大規模集団を対象とした研究の将来性 / 鶏ポタラーメン THANK ラーメン ぽてり

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考えがまとまっていないがメモとして。

たとえば「りんごには血圧を下げる効果がある」という仮説があったとする。
その仮説を検証するために、
大多数の人にりんごを食べさせてその血圧の変化を測定する。もしくは血圧に関するビッグデータとりんごの摂食率との相関性を調べる。
そういった大規模集団を解析して、最終的に「りんごには血圧を下げる効果がある」という結論を得ることができる。

しかしその大規模集団のなかには、りんごを食べても血圧が下がらない人や、血圧がとてつもなく下がる人、も少なからずいる。そういった人たちは数値や図表においては個人差、もしくは誤差として示される。そして、数値や図表で示された誤差の集団は、「りんごには血圧を下げる効果がある」という結論、文章への変換の過程で、ついにその存在が消滅する。

大規模集団の試験において、仮説がある程度確からしいとされたとしても、それが個々人に対して100%当てはまるかどうかはまた別の話である。個体差は莫大なブラックボックス化した情報の海であり、大規模集団に当てはまる事実が個体にも同様に100%適応されることはない。

しかし、そうであるならば、なんの意味があるのだろうか。

「りんごには血圧を下げる効果があるが、それは人によって違うので、実際に個々人でためしてみないとわからない」

大規模集団研究がたどり着ける結論の限界、それに何の意味があるのだろうか。

ここで、考え方を逆転してみたらどうだろう。

りんごが個人集団に対して与える影響を大規模に解析するのではなく、個人がうける影響の原因を集団的に解析できないか。

つまり、「りんごには血圧を下げる効果がある」から「Aさんの血圧を下げる効果のある物質はりんごである」という結論を得られるようなやり方。

「Aさんの血圧をさげるのはりんごとオリーブオイルです」
「Bさんの血圧を下げるのはりんごとくるみです」
「Cさんの中性脂肪を下げるのはお茶と焼魚とトマトです」

こういった別々の個々人に対して、共通の現象を与える原因を特定する。大規模集団解析の目指す未来というのは、こういうものであるべきじゃないのか。そして、それは今のサイエンスがあれば、決して妄想だけが至ることのできる地ではないと思う。

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大門浜松町は浅草線と大江戸線の乗換でよく使う。
同じような乗換のできる駅に蔵前ってのがあるのだけど、
あそこの乗換は一度経験したらもう二回目はないと思うわね。

煮干しで有名なお店があるとは聞いていたが、
いかんせん今は夜。夕飯のタイミングも逃した時間にやっている店ということで、この店にやってきた。

路地裏の小さなお店だけど、とても清潔感にあふれている。ラーメン屋特有の入り辛い雰囲気もなく、とてもおしゃれな感じね。

ラーメンは3種類選べて、ぽてり、とろり、さらり、がある。
おそらく粘度の違いなのだろうと思うが、正直よくわからないので名前が一番かわいいぽてりをチョイス。

スープは鶏と野菜のうまみを溶け込ませたあっさり無化調。ぽてりはポタージュのような具材感と粘度があり、おしゃれラーメン感は申し分なし。

旨味のパンチ力はやはり無化調だから少し控えめで、その代わりにシャープな塩分を感じ取ることができる。ちょうどいい塩味ね。これ以上入れたらちょっとしょっぱすぎるわ。

麺は細麺ストレート。粘度の高いスープと合わせると、とてもよくスープを持ち上げる。麺の甘味がスープの優しい味にいい甘味を与えていて、バランスとしてはかなりよいわね。

全体的に麺の量はスクナメなので、男性は大盛りにするか、御飯を追加で注文したほうがいいと思うわ。

卓上のピクルスは酸味がアクセントになっていい感じ。
カレー粉はちょっとでも入れると味が別物になってしまうので、私はあまりお勧めしないかな。