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感じる恐怖 vs. 実際の確率

ソーシャルメディアの使用がティーンエイジャーに深刻な心理的危害をもたらす可能性はどのくらいですか？

定量化されていません

信頼できる推定値なし

この問題について権威あるデータを調査しましたが、公表できる数値を見つけられませんでした。考えられる理由: 出典間で大幅な不一致がある、基礎データにバイアスがあることが判明している、または共通の基準に正規化できない文脈に依存している。

私たちが見落とした厳密な査読済み出典をご存知ですか？お知らせください。

テクノロジー · レビュー済み 2026-06-14
証拠の質 4.88/5

8次元のレビュー評価。基準は 品質ルーブリック 。各次元は1〜5で評価。

D1 出典への根拠
5/5
D2 出典の権威性
5/5
D3 算術
5/5
D4 不確実性
5/5
D5 範囲
5/5
D6 文章
5/5
D7 認識の誠実性
4/5
D8 注意事項の完全性
5/5
平均 4.88/5
直接的な証拠
Source 信頼できる推定値なし
A single smartphone lying face-down on a plain surface, its screen dark, flat vector illustration in muted blue-grey tones.

このリスクが関わる決断

このリスク次第で変わる選択。そのトレードオフをどう見るか。

family直接

子どものSNSアカウントへのアクセス

この選択を後悔した割合

行動が優勢

行動の後悔が5.4倍高い

family

子供のスマートフォンのタイミング

この選択を後悔した割合

行動が優勢

行動の後悔が13.0倍高い

子どもに関するその他のリスク： ベビーウォーカー負傷 ウォーカー階段転落 見知らぬ人による誘拐 自転車牽引トレーラー 子どもの事故負傷 他31件
メンタルヘルスに関するその他のリスク： ソーシャルメディアの問題的使用 アルコール使用障害 不安障害 ベンゾジアゼピン依存症 双極性障害 他22件
比較対象:

この項目には「信頼できる推定値なし」のフラグが付いており、その理由は明確にする価値があります。ソーシャルメディアとティーンの精神衛生に関する研究文献は、数千もの研究、複数の政府勧告、そして少なくとも1冊のベストセラー本を生み出してきましたが、「深刻な心理的危害」のユーザーごとの防御可能な確率を生み出すには至っていません。最も強力な相関分析、すなわちOrbenとPrzybylskiによる350,000人以上の青少年を対象とした2019年の仕様曲線研究、およびOdgersとJensenによって統合された2023年以降のレビューでは、r = 0.035からr = 0.15の範囲の関連性が見られます。これらの数値はゼロではありません。しかし、「X人のティーンのうち1人が深刻な危害を受ける」といった意味のある記述に変換できるほど大きくもありません。成果指標は連続的な幸福度尺度であり、二値的な危害の閾値ではありません。「生活満足度調査でわずかに低いスコアを記録した」と「Instagramが原因で臨床的な不安障害を発症した」との間の隔たりは、データでは埋めることができません。

ここでの認識のギャップは、通常とは異なる方向に生じています。米国公衆衛生局長官の2023年勧告（このトピックに関する最も権威ある単一文書）は、「ソーシャルメディアが子供や青少年に十分安全であると判断するのに十分な証拠はまだない」と明示的に述べています。この表現は、Facebook/Instagramの内部研究漏洩やHaidtのThe Anxious Generationと相まって、ソーシャルメディアがほとんどのティーンエイジャーにとって明白かつ差し迫った危険であると見なす方向へ世間の直感を動かしました。相関関係の文献は、より弱い主張を支持しています。それは、実在するものの小さな集団レベルの関連性であり、より大きな影響は特定のサブグループ（13～15歳の女子、既存の内向的症状を持つティーン、1日3～4時間以上のヘビーユーザー）に集中しているというものです。これらのサブグループ効果が因果的な精神衛生上の危機を構成するのか、それとも逆因果関係や交絡を反映しているのかが中心的な未解決問題であり、2026年時点での正直な答えは、この分野ではまだ解決されていないということです。

