リスクコミュニケーション

確率で書くとわかりにくい例として「ワクチンの有効性95%」や、分母を無視して判断を誤りやすい例として「ワクチン接種後に〇〇人死亡」について解説します。確率よりも頻度で示したほうがわかりやすくなりますが、頻度であっても分母を揃えて比較しないと容易に判断を誤ります。

「緊急事態宣言なのに外出している奴がこんなにいる」という論調の報道は怒りの感情を高めるだけで逆効果となり、逆に「自粛している人がこんなにいます」という部分を強調したほうが一人一人の行動の効果を実感できるため効果的と考えられます。現状では出歩いている奴を罰したいという感情を高め、人々の分断や差別をまねく懸念があります。

いいことした分だけ悪いことをしたくなる心理的効果の「免罪符効果」についてまとめました。コロナ対策でも何か対策をやった分だけ他の対策をさぼってしまったり、自分が対策をやった分だけ感染者に差別的感情を抱いたりということが考えられます。感染防止対策の目的と道徳的な善悪を切り離すことが重要です。

リスクコミュニケーションにおいてはわかりやすい説明が重要です。資料等の情報全体のわかりやすさの評価方法３つ：マーカー法、Clear Communication Index（CCI）、Suitability Assessment of Materials（SAM）と、数値・図表・リスクなどの表現方法の注意点を紹介します。

リスクコミュニケーションにおいてはわかりやすい説明が重要です。そこで、文章の難易度を判定するWEBツール「チュウ太」と「帯3」を紹介します。このツールを使うと文字通り「中学生にもわかるかどうか」を判定できます。

「コロナでだけは死にたくない」という人が結構いるとのことですが、死に方にも良い―悪いという認知があるように、リスクにも良いリスク―悪いリスクという認知があります。専門家による分析的なリスクの大きさの判断とは異なり、良い―悪いという感情がリスクやベネフィットの大きさの認知にも大きく影響します。

ワクチンはなぜ嫌われるかを心理学の「特定できる被害者効果」によって説明しました。ワクチンによって救われているはずの多数の命は「単なる統計的情報」である一方、ワクチンの副反応で苦しんだ特定の個人の声のほうが心理的なインパクトが大きくなるので、メリットよりもデメリットに注目が集まりやすくなります。

コロナウイルスの情勢でよく出てくる致死率、陽性率、病床稼働率という３つの確率について考えてみました。致死率なら人口と感染者数と死者数の関係、陽性率なら検査数とその意味（検査数の中には何が含まれているのか）、病床稼働率なら重症病床と通常病床のキャパシティ等、分母と分子を明示したほうがよいでしょう。

これまで新型コロナウイルス感染症のリスクを比較してきましたが、リスクは10万人あたりの死者数、つまりある一定の集団の中の死者の頻度として表現しました。これを確率で表現するといろいろとややこしい問題が出てきますので、リスクコミュニケーションでは確率ではなく頻度で表現したほうがベターです。

PCR検査は白か黒かをはっきりさせる確実なものではありません。偽陽性や偽陰性の問題がありますが、これを確率で表すととてもわかりにくいものになります。代わりに頻度で示すことによって理解しやすくなります。事例として検査で陽性が出た場合に本当にどれくらいの人が感染しているのか計算してみます。