカンクさんに関してはしょうがないよね。
もう一緒にね、いろいろやってますから。
もうこれは逃げられないと思いますけど。
まあ名前は出さないけどさ。
一緒にいる時の話は到底放送できませんよね。
それはまあみんなそうですよね。
そういう時代になるわけよ、これからね。
ホワイト社会っていうのはですね、
人の心がきれいになるわけではなくて
良い人戦略のようなことがどんどん行われていく。
僕らもう世代はちょっと無理ゲーですけども、
僕らからはね、もうこういうおじさん世代はちょっと難しいかなとは思いますが、
30代、40代、20代かな?
20代、30代、今40代もダメでしょうね。
やっぱり良い人戦略をどんどんしていかないと。
まあやっぱり悪い人のようなことはね、
裏で悪いこと言ってんだぜ、へへへみたいなことはもうね、
言わないほうがいいかなと思っておりますね。
僕なんかはね、もうちょっとだからミスでございますね。
失敗の多い恥ずかしい人生を生きてまいりましたね。
違ったかな?人間失格。
ということで、まあ昨日のやつはちょっとやっぱりやだなと思って。
これはイマイチだなと思って。
で、ワイドショー、バックヤードは屋内にさせていただきました。
その前の放送の話にちょっと引っ掛けて話をしようかなと思いますけども、
03:03
あの放送もどうかと思うんだけども、
これは僕はもう科学者の面があるから、
ある程度あれは違うとかあれは正しいっていうのは、
これは仕事ですからね。
まあしょうがないかなと。
世の中にはいろんな素晴らしいと言われるものがあるけども、
それが本当なのか疑ってかかるっていうね。
違うんじゃないの?って言ってデータを集めて否定していくと。
相手は相手でまたそれをデータを使って否定してくると。
そうやってですね、世の中の真実っていうのはね、
最初から神様が教えてくれるもの、
まあそれは宗教はそうですけども、
僕たち科学っていうものを扱っているものはですね、
宗教とは違うんでね。
そういうものはね、何かというとね、
真実というのは分からないっていうのが科学の立場ね。
宗教っていうのは神が知っている、仏が知っている、
何か答えがどっかにあるというのが、
答えがあるかもしれない、誰か知っている人がいるというのが、
宗教の基本的な、
まあ仏教はちょっと違うような気もしますけども、
まあ近いようなところがありますけど、
科学っていうのは基本的には分からないというのがスタンス。
なので、科学的に証明されています、
これが間違いないですというふうに言っている人がいたら、
それはもう科学の人ではないと。
偽物ですねということで、
だいたい思っておいたらいい。
あるいは僕ら医者、
端くれ科学者の端くれの医者でもですね、
医学的にこれが正しいですというふうに言うときがあるんだけど、
あれは嘘を言っているときですね。
嘘を言っております。
それは、医者というのは科学者の端くれであって、
医者は科学者の真ん中ではなくてですね、
僕らは常に本当のことを言う仕事ではないんです。
治療する、良くするというのが、
僕らの仕事というか、
僕らの役割というのは、
患者さんの病気を良くすることなもんだから、
本当のことを言うと悪くなるなと思ったときには、
本当のことを言わないという選択肢を取ることがあるわけですね。
この、高速道路を通ります。
このご時世ね、本当のことを言わずにやるというのは、
なかなかリスクがあってですね、
難しいところはあるんですけども、
間違えた。
そういうふうなことで、
僕らは本当のことじゃないということも言いますが、
なので医学的にこうですよ、正しいんですよ、
そういうことはありますけども、
まあそういうことね。
で、科学の立場からね、
いろいろ言うわけですけども、
そうすると、
この前の話は何の話かというと、
子育て論みたいなもので、
こういう良い教育をすると、こういう良い子が生まれます。
こういう悪い教育をすると、悪い子になってしまいます。
みたいなね。
権威的な親はダメです。甘やかすのもダメです。
威厳をもって接しましょう。
みたいなね。
ちょっとよくわからんみたいな話ですけども、
なんだけど、