この数値が最も重要となるであろう場所、つまりすでに不安を抱え、1日4時間Instagramを利用している14歳の少女の親にとっては、まさに証拠が最も示唆的でありながら最も不正確な場所です。Facebookの内部研究では、すでに自分の体について気分が悪かったティーンの女子の32%がInstagramによってそれが悪化したと回答しましたが、内部調査における「気分が悪くなった」は「診断可能な状態を発症した」とは異なり、その調査は母集団を代表するものではありませんでした。この分野が臨床的成果の定義に合意し、大規模な代表コホートでそれを前向きに測定するまで、この項目は信頼できる推定値がないものとしてフラグが立てられたままになります。それはソーシャルメディアが安全であるという声明ではありません。それは、現状の証拠が特定の数値を支持していないという声明です。

関連する豆知識

10代へのSNSの害：何年もの研究にもかかわらず信頼できる因果推定なし。中高でのいじめ：65%。証拠なきモラルパニックが議会公聴会を得る。測定された流行病が廊下のポスターを得る。

続きを読む → ⇄ compare

子どもにSNSアカウントの開設を許した親の54%が、そうしなければよかったと考えています。利用を遅らせたり制限したりした親では、推定される後悔率は約10%です。

続きを読む → ⇋ regret

根拠台帳

以下の各数値は各出典が報告した内容であり、引用した原文の抜粋と算出方法を記載しています。リンクをクリックして直接確認できます。

  1. [1] Office of the U.S. Surgeon General (2023) — Social Media and Youth Mental Health: The U.S. Surgeon General's Advisory
    Social Media and Youth Mental Health: The U.S. Surgeon General's Advisory
    統計値
    The advisory states there is 'not enough evidence to determine that social media is sufficiently safe for children and adolescents' and calls for urgent action, while noting the evidence base is insufficient to establish causation or quantify per-user risk
    抜粋
    “"We do not yet have enough evidence to determine that social media is sufficiently safe for children and adolescents." ”
    出典データ
    2023-05-23
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    The Surgeon General's Advisory is the highest-profile US government statement on teen social media risk. It is cited here as an authoritative framing document, not as a source of a specific probability. The advisory explicitly avoids stating a per-user risk figure and notes the evidence base is insufficient to determine whether social media is safe. It summarises the correlational literature and calls for more research, platform transparency, and legislative action. No native or normalized probability is derived from this source because the entry is flagged no_reliable_estimate.
  2. [2] Nature Human Behaviour (Orben & Przybylski 2019) — The association between adolescent well-being and digital technology use
    The association between adolescent well-being and digital technology use

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    Across three large-scale datasets (total N > 350,000), the association between digital technology use and adolescent well-being was negative but small: r = −0.035 for social media use specifically, explaining about 0.4% of the variance in well-being — less than the negative association with wearing glasses or eating potatoes
    抜粋
    “"The negative effect of technology use on adolescent well-being is small — explaining at most 0.4% of the variation in well-being." ”
    出典データ
    2019-01-14
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    Orben & Przybylski 2019 is the most-cited methodological counterweight to the crisis narrative. The specification-curve analysis across all defensible analytic choices produces effect sizes that are statistically significant (large N) but tiny in practical terms. r = −0.035 for social media use means the association explains roughly 0.12% of the variance in well-being. This is not zero, but it is far too small to convert into a per-user probability of "serious psychological harm" — the outcome variable is a continuous well-being scale, not a binary harm threshold. This source is the primary basis for the no_reliable_estimate designation: the effect is real but not meaningfully translatable into individual risk.
    独立性
    Fully independent of the Surgeon General's Advisory and the Facebook internal research. Uses UK Understanding Society, YRBS, and MCS datasets.
  3. [3] American Psychological Association (2023) — Health Advisory on Social Media Use in Adolescence
    Health Advisory on Social Media Use in Adolescence

