生存曲線の裏側には被害者の状態に対する暗黙の仮定が潜む

＃痛ましい事件・事故の報道が多くなされている。本稿ではそれらの事件を想起させる内容を取扱うが、個々の事件・事故を取扱うことはしない。あくまで、報道関係者が正確に事物を理解できるよう、記述した内容である。正しい報道は、本来、多数の人々の見識を鍛え、今後において、同様の事件・事故の予防に資するはずである。本稿がそのための手段として機能することを願う。なお、この考えは、本稿に限らず、取扱う話題や一見した印象にかかわらず、本ブログにおける目的のひとつを構成している。

被害者発見までの事前所要時間が伸びると被害者の生存率が下がるという主張は、災害の被害者については、根拠がある。人間は、30秒間脳への酸素供給が制限されたり、（周囲の温度にもよるが、分の単位で）体温を維持できなかったり、72時間水を摂取できなかったりすると生命への危険が生じることから、それぞれのタイムリミットまでの間に、できるだけ早期に被害者を救出するなどして、それぞれの条件を満たすことは、被害者の生存に不可欠である。災害に係る生存曲線（survival curve）は、災害の被害者が生命の危険に直結する状態に置かれているとき、被害者の生存中に救出するための時限の目安を示す関数である。救出に要する時間を横軸（x軸）に、生存確率を縦軸に置く形で表現される。

災害発生後、72時間に救出のための資源を集中することが肝要となる。災害時、身動きのできない被害者の生存は、主に水の摂取が可能ではないという状態に掛かるためである。この間に救出隊員と装備を揃えることは、救出の要件であることから、救出までのリードタイムの短縮、資源の集中に努力が傾注されている。

＃ふつうの日本人なら、自衛隊員までを含めた士業が災害対応に最大限に関与することは、当然視・賛成することであろうが、資源の適正配置という観点からは、災害の規模によっては、かなり大きなジレンマを生じることにもなる話である。人は、24時間起床していると、大幅に集中力を減じる。国際社会は、必ずしも災害につけ込まない国だけで構成されている訳ではないのである。つけ込まれないためにも、政府には的確な情報公開が必要となる。

大事なのは、生存曲線が業務改善のためのツールである、ということである。科学的な方法論で組み立てられてはいるものの、適用して良い場面には自ずから限界がある。この点に視聴者は注意しなければ、ありもしない因果関係を生存曲線の説明に読み込んでしまうことになる。その誤りが端的に表れるのが、誘拐犯罪についての生存曲線である。

誘拐犯罪の被害者についての生存曲線を作成することは、災害よりも困難であるし、進行中の事件の方向性をつかむ努力を怠ったままに既存の生存曲線を漫然と利用することは、戒められるべきである。念のため申し添えておくと、災害に係る生存曲線についても、被害者の捜索の打ち切りを考慮したり、行方不明者や他人に知られぬままに遭難する人物が生じることを考慮すれば、いずれかの方向に偏りを有するとしてもおかしくはない。それに、被害者の生存状態は、災害の進行に応じて大きく左右される。ただ、誘拐犯罪の被害者は、その態様や犯人の目的によって、生存しやすい状態に置かれて監禁されているのか、すでに殺されているのか、といった状態の異なり方が大きく、しかも、その状態は、事件の些細な推移によっても、災害以上に大きな影響を受ける。このため、誘拐犯罪の生存曲線は、事件の特徴を把握できないときに誘拐事件全体の傾向から得られたものを用いることがやむを得ないとしても、事件の性格を明らかにするよう努め、事件の性格に合致した生存曲線に置き換える必要がある。

この指摘を納得できない者は、生存曲線に潜む仮定である因果関係を密かに逆転させているという誤解を犯しているかも知れない。この誤解は、極端な状態では、誰でも「そりゃそうだ」と思えるものになる。それは、誘拐事件の被害者の発見時間をゼロに近付けることで、被害者の生存を最大化することができるという誤解である。因果関係の把握に努めぬままに生存曲線の示す数字を盲信する者は、結果から原因を推定するという条件付き確率※１の考え方に拠って生存曲線が制作されている、という基本的な仕組みを理解していないのである。もっとも、ここで生じている誤解は、犯罪を取扱う専門家にも散見される性質のものである。

この誤解は、本日（2017年3月27日19:00～）、テレビ朝日系で放映されていた世界のテレビ番組を紹介するという番組『トリハダスクープ映像100科ジテン　衝撃の実録映像3時間スペシャル』のうち、トルコ共和国で女性司会者が誘拐の被害者を追うというリアリティ番組において、端的に示されていた。事件発生後72時間が経過したとして司会者が焦っていた、なぜならば72時間後の生存率は4割を切るからだといった具合でナレーションが当てられていたが、この焦り自体は、何ら意味のないものである。事件の状況を把握するために必要な資源が投入されていたならば、生存曲線を前提とした焦りは不要である。司会者の焦りは、司会者の生存曲線に対する誤解に基づくものなのである。なお、このナレーションは、翻訳したものであろうと推認できたことも、申し添えておく。

