文部科学省の資料

 文部科学省のサイトに【法科大学院改革の取組状況について】という資料があり、その資料の12頁の冒頭に、このブログの素材としては一級品と言ってもいい、次のような記載がある。

ICT-1

 見た瞬間に嫌でも目に飛び込んでくるのが太めの赤字である。

 何のために太めの赤字にするのか分かっていれば、一つの文の80%も赤字にすることはないはずだ。

 私なら、こうする。

ICT-3

 これなら、「地方在住者」「社会人」「オンライン授業」といったキーワードが一瞬にして目に入るが、元の記載だと、とてもそうは行かない。全て黒字の方が、落ち着いて読めるだけ、ましである。

 【上告理由書の工夫  演出はほどほどに】の「アリババと40人の盗賊」にも書いたとおりである。

 元の記載には他にも問題がいくつもある。二つを並べるので、まずは、どこがどう違うのか、その理由を考えてほしい。

ICT-1

ICT-3



 ・ 表題の末尾に「ついて」とあるが、無意味な記載である。

 ・ 表題の背景をグラデーションで両端を薄くしているが、これも無意味な装飾である。

 ・ 表題の「ICT」というのも、非常に分かりにくい。
ICT-4

  「I」が単なる縦線のように見え、「ICT」という単語の一部に見えない。
  前後にスペースを入れるか、かぎ括弧をつけて、一つの単語であることを明示するのがいい。

 ・ 本文の2行を囲っている長方形の線が太くて、目障りである。

 ・ 読点「、」の付け方も不適切だ。
    「地方在住者や、」の「、」は不要であり、代わりに「社会人が、」とすべきである。
    読点の機能は、概ね以下の3つだが、「地方在住者や、」とすることに意味はない。

     ・ 同種の文字が連続する場合に、切れ目を明示する

       【漢字】
        検察官出席の上審理し → 検察官出席の上、審理し
        【検察官A出席の上審理し・・・

       【ひらがな】
        夏にはもでもオゴってもらおう → 夏に、はもでもオゴってもらおう
        【名詞は漢字に限る

     ・ 修飾関係の誤解を避ける
        ① 目を覚ましたメリーは、恐怖のあまり地下室に潜んでいた男を、殺してしまう。
        ② 目を覚ましたメリーは、恐怖のあまり、地下室に潜んでいた男を殺してしまう。
        【目を覚ましたメリーは・・・

     ・ 長すぎる文を息継ぎのために区切る

 あと、ここからは、「趣味の問題」と言われるかも知れないが、いくつかの変更点がある。

     ・ 表題の文字が大きすぎるので、少し小さめのフォントにした

     ・ 本文の先頭の「○」と次の文字の間にスペースを入れた


 

2019年ロースクール入学者

Shulze blog】に今年のロースクール入学者の内訳が載っていたので、グラフにした。

ロー入学者-2


 昨年までのグラフは【ロースクール入試の現状  グラフと表の連繋】の追記欄に掲載しているが、今回、今年度データを追加してグラフにしたのだが、いくつかの変更点がある。

 ・ 各グラフのマーカーの側に、数値を記載した。
   ただし、「定員」については、「入学者」と重なって煩雑になること、また、必要性も乏しいことから、記載していない。

 ・ 凡例をまとめて記載するのではなく、各グラフの側に、グラフと同じ色で記載した。

 ・ 5年ごとに、背景を薄い灰色にした。

 ・ 年度が横倒しになっていたのを、縦にした。

 ・ 実線と点線を以前のグラフと逆にした。
   入学者は実体がある数字なので実線、定員は観念的なので点線、というのが直感に馴染む。

 変更点が分かるよう、以前のグラフと並べてみた。

ロー入学者-1 ロー入学者-2




2019年度ロースクール別入学者数

Shulze blog】に今年の法科大学院の大学別入学者数が掲載されていたので、グラフにしてみた。

ロースクール別入学者数


 首都圏と関西の背景色を水色にして、地域的な偏在が一目で分かるようにした。



司法修習後の弁護士未登録者数の推移  棒グラフと折れ線グラフの重ね合わせ

 【Shulze blog 71期二回試験成績分布】に、司法修習を修了したにもかかわらず、法曹にならなかった者(未登録者)の人数の推移が載っていたので、グラフにしてみた。

