どう作られているか
基盤となるのは信頼です。
すべての項目はスキーマで検証され、出典に裏付けられ、アーカイブされています。
Likelierは、人々が危険だと思っていることと実際の生涯確率を、権威ある出典と透明な方法論を用いて比較します。目標は、直感やニュースサイクルよりも優れた出発点を、あなたと、あなたが質問するLLMに提供することです。
コンテンツは3言語で利用できます。
なぜこれを作ったのか
Likelier は、自分の子どもたちから始まった。まだ幼い二人で、私は気づけば家族の暮らしを、起こりそうにない危害を中心に組み立てすぎていた。そして、それに押し返せる何かが欲しくなった。助言でも、安心づけでもない。ただ、恐れているものが実際どれくらい起こりやすいのかを、出典に基づいて見積もり、すでに理解しているリスクの隣に並べただけのものだ。
そこで私は、出典を探し、定義を確認し、あらゆる恐れを一つの尺度に並べるために、AI アシスタント、そしてエージェントを使い始めた。その比較こそが、このサイトのすべてだ。
前提は単純だ。生々しいリスクは過剰に感じ取られやすく、とりわけ目立つように作られたフィードではそうなる。Likelier は重し(カウンターウェイト)であって、世界の中立な地図ではない。それは一人の人間の視点から生まれている。ポーランド人、大都市、中流階級、IT 業界、幼い子どもが二人。だからこのカタログは、子育て、都市、西洋、そしてテクノロジー寄りの恐れを過剰に取り上げ、その生活の外にあるリスクを過小に扱っている可能性が高い。どの項目も出典と範囲(スコープ)が示されている。この収集物はキュレーションされたものなので、そのレンズを通して判断してほしい。
公開している内容
ネイティブ確率
出典が報告した元の単位での確率(「1,100万フライトに1回」など)。
正規化された生涯リスク
異なるトピックを実際に比較できるよう、米国成人の生涯リスクに正規化した値。
完全な根拠台帳
完全な根拠台帳: 出典の種類、原文の抜粋、計算メモ、不確実性、アーカイブスナップショット。
認識リスクの側面
引用された調査に紐づいた認知リスク、または編集部の直感であることを明示した表記。
オープンデータ
訂正ログとJSON形式の生データ。
公開しない内容
エビデンスが弱い、矛盾している、または比較可能な基準に正規化できない場合、数値を捏造するのではなく、「信頼できる推定値なし」の状態として明示します。
信頼性
コンテンツガバナンスがこのサイトの核心です。 方法論 を参照して正規化の前提とソースタイプポリシーを確認し、 提案 で修正の公開ログを確認してください。
運営者
情報源収集と検証をAIエージェントが支援し、公開前に人による抜き取り確認を行う研究チームです。
データの新しさ
すべての項目は最終レビュー日を記録しています。最新のものは過去30日以内、最も古いものは情報源が更新されたときに再レビューの対象としてマークされます。
カタログの現状
これらの数値は、カタログにある 548 件のリスクを説明するものだ。人々が恐れるものを意図的に多様に、しかし無作為ではなく集めたものであり、平均的な人が直面するリスクではない。各項目は、その分母とともに示されている。
カタログ収載リスクの中央値:およそ 69分の1。この収集物はキュレーションされたものなので、どの数値も世界の測定値ではなく、カタログの性質として読み取ってほしい。
品質レビュー
各項目は公開前に8つの次元で評価されます。以下は、各次元が何を確認し、なぜ重要なのかの説明です。
リスク項目
- 出典への根拠
- 引用するすべてのURLは到達可能でなければならず、引用したすべての抜粋は出典に逐語的に出現していなければなりません。公開と再レビューの間に出典が消失した場合は、公開時に保存したアーカイブのスナップショットを使用します。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- 出典の権威性
- 各主張について少なくとも2つの独立した情報源が必要で、そのうち少なくとも1つは査読論文、一次研究、政府報告書、または信頼できる参考資料でなければなりません。報道記事や百科事典の要約だけでは基準を満たしません。
- 算術
