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翻訳: sola watanabe
校正: Tomoyuki Suzuki
00:06
In 1945, two sculptures meant to represent
the average man and woman
0
6627
5089
1945年 米国の平均的な男女を
象徴する彫像が2点
00:11
in the United States
1
11716
1168
00:12
went on exhibit
at the American Museum of Natural History.
2
12884
3170
アメリカ自然史博物館で展示されました
00:17
Based on measurements taken from tens
of thousands of young men and women,
3
17055
4087
数万人の若い男女の測定をもとに製作され
00:21
they were called Norma and Normman.
4
21142
2711
「ノーマ」「ノーマン」と名付られました
00:24
That same year, a contest launched
to find a living embodiment of Norma.
5
24353
5506
同年 ノーマの生き写しを探す
コンテストが開催されました
00:29
Normal is often used as a synonym
for “typical,” “expected,”
6
29859
4504
ノーマル(普通)はしばしば
「典型的な」「予想どおり」と同義語です
00:34
or even “correct.”
7
34363
1877
「正しい」といわれることもあります
00:36
By that logic, most people should fit
the description of normal.
8
36240
3671
その理屈なら ほとんどの人が「普通」
という表現に当てはまるはずです
00:39
And yet, not one of almost 4,000 women
who participated in the contest
9
39911
4504
しかし コンテストに参加した
約4000人の女性のうち
00:44
matched Norma,
the supposedly “normal” woman.
10
44415
3796
「普通」であるはずのノーマと一致する人は
一人もいなかったのです
00:48
This puzzle isn’t unique
to Norma and Normman, either—
11
48211
2878
この難問は
ノーマとノーマンに限らず
00:51
time and time again,
so-called normal descriptions
12
51089
3044
私たちの身体 心 知覚に関して
いわゆる「普通」の描写は
00:54
of our bodies, minds, and perceptions
have turned out to match almost no one.
13
54133
5506
ほとんど誰にも当てはまらないことが
何度も示されてきました
01:00
And yet, a lot of the world is constructed
around a foundation of normalcy.
14
60098
4254
しかし 世の中の多くのものは
この普通を基に成り立っています
01:04
So what does normal actually mean—
and should we be relying on it so much?
15
64936
4421
実際のところ普通とはどういう意味で
また 多くを当てにしていいのでしょうか?
01:10
In statistics, a normal distribution
describes a set of values
16
70024
4338
統計学において正規分布は
01:14
that fall along a bell curve.
17
74362
2252
釣鐘型の曲線に沿って分布する
値の集合を示します
01:16
The average, or mean, of all the values
is at the very center,
18
76614
3712
すべての値の平均は中央に位置し
01:20
and most other values fall
within the hump of the bell.
19
80326
2961
その他の値は大抵
釣鐘の膨らんだ範囲内に収まっています
01:24
These curves can be tall, with most values
inside a narrow range,
20
84038
4129
これらの曲線は 値のほとんどが
平均値周りの狭い範囲に収まる背の高いものにも
01:28
or long and flat, with only a slight bias
towards the average.
21
88167
3712
平均値周りにわずかに偏った
幅をもった平らなものにもなりえます
01:32
What makes the distribution normal
is that it follows this curved shape.
22
92255
4379
正規分布が「普通」なのは
このような曲線に従った分布だからです
01:37
Normal doesn’t describe a single data
point, but a pattern of diversity.
23
97135
5296
普通とは 単一のデータ点ではなく
多様性の一つのパターンを示しています
01:42
Many human traits, like height,
follow a normal distribution.
24
102431
4171
身長など人間の特徴の多くは
正規分布に従います
01:46
Some people are very tall or very short,
25
106602
3003
とても背の高い人や
とても背の低い人もいますが
01:49
but most people fall close
to the overall average.
26
109605
2711
ほとんどの人は
全体の平均に近い値です
01:52
Outside of statistics, normal
often refers to an average—
27
112733
3963
統計学以外で普通とは
しばしば平均値 つまり
01:56
like the single number pulled
from the fattest part of the bell curve—
28
116696
3420
釣鐘の最も高い部分から
取り出した単一の数値を指していて
02:00
that eliminates all the nuance
of the normal distribution.
29
120116
3170
正規分布がもつ微妙な値の違いを
すべて排除して示すことが多いようです
02:03
Norma and Norman’s proportions
came from such averages.
30
123995
3003
ノーマとノーマンのプロポーションは
このような平均値から作られています
02:08
Applied to individuals,
whether someone is considered normal
31
128040
3587
個人に当てはめると
誰が普通とみなされるかは一般的にその人が
02:11
usually depends on how closely
they hew to this average.
32
131627
3462
どれだけこの平均に近いかで
決まります
02:15
At best, such definitions of normal
fail to capture variation.
33
135089
4546
このような定義では どうやっても
バラツキをとらえることができません
02:19
But oftentimes, our calculations of normal
are even more flawed.
34
139635
3879
しかし しばしば私たちが計算する
「正常値」には更に大きな欠陥があります
02:24
Take the BMI— or Body Mass Index.