とにかく良い子とすると良い子が育つというようなことなんですが、
それっていうのがね、
ここなんですよね。
良い子に良い教育法というものがあるとしてですね、
あるとして、
そういう良い教育法が行われているという、
そういう事象と、
06:01
良い子が育ったという事象。
この事象に関して、
それがおかしいと思っているわけではないわけで、
そういう事象がね、
良い子に育てるという事象と、
良い子に育てている環境があって、
子供が良い子であるということは、
当たり前というか、それはそうだと思うんです。
こういう2つの事象、ファクターがあって、
その2つのファクターが、
神話性がある、情報にね、
神話性があるとか関連性が高いと。
つまり、
良い教育、ある種の良い教育じゃなくて、
Aにしましょうか、
Aという教育があった時に、
子供が良い成績をとるとね、
成績にしましょうかとりあえず。
そうすると、
良い教育というものと成績が良いということは、
関連性が高いよね。
こういうことは科学的に言うわけです。
ここまではね、ということが多いねと。
100%ではないけど、
そういうこと多いよねということは言うわけ。
その時に、そうすると、
じゃあ、このAという教育をしたから、
良い成績が伸びたんだね。
っていう風に、
ここは物語なんですよ。
ここはもうストーリーな。
ここはね、科学では証明できない場所。
これが因果関係。
こういう原因があったからこういう結果があった。
ここの因果というのは物語なので、
ここは科学では使うんだけど、
これは証明できない場所なんですよ。
絶対証明できないのね。
例えばですね、
例えばどうしようかな。
ちょっと一回例を考えるのに一瞬止めるか。
例えば昔ですね、
こういうのがあったんですけどね。
アメリカの論文家なんかでね、
これちょっと僕は論文読んでないんだけど、
まあありそうな話なので本当だと思うんだけど、
タバコを吸うと、
妊婦がタバコを吸うと、
妊婦がタバコを吸った場合と、
タバコを吸っていない場合と比べたところ、
タバコが吸っている妊婦の子供はIQが低かったというデータがアメリカから出てた。
だからタバコを吸うと、
胎児がね、胎児がいるのにタバコを吸うと、
結果、子供のIQが低かったと。
ということで、やっぱり子供がお腹にいる間にタバコを吸うと、
ニコチンとかね、
遺産化炭素とかの影響で、
子供の知能が低くなるんだというふうだと思うと、
なのですというような論文が出ましたね。
だからタバコは良くない害があるのでやめましょうというそういう話ね。
もう一つあったんだけど、
もう一個別の論文ね。
09:00
お父さんがよく家で家事のお手伝いをする家庭と、
お父さんが家事をしない家庭で比べた場合、
子供のIQが高いのは、
お父さんが家事を手伝う家庭の子供のIQが高かったということが分かった。
ということで、お父さんが家事を手伝うと、
子供がそれを見て何かプラスの影響があって、
一生懸命勉強するのか何か分からないけど何かあって、
子供の成績が良くなると。
IQが上がるということなので、
お父さんは子育てじゃないや、
家事を積極的に手伝う方が良いでしょうと。
そのような話ね。
さてこれなんですよ。
これはね、
タバコを吸う妊婦さんがいて、
子供のIQが低い子が多くて、
タバコを吸わない妊婦さんがいて、
タバコを吸わないのでIQが比較的高いという子供たちがいたというね、
ここまでがということが、
タバコを吸っているということと、
IQが低いということ、
タバコを吸わなかったということと、
IQが高かったという、
この2つの事象に親和性が高かったということは言われるんですね。
間違いというのは証明というか、
一定の率で証明したと科学がね。
この2つの情報に関連性が高い、親和性が高いということは分かった。
が、どうですかね。
タバコを吸ったから、
IQが下がったかどうかは分からない。
ですよそれは。
もしかしたらさ、
子供のIQが低いからタバコを吸ったなんてこともあるかもね。
なんてことでね。因果が逆。
それはさすがにないか。
子供はまだ生まれてないわけですから、
それはないよね。