- 情報源が報告する生の数値から、公開する「N人に1人」、さらに米国成人の生涯確率へと至る連鎖は、段階ごとに示し、独立に再検証されます。誤った分母や曝露期間の欠落はこの検査で失格となります。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- 不確実性
- 公開する低位・高位の区間は文献から裏付けられ、かつ点推定値を含んでいなければなりません。弱いデータに対する不自然に狭い区間は、強みではなく較正の失敗として扱います。
- 範囲
- 項目が米国成人の生涯確率でない場合 — 活動限定、グローバル、または下位集団に限定されている場合 — スコープフィールドでその旨を宣言し、基となる計算もそれに一致しなければなりません。活動限定の率を集団のベースラインと誤表示することは教科書的な失敗です。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- 文章
- 乾いた、懐疑的な文体で、「〜すべき」表現も誤った安心感もなく、社内スタイルガイドに従います。助言をこっそり差し戻す洗練された文章は書き直しのため返却されます。
- 認識の誠実性
- 認識リスクの数値を公開する際は、それが引用した調査によるものか、編集上の直感によるものかを明示します。空白を埋めるために調査を捏造することはありません。
- 注意事項の完全性
- 既知の限界 — 集団の不均一性、サーベイランスの欠落、基となるデータの時代 — は項目本文に明記し、脚注に埋もれさせません。
基準: 各次元で最低3点、平均4.0 / 5以上、かつ出典への根拠・算術・範囲のいずれかで1点が付いた場合は、平均にかかわらず自動的に却下となります。
最初の監査データは次回のレビューバッチとともに公開されます。
意思決定の組
- 出典の検証
- 引用するすべてのURLは到達可能でなければならず、引用したすべての抜粋は出典に逐語的に出現していなければなりません。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- 出典の権威性と独立性
- 決断の両面 — 行動と不作為 — それぞれに少なくとも1つの権威ある情報源が必要で、両情報源は同じ研究を異なる切り口で言い換えたものではなく、真に独立していなければなりません。
- 後悔率の正確性
- 後悔の割合は、この決断に対する後悔を直接測定した研究から得たものでなければなりません。満足度の代理指標、関連はするが異なる質問、または類似決断から借用した後悔率は、いずれもこの検査で失格となります。これはレビューで最も頻繁に失敗する次元です。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- 出典の比較可能性
- 両面は比較可能な方法論を用いるべきです — 同じ時間軸、同じサンプル枠、同じ後悔測定指標 — そうでない場合は明示します。ここで1点を取ると自動的に却下となります。
- ギロヴィッチ・パターン
- Thomas GilovichとVictoria Medvec(1995)は、人は短期的には行動をより後悔するが、生涯を通じては不作為をより後悔することを見出しました。各決断をこのパターンに照らして分類し、データがそれを反転させる場合は、枠組みを滑らかに整える代わりに反転を公開して旗を立てます。
- 文章の質
- 乾いた、懐疑的な文体で、「〜すべき」表現も誤った安心感もなく、社内スタイルガイドに従います。
- 注意事項の完全性
- 既知の限界 — サンプルの質、一般化可能性、集団に関する仮定 — は項目本文に明記し、脚注に埋もれさせません。
- サンプルの質
- 標本サイズと代表性は、米国成人に関する後悔の主張にふさわしいものでなければなりません。小規模、偏った、または米国外のサンプルは本文で明示されます。
基準: 各次元で最低3点、平均4.0 / 5以上、かつ出典への根拠・後悔率の正確性・出典の比較可能性のいずれかで1点が付いた場合は、平均にかかわらず自動的に却下となります。
最初の監査データは次回のレビューバッチとともに公開されます。
サポート
Likelierは無料で広告もありません。お役に立てているなら、コーヒー一杯分のご支援をいただけると嬉しいです。調査とアーカイブの維持に充てられます。