Can you spot the problem with these headlines? (Level 1) - Jeff Leek & Lucy McGowan

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TED-Ed


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Charlotte Swift 校正: Tomoyuki Suzuki
00:11
"New drug may cure cancer."
0
11981
2210
「新薬が癌を治癒する」
00:14
"Aspirin may reduce risk of heart attacks."
1
14191
2610
「アスピリンが心臓発作のリスクを 減少させる」
00:16
"Eating breakfast can help you lose weight."
2
16801
2460
「朝食をとると体重が減少する」
00:19
Health headlines like these flood the news,
3
19261
2640
ニュースは このような健康に関する 見出しで溢れていますが
00:21
often contradicting each other.
4
21901
2690
それらはたびたび 互いに矛盾しています
00:29
So how can you figure out what’s a genuine health concern
5
29039
2750
では何が真の健康問題なのか もしくは真に期待できる治療法なのか
00:31
or a truly promising remedy,
6
31789
1980
そして 何が確証のないものなのかを
00:33
and what’s less conclusive?
7
33769
2400
どのようにして 見分けたらよいのでしょうか?
00:36
In medicine,
8
36169
780
00:36
there’s often a disconnect between news headlines
9
36949
2980
医学において
ニュースの見出しと 元となる科学研究の間に
00:39
and the scientific research they cover.
10
39929
2530
たびたび食い違いがみられます
00:42
That’s because a headline is designed to catch attention—
11
42459
3040
これは「見出し」が注目を集めるように 工夫されていて
00:45
it’s most effective when it makes a big claim.
12
45499
2880
大胆な主張ほど 効果があるからです
00:48
By contrast,
13
48379
1180
それとは反対に
00:49
many scientific studies produce meaningful results
14
49559
2850
多くの科学研究は特定の問題に 焦点を絞った方が
00:52
when they focus on a narrow, specific question.
15
52409
3500
意味のある成果を 得られます
00:55
The best way to bridge this gap
16
55909
1990
この溝を埋める 最良の方法は
00:57
is to look at the original research behind a headline.
17
57899
4340
見出しの元となる研究に 目を通すことです
01:02
We’ve come up with a simplified research scenario
18
62239
2840
あなたのスキルをテストするために 私たちは
01:05
for each of these three headlines to test your skills.
19
65079
3500
これら3つの見出しのそれぞれに対し 簡潔化した研究のシナリオを考えました
01:08
Keep watching for the explanation of the first study;
20
68579
2970
最初の研究の説明を見たら
01:11
then pause at the headline to figure out the flaw.
21
71549
3263
見出しで動画を一時停止し 問題点を見つけてください
01:14
Assume all the information you need to spot the flaw is included.
22
74812
4490
あなたに必要な情報が 全て含まれていると仮定します
01:19
Let’s start with this hypothetical scenario:
23
79302
2430
まず仮想のシナリオから はじめましょう
01:21
a study using mice to test a new cancer drug.
24
81732
3490
癌の新薬を試験するための マウスを使った実験です
01:25
The study includes two groups of mice,
25
85222
2270
この実験では2つの マウスのグループのうち
01:27
one treated with the drug, the other with a placebo.
26
87492
3090
一方には薬を もう一方には プラセボ(偽薬)を投与します
01:30
At the end of the trial,
27
90582
1190
実験の終わりには
01:31
the mice that receive the drug are cured,
28
91772
2390
薬を投与されたマウスの癌は 完治しており
01:34
while those that received the placebo are not.
29
94162
3490
プラセボを投与されたマウスの癌は 治っていませんでした
01:37
Can you spot the problem with this headline:
30
97652
2820
では次の見出しの問題点は 何でしょうか
01:40
"Study shows new drug could cure cancer"
31
100472
3640
「新薬が癌を治したことが 研究により示された」
01:44
Since the subjects of the study were mice,
32
104112
2450
この研究の被験体は マウスだったため
01:46
we can’t draw conclusions about human disease based on this research.
33
106562
4210
この研究に基づいてヒトの疾患についての 結論を導き出すことはできません
01:50
In real life, early research on new drugs and therapies is not conducted on humans.
34
110772
5230
実際に新薬や治療の初期の研究は ヒトに対して行われません
01:56
If the early results are promising,
35
116002
1877
もし初期の研究で 有望な結果が出たなら
01:57
clinical trials follow to determine if they hold up in humans.
36
117879
5220
それがヒトにも適用できるかを 確かめるために臨床試験を行います
02:03
Now that you’ve warmed up,
37
123099
1350
慣れてきたところで
02:04
let’s try a trickier example:
38
124449
1840
やや難しい例を 見てみましょう
02:06
a study about the impact of aspirin on heart attack risk.
39
126289
4150
アスピリンによる心臓発作のリスクへの 影響についての研究です
02:10
The study randomly divides a pool of men into two groups.
40
130439
4091
この研究では男性からなるグループを ランダムに2つのグループに分けます
02:14
The members of one group take aspirin daily,
41
134530
2575
片方のグループは 毎日アスピリンを服用し
02:17
while the others take a daily placebo.
42
137105
2680
もう片方のグループは 毎日プラシボを服用します
02:19
By the end of the trial,
43
139785
1250
実験の終わりには
02:21
the control group suffered significantly more heart attacks
44
141035
3430
コントロールグループ(統制群)の方が アスピリンを服用したグループよりも
02:24
than the group that took aspirin.