未登録者数-4


二回試験科目別不合格者  折れ線グラフとデータバー


 【Shulze blog 71期二回試験成績分布】に、二回試験(司法研修所の修了試験)の科目別不合格人数の一覧が載っていたので、折れ線グラフにしてみた。

二回試験・折れ線


 「分かりやすさ」のための工夫は、以下のとおりである。

● 「民裁」の文字だけ背景を灰色にしたが、白のままだと読みづらいからである。この点については、以前の記事【黄色に注意】に書いたことがある。

● 新試験合格者は概ね1500~2000人なのに対し、旧試験合格者は、1500人弱から年々減少して最後の65期は100人足らずになっているので、新試験合格者と区別するため、横軸の「旧・・」を一行下にずらした上、グラフの背景も薄い灰色にした。

● 凡例は、グラフの外にまとめて記載するのではなく、各折れ線に近接した場所に個々に記載し、かつ、折れ線と同じ色にした。

 表の中にデータバーを埋め込む形にもしてみた。

二回試験・表

 どちらが分かりやすいかは、微妙である。

----- 追記 2019.6.27 -------------------------------------------------------------------

 人数が30人以上のものについて、赤の太字にした。  

二回試験・表2

 過去十年では不合格者が前半に集中していることが、より分かりやすくなった。





 

身近で具体的なイメージで考える

 先日の【人気の本の補充の優先順位  表面的な予約件数に惑わされない】だが、最初は、ラーメン店の説明はなかった。

 図書館の説明だけだったのだが、自分で読み直しても、今ひとつ、しっくり来なかった。

 そこで、より分かりやすい例はないかと色々と考えているうちに、ラーメン店の行列が思い浮かんだ。

 なぜ、ラーメン店かというと、具体的なイメージを抱きやすいからである。

 だれでも、ラーメン店の行列を見かけたことはあるはずだし、満席のラーメン店でラーメンを食べた経験もあるだろう。

 行列の人数、座席数、最後部の人、回転数といった言葉も、各人の記憶の中の実在のラーメン店と結びつけて考えると、イメージしやすくなる。

 あとは、説明文を読みながら、そのイメージを頭の中で動かすことによって、内容が理解できる。

回転数-7


 ところが、図書館の本の予約だと、そうはいかない。

 そもそも、図書館で本を予約した経験など、ない人のほうが多いのではなかろうか。

 たとえ予約した経験があっても、予約待ちの人数というのは、ラーメン店の行列と違って、イメージするのが困難だ。

 ラーメン店の行列は、実際に人が並んでいるのをイメージできるのに対して、本の予約件数は、観念的なものであり、個々の予約者は、図書館の前に並んでいるわけではなく、それぞれの自宅や職場にいるのであり、図書館のコンピューターの予約システム上に予約件数のデータが存在するに過ぎない。

 そこで、イメージしにくい図書館の予約で説明する前に、具体的なイメージで考えることのできるラーメン店の行列で説明し、内容を理解してもらった上で、見かけの差異はあっても、ラーメン店の行列も図書館の予約件数も実質的に同じであることを、行列の人数→予約件数、座席数→蔵書数といった具合に、そこで用いられる概念を対応づけて理解してもらおうと考えたのだ。

 そうは言っても、図書館の予約件数の説明が分かりにくいことは否めない。説明をしている本人でさえ、未だに、ラーメン店の行列ほどには、「分かった」という気になれないのだ。

 それだけ、人の思考には、具体的イメージが必要だということだろう。

 詰め将棋の問題、解答手順も、23歩、同玉、34銀、といった記号だけでは理解困難だが、将棋の盤面を見たり、思い浮かべたりすることによって、遙かに理解が進むのも、これと同じ理屈だろう。


人気の本の補充の優先順位  表面的な予約件数に惑わされない

 ★ 計算ミスがあったので、表を差し替え、本文も訂正し、さらに、具体的にイメージできるように図を加えた【2019.6.25】。
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 図書館の出口に、こんな貼り紙があった。

