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発売元片伸書房

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谷岡一郎

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リサーチ・リテラシーのすすめ「社会調査」のウソ (文春新書 110) 新書 – 2000/6/20

谷岡一郎 (著)

4.1 162個の評価

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政府・官公庁・社会運動団体・マスコミが発表する社会調査の大半はゴミである。我々はいかにしたらデタラメ社会から脱却できるか

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ISBN-10

4166601105
ISBN-13

978-4166601103
出版社

文藝春秋
発売日

2000/6/20
言語

日本語
本の長さ

222ページ
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数字は、それだけでもっともらしいイメージをかもし出す。「働く女性の6割、職場で性的被害」「自衛隊『必要』84％」「ヤクルトが優勝すると経済成長率低迷？過去4回の平均2％」…。へー、そうなの？しかし、なんだかなあ。
「社会調査の過半数はゴミだ」と、社会調査論を専門とする著者は言いきる。誰が、何のために、ゴミを作るのか。その手口を見抜き、ゴミを減らすにはどうしたらいいのか。この本は、豊富な例をさまざまな角度から検証することによって、社会調査を解読する能力（リサーチ・リテラシー）を基礎から鍛えてくれる。解説されるリサーチ上の過ちは20種以上。読み終えたあなたは、もはや素直ないい人ではなくなっているだろう。新聞を開くたびにツッコミを山ほど入れずにはいられない体質になるのだ。
でたらめな社会調査をまき散らす学者、政府・官公庁、社会運動グループ、マスコミをグサグサとやっつける少々過激な記述も笑えて痛快だ。その実これは志の高い、社会科学の入門書、正しい啓蒙書だ。批判にとどまらず具体的な提案もある。社会調査という穴をコツコツ掘っていたら、この国の抱えるシステムの問題があらわになってしまったのである。
それにしても、なぜこんなことを見過ごしていたのだろう。私を含めて「方法」というものに無自覚で無知な大人たちが構成している社会って何？と、目まいを覚える。（津山吟）

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 文藝春秋 (2000/6/20)
発売日 ‏ : ‎ 2000/6/20
言語 ‏ : ‎ 日本語
新書 ‏ : ‎ 222ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4166601105
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4166601103

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- - 2,619位社会学概論

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谷岡一郎

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イオリ@創発考房バンケ

「ゴミ」を見抜くためのリサーチ・リテラシーの必要性

2023年4月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

著者が「ゴミ」と呼ぶ杜撰な社会調査を舌鋒鋭く批判し、「ゴミ」を見抜くためのリサーチ・リテラシーの必要性を過激なトーンで主張している。データやエビデンスが重要視される中でこそ、批判的な読み取りができるリテラシーは重要だと思う。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon カスタマー

確実な発送でした

2020年6月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

内容は特に問題はないが、ページにマーカーが引いてありました。価格が安いので、そんなものでしょう。発送は迅速に行ってもらい、まずまずだと思います。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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ソソ

よかった

2021年5月15日に日本でレビュー済み

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よかったです

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レオナルド・ディ課税プリオ

世の中の「社会調査」を安易に鵜呑みにしてはいけない。

2020年1月1日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書は、犯罪学・ギャンブル社会学の教授として日々調査を行う立場である著者が、質の低い社会調査が蔓延る世の中に警鐘を鳴らすためのものである。卒業論文作成のためにアンケート調査を行う必要があり、「調査とは何か？」を知るために本書に手を取った。

本書の内容は、以下の3点に要約できる。
①世の中には、「ゴミ」に等しい社会調査が溢れている。
②様々な立場の人（学者・社会運動団体等）がゴミを生み出し、マスコミはそのゴミを拡散し二次被害を生んでいる。
③結論ありきの何も検証していないエセ社会調査に騙されないためには、ゴミをゴミと見分けられるための「リサーチ・リテラシー」を身につける必要がある。

著者は実際に世間に公表されている社会調査を多く例にあげながら、名指しでそれらを「ゴミ」と断罪する。それらの例の多くは日頃我々が新聞等で当たり前に目にする調査そのものであり、それらを安易に正しいと思い込むことの愚かさと正しい情報だけをすくい取ることの重要性を学ぶことができる。
個人的に期待していた内容の「優れた調査を設計するための方法論」とは直接的に結びつくものではなかったが、ダメな例の宝庫のような本なので、自身の調査設計にも活かせると思う。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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ヒト

リサーチをするとなった時に最初に読むべき本

2016年11月15日に日本でレビュー済み

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アリゾナ洲で肺結核で死ぬ人が多いというデータを元にして、「アリゾナに住むと肺結核で死んでしまう」という記事を見たとします
その時違和感を感じられますか？
何も感じなかった人は日常の生活で色々な人に騙されている可能性が高いです。
実際にはアリゾナは空気が乾燥していて気候が多いから結核の治療に適した場所と言われているから、肺結核になった人がアリゾナに行ったというのが正解です。