35
144265
3629
例えばBMI(ボディマス指数)
02:28
BMI is a measure of weight
relative to height,
36
148769
3170
BMIは身長に対する体重の比で
02:31
with different ratios
falling into “underweight,”
37
151939
3254
比率ごとに「低体重」
02:35
“normal weight,” “overweight,”
and “obese” ranges.
38
155193
4004
「普通体重」「前肥満」「肥満」
に分類されます
02:39
Generally, only BMIs that correspond
to normal weight are considered healthy.
39
159822
4838
一般に普通体重に相当するBMIのみが
健康とされています
02:45
But BMI is not always
an accurate predictor of health,
40
165036
3170
しかしBMIは必ずしも健康状態
あるいは
02:48
or even of what’s a healthy weight.
41
168206
2335
健康的な体重を
正確に予測するものですらありません
02:50
BMI doesn’t take into account
body fat percentage,
42
170541
3420
BMIには体脂肪率
02:53
body fat distribution, levels of physical
activity, or blood pressure.
43
173961
5005
体脂肪分布 運動量 血圧などが
考慮されていません
02:58
And yet, those who fall outside
the so-called normal range
44
178966
3754
それなのに いわゆる正常範囲から外れた人は
03:02
are commonly advised that losing
or gaining weight
45
182720
3045
一般的に体重を減らしたり
増やしたりすることで
03:05
will improve their health.
46
185765
1334
健康増進につながると言われます
03:07
When we apply a standard of normal
to all of humanity
47
187642
3169
代表的でない一部分のデータに基づいて
03:10
that’s based on data
from a non-representative slice,
48
190811
3254
全人類に普通という基準を適用することは
03:14
we’re not just choosing one
point on the distribution,
49
194065
3044
単に分布上の1点を
選んでいるだけではなく
03:17
we’re choosing it
from the wrong distribution.
50
197109
2294
間違った分布から選んでいるのです
03:19
A lot of behavior science research draws
from samples that are pretty WEIRD—
51
199695
5089
行動科学の研究の多くは
かなり奇妙なサンプルに基づいています
03:24
meaning Western, educated,
industrialized, rich, and democratic.
52
204784
5922
西洋人 高学歴 産業化 富裕層 民主的
といった具合です
03:31
These features can skew norms
53
211249
1751
これらの特徴は
03:33
even in research that doesn’t have
an obvious link to them.
54
213000
3295
基準と明確な関連性がない研究であっても
基準を歪めることがあります
03:36
Take the famed
Muller-Lyer optical illusion:
55
216295
2878
例えば有名なミュラー・リヤー錯視では
03:39
it’s normal to think one
of the two lines is longer,
56
219173
3378
2本の線のうち
どちらかが長いと思うのが普通ですが
03:42
when they’re actually the same length.
57
222551
1919
実際には同じ長さです
03:44
At least, it is if you’re
an American undergraduate.
58
224470
2961
少なくともアメリカの大学生であれば
そう考えるでしょう
03:47
A team of anthropologists
and psychologists
59
227431
2670
人類学者と心理学者のチームは
03:50
found other demographic groups
were much less susceptible—
60
230101
3461
別の集団では はるかに錯視の影響を
受けにくいことを発見しました
03:53
members of the San people of the Kalahari
61
233562
2128
カラハリのサン族は
03:55
weren’t susceptible
to the illusion at all.
62
235690
2085
錯視の影響を全く受けません
03:58
When these limited or inaccurate
definitions of normal
63
238234
3128
このような限定的もしくは
不正確な「普通」の定義が
04:01
are used to make decisions
that impact people’s lives,
64
241362
3045
人々の生活に影響を与える決定を
下すために使われると
04:04
they can do real harm.
65
244407
1543
実害が生じる可能性があるのです
04:06
Historically, such concepts of normal
have been hugely influential.
66
246450
4380
歴史的に見ても そのような「普通」の概念は
大きな影響力を持っています
04:11
The Eugenics Movement of the early 20th
century weaponized the concept of normal,
67
251497
5005
20世紀初頭の優生学運動では
「普通」という概念が
04:16
using it to justify exclusion, violence,
and even extermination
68
256502
4546
「普通」でないとされた人々に対して
排除 暴力 さらには絶滅を
04:21
of those deemed not normal.
69
261048
1961
正当化するための
武器として使用されました
04:23
To this day, people are often targeted
and discriminated against
70
263217
3796
今日に至るまで 人々は
しばしば標的とされ差別されることがあります
04:27
on the basis of disabilities,
mental health issues, sexual orientations,
71
267013
5505
障がい 精神的な問題
性的指向 性同一性
04:32
gender identities, and other features
deemed “not normal.”
72
272518
3670
その他「普通ではない」とみなされる
特徴によってです
04:36
But the reality is that the differences
in our bodies, minds,
73
276814
3587
しかし実際には私たちの身体 心 知覚
04:40
perceptions, and ideas about
the world around us—
74
280401
2836
世界に対する考え方の違い
04:43
in short, diversity—
is the true normal.
75
283237
3170
つまり多様性こそが
本当の意味での普通なのです
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