    See all 2 Likelier entries citing this source →

    統計値
    The APA identifies social media as neither uniformly beneficial nor uniformly harmful, and notes that effects depend on the content, the adolescent's individual characteristics, and the amount of time spent; it provides no per-user probability of harm
    抜粋
    “"Science demonstrates that social media use, in and of itself, is not sufficient to be helpful or harmful to young people." ”
    出典データ
    2023-05-09
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    The APA health advisory is included as a second authoritative institutional statement. Like the Surgeon General's Advisory, it summarises the correlational literature without producing a probability figure. Its key contribution to this entry is the explicit statement that social media use "in and of itself" is insufficient to cause harm — effects depend on content type, individual vulnerability, and usage patterns. This supports the no_reliable_estimate framing: there is no single population-level probability that applies to "a teenager using social media."
  4. [4] Wall Street Journal (Wells, Horwitz, Seetharaman 2021) — Facebook Knows Instagram Is Toxic for Teen Girls, Company Documents Show
    Facebook Knows Instagram Is Toxic for Teen Girls, Company Documents Show
    統計値
    Internal Facebook research found that 32% of teen girls surveyed said Instagram made them feel worse about their body when they already felt bad about it; the research also found Instagram was cited as a contributor to anxiety and depression in a subset of teen users
    抜粋
    “"Thirty-two percent of teen girls said that when they felt bad about their bodies, Instagram made them feel worse." ”
    出典データ
    2021-09-14
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    The WSJ Facebook Files series leaked internal Instagram research that became the public catalyst for legislative and regulatory action. The "32% of teen girls" figure is widely cited but refers to a specific question — "when you already feel bad about your body, does Instagram make it worse?" — not to a base rate of developing a clinical condition. The leaked research used convenience-sampled internal surveys, not population-representative methods, and "felt worse" is a subjective self-report, not a clinical diagnosis of serious psychological harm. Included because it drove the public perception shift, not because it anchors a probability.
  5. [5] Journal of Child Psychology and Psychiatry (Odgers & Jensen 2020) — Annual Research Review: Adolescent mental health in the digital age: facts, fears, and future directions
    Annual Research Review: Adolescent mental health in the digital age: facts, fears, and future directions
    統計値
    Synthesising six prior reviews/meta-analyses plus large-scale preregistered cohort and momentary-assessment studies, the review finds the link between digital technology use and adolescent mental health to be a mix of conflicting small positive, negative, and null associations (e.g. Huang 2017 meta-analysis r = −0.07 overall, depression r ≈ −0.11; McCrae 2017 r = 0.13), with no support for causal claims at the population level
    抜粋
    “"At present, narrative reviews and meta-analytic work do not support causal claims, or even strong and consistent correlational patterns, linking adolescents' digital technology usage with mental health problems." ”
    出典データ
    2020-01-17
    アクセス日
    2026-04-18 · アーカイブ版
    計算過程
    Odgers & Jensen 2020 (J Child Psychol Psychiatry Annual Research Review) synthesises three evidence streams: narrative reviews and meta-analyses (2014-2019), large-scale preregistered cohort studies, and intensive longitudinal / ecological-momentary-assessment studies. Across them the reported associations are small and inconsistent in direction — the Huang (2017) meta-analysis (N = 19,652) found a mean SNS-well-being correlation of r = −0.07 (depression r ≈ −0.11), and the McCrae (2017) meta-analysis found r = 0.13 for depressive symptoms. The review's key contribution to this entry is its conclusion that the evidence base does not support causal claims, "or even strong and consistent correlational patterns," and does not warrant the widespread panic — while the outcome measures remain continuous well-being and symptom scales, not binary harm thresholds. (Earlier drafts of this entry mis-cited this review under a Clinical Psychological Science DOI that in fact resolves to Vuorre & Przybylski 2023, "Global Well-Being and Mental Health in the Internet Age" — a separate paper; the identifier was corrected to the real Odgers & Jensen 2020 DOI 10.1111/jcpp.13190 in 2026.)
    独立性
    Independent review drawing on a broader evidence base than Orben & Przybylski 2019, including six prior systematic reviews/meta-analyses, large-scale preregistered cohort studies (e.g. Understanding Society, N = 12,672), and diary/EMA designs.
  6. [6] Common Sense Media (2025) — Talk, Trust, and Trade-Offs: How and Why Teens Use AI Companions
    Talk, Trust, and Trade-Offs: How and Why Teens Use AI Companions
    統計値
    In a nationally representative survey of 1,060 US teens aged 13-17 (April-May 2025), nearly three in four teens (72%) had used an AI companion at least once and roughly half were regular users; the figure is an adoption rate, not a rate of resulting psychological harm
    抜粋
    “"Our new research reveals that nearly three in four teens have used AI companions, and half use them regularly." ”
    出典データ
    2025-07-16
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Added 2026-06-14 to document AI companion chatbots as a distinct emerging teen-harm vector separate from feed-based social media. Common Sense Media's nationally representative survey establishes that the exposure is now mainstream (72% of teens have tried one; ~half are regular users). It is cited strictly as an adoption-prevalence figure: the survey measures how many teens use companion bots, not how many are harmed by them. No native or normalized probability is derived because the entry remains no_reliable_estimate — surveys report adoption, not crisis incidence.
  7. [7] UNICEF (2026) — 'Deepfake abuse is abuse' — Statement by UNICEF on AI-generated sexualised images of children
    'Deepfake abuse is abuse' — Statement by UNICEF on AI-generated sexualised images of children
    統計値
    In a UNICEF, ECPAT and INTERPOL study across 11 countries (Disrupting Harm Phase 2, ~1,000 internet-using children aged 12-17 surveyed per country), at least 1.2 million children disclosed having had their images manipulated into sexually explicit deepfakes in the past year; in some countries this represents 1 in 25 children
    抜粋
    “"In a UNICEF, ECPAT and INTERPOL study across 11 countries, at least 1.2 million children disclosed having had their images manipulated into sexually explicit deepfakes in the past year. In some countries, this represents 1 in 25 children — the equivalent of one child in a typical classroom." ”
    出典データ
    2026-02-04
    アクセス日
    2026-06-14 · アーカイブ版
    計算過程
    Added 2026-06-14 to ground the AI-synthetic-media caveat. The original change brief attributed this 1.2-million figure to Thorn; that attribution could not be verified. The figure is actually from the UNICEF/ECPAT/INTERPOL Disrupting Harm Phase 2 study, cited here from the verbatim UNICEF statement. It is a cross-national exposure-disclosure rate (children reporting their images were manipulated into sexual deepfakes), not a per-user probability of psychological harm, so it does not change the no_reliable_estimate status. It documents that generative-AI synthetic media is a victimisation channel distinct from, and sometimes embedded within, social-media platforms.