---

なお、本日のテレビ朝日のCMには、森永製菓のCMがこれでもかとヘビーローテーションで放映されていた。森友疑惑が追及されている現在、理解できることとはいえ、これらのCMと引換えに、報道すべき内容が削られるとすれば、そこに脅迫罪の成立する余地があるように見えるのは、私だけであろうか。

---

※１　上掲の「条件付き確率」という表現では、正確さに欠くかも知れない。より厳密に記すよう努めれば、次の一文のようになろうか。「司法機関等の収集した、収集の適格要件を満たす結果」である記録から「誘拐に伴う被害者の生存期間という原因」を推定するため、「近年の因果関係研究の進展に伴う形で拡充された、仮想反実的な条件付き確率」を計算したものである。その際、従来の生存曲線の制作者は、事例収集の完全性を前提とするか、被害者の生存と死亡が実験研究の結果として得られたものという仮定を置いて、生存曲線を算出している。

前さばきに係る議論の形式は、アブダクションであり、補強（反論）が必要である

本日、大阪市の特別区設置に係る住民投票結果は、単なる印象論や記述統計的手法によるのではなく、濃度算と同様の論理で検討されなければならないのではないか、という話をアップした。犯罪学界隈では、「犯罪率と被害率との差」も、同様の検証が必要になるように思われる。

河合幹雄氏の著書『安全神話崩壊のパラドックス』や浜井浩一氏の論説などが（単純化され）理解された結果、ここ15年ほどの刑法犯認知件数の増減、とりわけ前半の急激な悪化は、警察の統計処理によるものであるという意見が有力視されている。しかし、これらの有力説が変化の過半を説明しうるとしても、私には、そのメカニズムは、警察行政単独の作用によるものとは思えない。そして、手口を限る場合、たとえば、空き巣のような侵入窃盗については、前さばきだけが影響するわけではないことを、河合氏自身が認めている。

警察の前さばきだけで変化の全てを説明しようとすると、その説明には無理があることが良く分かる。ほかの要因との交互作用がないと仮定した場合には、以前には前さばきを3件につき1件実施していたところ、それらをすべて中止したということになる。これはこれで一つの結論である。しかし同時に、交互作用やほかの要因を捨象している点を突かれることになる。相対的に小さいとしても、ほかの要因が存在することは、たとえば、集合住宅に対するピッキング犯の増減を見れば明らかである。肯定するにせよ、否定するにせよ、前さばきの機能と、それ以外の要因については、もう少し分析が加えられる余地がある。ここでの説明と形式はまったく異なるが、私は、平成20年の時点で、同じ問題意識から同様の主張を繰り返したことがある。

河合氏の主張は、アブダクションの一種である。アブダクションという論証形式は、基本的には、ある説がある証拠と矛盾しないことを示すものである。その内容があまりに粗雑であれば、居酒屋談義と見分けがつかなくなる。私は、認知件数の減少について、先の主張を示した報告書で、ノルマの存在が斉一的な結果を惹起しうると主張したことがあるが、これもアブダクションの一種である。ノルマを満たすまでは力を入れる必要があるが、ノルマを超えると一息つけるという説明は、ノルマを課せられたことのある者には納得できる話（のはず）である。あるアブダクションに対しては、他の主張も成立しうるし、それらの主張の中には、当初の主張よりもより良い説明を与えるものも含まれるだろう。

前さばき以外の原因や、前さばきとその他の要因との交互作用を確認する作業は、わが国で計量犯罪学研究に取り組む者の宿題である。前さばきは、参与観察などの現場作業により記述・実証できる行為である。被害者あるいは加害者としての経験から前さばきの機能を記述することも可能であろう。しかし、前さばき説を全面的に採用する者にとっては、この説が有力説である以上、この説を深め、その機能を分析する動機は小さなものに留まりうる。他方、前さばきの機能を限定的にとらえようとする者は、皮肉なことであるが、前さばき説が有力説と化した後では、警察行政の担当者に協力してもらえないという事実に行き当たる。これらの理由が相俟って、現在でも、学術的に十分な水準の論考は不足気味である。

