東京大学ノ小論文応該怎么准备？

２０２２年度外国学校卒業学生特別選考小論文問題（第２種）

設問：社会のデジタル化が進んだことで、消費行動、犯罪、インターネット利用など、さまざまな事柄についてのデータが政策立案や行政で活用されている。しばしば evidence-based policy making (EBPM)と呼ばれるこの潮流では、人々の生活や行動についてのデータを積極的に利用することで、より良い政策を立案し、すでに施行された政策の効果をより客観的に評価することが目指されている。同時に、このような政策のデータ利用には例えばジェンダーや人種差別是正などを含む、様々な観点から当初予期していなかった問題点が指摘されてもいる。一見すると客観的に見えるデータの活用において、なぜそのような問題が発生するのだろうか。また、データの政治・行政上の活用に際して、どのような配慮が必要だろうか。あなたがニュースや生活を通じて知った具体例にふれながら、あなたの考えを述べなさい。なお、ジェンダーや人種問題というテーマに議論を限定する必要はありません。

設問の精読（分析）

　ジェンダーや人種に関するデータの収集や分析において、特定の人々が排除されたり、あるいは偏ったデータが収集されたりすることがあります。これによって、政策立案や行政が偏った結論を導くことがあります。 具体的には、以下のような偏りが挙げられます。 

権力構造の偏り：政策立案や行政において、権力を持つ人々が意思決定を行っている場合、彼らの関心や利益に合わせたデータ収集や分析が行われ、特定の人々やグループが無視されたり、偏った政策が立案されることがあります。 

社会的な差別や偏見：社会の中で存在する人々やグループに対する差別や偏見に基づいたデータ収集や分析が行われ、それが政策立案や行政に反映されることがあります。たとえば、ジェンダーや人種に基づく偏見によって、あるグループの意見が無視されたり、あるグループが不当に優遇されたりすることがあります。 

経済的な偏り：資本主義社会においては、利益を最大化するために生産される商品やサービスが、ある地域や社会的地位の高い人々に偏って提供されることがあります。それによって、特定の人々やグループのデータが不足することがあり、政策立案や行政に影響を与える可能性があります。

　 以上のような構造的偏りが存在するため、データの活用においては、常に偏りを排除するために注意が必要です。それには、データの収集や分析方法を改善するだけでなく、政策立案や行政における権力構造や社会的な差別にも目を向ける必要があります。 

また、分析を行う人々の社会的背景やバイアスには、以下のようなものが挙げられます。

 ジェンダー：分析を行う人々の男女比に偏りがある場合、特定のジェンダーに関する観点や問題が見落とされることがあります。

 人種や民族：分析を行う人々の人種や民族的背景に偏りがある場合、特定の人種や民族に関する問題が見落とされることがあります。 

文化的背景：分析を行う人々の文化的背景によって、特定の文化に対するバイアスが生じることがあります。たとえば、西洋文化に基づく分析手法を用いることで、他の文化の価値観や事情が無視されることがあります。 

学歴や職歴：分析を行う人々の学歴や職歴によって、特定の学問や業界に対する偏見が生じることがあります。 

政治的立場や思想：分析を行う人々の政治的立場や思想によって、特定の政策や解釈に偏りが生じることがあります。 

　これらの社会的背景やバイアスが分析に影響を与えることで、データの解釈や意義付けにも偏りが生じることがあります。したがって、データの分析においては、できる限り多様な背景を持った人々が分析に携わることが望ましいです。

 genderに関する具体例としては、女性の労働市場における格差が挙げられます。 

　女性が男性よりも低い賃金で働いていたり、昇進の機会が少なかったりすることが多くあります。このような問題に対して、政策立案者は例えば、賃金格差是正の法律の制定や、女性のキャリアアップ支援などの対策を検討する必要があります。 しかし、女性の労働市場に関するデータを分析する際にも、男性と女性の間に存在する社会的な偏りが影響を与えることがあります。

たとえば、女性が家事や子育てに費やす時間が多いため、仕事と家事の両立が難しい たとえば、女性の雇用状況を改善するための政策を考える場合、雇用者や労働者の性別、職種、地域、年齢、家族構成など、さまざまな要因が影響する可能性があります。 このような場合、単に女性の雇用率や賃金水準などの平均値を集計して政策を立案するだけでは、偏った結論を導いてしまう可能性があります。たとえば、女性が多い職種や地域の平均値を計算した場合、女性が男性より低い賃金で働いている場合があります。しかし、同じ職種や地域で男女別に平均値を計算した場合、女性の賃金水準が男性よりも低いことが明らかになるかもしれません。

 また、女性が家庭や育児などの理由で労働時間を減らす傾向があるため、パートタイム労働者の割合が高い場合があります。 

このような場合、女性の雇用率や平均賃金を向上させるためには、フルタイム労働への移行を促す政策が必要となるかもしれません。 つまり、政策立案においては、適切なパラメーターや変数を設定し、それらの要因がどのように政策に影響を与えるかを考慮する必要があります。 政策立案においても、適切なパラメーターや変数の設定が重要な影響を与えることがあります。 たとえば、ある地域における貧困層の割合を評価する場合を考えます。この場合、貧困層とはどのような人々を指すか、どのような基準を使っているかによって、結果が大きく変わることがあります。例えば、住宅費用や食費などの基準を設定する方法によっては、実際には貧困に陥っている人々が含まれていない場合があります。また、年齢や家族構成、教育レベルなどの要因を考慮しない場合、実際には貧困層であるにもかかわらず、対象に含まれない人々が存在することもあります。 このような問題を解決するためには、適切な基準や指標を設定することが重要です。例えば、貧困層の評価にあたっては、生活費や医療費、教育費などをカバーすることができる最低限度の所得を基準にするなど、複数の要素を考慮した指標を設定することが求められます。

また、データ収集においても、様々な人々が含まれるように、適切なサンプルを用いることが必要です。 　

Genderを考慮した政策を立案する際にも、適切なパラメーターや変数の設定が重要です。 たとえば、女性の雇用状況を改善するための政策を考える場合、雇用者や労働者の性別、職種、地域、年齢、家族構成など、さまざまな要因が影響する可能性があります。 このような場合、単に女性の雇用率や賃金水準などの平均値を集計して政策を立案するだけでは、偏った結論を導いてしまう可能性があります。たとえば、女性が多い職種や地域の平均値を計算した場合、女性が男性より低い賃金で働いている場合があります。しかし、同じ職種や地域で男女別に平均値を計算した場合、女性の賃金水準が男性よりも低いことが明らかになるかもしれません。 また、女性が家庭や育児などの理由で労働時間を減らす傾向があるため、パートタイム労働者の割合が高い場合があります。このような場合、女性の雇用率や平均賃金を向上させるためには、フルタイム労働への移行を促す政策が必要となるかもしれません。