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434件の測定確率リスク
10分の1 100分の1 1K分の1 10K分の1 100K分の1 1M分の1 10M分の1 100M分の1 1B分の1 確実 まれ → 海外美容整形のリスク — 10分の1 乳幼児期の砂糖・塩と成人病 — 10分の1 子宮内膜症 — 10分の1 トルコでの植毛リスク — 10分の1 膝関節置換術 — 10分の1 慢性的な鎮痛剤使用 — 10分の1 完全歯牙脱落 — 9.1分の1 アルツハイマー病 — 8.3分の1 睡眠不足 — 8.3分の1 無煙タバコ — 8.3分の1 ヘルメットなし自転車 — 8.0分の1 ブラキシズムによる歯の損傷 — 7.7分の1 移民当局への恐れで受診回避 — 7.1分の1 視力喪失 — 6.7分の1 重量挙げによるヘルニア — 6.7分の1 高齢者股関節骨折 — 6.7分の1 日常的飲酒 — 6.7分の1 初回心臓発作 — 5.9分の1 不妊 — 5.7分の1 5年超の長期ケア — 5.6分の1 CTE（フットボール） — 5.0分の1 大うつ病 — 4.9分の1 ハイキング傷害 — 4.8分の1 子どもの食べ残し感染リスク — 4.2分の1 ライム病 — 4.0分の1 孤独と健康 — 3.8分の1 AUDリスクの遺伝 — 3.5分の1 アルコール使用障害 — 3.4分の1 不安障害 — 3.2分の1 閉経後心血管リスク — 3.0分の1 サイレント糖尿病 — 3.0分の1 風邪でのフライト — 2.9分の1 失業とうつ病 — 2.9分の1 ダニ媒介感染症（森林） — 2.9分の1 サイレント高コレステロール — 2.9分の1 幼少期の祖父母喪失確率 — 2.8分の1 Pacifier on the floor — 2.8分の1 サイレント高血圧 — 2.7分の1 薬剤耐性感染症 — 2.6分の1 骨髄ドナー不一致 — 2.4分の1 介護施設への入所 — 2.2分の1 マンモグラフィー偽陽性 — 2.0分の1 日常的喫煙 — 2.0分の1 旅行者下痢症 — 2.0分の1 アドベンチャースポーツ — 1.8分の1 65歳以降の長期ケア — 1.8分の1 配偶者死別 — 1.7分の1 無防備な性行為 — 1.5分の1 慢性腰痛 — 1.3分の1 手指衛生 — 1.0分の1 がん（全体） — 7.1分の1 電動キックボード無ヘルメット — 4.5分の1 電動自転車無ヘルメット — 4.0分の1 手荷物の取り扱いミス — 3.7分の1 過失による傷害事故 — 2.9分の1 シカとの衝突 — 2.7分の1 自動車事故での負傷 — 2.6分の1 フライトキャンセル — 1.8分の1 旅行の中断：戦争または災害 — 1.7分の1 住居侵入窃盗 — 9.1分の1 ヒッチハイク中の暴行 — 8.8分の1 郵便小切手詐欺 — 7.7分の1 子どもの性的虐待 — 6.8分の1 ストーキング — 6.2分の1 学生性的暴行 — 5.7分の1 家庭内暴力 — 3.7分の1 夜間単独暴行 — 3.6分の1 自転車盗難 — 2.9分の1 性的暴行 — 2.3分の1 性的ハラスメント（生涯） — 1.6分の1 水不足 — 2.5分の1 キャリントン級太陽嵐 — 1.9分の1 WAISティッピングポイント — 1.1分の1 室内猫の脱走リスク — 10分の1 リードなし犬の咬傷 — 9.8分の1 ウサギが4年以内に死ぬ確率 — 3.3分の1 犬による咬傷（非致死的） — 1.8分の1 ハムスターが13歳前に死ぬ確率 — 1.0分の1 鉄不足（女性） — 3.9分の1 ビタミンD不足 — 2.9分の1 マグネシウム不足 — 1.9分の1 生焼け食品 — 1.6分の1 生肉の交差汚染 — 1.4分の1 置きっぱなしの食品 — 1.2分の1 