この本の筆者は「世の中の「社会調査」は過半数がゴミである。」と痛快に言い切ってくれていて、
・始末が悪いことに、ゴミは（引用されたり参考にされたりして）新たなゴミを生み、さらに増殖を続ける。
・ゴミが作られる理由はいろいろあり、調査のすべてのプロセスにわたる
・ゴミを作らないための正しい方法論を学ぶ。
・ゴミを見分けられる方法を学ぶ
ということを目指している本です。

リサーチをしていくうえでのプロセスを
1.モデル構築
2.検証
3.公表
というフレームワークで整理してそれぞれでどのような問題が起こり得て、
それに騙されないためにどのような意識で見ていくべきかということが整理されています。

リサーチをする際に最初に読んで、自分はそのような間違いをしないように気をつけたいです。
そうじゃない人でも、新聞をこの本の視点を元に見てみると、本当に色々なことに気づけるので是非オススメしたい本です。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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前々から言われてますが

2020年8月15日に日本でレビュー済み

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嘘を嘘と見抜くための基礎的な知識がわかります。社会の中では人を意図的に動かそうとする作為的なデータが出回っているのは以前から言われてました。それを鵜呑みにせず取捨選択していければ惑わされずいけるのではないでしょうか

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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ハピシブ

情報操作に騙されないために

2014年6月22日に日本でレビュー済み

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主張にデータの裏付けがあると説得力が増します。それゆえに、主張を展開しようとする人が、意図的に自分の都合の良い結果になるようにアンケートが実施することがあることは知っていましたが、私自身がそれを見分ける方法について、あまり考えたことはありませんでした。

この本を読んで個人的に印象に残った点を記載します。

「サンプル数」サンプルの数が少なすぎると信ぴょう性がありません。

「母集団の明確さ」アンケート調査をする時に、どの範囲の人からデータを集めたか不明確な場合は、母集団に偏りがある可能性があります。また、わざわざアンケートに答えてくれた人と、アンケートに答えなかった人がそれぞれ、どんな属性や考え方を持った人なのか、想像を働かせると偏りが見えてきます。とくに、調査数に対して有効回答数の割合が低い場合には、アンケートの公平さを疑ってみると良いと思いました。アンケートを取る場所や、時間帯によっても偏りが発生します。

「比較不能サンプル」たとえば、平日の昼間に行楽地で取ったサンプルと休日に取ったサンプルのデータを比較しても、正しい結果を得ることは難しいです。そこに集まっている人の属性が違うためです。

「相関関係」と「因果関係」の違いについてもよく理解できました。相互に関係している事象で、どちらが原因でどちらが結果とも言えないものを因果関係があるがごとく記載している文章は確かによく見かける思います。

「逆の因果関係」例えば、ダイエット食品を食べると太るという主張を良く見てみると、太った人がダイエット食品を食べていただけだったというように、原因と結果が逆転していることがあります。

アンケートを実施者が持つ主義主張を理解しておき、意図的な誘導があるかもしれないと思ってデータから導かれた結論を見てみると、これまで気がつかなかったことが見えてくるかもしれません。

この本を読んで統計学を学んでみたくなりました。

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まつだ

「『社会調査』のウソ」に騙されるな

2014年2月8日に日本でレビュー済み

この本は様々な事例を挙げ、「ゴミ」と断罪しているが、本当に挙げられている事例は全てゴミだろうか、という視点をもってこの本を読むべきである。もしもこの本に書かれている論理を全面的に正しいと感じるならば、その人がこの本を読んだ成果は残念ながら無かったと言えるだろう。

例えば59ページの確率の計算について。筆者は記事にある確率について、1/365^3 という計算式を立てたのだろうと推測し、更にそれが誤ったものであると断罪している。しかし、子供がランダムの日にコウノトリが運んでくるわけではないので、一人の子供が生まれる日は1/365で決まるものではないだろう。そもそも、確率を計算した学生がそんな風に計算したとは一切記事には書いていない。コンピューターを専攻する学生が、様々なデータに基づいた統計処理によって算出した数字なのかもしれない。確率の計算ミスかどうかを断定することが出来ないはずだ。
筆者による計算式は、少なくとも自分の論理に都合がいいように元記事の学生の意図とは関係なく筆者が決めつけただけのものである。

このように筆者による前提条件の決めつけに基づいた推論に沿って、筆者がそれを誤りであると断罪する例がいくつかある。その点で一種のトンデモ本であるが、批判的に読む分にはある意味、メディアリテラシーを養成する良い教科書である。

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