採択されました。 [2024-03-09 加筆] KAKENHI research plan (2024-2026) 科学研究費補助金 (基盤研究(C)) 2024-2026年度 小区分: 社会学関連 研究代表者: 田中 重人 状況: 書類作成中 ※ 現在作成中の研究計画です。今後修正する可能性があります。 1. 研究目的、研究方法など 概要 日本の公的統計は、統計法に基づき、総務大臣と統計委員会が統括する建前になっている。しかし、実際には、このような規定の枠外で作成される公的統計が多数存在することが知られている。そのような統計のことを「ヤミ統計」と呼ぶ。 本研究では、まず、ヤミ統計の実態とその影響を探求する。これまでヤミ統計についての包括的な研究はおこなわれておらず、その実態は不明であった。本研究では、政府の公表資料からヤミ統計の事例を収集し、どのようなヤミ統計がどれくらい存在し、日本政

衆議院議員選挙期間中に、「ミヤギテレビ」を名乗る自動音声調査の電話がかかってきた。「ミヤギテレビ」というのは 宮城テレビ放送 が使っている通称なので、同社に問い合わせてみたところ、本当にそういう調査をやっているという答えだった。これは大変な事態だと判断して、警告を発するためにこの記事を書いている。 電話は、冒頭で「ミヤギテレビ」と名乗り、衆議院議員選挙に関する特定の選挙区の調査であること、その選挙区の有権者でなければ電話を切ってください、データは匿名化して統計的分析結果だけを使います、というような説明をつづけたあと、具体的な質問項目を読み上げ、プッシュホンで番号を回答させる内容だった。質問がはじまったところで電話を切ったので、そこから先はわからない。質問項目に入るまでの部分 (冒頭の20秒程度？) に調査の目的やデータの使用範囲の説明はなく、連絡先の電話番号等も言わなかった。いそがしいとき

『東北大学文学研究科研究年報』70号に論文「「3密」概念の誕生と変遷: 日本のCOVID-19対策とコミュニケーションの問題」を掲載した。もう2か月近く前の話になってしまったのだが、現物を受け取って写真を撮ったので、ご報告。 田中 重人 (2021)「「3密」概念の誕生と変遷: 日本のCOVID-19対策とコミュニケーションの問題」『東北大学文学研究科研究年報』70: 140-116. http://tsigeto.info/21a 論文本文は、3月15日に http://hdl.handle.net/10097/00130599 で公開されている。文中で参照した資料については http://tsigeto.info/21a#gov からリンクをたどれるようにしてある。 この論文は「3つの密」「3密」という概念 (の元になった発想) の出現から昨年4月までの経過を追ったもの。昨年10月には

下記のツイートで、舘田一博・東邦大学教授 (新型コロナウイルス感染症対策分科会や基本的対処方針等諮問委員会など、政府のCOVID-19対策に深く関わる) が、「世界初のウイルス対策寝具」の広告塔になっていることを知った。 コロナ対策の政府分科会メンバーで日本感染症学会理事長・舘田一博氏とのアドバイザリー契約締結も 世界初のウイルス対策寝具『マニフレックス × ハイキュ ヴィロブロック』11月1日より、店頭取扱いを含む一般販売を開始！ 2020年10月27日 ――――― けんもう新型コロナ対策本部 @kenmomd 2021-04-01 23:22 のツイート https://twitter.com/kenmomd/status/1377627329044832257 こうした行為が無批判で許容されてきたのは、医学業界の闇というべき部分である。また、こうした人々を重用する政府に、まともな政策

3月9日の『日本経済新聞』サイトに、「夫婦別姓は家制度を壊すか」というコラムが載った。 吾妻橋「夫婦別姓は家制度を壊すか」(大機小機) 日本経済新聞 2021年3月9日 2:00 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO69781280Y1A300C2EN2000/ このコラム、「家制度」というものの理解があまりにデタラメなので、どこがおかしいのかを指摘しておきたい。 目次 「制度」とは何か 「家」とは何か 明治民法における「家」 経営体としての「家」 家名を存続させるには何が必要か 夫婦別氏反対の論理 「制度」とは何か まず、下記の部分。「家」がどうこういう以前に、「制度」とは何かがわかっていないようである。 ここで夫婦別姓を望むのは、家制度を壊したいウーマンリブ運動家という誤解がある。しかし、少子化が進む中で一人っ子同士が結婚すると、いずれかの家が絶え