AI音声詐欺 — 2.9分の1 オンライン詐欺被害 — 2.5分の1 ティーンのネットいじめ — 2.0分の1 子供と露骨なコンテンツ — 1.9分の1 データ漏洩 — 1.1分の1 流産 — 6.7分の1 ティーンの自殺未遂 — 5.6分の1 産後うつ病 — 4.8分の1 予防接種前の鎮痛剤 — 3.8分の1 妊娠中の過剰体重増加 — 2.6分の1 未接種児と麻疹 — 2.0分の1 子どものアタマジラミ — 2.0分の1 高齢者金融詐欺被害 — 10分の1 年金基金破綻 — 10分の1 住宅暴落 — 8.3分の1 IRS税務調査 — 6.7分の1 通貨の崩壊 — 5.6分の1 ビザ不法滞在強制送還 — 5.6分の1 サブプライム車ローンの差押 — 5.0分の1 現役世代の長期障害 — 4.0分の1 学生ローン債務不履行 — 3.8分の1 内部告発者への報復 — 3.2分の1 50代以降の強制退職 — 2.9分の1 退職資金不足 — 2.6分の1 後払い（BNPL）の延滞 — 2.4分の1 離婚 — 2.4分の1 配管破裂による水害 — 2.2分の1 職場いじめ — 2.1分の1 長期的な送電網の停電 — 2.0分の1 強制送還（不法滞在） — 1.8分の1 葬儀費用の衝撃 — 1.7分の1 ID盗難 — 1.7分の1 クレジットカード詐欺 — 1.5分の1 学校いじめ — 1.5分の1 前線兵士死傷 — 1.3分の1 経済不況 — 1.0分の1 株式市場の暴落 — 1.0分の1 雹による屋根被害 — 3.0分の1 問題入居者による損失 — 1.8分の1 LASIK合併症 — 100分の1 乾いたトイレットペーパーの害 — 100分の1 受動喫煙 — 91分の1 ゲーム障害（成人） — 83分の1 ハイヒール救急外来 — 79分の1 Thrown/dropped object — 67分の1 薬剤反応 — 58分の1 薬物過量摂取 — 56分の1 子どものガスコンロ喘息 — 50分の1 猫砂からのトキソプラズマ症 — 48分の1 精神疾患による障害給付 — 45分の1 ベンゾジアゼピン依存症 — 40分の1 水道水の鉛 — 40分の1 薬剤誤用 — 35分の1 外傷性脳損傷 — 33分の1 院内感染 — 31分の1 大気汚染 — 29分の1 末期腎臓病 — 29分の1 旅行者下痢症（水） — 26分の1 スキー傷害 — 26分の1 双極性障害 — 23分の1 親知らずの手術 — 22分の1 歯科ツーリズムの合併症 — 20分の1 高齢者の家族放棄 — 20分の1 パーキンソン病 — 20分の1 ペットの寄生虫 — 20分の1 未診断のADHD — 20分の1 成人発症の食物アレルギー — 19分の1 非アルツハイマー型認知症 — 17分の1 大麻使用障害 — 16分の1 脳卒中 — 15分の1 PTSD — 15分の1 重度難聴 — 14分の1 2型糖尿病 — 13分の1 盲腸炎 — 13分の1 屋内調理の煙 — 13分の1 未治療のうつ病 — 13分の1 ソーダと糖尿病 — 13分の1 心臓病 — 12分の1 医療過誤による死亡 — 12分の1 強迫的性的行動 — 12分の1 摂食障害 — 11分の1 股関節置換術 — 11分の1 腎臓結石 — 11分の1 親の死亡/障害 — 11分の1 座りがちな生活習慣 — 11分の1 サロン感染 — 11分の1 卵巣がん — 91分の1 大腸がん — 77分の1 乳がん — 59分の1 肝臓がん — 59分の1 肺がん — 56分の1 前立腺がん — 50分の1 メラノーマ（UV） — 29分の1 食物繊維不足による大腸がんリスク — 26分の1 赤肉と大腸がん — 21分の1 焦げた肉とがん — 20分の1 整備不良事故 — 83分の1 鎮静薬服用中の運転 — 77分の1 ながらスマホ運転 — 56分の1 