J. of Taroten

新型コロナウイルスでも繰り返される分母なし報道 (C5面：近況，2020.4.3)

原子力発電所の事故のときにも露呈した弱点

　原子力発電所の事故のときに「分母のないマスコミ報道」として以下のような文章を書いた。いま読みかえしても，100%正しい記述だと思う。今回の 新型コロナウイルス(COVID-19)の問題でもまったく同じ弱点が日本のマスコミ報道にある。

マスコミ報道では，分母がないものを比較するという大技がしばしば見られる。ダイオキシン騒動の時はピコグラムを連呼し，それが，pg/kgなのかpg/gなのかpg/Lなのかpg/日なのか，全く気にかけている気配がなかった。今回の原子力発電所の事故では，mSv(ミリシーベルト)あるいはμSv(マイクロシーベルト)。「冷静に対応してください」という結論のためなら，その説明は，どうでもよいものらしく，「福島で観測されている放射線は，胃のレントゲン検査1回あたりの被ばく量○○μSvよりも，大幅に小さいです」と説明するのだが，そのときに，[μSv/時]の単位の測定結果を図で見せながら話すのは反則だろう。24倍してさらに7倍して[μSv/週]の単位にすれば，「週に1回，胃のレントゲンを撮る人(これは，かなり問題のある被ばく量！)」とは比較できる。とにかく，ダイオキシン騒ぎのときもそうだったが，マスコミには分母をつけて報道する最低限の科学リテラシーがほしい。情報の受け手の国民にも最低限の理科系の素養が必要だ(だからこそ，文系の人にも理科教育が必要だし，大学で文系の人に対しても教養科目で自然科学を数単位分，取得させるのである)。

今回でいえば分母は検査した人の数だったり，国の人口だったり，・・

　「何人が陽性だったか」「県別に感染者が何人いるか」・・もちろん，そうしたデータも有用だし，加工していない生データを見るのが必要なときもある。しかし，これを見ても，「大変なことになった」程度の判断しかできない。「どの程度大変なのか」がわからないのである。「わが国は検査数が少ないから本当の感染者はもっとたくさんいるはず」などという見方もよく訊くが，数だけ見せられても，「・・はず」の議論しかできない。東京都が発表した市区町村別の感染者数へのコメントを求められた世田谷区が「世田谷は人口が多いので・・」と分母が多いことを理由に挙げたが，感染者数ではなく感染者率を報道すれば，世田谷に感染者が集中しているのかどうかが判断できる。

人口を分母にして計算し直す

　東京都発表の4月1日までの累計感染者数を人口(住民基本台帳)100万人あたりにして感染者数を計算すると，東京23区は41人(調査中[永寿総合病院など]をここに加えると54名)，多摩は13人となる。23区のうち世田谷だけを取り出すと59人となり，確かに世田谷の感染者はやや多いが，23区の中でとびぬけて多くはない。日本全体では人口100万人あたり24人の感染者となり，報道の雰囲気ほど東京が突出しているわけではなく，関西も高い。もちろん数が多いことは問題が大きくニュース価値があり，解決のために必要となる努力が大きく，人口の多い地域ほど感染が広がりやすいのは確かである。しかし，地域ごとの感染の広がりを比較する意図であれば，人口を分母とした感染者率で比較するのが正しいように思われる。

　海外と比較する場合には，検査対象の差を考えて，感染者数ではなく，死亡者数を分子，人口を分母で比較するほうがよさそうで，人口100万人当たりの新型コロナ肺炎死亡者数は，日本が0.56人となり，100人超え(3桁)のイタリアやスペイン，2桁の英，仏，米，スイスなどより，いまのところ値は低い(あくまで，4月1日現在の公表データ。クルーズ船感染者の扱いなど細かい計算過程は省略する)。日本での感染はまだこれからかもしれない。 　

データサイエンス教育が重要だ

　昨今の大学教育をめぐる議論の中で，「データサイエンス教育が重要」といわれている。本学でも，1年生の必修科目に「データサイエンス」を加えることにしました。「データサイエンス」においては，ビッグデータだとか，AIだとか，統計理論だとか，そういうのも重要なのだが，まずは，割り算の重要性をたろてんは強調しておく。「何を分母に考えたデータですか？」