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ネットやテレビを鵜呑みにしちゃダメ!情報を論理的に正しく理解しよう!

テレビやネットを見ていると、〇〇は健康に良い!とか〇〇するとい良い!とかものすごく色んな情報が流れています。そしてその中で、互いに反するような情報も多数流れています。例えば、ジョギングは身体に良いとか、ジョギングは身体に実は悪いとか、そんなとこです。「実は〇〇という常識は間違っている!」というような記事も多く、結局何を信じたらよいのかわからなくなってきます。
このように様々な情報に流されそうになるのは、いくつかのバイアスをかけて各所が情報を流してしまっているからです。このような情報に惑わされなくするためには自分でちゃんと考えて、情報を取捨選択する必要があります。論理的にかんがえることで、このような情報に騙されなくなります。
そこで今回は、論理的に考えるコツである、1)情報を数値的に捉える、2)情報を多次元的に捉える、3)情報を確率論的に捉える、という3点について解説します。といってもこれは、学問的には基本的なことであり、特に理系では考え方の基本です。しかし、テレビや雑誌、ネットなどの情報だとこのような考えをぶっ飛ばしてめちゃくちゃな論理展開で、良い食品や悪い食品を紹介しているこっとが多いのです。
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1.「〇〇のカロリーは低い/高い」という二元論で語らないで!100g中〇〇kcalという数値で考えよう!

これは本当によくあることです。テレビなどで「ハンバーガーはカロリーが高い!」とか「豆腐はカロリーが低い!」などといった事をよく言っています。ネットなどでも、低い/高いの二元論でしか語られないことが多いです。しかし、大事なのは低い/高いではなく、結局その食品100g中で何キロカロリーあるか、という数値的なデータです。それさえあれば、そもそもカロリーが低い/高いなんて言う必要ないんですね。
といより、低い/高いという曖昧な言葉を使うことで消費者を騙そうとすることも多いです。この一例がチョコレートです。最近チョコレートのポリフェノールが健康に良いといって、健康食品扱いしようとしています。しかも、ブラックチョコレートはミルクチョコレートより糖質が低くてカロリーが低い!とう言い方でいかにも健康そうな言い方をしています。しかし、ブラックチョコレートもミルクチョコレートも100gで600kcalぐらいであり、糖質も60gか58gかの違いぐらいです。なので、数値で比べたら変わりがないのに、言葉でいうと「ブラックチョコレートのほうが糖質./カロリーが低くて健康に良い!」と言えてしまうわけです。
ということで、「〇〇のカロリーは低い/高い」という定性的な言葉でとらえると騙されてしまうことが多いです。可能な限り、数値化できるものは数で考えるようにしましょう!
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2.「〇〇は健康に良い/悪い」という一次元で語るのはやめよう!多面的に情報を捉えよう!

これも本当に多いです。食べ物にはビタミンA,BC…、各種ミネラル、3大栄養素、その他というように様々な栄養素があります。そして、各人がどの栄養成分をメインに摂取すべきか、どの栄養成分が不足しがちかは違います。つまり、各食品の多次元的な栄養成分と、自分の必要摂取成分を照らし合わせながら、どれを摂取すべきかを決定すべきなのです。それなのに、巷にあふれている健康情報は「豆腐は身体に良い」とか「砂糖は身体に悪い」とかいうように、ただの二元論なんです。ではなくて、各種の栄養成分を多次元的に考慮する必要があるんです!
多次元的なものを無理やり、良い/悪いの一次元的な価値観に落とすと大変です。それは、書き手の意思によって、どの栄養成分に着目するかによって、良い/悪いを自由に操作できるからです。例えば、何もエネルギーがない、むしろ栄養を奪ってしまうと言われているキュウリでさえ、言い方によっては「低カロリーでお腹いっぱいになってヘルシー」と言えるわけです。カロリーが低いという一つの部分に着目して、その他の部分を無視すればいいんですからね。上記のチョコレートの例も一緒で、ポリフェノールという一点だけの着目して健康に良い!といって、その他のカロリーや脂質部分の成分を無視して語ることが可能になるわけです。
また、人によって求めている成分が違います。例えば、血液をサラサラにすべきAさんには良い効果がある食物でも、心臓を強化したいBさんにとってあっているかは全く不明なんです。本当に大事なのは総合的に栄養成分が自分にあっているかどうかです。なので、「〇〇は健康に良い/悪い」と単純化してくれたほうが確かにわかりやすいですが、騙される確率も高くなるのです。ちなみに、全ての栄養成分を見るためには、栄養成分表を見るのをおすすめします
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3.「必ず〇〇は健康に良い」なんて基本ない。〇〇%で効果発揮という確率論で考えよう!

全ての分野の科学論文で、実験して100%の人で効果を発揮したなんてことは基本あり得ません。基本的に、100人実験して70人で良い結果が、10人で悪い結果になった、、、なんてことばかりです。では、そのような結果がでたときにどうするか。感覚的に考えると、70人で良い結果になったら、「〇〇は良い」といっても良いような気がしますよね。学問的には、この判断は統計学的に有意といえる差が出たかで、効果があるなしを判断します。この統計学的に有意かどうかは実験した人数と効果の数値度合いによって、そう結論づけられるかどうかが変わってきます。「効果がある」と言うには、数多くの人で実験するか、明確な差がでないとダメなんです。
もちろん、この統計学的に有意というのは、全ての人に効果があるという意味ではありません。ですので、よく健康関連の記事で「ジョギングは実は身体に悪いことが発覚!」などといっていますが、それはちゃん元の論文を読むと「〇〇という条件下で、ジョギングをした人のほうがジョギングをしない人より、有意的に悪い結果を示した」という結論になっているはずなんです。あくまで有意差が出たといっているだけで、言ってしまうと60%の人でしか悪い結果になっていなくてもそう言えるのです。
ですので、色々な実験結果から言えるのは「〇〇をすると、持久力が上がる可能性が高い」とか「〇〇という食品で、糖尿病に改善効果をもたらす可能性は低い」といった事象だけなんです。「〇〇すると、必ず持久力アップ」「〇〇は、糖尿病に絶対に効かない」なんて、どんな実験/研究をしても言えないはずです。(その事象を証明するためには、極端にいうと地球上のすべての人を連れてこなければ実証できないからです。一人でも例外がいたら言えないので)。ですので、ネット上の記事を見るときには、「こういっているけど結局何%ぐらいの人でこうなるのだろう」と常に疑問を持つようにしましょう!
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このように、1)情報を数値的に捉える、2)情報を多次元的に捉える、3)情報を確率論的に捉えることができれば、様々な情報に流されず、本当の情報を取捨選択出来るようになっていくと思います!もちろんこれはその基礎で、このような考えを元に、記事のソースとなる論文を確認したりしないといけないんですけどね、、、でも


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