45
144465
1880
心臓発作の発症件数が 遥かに上回りました
02:26
Based on this situation, what’s wrong with the headline:
46
146345
3220
この状況に基づいて書かれた 次の見出しの問題点は何でしょうか
02:29
"Aspirin may reduce risk of heart attacks"
47
149565
3110
「アスピリンが心臓発作のリスクを 減少させる」
02:32
In this case, the study shows evidence that aspirin reduces heart attacks in men,
48
152675
5050
この研究では男性の心臓発作が アスピリンにより減少する証拠が示されました
02:37
because all the participants were men.
49
157725
2292
この場合 被験者全員が 男性だったからです
02:40
But the conclusion “aspirin reduces risk of heart attacks” is too broad;
50
160017
3800
しかし「アスピリンが心臓発作のリスクを 減少させる」という結論は言い過ぎで
02:43
we can’t assume that results found in men would also apply to women.
51
163817
4330
男性の研究結果を女性にも適用できると 想定することはできません
02:48
Studies often limit participants based on geographic location, age, gender,
52
168147
4950
研究において参加者の地理上の位置 年齢 性別や他の多くの要因が
02:53
or many other factors.
53
173097
1989
限定されることは よくあります
02:55
Before these findings can be generalized,
54
175086
2240
このような研究結果を 一般論とする前に
02:57
similar studies need to be run on other groups.
55
177326
3490
他の条件を持つグループに対し 同様の研究をする必要があります
03:00
If a headline makes a general claim,
56
180816
2080
もし見出しが一般論を 主張するのであれば
03:02
it should draw its evidence from a diverse body of research, not one study.
57
182896
5050
1つの研究だけでなく 多様な研究に基づいて 立証しなければいけません
03:07
Can you take your skills from the first two questions to the next level?
58
187946
3380
はじめの2つの問題を解いたスキルで もう一段難しい問題が解けるでしょうか?
03:11
Try this example about the impact of eating breakfast on weight loss.
59
191326
4680
例として「朝食をとることによる 体重減少への影響」について試してみましょう
03:16
Researchers recruit a group of people who had always skipped breakfast
60
196006
4003
研究者は朝食を とらない人々を被験者とし
03:20
and ask them to start eating breakfast everyday.
61
200009
2924
毎日朝食をとるように してもらいました
03:22
The participants include men and women of a range of ages and backgrounds.
62
202933
4210
参加者には あらゆる年齢や背景の 男女が含まれています
03:27
Over a year-long period,
63
207143
1505
1年後
03:28
participants lose an average of five pounds.
64
208648
3540
参加者の体重は 平均2.3キロ減少していました
03:32
So what’s wrong with the headline:
65
212188
1800
では次の見出しの問題点は 何でしょうか
03:33
"Eating breakfast can help you lose weight"
66
213988
3200
「朝食をとることで体重が減少する」
03:37
The people in the study started eating breakfast and lost weight—
67
217188
3340
この研究の参加者は朝食をとるようになって 体重が減りましたが
03:40
but we don’t know that they lost weight because they started eating breakfast;
68
220528
4610
朝食を食べはじめたから 体重が減ったのかは分かりません
03:45
perhaps having their weight tracked
69
225138
1740
体重を追跡調査したことにより
03:46
inspired them to change their eating habits in other ways.
70
226878
3420
食べる習慣を変えるよう 触発されたのかもしれません
03:50
To rule out the possibility that some other factor caused weight loss,
71
230298
3470
他の要因が体重減少に 影響した可能性を排除するため
03:53
we would need to compare these participants
72
233768
2360
これらの参加者を
03:56
to a group who didn’t eat breakfast before the study
73
236128
2480
研究前から朝食を食べておらず しかも
03:58
and continued to skip it during the study.
74
238608
2760
研究中も朝食を抜いたグループと 比較する必要があるでしょう
04:01
A headline certainly shouldn’t claim the results of this research
75
241368
3330
従って見出しが この研究結果から一般的な 結論を導き出せると主張することはできません
04:04
are generally applicable.
76
244698
2020
04:06
And if the study itself made such a claim without a comparison group,
77
246718
3740
また この研究自体が比較グループなしに そのような主張をしたなら
04:10
then you should question its credibility.
78
250458
2490
信憑性を疑うべきです
04:12
Now that you’ve battle-tested your skills
79
252948
2000
これまで3つの仮想の研究と 見出しを使って
04:14
on these hypothetical studies and headlines,
80
254948
2510
あなたのスキルを 鍛えてきましたが
04:17
you can test them on real-world news.
81
257458
2410
このスキルを実世界の報道でも 試すことができます
04:19
Even when full papers aren’t available without a fee,
82
259868
2930
費用を払わないと論文の全文が 見られないとしても
04:22
you can often find summaries of experimental design and results
83
262798
3850
実験計画や結果の概要を 無料の要旨や
04:26
in freely available abstracts,
84
266648
1970
04:28
or even within the text of a news article.
85
268618
2670
新聞記事の中にでも 見つけることができます
04:31
Individual studies have results
86
271288
1712
個々の研究結果は
04:33
that don’t necessarily correspond to a grabby headline.
87
273000
3740
必ずしも人目を引く見出しと 一致するとは限りません
04:36
Big conclusions for human health issues
88
276740
2340
人の健康問題に関して 重要な結論に至るには
04:39
require lots of evidence accumulated over time.
89
279080
3280
時間をかけて得た 積み重なる証拠を必要とします
04:42
But in the meantime,
90
282360
1080
その間
04:43
we can keep on top of the science, by reading past the headlines.
91
283440
4800
見出しの先にあるものを知ることで 科学の最新情報を把握し続けることができます
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