だけどさ、こういう可能性ありませんか。
タバコを吸っているお母さんと、
タバコを吸っていないお母さん、
大勢集めた時に、
IQが元々違うってことはありえないですか。
どうですか。
タバコは吸わない方がいいみたいに言われてるじゃない。世の中で。
そういうふうに言われているにも関わらず、
吸っている人と、吸わない人。
だからね、
もしかして元々タバコを吸っている人のIQが低い可能性あるよね。
IQの低いお母さんから生まれたからIQが低かったと思ったら、
もちろんタバコを吸っている人が皆頭悪いわけじゃないんだけど、
100人集めて、1000人集めた時に、
その1000人のIQを測った時の話ですよ。
マスで見た時、
大勢で測った時に、
そういったことが言えるかどうか、
そこは測っていないから、
つまり、
サンプルを撮った時の、
お母さんの元のIQを測っていないので、
そのお母さんのIQが同じかどうかもわからないわけで、
てなことで、
必ずしもそういうふうに言えないと思うわけ。
なので、
IQが低いということと、
12:00
タバコを吸っているということ、
IQが高いということ、
子供のIQが高いということと、
タバコを吸わなかったということの、
情報に親和性があるとは思うんだけど、
その論文を見ればね。
なるほど、そうかとは思うんだけど。
それが、
すなわち、
タバコを吸うことがIQが下がる原因になっている。
つまりそこに因果関係があって、
因が、
因の方がタバコを吸うということで、
がの方がIQが低いというふうに、
言えるかどうかは、
わからないよなと、
僕なんか思うわけです。
例えば、
もう一個、
お父さんがよく手伝いをするね。
手伝いをするお父さんね。
もともとどうですか?
お父さんの、
手伝いをするね。
いやいや、
家事をよく手伝うお父さんと、
家事を手伝わないお父さんね。
もともとIQが違うかもわからないよね。
いいとこのエリートさんって手伝いそうじゃない?
イメージ的になんか。
あ、
君、
僕、
今日は家事をやっておくよ。
え、
あなた、
ずっとお仕事、
大変じゃない?
いや、
全然大変じゃないよ。
君こそ、
家事、育児大変じゃないか。
たまには僕にもやらせてくれ。
エリートが言いそうじゃん。
行きつかないよね。
エリートが言いそうじゃないですか。
一方さ、
あの、
なんかね、
あの、
帰ったら酒出せ酒!
って言ってる人絶対手伝わないけどさ、
絶対エリートじゃないじゃん。
絶対IQ低いじゃん。
思いません?
こういうね、
決めつけの刃ですけども、
こういう決めつけの刃を振りかざすとね、
ホワイト社会に適応できませんので、
皆さんご気を付けくださいね。
えっと、
そういうことあるじゃん。
だからさ、
えっとね、
よく仕事を手伝うということと、
子供のIQが高いということに、
もしか、
まあ親和性があるなら、
そりゃそうかなと、
そういうこともあるかなとは思うもののですね、
手伝ったからさ、
IQが上がったってことはないかもね。
ね、
というふうに、
僕に情報の親和性が高いということと、
因果の関係があるってのは別のことだっていうね。
必ずね、
そういうふうにものを見ないといけない。
えっと、
えー、
あれ?
例えばですね、
今ね、
聞いたことないけど、
勝手に話作りますけど、
例えばこういうデータがあるかもわからないので、
例えば言いますよ。
えー、
病気を気にして、
健康に気遣って、
ある種の行動をとっている人100人と、
その同じことの、
例えば何がいいかな。
まあわかんないな。
まあなんでしょう。
まあ原因障害を使っている100人でしょうか。
原因障害を使っていない100人は1000人でしょうか。
原因障害を使っている1000人と、
原因障害を使っていない1000人を集めたところ、
原因障害を使っている1000人のほうが血圧が高かった。
ね。
原因障害を使っていない、
普通の障害を使っている1000人のほうが、
平均の血圧が低かった。
結論。
原因障害を使うと血圧が上がる。
はい、どうですか。
こういうことは、
あのね、
こういう論文がね、
例えば論文があったらどう思いますか?