寄贈お願い

 予約件数の多い本は貸出までの期間が長くなるので、期間短縮のために寄贈をお願いしているのだが、ふと、疑問に思った。

 予約件数が多い本は、予約件数の少ない本と比べて、本当に貸出までの期間が長くなるのだろうか。

 話を分かりやすくするために、行列のできるラーメン店で考えてみよう。まずは、下の図の意味をじっくり考えて、納得してから、次に進んでほしい。

回転数-7

 そこで、二つのラーメン店、A店、B店を経営しているとしよう。下記のとおり、どちらも人気店で行列ができるのだが、顧客の待ち時間を少しでも減らすには、どちらの店の座席を増やすのが効果的だろうか。
 
回転数-1

 最後尾の客が入店できるまでの回転数は、A店は2回、B店は10回である。

 店での滞在時間を20分とすると、それぞれ、行列最後尾の人が入店するまでの待ち時間は、A店が40分、B店は200分(3時間20分)である。どう考えても、行列の人数は少ないが待ち時間が3時間20分と圧倒的に長いB店の座席数を増やすのが合理的だろう。

 仮に、それぞれ、5席ずつ増やした場合は、以下のようになる。

回転数-4

 A店は、回転数が0.2減るだけで、時間の短縮は、4分に過ぎない。

 他方、B店は、回転数が10から5になり、待ち時間は、3時間20分から半分の1時間40分になり、大幅な短縮である。

 どちらの店の座席を増やすべきかは、明らかだろう。

 図書館の本の予約待ちの場合も、行列の人数を予約の件数に置き換え、座席数を蔵書数に置き換えて考えれば、全く、同じである。

回転数-5

 本の貸出期間は2週間と決められているので、Bの本が5册寄贈されると、20週間待ちが、10週間待ちと、待ち時間は2か月以上も短縮される。他方、Aの本が5册寄贈されても、待ち時間は、2週間×0.2、僅か3日短縮されるだけである。

 結局、優先して寄贈をお願いすべきなのは、予約件数の多い本ではなく、【予約件数÷蔵書数】の多い本と言うことになる。

 この記事を書きながら思ったのだが、以下のような問題も、本質的には同じことだろう。

 ● 保育所の待機児童問題 (どの保育所の定員を増やすべきか)
 ● 路線バスの混雑緩和のために、どの路線にバスを追加するか

 もちろん、それぞれに固有の事情があり、そう単純にはいかないだろうが、保育園ごとの待機児童数、バス停の行列の人数といった、表面的な人数にとらわれるべきでないことは、ラーメン店、図書館と同じだろう。




夏が終わってないけど「この夏最高の気温」  「この夏」概念の相対性

 「大学生のための知性を磨く哲学と論理」(千代島雅)という本がある。

 素材となる文章を最初に示して、事実認識、論理展開、価値判断などを検証する作業を通じて、知性を磨いてもらおう、という趣旨の本である。

 その本の第30問の素材として、次の文章が掲載されている。

6月5日のニュースで次のように言っていた。「今日はよく晴れて気温が上がり、東京の最高気温は、32℃になりました。これは東京におけるこの夏最高の気温です。」


 どこが批判されなければいけないのか、色々考えてみたのだが、何が問題なのか分からない。

 そこで、読み進めたのだが、こう書かれていた。

(6月から8月までを夏とすれば)6月5日はまだ夏が始まったばかりである。したがって、当たり前であるが、8月の末までに32℃を越える日がありうることはほぼ確実である。それにもかかわらず、6月5日に記録された32℃を「この夏の最高気温」と見なすのは明らかにおかしい。


 思わず、「小学生か!」と思った。

 自分の小学生の頃を振り返ると、この類いの疑問を親や先生にぶつけて面白がっていたのだが、大人になってみれば、いかにも子どもじみた疑問であり、大人になって口にするのは恥ずかしいような「疑問」である。

 ・ 「親子どんぶり」って言うけど、本当に鶏と、その鶏が産んだ卵を使ってるの?
 ・ 「きつねどんぶり」って言うけど、どうしてキツネの肉がはいってないの?
 ・ レストランで「私はカレー」と言う人がいるけど、人が食べ物の訳はないんじゃないの?
 ・ 「今日はもう動けない」と言いながら、トイレに行ったよ。「動けない」というのは嘘なの?

