紙の本
得るところのある本だが,疑問点もおおい
2010/01/28 23:56
4人中、4人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:Kana - この投稿者のレビュー一覧を見る
テレビ,本,携帯電話など,さまざまなメディアにおける議論の問題点を具体例でしめしている. 本としては 「ゲーム脳の恐怖」 がとりあげられ,「論述が誤りを多く含んでいるということと,主張が誤りだということは直結しない」 とことわりながら,そこにふくまれるさまざまな 「虚偽論法」 を分析している. アマゾンにおける批判的な書評も具体例があげられている. 著者にとってみれば格好の材料だったのだろうし,ゲームがすきな多くのひとをよろこばせることになっているようだが,この本からばかり例をあげるのが適切だったのかどうか,疑問を感じる.
携帯電話に関してはペースメーカーなどの医療機器に影響をあたえるかどうかという問題がとりあげられている. 総務省の 「平成 14 年度報告」 がとりあげられて,その 「矛盾」 が指摘されている. しかし,実はここには論理的な矛盾があるわけではなく,「安心」 (引用されたことばとしては 「不安」 の解消) をめざした調査を 「安全」 とよみかえて延々と議論しているのはいささか珍妙だ.
このように疑問点もいろいろあるとはいえ,えるところが多々ある本であることもたしかだ.
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表題と内容はやや異なる感じがあるが、とても面白い本。著者の主張としては、「自分でものを考えよ。」の一言に尽きると思う。この著者が展開する議論に疑問を持つところも少なくは無いが、とても面白い本。
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「あなたは情報発信者に騙されている!!」っていう事実を教えてくれる本。情報社会に必要な「疑うことの重要性」を教えてくれる。
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分類=調査法。電磁波・ゲーム脳関連として登録。05年9月。ゲーム脳への反論本の一。確かに、万人に納得の行く主張をするためには形式面の整備も必要ではあるので、森氏やトンデモ本認定されてしまった著書をお持ちの方は本書をある程度参考にした方がよいと思われます(個人的には、形式に偏るのも好きではありませんが…)。
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「議論のウソ」だが、内容は議論についてと言うよりも、もっと一般的な考え方のお話。悪くないですが、決め手に欠ける。
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データの読み方と論証の基本をおさらいできた。理系の学生ならきっとこういうウソを用いてレポートを書いたことがあるに違いない!メディアリテラシー入門としても読める。
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「下流社会」の統計を疑って読めるようになると思います。文春新書の「統計のウソ リサーチリテラシーのすすめ」も同系列でいい本だと思います。
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少年犯罪の凶悪化,携帯電波の医療機器への影響などを通じて,「なんとなくそうらしい」という風潮になっている主張・社会通念について,検証する視点を提供する本。各論から総論へ流れる話の展開や,オチの付け方など,構成力も素晴らしい。
ただ,検証過程をじっくり読むと疲れる。
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「あるある」事件後の今まさにタイムリーな本。
この本に書かれているような、「周りに流されずに本質を見抜く」ことをみんな実践できたらどんなにすばらしいことか。
ただ、それを常に続けることは大変だし疲れる。だからワイドショーやみのもんたのように、物事を断定してくれるものが必要とされるのかも。
でも現実にはそのように一面的に捉えられるものってのはほとんどないんだよね。そのことを(難しいけど)常に心に留めておくことが大切。
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「執筆中に18回引っ越した」と書いてあったのが最も衝撃的だった
結論は最終章、データは雑学といった感じで割り切ってよいと思う。
たまに話が脱線していくのが楽しい。
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この本は、読んでいてややいらいらしてしまった。
言ってることは、間違っちゃいないけど、結構、わかっていて
妥協して結論を出しているケースもあると思う。
世の中の議論なんて。
結局、論理に穴があるとかほざいているだけでは前に進めないんですよね。
否定だけするというのはものすごい楽なことです。
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統計のウソ、権威のウソ、時間のウソ、ムードのウソ、ウソとホントの境界。ちょっと説明が回りくどく、いまいち。また、目新しい観点もあまりない。
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20090915
調査のウソと同系統の本。
議論よりも事例を挙げて説明している。
ぶっちゃけ香山リカとか宮台真司みたいなのはぶった切り。
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難しい…!
面白いとか面白くないとかじゃなくて、やっぱりこういう筋道立てて論理だった考え方が出来なくてはいけないなと思った。
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要点は以下のとおり。
統計から何らかの結論を見いだす場合、グラフの前年の動き等、マクロ視点で判断する必要がある。
アンケート結果の裏にある質問がなんだったのか確認せよ。
データから判ることのほか、判らないことも押さえよ。
データから言えることが多くあるのに、一つの結論に無理矢理に持っていないか確認する。
論者の経歴にだまされるな。
特定の傾向のみをみて、判断できない。他の可能性もあるからだ。
データを見るには、統計学必要。分母が大きいデータと分母の小さいデータを直で比べてみてもだめ。