要約 厚生労働省「クラスター対策班」設置以来、日本のCOVID-19対策は、小規模な感染の見逃しを許容しながら大規模な集団感染を重点的に発見する「クラスター対策」を中心に据える所に特徴があると公式に説明されてきた。しかし、実際の「積極的疫学調査」の方法を指示する調査マニュアルを読むかぎり、小規模な感染より大規模な感染の発見を優先せよというような指示はない。むしろ、調査をおこなってきた現場では、小規模であるか大規模であるかにかかわらず、すべての感染連鎖を管理下におくことを目標とする建前で「クラスター対策」を展開してきた。もっとも、実際にすべての感染連鎖を調査することは不可能であるため、調査の現場では、対象となる「濃厚接触者」の範囲をきわめてせまく限定することにより、調査を実行可能な範囲におさえてきた。この調査対象の抑制策は、感染の規模にかかわらず適用される。このように、現場の「クラスター対策

昨日の記事 で「現在では、政府やそれに関係する専門家が口にする「クラスター」は、「2人以上の集団感染」である。「多数の感染」という意味は完全に消失している」と書いたところ、そうじゃない情報がいきなり出てきた。 政府の新型コロナウイルス対策の分科会が8日開かれ、昨年12月に発生した807件のクラスター（感染者集団）を分析した結果が報告された。医療機関や福祉施設での発生が45%を占めた。飲食に関連したものは約2割で、このうち約半数は接待を伴う飲食店だった。 報道された情報にもとづき、5人以上の感染者が出たクラスターを分析したもので、分科会メンバーの押谷仁・東北大教授から報告された。 ――――― 土肥修一 (2021-01-09)「クラスター発生、医療・福祉施設で45%　12月分析」朝日新聞DIGITAL 5時00分 https://www.asahi.com/articles/ASP187RJ

「クラスター」という概念は、何らかの基準で一定の範囲を区切って患者の集団を識別する目的で使われる。日本の新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 対策で言及される「クラスター」は、おおむね、(1) 場所による基準、(2) 感染ネットワークによる基準、の2種類にわかれる (https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20201216/cluster)。この記事では、このような「クラスター」用法がどのようにして生まれ、変化してきたのかを概説する。 目次 政府文書における「クラスター」の発生 「集団感染」と「クラスター」 厚生労働省による「集団感染」「クラスター」の解説 (2月29日, 3月1日) 専門家会議「見解」(3月2, 9日) 日本公衆衛生学会による「クラスター対応戦略」(3月10日) 厚生労働省「全国クラスターマップ」問題 (3月15日) 4-7月にお

3月23日神戸－那覇便クラスター 10月23日、国立感染症研究所の雑誌『病原微生物検出情報』に、神戸空港から那覇空港への飛行機 (3月23日) で発生したとみられるCOVID-19集団感染の報告が掲載された。 2020年3月26日, 〔那覇市保健所〕管内の医療機関からCOVID-19確定例（#1）が届けられた。症例は管内在住, 発症日は3月23日であった。3月20日から空路で関西地方へ渡航し, 3月23日に帰宅した。 〔……〕 #1に対して, 「新型コロナウイルス感染症患者に対する積極的疫学調査実施要綱（令和2年3月12日版）」に基づき調査した結果, 濃厚接触者を, 同居家族と復路（関西地方A空港から那覇空港へのB便, 飛行時間約2時間）の搭乗者とした。#1の同居家族の1名が26日に熱発しPCR検査を実施したところ, 28日に陽性と判明した。B便の搭乗者（客席数177席, #1を含め乗客乗

