「ECRRの福島リスク計算は妄想の産物」？　検討者（ @jun_makino @osamu_takeuchi )

Jun Makino @jun_makino

http://d.hatena.ne.jp/buvery/20110520 ECRR の福島リスク計 算は妄想の産物

Jun Makino @jun_makino

ECCR の、と書いてあるけど、基本的に Tondel 論文の中身は全く信用できない、と書いてある。

Jun Makino @jun_makino

「その論理は、「 60-79kBq/m^2 」の領域が 1 を超えるのは沢山補正した時 だけ」というもののように見える。 この表をよく見ると、６０−７９ kBq/m2 の領域の数字が 1 を越えて、もっともらしく癌のリスクがあがると結論づけるためには、全部の条件による補正

Jun Makino @jun_makino

しかし、 60-79kBq/m^2 の数字はそもそもガンの件数が 400 しかないので、 1 σ エラーが 5% あり、別にここの数字が 1 だったからといってこの辺で 5-10% ガンが 増えないとは言えない。

Jun Makino @jun_makino

6 個ある区間のうち誤差が最大 ( 正確にいうと 80-120 はもうちょっと大 きいけど、分散の違いは殆どない ) のものの数字をあげつらって論文全体が ガタガタであると結論するのはなかなか興味深い議論の方法である。

Jun Makino @jun_makino

もちろん、文句が間違っていたからといって元の論文が正しいと いうことになるわけじゃない。

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino 結果的に検出された「ガンリスクの１１％増加」という値が、「都市に住む健康リスクと同程度」とされている点についてはどう評価しますか？

Jun Makino @jun_makino

10kBq/m^2, 最初の10年、という２点を考慮すると、本当なら非常に大きい、と考えるべきと思います。 @osamu_takeuchi 「都市に住む健康リスクと同程度」とされている点についてはどう評価しますか？

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino 人口密度40人/km2以上（都市部という程でもない）の地域に住む健康リスクが100kBq/m2の汚染と同じくらい「非常に大きい」という前提で出た結論の11%増加を問題視するなら、むしろ人口密度のリスクにこそ警鐘を鳴らすべきだったのではないでしょうか？

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino 被曝リスクを避けて福島の農村から都市部に逃げたら意味がないとか、そいういう話になりますよね？ この論文の真偽にかかわらず、安全のため被曝による健康リスクを高く見積もったせいで結果的に被曝以外の健康リスクを軽視した行動を誘発するのもまずいと思うのです。

Jun Makino @jun_makino

福島の農村の汚染レベルが 10万Bq/m^2程度であればそういう心配もありますね。@osamu_takeuchi 被曝リスクを避けて福島の農村から都市部に逃げたら意味がないとか、そいういう話になりますよね？

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino ４０人／km2 以上の地域に住むことにより全国で毎年とてつもない人数がガンになっている(かもしれない)ことに対して警告を出さず、関東へのごく低レベルの汚染で11%に比例して何万人かがガンになる(かもしれない)ことだけを指摘するのは妥当でしょうか？

Jun Makino @jun_makino

日本の県別データでは東京は全国平均とほぼ同じですね。スェーデンでの調査と同じ人口密度依存性があるようには見えません。@osamu_takeuchi ４０人／km2 以上の地域に住むことにより全国で毎年とてつもない人数がガンになっている(かもしれない)ことに対して警告を出さず

mnk_a @kmnk_a

@jun_makino Tondelの過去の論文を読むと分かりますが、urbanとruralを比べるために人口密度を使っている見たいです。なので、生活習慣の差を人口密度で代表させているだけなので、そのまま他の国に適用は出来ないかと。

Jun Makino @jun_makino

ですね。@osamu_takeuchi さんがなににこだわっているのかちょっとよくわからないです。 @kmnk_a そのまま他の国に適用は出来ないかと。

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino 国が違うだけで人口密度が巨大な健康リスクとなったり、ならなかったりするのは当然という見解でしょうか？件の論文で40人/km2で10%という巨大な健康リスクが算入されているのを見過ごして良いのかという点にこだわっています。

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino 例えば日本の都道府県別女性肺がんリスク http://j.mp/llmMFN はやはり人口密度と相関がありそうですが、実際の因果関係は喫煙率によると思われます。http://j.mp/inrod7

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino この点は http://j.mp/lrgzaj でも「独立していない数字で補正しているのは、ほどんど漫才」と指摘されています。

Jun Makino @jun_makino

40人/km2で10% になるかどうかについてはそうだと思います。平均人口密度が10倍以上違うわけですから。@osamu_takeuchi 国が違うだけで人口密度が巨大な健康リスクとなったり、ならなかったりするのは当然という見解でしょうか？

武内　修 @osamu_takeuchi

人口密度自体が原因ではなく真の原因と相関を持つパラメータの１つという解釈ですね？そのリスクは補正時に他の要因と独立に算入されるべきでしょうか？RT @jun_makino: 40人/km2で10% になるかどうかについてはそうだと思います。平均人口密度が10倍以上違うわけですから

Jun Makino @jun_makino

独立に算入したと論文に書いてありますか？まあ、これを考慮しても結論に影響がなかったということが Table 3 からわかりますね。@osamu_takeuchi そのリスクは補正時に他の要因と独立に算入されるべきでしょうか？

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino その Table 3 の All に付いている注には独立でない算入とは書いてないです。確かに単純な追加補正で All の結果がこうなるとも思えませんが、そこはむしろ計算間違いが疑われそうです？ http://twitpic.com/53ysmp

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武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino そもそも独立でない補正というのは可能なのでしょうか？また、補正結果が非常にきれいなリニアになっていることは、グラフを見た人に与える印象に強い影響を与えていると思います。そうでなければ全死亡リスクに汚染度の影響がないことの方にむしろ目が行くんじゃないかと。

Jun Makino @jun_makino

グラフ作った人（論文の著者でも私でもない）にいってください。@osamu_takeuchi また、補正結果が非常にきれいなリニアになっていることは、グラフを見た人に与える印象に強い影響を与えていると思います。

武内　修 @osamu_takeuchi

.@jun_makino http://j.mp/lrgzaj の意図は、著者がリニアに見えるよう作為的な補正を行ったのではないか、また、全死亡リスクが変化しない（あるいは同様の解析を行えばむしろ下がっている？）のを意図的に無視しているのではないか、という点にあると思います。