テキサスの名射手の誤謬

でたらめに銃を乱射した田舎の納屋の木の壁を想像してみてください。壁全体に何百発もの弾が無造作に刺さっていますが、なかには三、四発がぴったり寄り添っている場所が目につくことがあります。

そこへ一人の射撃手がやってきて、固まっている弾痕のまわりに赤いペンキでさっと的を描き、「ど真ん中に百発百中だ!」と自慢したらどうでしょう。当然、インチキな射撃手だと指をさされますよね。先に狙いを決めて撃ったのではなく、結果がたまたま固まった場所に、あとから的をかぶせただけだからです。

私たちも日常で、この偽の名射手と同じ思考の落とし穴にはまることがよくあります。散らばった無数の情報のなかから、自分の気に入る手がかりをいくつか拾い上げて「やっぱり私の考えは正しかった」と、自分だけの的をあとから描き込んでしまうのです。

コインを100回投げても、表と裏が毎回きれいに交互に出るわけではありません。何の細工がなくても、表が5回や6回続けて出る場面が生じるのはごくふつうのことです。純粋なランダムや偶然のなかでも、特定のデータが一か所に固まって現れる現象は、確率のごく自然な性質なのです。

ところが人間の脳は、意味のない混沌を不安に感じ、なんとか秩序や規則を見つけ出そうとする本能を持っています。夜空にでたらめに散らばった星の光を線でつないで星座をつくり、もっともらしい神話をつけ加えたように。

現代のデータ分析でも、この錯覚はよく起こります。何千台もの機械の稼働記録と環境条件を手当たりしだいに比べていくと、まったくの偶然の一致から「特定の曜日に部品の故障が多かった」といった偽の固まりが現れます。これを本当の機械の欠陥の原因だと固く信じ込んでしまうのが、まさに名射手の誤謬です。

科学的な探究や合理的なデータ分析がきちんと機能するには、探偵のように厳格な順序を守る必要があります。壁に的を先にしっかり掛けてから撃ってこそ射撃の腕を検証できるように、データを集める前に検証する仮説をあらかじめ宣言しておかなければなりません。

もし、すでに集めてある膨大なデータをあちこち眺めているうちに、たまたま不思議なパターンを見つけたなら、それは証明された事実ではなく「新しい仮説の候補」にすぎません。そのパターンが単なる偶然ではないと証明するには、まったく新しい条件のもとで独立に集めた別のデータで、あらためて実験をやり直す必要があります。

情報があふれるビッグデータの時代には、とんでもない偶然の一致がずっと頻繁に観測されます。信じたい結論に合わせて的を動かして描き直す誘惑を振り払い、データ全体の文脈を広く見渡す姿勢が何よりも大切です。