シートベルト非着用事故死 — 53分の1 制限速度20%超過 — 50分の1 バイク無ヘルメット死亡 — 45分の1 宇宙飛行（宇宙飛行士） — 42分の1 ながら動画運転 — 32分の1 子どもの事故負傷 — 27分の1 眠気運転 — 26分の1 クルーズ船ノロウイルス — 24分の1 電動スクーターの負傷 — 10分の1 旅行中のスリ — 38分の1 触媒コンバーター盗難 — 37分の1 暴行で刺される — 37分の1 自動車盗難 — 34分の1 路上強盗・ひったくり — 26分の1 冤罪 — 24分の1 飲み物への薬物混入 — 17分の1 キーレス車のリレー盗難 — 13分の1 権威主義下デモ被害 — 12分の1 AMOC崩壊 — 20分の1 ハチ刺されアナフィラキシー — 50分の1 猫の首輪事故 — 25分の1 レストランでの食中毒 — 58分の1 B12欠乏 — 28分の1 菜食主義の欠乏 — 14分の1 親密なディープフェイク — 25分の1 ソーシャルメディアの問題的使用 — 13分の1 幼児が異物を飲む（救急） — 91分の1 生命を脅かす出産（米国） — 61分の1 出産時の死亡（SSA） — 55分の1 幼児の階段転落 — 37分の1 添い寝による死亡 — 36分の1 遊具でのけがのリスク — 33分の1 自閉症診断 — 31分の1 帝王切開合併症 — 29分の1 おもちゃによるけがで救急受診（子ども） — 21分の1 妊娠高血圧腎症 — 20分の1 重篤な分娩時会陰裂傷 — 17分の1 妊娠糖尿病 — 13分の1 子どもの転倒による頭部・眼部傷害 — 12分の1 相続人なしで死亡 — 100分の1 スポーツ賭博による財務破綻 — 100分の1 戦闘機パイロットの死亡 — 48分の1 商業漁業のキャリア死亡 — 45分の1 林業・伐採のキャリア死亡 — 34分の1 医療破産 — 25分の1 強迫的購買障害 — 20分の1 賃貸物件詐欺被害 — 20分の1 2025年就労要件でSNAP喪失の確率 — 18分の1 住宅ローン差し押さえ — 14分の1 筋骨格系障害給付 — 14分の1 デイトレード損失 — 13分の1 過激派政府による破滅 — 13分の1 ハリケーンによる住宅壊滅 — 17分の1 NAION（オゼンピック） — 909分の1 乳幼児プール溺水 — 800分の1 多発性硬化症 — 769分の1 職場死亡 — 690分の1 腸チフス — 654分の1 GLP-1 全身麻酔の誤嚥 — 613分の1 不安全な輸入製品 — 565分の1 脳動脈瘤 — 400分の1 COVID-19 — 400分の1 花火負傷 — 385分の1 カフェインの摂りすぎ — 366分の1 鎌状赤血球症 — 365分の1 偽造医薬品 — 361分の1 脊髄損傷 — 313分の1 小児がん診断 — 285分の1 次のパンデミックでの死亡 — 208分の1 デング熱（旅行） — 200分の1 高温による早産 — 200分の1 毎日のシャワーを控える — 200分の1 足を洗わないこと — 200分の1 骨髄提供リスク — 167分の1 ダニ媒介脳炎 — 167分の1 統合失調症 — 143分の1 転倒事故 — 135分の1 運動中の突然死 — 123分の1 自殺（米国） — 121分の1 オピオイド依存 — 114分の1 結核（世界） — 109分の1 HIV 診断 — 105分の1 ラドン肺がん — 435分の1 精巣がん — 250分の1 子宮頸がん — 167分の1 膵臓がん — 125分の1 歩行者死亡 — 806分の1 バイク事故 — 709分の1 レジャーボート溺死 — 685分の1 運転者が歩行者を死亡 — 552分の1 歩きスマホによる怪我 — 400分の1 EVバッテリー火災 — 333分の1 自転車が車に轢かれ死亡 — 159分の1 ガソリン車火災 — 125分の1 自動運転車による死亡事故 — 115分の1 自動車事故 — 105分の1 消防士の職務中死亡 — 455分の1 警察官の職務中死亡 — 357分の1 殺人 — 339分の1 豚の解体詐欺 — 106分の1 猛暑 — 333分の1 気候変動による死亡 — 204分の1 コウモリの咬傷と狂犬病 — 278分の1 蚊媒介疾患 — 190分の1 食中毒（世界） — 317分の1 ソーラーパネル火災 — 667分の1 未治療小児側弯症 — 1,000分の1 子供の窓からの転落 — 855分の1 ウォーカー階段転落 — 625分の1 乳児の落下 — 500分の1 ベビーウォーカー負傷 — 455分の1 妊産婦死亡 — 272分の1 母親の年齢と先天異常 — 200分の1 子供の死亡（18歳未満） — 103分の1 ケイビングキャリアでの死亡 — 167分の1 救急救命士の職務中死亡 — 909分の1 民間人戦争被害 — 499分の1 戦闘中の兵士 — 270分の1 学生ビザの取り消し — 263分の1 鉱山労働キャリア死亡 — 214分の1 ギャンブル破産 — 159分の1 落雷による住宅火災 — 461分の1 山火事による住宅壊滅 — 120分の1 マラリア（旅行） — 10,000分の1 飲み物の共有による感染 — 10,000分の1 シャーガス病 — 8,475分の1 ベリーからのキツネ条虫感染 — 8,475分の1 幼児がニコチンパウチを誤飲 — 7,937分の1 住血吸虫症 — 6,667分の1 突然死（若年成人） — 3,922分の1 危険な配線 — 3,390分の1 傷からの敗血症 — 2,857分の1 麻酔中の覚醒 — 2,500分の1 熱中症（屋外活動） — 1,905分の1 住宅火災 — 1,818分の1 犬由来の狂犬病 — 1,449分の1 溺死 — 1,379分の1 浅瀬飛び込み脊髄損傷 — 1,111分の1 窒息 — 1,099分の1 EVALI入院 — 1,064分の1 ビンロウがん — 1,290分の1 血栓（フライト） — 4,651分の1 運転者が自転車利用者を死亡 — 3,937分の1 10代の交通死亡 — 3,030分の1 後付け自転車シート — 2,500分の1 拘束なし子供事故死 — 2,000分の1 警察による死亡 — 4,739分の1 名誉殺人 — 2,381分の1 親密なパートナーによる殺人 — 1,767分の1 ハリケーン — 8,929分の1 干ばつ飢饉死 — 6,536分の1 ブリザード死 — 4,367分の1 地震 — 3,802分の1 加工肉のリステリア菌 — 6,061分の1 生鮮野菜による重症の大腸菌感染 — 4,831分の1 食中毒（米国） — 1,862分の1 魚の水銀 — 1,695分の1 魚の骨の負傷 — 1,429分の1 バッテリー発火 — 4,545分の1 洗剤ポッド誤飲 — 6,494分の1 プールでの溺死 — 5,882分の1 未治療の乳児股関節形成不全 — 5,000分の1 SIDS — 2,398分の1 戦争（民間人） — 2,000分の1 小児のインフル脳症・脳の腫れ — 100,000分の1 ハチ刺傷による死亡 — 76,923分の1 国内感染デング熱（米本土） — 66,667分の1 麻酔死 — 45,662分の1 車内での犬の熱中症死 — 41,667分の1 ビブリオ・バルニフィカス創傷感染 — 32,051分の1 アナフィラキシー — 27,548分の1 カイロプラクティックの首の操作 — 16,667分の1 CO中毒 — 14,006分の1 A型肝炎(旅行) — 12,500分の1 アレルギー免疫療法の中止 — 11,111分の1 アクリルアミドとがん — 16,667分の1 バス事故 — 100,000分の1 飛行機事故 — 58,824分の1 衝突後の車両火災 — 25,000分の1 踏切死亡事故 — 20,576分の1 車両水没 — 16,667分の1 自転車牽引トレーラー — 14,286分の1 滑走路のニアミス — 13,699分の1 アシッドアタック — 94,340分の1 テロリズム — 77,519分の1 子どもの見知らぬ人による誘拐 — 38,760分の1 見知らぬ人による誘拐 — 35,211分の1 持参金殺人 — 13,158分の1 銃の事故死 — 11,299分の1 山火事 — 100,000分の1 竜巻 — 80,645分の1 津波 — 52,632分の1 海での溺死 — 29,155分の1 洪水 — 20,202分の1 ハリケーン後の暑さによる死亡 — 20,000分の1 地すべり死亡 — 18,416分の1 スーパーボルケーノ噴火 — 12,376分の1 ハチ刺傷 — 78,927分の1 ハチ・スズメバチ誤飲 — 29,155分の1 致命的なサソリ刺傷 — 26,110分の1 犬のチョコ死亡 — 13,889分の1 鉛入りシナモンパウチ — 40,000分の1 プラスチック容器溶出 — 16,949分の1 チャイルドシートでの乳児窒息 — 64,935分の1 バウンサー転落 — 60,606分の1 幼児の窒息 — 50,000分の1 監視なしの乳児の窒息 — 50,000分の1 前向き幼児の死亡 — 26,738分の1 強力磁石誤飲 — 12,048分の1 シュノーケリング死 — 21,739分の1 ペット輸送 — 20,000分の1 ICE収容中の死亡 — 17,065分の1 地雷・不発弾 — 14,728分の1 ワクチン反応 — 763,359分の1 アルミニウムとアルツハイマー — 169,492分の1 住宅ガス漏れ — 140,845分の1 車内での子どもの熱中症死 — 102,041分の1 グリホサートとがん — 1,000,000分の1 テフロン調理器具の癌リスク — 169,492分の1 ジェットコースター負傷 — 312,500分の1 フェリー沈没 — 133,333分の1 乱気流傷害 — 114,943分の1 学校での銃乱射 — 192,308分の1 銃乱射事件 — 113,636分の1 雪崩 — 210,526分の1 落雷 — 209,205分の1 蛇咬傷 — 884,956分の1 クモ咬傷 — 833,333分の1 カバの攻撃 — 564,972分の1 ワニの攻撃 — 337,838分の1 犬による死亡 — 142,045分の1 残留農薬 — 1,000,000分の1 汚れた缶の病気 — 200,000分の1 PLAバイオプラスチックの害 — 169,492分の1 電動スイング乳児死亡 — 714,286分の1 丸ごとのブドウ窒息 — 625,000分の1 ブラインドコードによる子供の窒息 — 416,667分の1 ビニール袋による子供の窒息 — 263,158分の1 ボタン電池 — 250,000分の1 傾斜寝具乳児死亡 — 238,095分の1 エレベーター/エスカレーター死亡 — 188,324分の1 日本脳炎（旅行） — 2,000,000分の1 子供＋前席エアバッグ — 10,000,000分の1 小惑星衝突 — 1,351,351分の1 バナナのクモの卵 — 10,000,000分の1 サメ（鮫）の襲撃 — 5,681,818分の1 クマの襲撃 — 3,787,879分の1 野生ベリーによる中毒 — 2,222,222分の1 ピラニア襲撃 — 135,135,135分の1 ガソリンスタンドでの携帯電話 — 1,000,000,000分の1 飛行機と携帯電話 — 1,000,000,000分の1
Lottery jackpot 95,238分の1

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