データを意図的に悪用して解釈を歪める4つの例

2024年8月14日 12時0分

「データの可視化方法によって、同じデータでも全く違った解釈をすることができる」ということは、忘れてはならない重要なポイントの1つです（写真：CG-BOX／PIXTA）

ChatGPTに代表される生成AIの登場は、私たちの生活やビジネスに大きな変革の波をもたらしている。加えて、AI技術を支えているのは、データサイエンスという学問であり、AIとデータサイエンスは、現代を生きるうえで必須知識となりつつある。

本記事では、NRIデジタル・藤田一樹氏の『0から始めるAI・データサイエンス超入門』より一部を抜粋・再構成のうえ、データを扱う際の注意点について解説する。

同じデータでも全く別の解釈ができる

データを可視化する際、最も重要なことは、「そのデータによって伝えたいポイントや明らかにしたい情報など、目的を明確にすること」です。つまり、そのデータを通じて何を伝えたいのか、どのような分析結果を導きたいのかを具体的に定義することが重要です。この目的が可視化の方針を決定し、データをどのように表現するか、どのグラフを選択するかに大きな影響を与えるのです。

グラフの選択は、そのグラフから伝えたい情報や得たい情報の種類に大きく依存します。たとえば、時間の経過とともに変化することを示したい場合は折れ線グラフが適していますが、異なるカテゴリー間での比較を行いたい場合は棒グラフや円グラフが適しています。

もう1つ忘れてはならない重要なポイントがあります。それは、「データの可視化方法によって、同じデータでも全く違った解釈をすることができる」ということです。

たとえば、ある株価のデータを折れ線グラフで表現すると、トレンドや季節性などの時間に関する洞察を得ることができます。この折れ線グラフのデータを、どの期間で切り取ってグラフ化するかによっても見る人の印象を大きく変えることができるのです。34年にわたって最高値を更新することのできなかった日経平均が2024年2月にバブル期の史上最高値を更新して盛り上がる日本の株式市場のデータを例に、データの期間による解釈のポイントを解説します。

日経平均株価のデータの折れ線グラフ

図表左の折れ線グラフは、2012年からの日経平均株価の年別推移を示したものです。2011年3月11日に発生した東日本大震災からの復興の中で、安倍晋三元総理が「アベノミクス」を打ち出し、コロナショックを経ながらも株価が伸びている様子が見て取れます。このグラフだけを見た人は、「株価は右肩上がりで上がるものであり必ず儲かるものである」と解釈してもおかしくないでしょう。

一方で、同じデータの期間をバブル期の1990年からに広げて作成した右の折れ線グラフを見ると全く違った解釈ができるのではないでしょうか。1990年の年始に3万8921円の高値をつけて以降、長年株価は低迷し、最高値を更新するまでに34年もの時間を要しています。このグラフを見た人は、「株価は長い間下落することもあり、損する可能性も高いものである」と解釈するかもしれません。このように、全く同じデータでも、グラフの作り方やデータの期間によって、異なった解釈を伝えることができるのです。

スケールの選択によって印象が変わる

もう1つ、データを可視化する際には、スケールの選択にも注意が必要です。不適切なスケールを選択することで、データの傾向や関係性が歪められ、誤解を招く可能性があるのです。たとえば、棒グラフのスケールを0から開始することなく、途中から開始することで変化の大きさを意図的に強調した例が以下のようなパターンです。

年齢別平均身長データの棒グラフ

年齢別平均身長データから、中学1年生の12歳～高校3年生の17歳までの身長データを2種類の棒グラフで可視化してみました。左側は、スケールを身長0cmから開始したグラフとなっています。このグラフで見ると中学生から高校生の期間において、身長の伸びはあまり大きくないように解釈できるのではないでしょうか。

一方で、右のグラフのようにスケールを身長150cmからスタートすることで、対象の6年間において右肩上がりで身長が伸びているように印象を操作することができてしまうのです。棒の長さで値の大きさを表現する棒グラフは、原点から開始することを目的としたグラフの可視化方法であり、右のグラフのようにスケールを途中から開始することは、本来のグラフの目的から考えて誤っているのです。

可視化の力を悪用して意図的な解釈を生み出す

最後に、さらに悪意があると考えられるグラフによって、グラフを見る人の解釈を意図的に変えている例を紹介します。ぜひ、このような広告に出合ったとしても、グラフ作成者の意図にハマらない判断力をつけて欲しいと思います。

グラフの解釈を意図的に変えている例

①軸が不均等な間隔で配置されているグラフ

グラフの目盛が不均等な間隔で配置されている場合、実際のデータの変化よりも大きく見えたり小さく見えたりすることがあります。このようなグラフを悪用して、本来は効果の小さいものを、大きく見せているグラフが存在します。

②歪んだ形の円グラフ

円グラフの場合も注意が必要です。円の面積で数値の大小を表現する円グラフですが、円の形を楕円や歪んだ形にすることで、グラフを見る人の印象を操作する例が存在します。このような、円グラフを確認するときは、グラフの面積だけではなく、数値そのものをしっかり確認して、正しく理解することが重要です。

③連続増加に見せる恣意的な3Dグラフ

3Dグラフを用いることで、実際の数値に対するイメージを恣意的に補正する方法です。Excelなどによるグラフ作成において、よりグラフィックスを強調した3Dグラフを簡単に作成することができるようになりました。一方で、3Dグラフを利用するときや3Dグラフによって表現された資料を確認する際には注意が必要です。3Dグラフによる遠近法を活用しグラフの大きさを調整することで、実際には連続増加ではないにもかかわらず、連続増加に見せるなど、グラフ作成者の恣意的な見せ方に惑わされない力が必要になります。