クラスター対策の基本的性質 Science のサイトに Japan ends its COVID-19 state of emergency という記事が掲載されていました。 Then, whereas much of the rest of the world built its response to the pandemic on widespread contact tracing, isolation, and testing, Japan adopted a “quite different” strategy, Oshitani says. “We try to identify the clusters and [determine] their common characteristics.” ...... They also concluded that most of

毎月勤労統計調査のサンプルが不正に減らされていた問題について、『wezzy』 に記事を書きました： 「毎月勤労統計調査」は90年代以前から改ざんされていた?: データ改ざんに甘い社会 田中重人 (2019-02-07) https://wezz-y.com/archives/63479 記事の基本的な観点は、リード文に書いてある通り： この事件の別の側面として、対象事業所数や誤差率など、調査精度をあらわす数値の偽装という問題があります。この観点からみたときに何が見えてくるのか、これまでにわかっている情報から整理してみました。 https://wezz-y.com/archives/63479 とりあげている具体的な問題は、大きくつぎの3つにわかれます。 1990年代以前からの調査対象削減 2002年以降の抽出率データ改ざん 2004年以降の誤差率データ改ざん このなかでいちばん規模が大きい

前回の記事 https://remcat.hatenadiary.jp/entry/20190123/1548237122 で、2002-2003年の毎月勤労統計調査では、調査対象として選んだはずの事業所のうち一部しか調査していなかったこと、そしておそらくそのために調査の精度が大幅に下がっていたことを紹介した。 この記事では、この不正な調査手法によってどのくらいの割合でサンプルが捨てられていたかを推計する。対象となるのは、おそらく不正開始前である2001年調査と、標本誤差率が最高を記録した2003年調査である。「第一種事業所」のうちこの不正の対象である30-99人規模と100-499人規模の事業所の標本誤差率をもとに、2003年調査の真の抽出率を推定する。 分析結果から、100-499人規模事業所では、抽出したサンプルの約半分しか調査していなかったと推測できる。30-99人規模事業所では、

2019年1月22日、厚生労働省「毎月勤労統計調査等に関する特別監察委員会」の報告書が提出された。 厚生労働省のウエブサイトで概要と全文が読める。 毎月勤労統計調査を巡る不適切な取扱いに係る事実関係とその評価等に関する報告書について: https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_03321.html 本文: https://www.mhlw.go.jp/content/10108000/000472506.pdf 概要: https://www.mhlw.go.jp/content/10108000/000472509.pdf いろんなことが書いてあるなか、いちばん衝撃的なのは、東京都大規模事業所不正抽出がはじまった2004年よりも前から、同様の手法を全国でとっていたという新事実である。 2003年まで使われていたという「これまでの集計方法」について この話が載っ

厚生労働省「毎月勤労統計調査」のサンプリングがおかしかった問題について。標本調査で得た統計量をどうあつかうかの理屈自体がややこしいのに加えて、毎月勤労統計調査に固有の課題がいろいろあるので、理解するのがけっこう面倒である。以下、私の理解の範囲内で簡単な説明。 なお、この記事を書くにあたっての情報源は、ほぼ https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/30-1.html からたどれる文書だけである。私自身は毎月勤労統計調査に関わったことはなく、この調査データを使った分析もしたことがない。何かかんちがいしている可能性はあるので、お気づきの点があれば、ご指摘いたたけると幸いである。 前提条件 まず、毎月勤労統計調査というのは、 日本全体の状況について リアルタイムで 超高精度の推計を おこなわないといけないという、きわめて条件のきびしい調査である。 この調査の結果は、た

裁量労働制実態調査に関する専門家検討会 第2回を前に、参集者向けのメールを書きました。 裁量労働制実態調査に関する専門家検討会関連各位 田中重人と申します。東北大学文学研究科で准教授を務めております。 専門は社会学・社会調査法でありまして、今年2月以降、「労働時間等総合実態調査」の問題について調べています。 裁量労働制の実態をめぐる調査が今般企画されていると聞きおよんでおりますが、 そのことに関連して、日本での過去の裁量労働制に関する文献収集をおこなっております。 まだ整理しきれていないのですが、現在までにわかっている主なところを http://d.hatena.ne.jp/remcat/20181022 にまとめました。 連合総研や社会経済生産性本部、東京都立労働研究所、関西大学の森田教授などによる 実態調査があり、一部は東京大学社会科学研究所のデータアーカイブで公開されているようです。

