Shark attacks are up by a factor of two.

サメの攻撃は2倍に増えています。

Drinking a liter of soda per day doubles your chance of developing cancer.

1日に1リットルのソーダを飲むと、がんになる確率が2倍になります。

These are all examples of relative risk,

これらはすべて相対リスクの例です。

a common way risk is presented in news articles.

ニュース記事によくあるリスクの表現方法。

Risk evaluation is a complicated tangle of statistical thinking

リスク評価は統計的思考の複雑なもつれ

and personal preference.

と個人的な好みの違いがあります。

One common stumbling block is the difference between

よくある躓きの一つは、以下の違いです。

relative risks like these and what are called absolute risks.

このような相対的なリスクと呼ばれるものと、絶対的なリスクと呼ばれるもの。

Risk is the likelihood that an event will occur.

リスクとは、ある出来事が起こる可能性のことです。

It can be expressed as either a percentage—

それはパーセンテージで表すことができます。

for example, that heart attacks occur in 11% of men

例えば、心臓発作は男性の11％で発生します。

between the ages of 60 and 79—

60歳から79歳まで

or as a rate— that one in two million divers along Australia's western coast

オーストラリアの西海岸で200万人に1人がダイバーであるという率

will suffer a fatal shark bite each year.

毎年、サメに噛まれて致命的な被害を受けることになります。

These numbers express the absolute risk of heart attacks

これらの数字は、心臓発作の絶対的なリスクを表しています。

and shark attacks in these groups.

と、これらのグループのサメの攻撃。

Changes in risk can be expressed in relative or absolute terms.

リスクの変化は、相対的または絶対的な用語で表現することができます。

For example, a review in 2009 found that mammography screenings

例えば、2009年のレビューでは、マンモグラフィ検診は

reduced the number of breast cancer deaths from five women in one thousand to four.

乳がんの死亡者数が5人の女性1000人から4人に減りました。

The absolute risk reduction was about .1%.

リスクの絶対的な減少は約0.1％であった。

But the relative risk reduction from 5 cases of cancer mortality to four

しかし、がん死亡率5例から4例への相対的なリスク低下は

is 20%.

は20％です。

Based on reports of this higher number,

この数値が高いという報告をもとに

people overestimated the impact of screening.

人は審査の影響を過大評価している

To see why the difference between the two ways of expressing risk matters,

リスクの表現方法の2つの違いが重要な理由を見るために

let's consider the hypothetical example of a drug

くすりの例を考えてみよう

that reduces heart attack risk by 40%.

心臓発作のリスクを40％減らすことができます。

Imagine that out of a group of 1,000 people

1,000人のグループのうちの1,000人を想像してみてください。

who didn't take the new drug, 10 would have heart attacks.

新薬を飲まなかった人は、10人が心臓発作を起こすだろう。

The absolute risk is 10 out of 1,000, or 1%.

絶対的なリスクは1000人中10人、つまり1%です。

If a similar group of 1,000 people did take the drug,

同じように1000人のグループが薬を飲んだとしたら

the number of heart attacks would be six.

心臓発作の数は6回になる。

In other words, the drug could prevent four out of ten heart attacks—

言い換えれば、この薬は10回の心臓発作のうち4回を防ぐことができるということだ。

a relative risk reduction of 40%.

相対的なリスクを40％低減させることができます。

Meanwhile, the absolute risk only dropped from 1% to 0.6%—

一方、絶対リスクは1％から0.6％に低下しただけである。

but the 40% relative risk decrease sounds a lot more significant.

しかし、相対的なリスクの40％の減少は、より重要なように聞こえる。

Surely preventing even a handful of heart attacks,

確かに一握りの心臓発作さえも防ぐことができます。

or any other negative outcome, is worthwhile— isn't it?

どんな否定的な結果であっても、価値があるのではないでしょうか？

Not necessarily.

必ずしもそうとは限らない。

The problem is that choices that reduce some risks

問題は、いくつかのリスクを減らすような選択をすること

can put you in the path of others.

他の人の道に入れることができます。

Suppose the heart-attack drug caused cancer in one half of 1% of patients.

心臓発作の薬で1%の患者の半分の1人が癌になったとしましょう。

In our group of 1,000 people,

1000人のグループの中では

four heart attacks would be prevented by taking the drug,

4つの心臓発作は薬を飲むことで防ぐことができます。

but there would be five new cases of cancer.

しかし、新たに５人の癌患者が発生することになります。

The relative reduction in heart attack risk sounds substantial

心臓発作リスクの相対的な減少は、かなりのものに聞こえる

and the absolute risk of cancer sounds small,

と、ガンの絶対的なリスクは小さく聞こえます。

but they work out to about the same number of cases.

しかし、それらは、ほぼ同じ数のケースで動作します。

In real life,

実生活では

everyone's individual evaluation of risk will vary

リスクの評価は人それぞれ

depending on their personal circumstances.

個人の状況に応じて

If you know you have a family history of heart disease

心臓病の家族歴があることがわかっている場合

you might be more strongly motivated to take a medication

薬を飲みたいという気持ちが強くなるかもしれない

that would lower your heart-attack risk,

そうすれば心臓発作のリスクを下げることができます。

even knowing it provided only a small reduction in absolute risk.

それを知っていても、それは絶対的なリスクをわずかに減少させるだけであった。

Sometimes, we have to decide between exposing ourselves to risks

時には、リスクに身をさらすことと、リスクに身をさらすことのどちらかを決めなければならないこともあります。

that aren't directly comparable.

を直接比較することはできません。

If, for example, the heart attack drug carried a higher risk

例えば、心臓発作の薬の方がリスクが高かったとします。

of a debilitating, but not life-threatening,

衰弱しているが、命に関わることはない。

side effect like migraines rather than cancer,

ガンというより偏頭痛のような副作用

our evaluation of whether that risk is worth taking might change.

そのリスクを取る価値があるかどうかの評価が変わるかもしれません。

And sometimes there isn't necessarily a correct choice:

そして、必ずしも正しい選択とは限らないこともあります。

some might say even a minuscule risk of shark attack is worth avoiding,

サメに襲われるリスクはわずかでも回避する価値があると言う人もいるかもしれません。

because all you'd miss out on is an ocean swim,

海で泳げなくなるだけだからな

while others wouldn't even consider skipping a swim

泳がずにはいられない人もいる

to avoid an objectively tiny risk of shark attack.

サメに襲われるリスクを客観的に見て小さなリスクを回避するために。

For all these reasons, risk evaluation is tricky at baseline,

これらの理由から、ベースラインでのリスク評価は厄介です。

and reporting on risk can be misleading,

とリスクに関する報告は誤解を招く可能性があります。

especially when it shares some numbers in absolute terms

特に絶対的な数字を共有している場合

and others in relative terms.

などを相対化したものです。

Understanding how these measures work

これらの施策がどのように機能するかを理解する

will help you cut through some of the confusion

は、あなたが混乱の一部を切り抜けるのに役立ちます。

and better evaluate risk.

とリスクをより良く評価することができます。