 冒頭のニュースで、「この夏最高の気温」というのは、明示されていないものの、「今年の夏が始まって本日に至るまでの最高の気温」ということであり、大多数の大人の視聴者は、そう受け止めるはずである。

 小学生の子どものいる家庭で、このニュースを聞いた子どもから、「まだ、夏は終わっていないのに、最高気温なんておかしいよ」という疑問を投げかけられたら、いい機会である。

 そんな機会を利用して、どんな概念でも意味は一義的に決まっているのでなく、発言のなされた時点、場所、その他の情況を踏まえて、その意味を確定しなければならない、ということを、教えるべきであろう。

 「大学生のための」と銘打っている本で、「小学生並みの」疑問に遭遇するとは、思いもよらなかった。著者には、このブログを読んで、ぜひ、自らの知性を磨いてほしいものである。

----- 追記 2019.6.21 -------------------------------------------------------------------

 冒頭の例で、「本日に至るまでの」と付け加えたとすると、その方が、よっぽど鬱陶しく聞こえる。「いわずもがな」のことを書くべきでないのは、以前の記事に書いたとおりである。 

 【「昨日、大阪で研修会があり、その研修会に出席しました。」


0.1% 、1%、10% か 0.1% 、2%、5% か

 先日の【ベイズ推定  分からないことは図に書いて考える】で、具体例として次のような問題を掲載した。

ある病気の感染者の割合は、0.1%である。
感染の有無を検査する方法はあるが、完全ではない。
・ 感染者のうち、98%は陽性の反応がでるが、2%は、陰性となる。
・ 非感染者のうち、95%は陰性となるが、5%は陽性の反応が出る。

ある人に陽性の反応が出た場合、この人が感染者である確率は、いくらか?


 実は、この例を作る前には、数字だけが違う、次のような例を作成していた。

ある病気の感染者の割合は、0.1%である。
感染の有無を検査する方法はあるが、完全ではない。
・ 感染者のうち、99%は陽性の反応がでるが、1%は、陰性となる。
・ 非感染者のうち、90%は陰性となるが、10%は陽性の反応が出る。
ある人に陽性の反応が出た場合、この人が感染者である確率は、いくらか?


 なぜ改めたかというと、0.1% 、1%、10% は、全体を1 とする割合の数字で表すと、0.001、0.01、0.1 となり、計算をしているうちに、どれが、どれだか混乱しかねないからである。

 これに対iして、0.1% 、2%、5% であれば、割合の数字にしても、0.001、0.02、0.05 であり、桁数に気を遣わなくても、混同するおそれはないからである。

 0.1% 、1%、10% のときの図と、0.1% 、2%、5% のときの図を掲げるので、どちらが分かりやすいか実感してもらいたい。

ベイズ-2


ベイズ-1


 具体例で説明する場合、混乱を招かないように注意すべきことは、以前のブログにも書いた。

 【兄の名前は「坂上二郎」





ベイズ推定  分からないことは図に書いて考える

 数年前から AIとともに、「ベイズ推定」が話題になっている。

 具体例で説明すると、以下のような問題に対する答えを導く、統計的手法である。

ある病気の感染者の割合は、0.1%である。
感染の有無を検査する方法はあるが、完全ではない。
・ 感染者のうち、98%は陽性の反応がでるが、2%は、陰性となる。
・ 非感染者のうち、95%は陰性となるが、5%は陽性の反応が出る。

ある人に陽性の反応が出た場合、この人が感染者である確率は、いくらか?



