図書館報『藤棚ONLINE』
経済学部・荻巣嘉高先生より
データサイエンス、流行ってますよね。書店などでも、やれ「AI」とか、「データドリブン」とかを冠した書籍がいろいろ出ています。データサイエンスが大きく流行り出した要因はいくつも議論されていますが、そのなかでも最もインパクトが大きかったのが、コンピュータ性能の劇的な向上と利用可能なデータの大幅な増加でしょう。さまざまな議論がデータに基づいて行われるようになったことはとても喜ばしいことです。その一方で、データから得られる含意を誤解する、あるいは悪意を持って誤った解釈をするというケースも散見されてきています。データを読み解く側のリテラシーがより重要になってきていると言えるでしょう。
データを読み解く我々にとって重要なリテラシーのうち最も基本的なものは、「相関関係と因果関係は違う」という事実でしょう。相関関係はざっくりいえば、「Aが大きいとき、Bも大きい」とか、「Aが大きいとき、Bは小さい」といった関係性のことです。一方で、因果関係とは「Aが大きくなるとBは大きくなる」とか「Aが大きくなるとBは小さくなる」といった関係性のことです。因果関係は原因と結果の関係性と言い換えても良いでしょう。
例えば、カレーの売り上げと日本の株価には正の相関関係があることが知られていますが（柴本、2017）、この2つには因果関係があると言えそうでしょうか？もし、「カレーが売れれば日本の株価が上がる」という因果関係が成立していれば、我々日本人が毎日カレーを食べればぐんぐん景気がよくなっていくと考えられますが、実際にそんなことが起こる可能性は限りなく低いでしょう。カレーの売り上げと株価には単に相関関係があるだけで、因果関係があるわけではないと結論づけるのが合理的です。相関関係を見つけるのは比較的容易な一方、因果関係をはっきりさせるのは非常に難しいのですね。
それでは、因果関係を見つけるためにはどうすれば良いか。そんなあなたにおすすめのファーストステップが、この『原因と結果の経済学』（中室・津川、2017）です。この本ではデータから因果関係を分析するための基本的なコンセプトや、分析結果を読み解いたりする際のコツを教えてくれます。
華やかに見える「データサイエンス」が、いかにチマチマとした地味で神経質な作業の上に成り立っているのか、その実態をこの本でちょっと覗いてみませんか。
参考文献
『データを分析する際に重要なこと：カレーが売れると株価は上がるのか』柴本昌彦、RIEBニュースレターコラム、2017
『原因と結果の経済学』中室牧子・津川友介、ダイヤモンド社、2017