誤解のないように補足すると、犯罪統計を利用してグラフを描き、これらを比較するという記述統計的手法は、専門外の者によるものを含め、多数存在する。しかし、繰り返しになるが、これらは、基本的にアブダクションであり、また、時系列グラフを多用するにしても、その考察は静的なものである。前さばきという機能を含め、犯罪情勢という現象は、本来、動的な構造の下にある。このため、その変化は、動的なモデルによっても説明できなければならない。犯罪統計は、被害発生→通報→対処→加害者への対処→被害発生...というように、循環的な構造の中で計上される統計であるため、規範意識などのパラメータの微少な変化が結果に対して指数関数的に影響しないとも限らないのである。

エリオット・ソーバー氏の『科学と証拠』は、アブダクションという論証の形式を理解する上で、とても良い書籍だと思う。屋根裏のグレムリンという比喩は、一読に値する。

計量犯罪学における仮定とその課題

＃今回は、犯罪の計量的分析において考慮すべき事項についてまとめました。大半の事項は、先進性がなく、論文にならない基礎的なものです。しかし、これから犯罪を計量的に分析しようとする人には、役に立つものと思います。以下は、拙速に書き上げましたので、誤解・無知や不備は、ご容赦いただき、ご指摘いただけると幸いです。

　犯罪対策を定量的に評価するという作業には、ほかの科学的方法と同様、何らかの仮定が必ず伴う。犯罪の定量的研究において考慮すべき事項は、私の知る限りで、ざっくばらんに整理すると、以下の６点になる。すべての計量犯罪学的な分析は、これらの項目に対して何らかの仮定を置いているはずである。

1. 同一の行為に対する罪名や罪数の多様性 　同一の行為は、国、時代により異なる罪名として扱われる。有名で分かりやすい例としては、尊属殺が挙げられる。また、わが国では、個々の事件の事情により、異なる罪名を適用することを許容する司法制度を採用している。
   
2. 司法機関に認知されない「暗数」の取扱方法 　暗数とは、関係者などにとっては犯罪であっても、司法機関に届出されなかったり、担当者が処理手続を進めなかったりするために、犯罪統計に計上されない出来事を指す。暗数となった出来事は、仮に、経過が異なった場合には、犯罪として統計に計上されていたかもしれない。一般に、凶悪な犯罪ほど届出されやすいといわれるが、性犯罪はその例外であり、大半が届出されないことが、各種の被害調査によって明らかにされている。
   
3. ある国が処理する犯罪の件数を、どの機関により代表させるか 　先進各国では、その候補には、警察の認知件数、検察の起訴件数、裁判所の有罪判決数などがある。また、被害調査は暗数を理由に、これらの件数の正当性に留保を加える役割を果たしている。通常、先進各国における国内の分析では、警察の認知件数が用いられる。わが国でも同様だが、その背景には、（起訴便宜主義に基づき）検察の起訴率が低めであると同時に、裁判に至った事件の有罪率が高いことを挙げることができる。警察の認知件数は、数量が大きく、都道府県などの地域別の統計を入手できることから、回帰分析なども行いやすい。他方、国によって統計制度の充実の程度には差がある。このため、全世界で比較を行う場合、有罪判決数が最も共通した指標になりうる。
   
4. 罪数を自然数により表現すること 　この方法に伴う弊害は、悪質性を評価するという作業に先立つはずであるが、十分に意識されていない。悪質性の評価に先立ち、この方法が分析に重大な影響を与えないことを確認する必要があるように思われる。たとえば、住居侵入と侵入窃盗・侵入強盗では、後者が前者の牽連犯であるという関係が成立する。すると「住居侵入の悪質性」と「侵入窃盗（たとえば空き巣）の悪質性」を比較して点数化する場合、回答者は、両方の行為に共通する要素を含みつつ、比較していることになる。
   
5. 犯罪の分布する空間を二次元の面などで表現し、犯罪の行われた地域を点などで代表すること 　近年の犯罪地図（に類する）研究では、上記の方法によるものが一般的である。しかし、この方法に伴う誤差（←ここ重要。）の評価は、管見では、多くの研究では省略されている。
   
6. 時間軸の解像度を決定すること 　レスポンスタイムや犯罪集中地区の研究は、空間だけでなく時間をも扱う。犯罪集中地区の時空間特性がいったい何に由来するのかは、おそらくルーティン・アクティビティ理論や環境犯罪学が示唆した生活パターンに他ならないが、その点を含んだ分析は、それほど実施されてはいない。意地悪な表現になるが、ひったくりの集中地区と放火の集中地区の検出では、後者の方が明らかに有意義である。なぜなら、これらの犯罪では、犯人の行動半径に明らかに差があり、後者の方が半径が小さなため、集中地区が予防・検挙に利用しやすいためである。
   

以上、ざっくりと偏見をもってまとめたが、おおむね、番号が若いものほど、司法制度に由来する事項であり、後のものほど分析手法に依存する事項である。