頭の中で考えるのは大変だ。そんなときは、図解に限る。

ベイズ-1


 感染していたら98%が陽性と出て、感染していなかったら95%が陰性となる検査なので、かなり精度が高い検査のように思える。

 そんな検査で陽性と出た以上、感染している確率は相当、高いように思えてくる。90%以上の確率で感染しているように思った人もいるのではなかろうか。

 ところが、実際は、上の図のとおり、陽性であっても感染している確率は、1.9%に過ぎない。

 統計と直感との乖離については、いくつか記事を書いたことがある。

 【合格率のパラドックス
 【司法試験の合格率の推移  合格率のパラドックス
 【合格率のパラドックスは、なぜ生じるか  図解
 【平均値の罠



東北新幹線・料金一覧表  表を、より分かりやすく

 【マネーガイドJP】というサイトの「東北新幹線の東京から主要駅へのグリーン車料金一覧表」だ。

新幹線料金-1


 特別に分かりにくい、というわけではないのだが、より、分かりやすくすることはできる。改善案は、こうだ。

新幹線料金-2


● データバーで、金額の大きさが直感的に分かるようにした。

● 数字に三桁区切りの「,」をつけた。

● 「円」を削除した。

● 金額が左寄せになっているのを右寄せにし、項目名は、中央に揃えた。

● 駅の配置を、地図と同じく、最北の新青森駅を一番上にして、順に、八戸、盛岡・・・と配置した。

上野千鶴子東大名誉教授の入学式での祝辞の評価  帯グラフの工夫

 先日、【上野千鶴子氏の東大入学式での祝辞の論評  理解不能な文章は、早めに見切りを付ける】という記事を書いたが、東大新聞ONLINEに、【東大入学式2019・上野祝辞アンケート分析】という記事があり、こんなグラフが掲載されていた。

祝辞反応-1

 このグラフを見て、帯グラフの左から2番目の区分(20.3%と32.0%)が「どちらとも言えない」だと錯覚した。

 錯覚の理由は、この区分が一番、薄くなっており、直感的に、評価、非評価のいずれの意見でもないものを表すように思えたからである。

 そこで、色遣いを直感に馴染むようにするなど、より、「分かりやすく」作り直してみた。

祝辞反応-2

 このグラフなら、東大生以外の9割弱、東大生の6割強が祝辞を評価していることが、一瞬で分かる。

 変更点と理由は、以下のとおりである。

● 色遣いを、直感に馴染むようにした。
 
   評価、非評価は、橙色と灰色とした。
   評価、非評価いずれについても、積極的なものは濃い色、そうでないものは薄い色とした。
   どちらとも言えないものは、白にした。
   
   色遣いについては、これまでに、いくつも記事を書いた。

    【グラデーションは、こうする 風雨の予想図
    【グラデーションは、こうする その2 米中間選挙の開票結果の判明時間
    【赤い州、青い州
    【グラデーションのフェイント

● グラフ上の数字の色を分かりやすくした。

  元のグラフも、背景により数字の色を変えるなどの工夫がなされているが、以下の点で不適切だ。
   ・「たいへん評価する」の橙色の背景に白の数字は、読みにくい。黒の方が分かりやすい。
   ・「評価しない」の数字は、白い文字に黒の縁取りをして、他の数字と比べて、異様に目立つ。

● 凡例が2行になっているのを、1行にした。

  帯グラフには5つの区分が横に並んでおり、凡例も同じく5つを横に並べた方が理解しやすい。
  
  説明対象と説明文の項目の配置を一致させるべきことは、これまでにも記事を書いている。

    【前列右から、加藤、清水、野間、高谷、石原、・・・
    【エレベータの階数ボタン 

なお、比較しやすいように、二つのグラフを並べてみた。

祝辞反応-1  祝辞反応-2


----- 追記 2019.6.10 -------------------------------------------------------------------
 