ね。
そういうことあり得ると思う?
あり得ないと思う?
あり得ないと思うでしょう?
あり得るよ。
例えばどういう状況か言いましょうか。
15:01
血圧が高いから原因障害を使っているんでしょう?
どうですか。
何もないのに原因障害を使わないでしょう?
っていうか、
使うかもわかんないけどさ。
まあ血圧が高いから先生に言われてさ、
お医者さんに言われてさ、
障害はダメですよ、
原因障害にしなさいよって言われたからさ、
原因障害を使っているんじゃないの?
ね。
あるでしょ、だから。
それ因果の関係じゃないじゃん。
原因障害を使っているということ、
これなんかあれだね、
情報逆になったね。
ごめんなさい、これ間違えましたね。
これは間違えましたね。
これおかしい。
いや、おかしくないか。
おかしくない、おかしくない。
原因障害を使っているということと、
血圧が高いということは相関関係が高い。
原因障害を使っていないということと、
相対的に使っている人より血圧が低いということは、
確かに情報に親和性があって、
それはその通りなんだけど、
それは別に血圧が、
これなんか面白いですね。
これなんか原因障害を使ったから血圧が高くなったんじゃなくて、
血圧が高いから原因障害を使ったんだろう、これ。
ってなことでさ、
これ陰とかが逆に向いてますよね。
こういうことですよ。
腎臓病の治療食を食べている人と、
腎臓病の治療食を食べていない人、
1000人集めました。
調べたところ、
腎臓病の治療食を食べている人の方が腎臓が悪い。
結論。
腎臓食を食べると腎臓が悪くなる。
おかしくないですか。
こういうことだって言えるんだよ。
だから情報の親和性が高いところまでは、
科学で証明することができるんだけども、
それがその2つの情報に因果関係があって、
その因とかがどっちが因でどっちが果か。
あるいはさっきのさ、
よくお手伝いをする、
家事を手伝う旦那さんの子供は、
成績がいいとかお金持ちになるとかそういう話ね。
これはさ、
例えば家事をよく手伝う旦那さんの家は、
賃金が高いだったかもわからない。
まあとにかくいいんだけど、
何かが良かったみたいな話なんだけど、
それもね、
生活に余裕があるから、
何かが子供の勉強がさせることができて、
とても良くて、
生活が悪いから子供にもお金もかけられなくて、
成績が悪くなってみたいなさ。
その因とかが、
その二つの事象に因果関係が直接あるんじゃなくて、
生活に余裕があるという場所から、
両が原因の因で、
お父さんがよく家事を手伝うもがで、
子供の成績が良いもがで、
夫婦仲が良いもがでみたいなね。
因とかが、
その二つの情報に因果関係があるんじゃなくて、
両方ともが結果であって、
原因というのが別のところにあるというパターンだってあると思うんですよね。
因果関係というのと、
情報の親和性の高さ、関連性の高さというのは別のことなんだよね。
そして因果関係というのは必ず、
原因と結果の理屈付けみたいなものが必ず物語であって、
これは科学では推測するだけであって、
18:02
ここは物語なので、
そういう風に論文に書いてあっても、そのまま読み取っちゃダメなんですよ。
さっきの腎臓病食と、
原演症油断が割と特徴的かなと思っておりますね。
はい、まとめましょう。
今日の話は、
情報の親和性と因果関係は別の話だよという話ですね。
情報の親和性というままでは科学で言えるけども、
その因果関係というのは最後のところは物語なので、
ここは取りようなので、
そういったことに騙されないように、
しっかりね、
これは情報の親和性が高い、
だけど因果関係は本当にそうかな、
というようなことは常に考えた方がいいと思います。
騙されないようにしましょうということで、
またコメント欄にいろいろ書いていただいてもよろしいかと思いますし、
周りに広めるのもいいことかと思うので、
Xの皆さんのタイムラインに
ご意見、ご感想など書いていただければ、
これ幸いということで、
本日もやってまいりました。
またのお機会を、
またのお機会を、
またお会いしましょう。
どうもさようなら。
19:15

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