厚生労働省の2013年度「労働時間等総合実態調査」について、5月25日、衝撃のニュースが飛び込んできた。 厚生労働省は25日の衆院厚労委員会理事会で、ミスが相次いで発覚した労働時間調査について、野党側の指摘で新たに6事業所で二重集計するミスがあったと報告した。 ----- 共同通信 (2018-05-25)「厚労省調査新たに二重集計のミス」 https://this.kiji.is/372541440460473441 ツイッター上で出回った画像によると、つぎのようなことである。 異なる通し番号でデータがすべて一致しているものについて 平成30年5月25日 厚生労働省労働基準局 ○　異なる通し番号でデータがすべて一致している下記の6件については、コピーの混在により、同一の調査票を二重に集計していた。訂正後の集計結果は別添のとおり。 （通し番号） ・5683 と 5699 ・5684 と 5

次から次へと繰り出される人口増加政策キャンペーン、とても見過ごせません。2年後には少子化社会対策大綱の見直しが行われる予定です。 そこで「少子化対策」にかかわる情報を検討、吟味していく勉強会を始めました。 ＜連続勉強会：「国難」のなかのわたしたちのからだ＞ 第1回：書き換えられる女のからだ――またも改ざん？ 「女性の年齢と卵子の数の変化」グラフとその言説の検証 「妊娠しやすさは22歳がピーク」グラフのウソが暴かれた……と思いきや、政府・自治体・専門家により「女性の年齢と卵子の数の変化」というおかしなグラフが拡散されています。その隣には「卵子数の減少が妊娠しにくくなる原因」といった怪しい説や、「妊娠適齢期をふまえた」ライフプラン設計の奨めも…。 「22歳ピーク」グラフもそうですが、これは出典どおりのグラフに差し替えればＯＫ、という単純な話ではありません。少子化対策が「結婚支援」を掲げて人口増

厚生労働省「労働時間等総合実態調査」(2013) について、さまざまな疑念が指摘されているところである。しかし一方で、この調査は全国から抽出された1万以上の数の事業場で労働基準監督署の監督官が賃金台帳などの根拠資料を参照して記録をとったという、貴重なものである。単なる平均値や産業別のクロス表などだけをみて特定の政策にお墨付きをあたえるというような使いかたで終わらせるのはもったいない。そこで、目下の議論の焦点である裁量労働制と長時間労働の関係について分析を試みた。 データ 使用したデータは、「働き方改革虚偽データ疑惑」野党6党合同ヒアリング第4回 において厚生労働省から提示された、「労働時間等総合実態調査」(2013) の素データの一部である。全ケース (11,575事業場) がふくまれているが、変数はつぎのものだけである： 業種 (大分類、中分類、小分類の3変数) 事業場規模 (人) 企業

(※この記事執筆後に公開された「労働時間等総合実態調査」電子データを分析したところ、この記事の主要な主張である「一般労働者の1日の労働時間は、階級わけされた法定時間外労働時間数の表に階級値をあてはめて計算したものである」との推理ははずれていたことがわかりました。記事末尾の追記をごらんください。(2018-02-24)) 厚生労働省「労働時間等総合実態調査」(2013) データとされる「1日の法定時間外労働の実績 (一般労働者) (平均的な者)」の表が国会で使われている問題について。 2月9日の国会 (衆議院予算委員会) で質問した山井和則代議士 (希望の党) のツイートで当該表の写真が公開されている。 今日の予算委員会で、長妻議員、今井議員が指摘した疑惑の厚労省調査のデータ(添付)。裁量労働制のほうが一般の労働者より労働時間が短い、と安倍総理が答弁した調査では、１日に平均23時間超、働いて