 熱心な読者の方からメールがあった。

 表題は「東大生」「東大生以外」の順なのに、グラフの方は、「東大生以外」「東大生」と逆になっており、違和感があると言うのである。

祝辞反応-3


 指摘されたとおりである。このブログでも、記事を書いたことがある。

 【古参ファンとにわかファン  順番を対応させる

 これまでも、読者の方からの指摘により、追加、修正をしたことが何度かある。

 【オーケストラは理系のサークル活動?】  
 
 ブログの記事を読んで、追加、訂正、疑問などがあったら、どんなに些細なことに思えても、遠慮なく指摘していただけると、大変ありがたい。

   ★管理人へのメールは、ここをクリック★

「国の地震予測地図はまったくアテにならない」は、本当か?  予測の検証は、予測期間の終了後でなければ不可能

 【「地震は予知できない」という事実を直視せよ 国の地震予測地図はまったくアテにならない 東洋経済ONLINE 2016.4.28】という記事に次の一節がある。

そのハザード・マップを、実際に起きた大地震と重ね合わせてみると衝撃的な事実がわかる。今後30年のうちに震度6弱以上の地震に見舞われる確率が極めて高いとされている、南海・東南海・東海地方や首都圏では、1990年以降死者10人以上の地震は起こっていない。実際に起きた震災は、比較的安全とされた地域ばかりだった。この地図はハザード・マップではなく、“外れマップ”と呼ぶべきだ


地震予測-1

 一読して、我が目を疑ってしまった。

 記事で「ハザードマップ」ではなく「外れマップ」だと非難されている地図は、全国地震動予測地図の2014年版である。

 2014年に発表された30年間の地震動予測の地図の上に、1990年以降に実際に起きた地震の場所を書き込んだ上で、「比較的安全とされた地域」で大規模地震が起きているとして、「外れマップ」だと非難しているのだ。

地震予測-2

 そもそも、2014年に発表されたのは、2014年から30年間の予測地図である。予測が外れたか否かは、30年後、2043年末に、2014年から2043年の間に実際に起きた地震と比べて、初めて判断しうることである。

 予測の対象となった2014年~2043年でなく、2013年以前の実際の地震を引き合いに出すことに、何の意味もない。

 「予測の評価」について、競馬の予測を例に考えてみよう。

 たとえば、自分の好きな馬26頭(A~Z)の中で、6月後半のレースについて、KとTが優勝すると予測したとしよう。

 他方、6月前半には、AとBが優勝していたとする。

 この場合、予測にはAもBも入っていないという理由で、この予測を「外れ」という人はいないだろう。「外れ」か否かは、6月末にならなければ、誰にも分からないはずだ。

地震予測-5

 冒頭の主張は、予測期間の終了前に、予測期間の前のできごとを根拠に予測が「外れ」だと主張しているものであって、小学生でも理解できるレベルの、根本的な誤りである。

 地震学者である筆者も、東洋経済の編集部も、そんなことが分からないのだろうか。

----- 追記 2019.6.4 ------------------------------------------------------------------- 

 集中豪雨の予測の例を競馬の予測の例に差し替えた。

 元の集中豪雨の予測の例は、こうなっていた。
------------------------------------------------------------------------
 より身近で、現実のものとして理解しやすい、集中豪雨の予測を例に考えてみよう。

 18時の時点で、18時から24時までに、大阪、東京で集中豪雨が起きるという予測が発表されたとする。12時から18時の間に、広島と岡山で集中豪雨が起きており、他方、予測には、広島、岡山が入っていなかったからといって、この予測が「外れ」だとは誰も言わないはずである。

 
地震予測-3

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 なお、念のため付言するが、私は、国の地震予測地図はアテに「なる」と主張しているわけではない。

 ただ、アテに「ならない」という記事の根拠が論理的に成り立たないことを指摘しただけである。

 

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「時間泥棒」仕置人 (改称予定)

Author:「時間泥棒」仕置人 (改称予定)
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 玉石混淆の情報が溢れる社会の中で、効率よく、的確に、情報を取得し、提供するには、どうすればいいのか、ということを常に考えています。

 ところが、そんなことには無頓着な人も多いようで、読者に対する配慮の一欠片もない文章を目にすることがあります。

 難解な文章で読者の貴重な時間を奪ってしまう人達のことを、「時間泥棒」と名付けました。

 このブログは、「時間泥棒」を立派に更生させることを目的として開設したものです。

 記事を読んで、自分も「時間泥棒」かな、と思ったら、早速、改めて下さい。また、あなたの廻りに「時間泥棒」がいたら、あなたの力で立派に更生させてあげて下さい。

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