spurious data
発音
/ˈspjʊəriəs ˈdeɪtə/
SPURious DAta
💡 「スプーリアス・データ」のように発音します。「スプー」と「デー」に強勢を置いて、はっきりと発音することを意識しましょう。特に'spurious'の発音は、日本語の「スプー」よりも口を丸め、唇を突き出すようにすると英語らしくなります。
使用情報
構成単語
意味
見せかけのデータ、偽りのデータ、根拠のないデータ。一見すると正しいように見えるが、実際には誤りを含んでいたり、意図的に捏造されたり、信頼性に欠けたりする情報を指します。
"Data that appears to be genuine or valid but is actually false, incorrect, or misleading, often due to errors, fraud, or irrelevant factors."
💡 ニュアンス・使い方
このフレーズは主に、科学研究、データ分析、IT、ビジネスといった専門的でフォーマルな文脈で使用されます。単に「間違ったデータ (incorrect data)」というよりも、本物であるかのように装っていたり、意図的に誤解を招くように作成されていたり、あるいは何らかの要因で信頼性が損なわれているデータに対して使われる点が特徴です。データに基づいた結論や意思決定の正当性が問われる場面で、「そのデータは信用できない」という強い疑念や批判を込めて用いられます。カジュアルな日常会話で使われることはほとんどありません。ネイティブスピーカーは、データの健全性や真正性に疑問がある場合にこの表現を選びます。
例文
We must filter out any spurious data before conducting our final analysis.
最終分析を行う前に、すべての偽のデータを排除しなければなりません。
The audit revealed several instances of spurious data entries in the financial records.
監査の結果、財務記録にいくつかの偽のデータ入力が見つかりました。
Generating spurious data can significantly skew research outcomes and lead to false conclusions.
偽のデータを生成すると、研究結果が著しく歪められ、誤った結論につながる可能性があります。
The system flagged some spurious data records that didn't match our criteria.
システムは、当社の基準に合致しない偽のデータ記録をいくつか検出しました。
Protecting against spurious data is crucial for maintaining data integrity and reliability.
偽のデータから保護することは、データ整合性と信頼性を維持するために極めて重要です。
He suspected the competitor's claims were supported by spurious data from unverified sources.
彼は、競合他社の主張が未検証の情報源からの偽のデータに裏打ちされていると疑いました。
Careful validation is required to prevent spurious data from corrupting our database.
データベースが偽のデータによって破壊されるのを防ぐためには、慎重な検証が必要です。
The scientist was accused of fabricating spurious data to support his hypothesis, leading to a retraction of his paper.
その科学者は自身の仮説を裏付けるために偽のデータを捏造したとして告発され、論文撤回に至りました。
We must ensure that our sensors do not produce spurious data under extreme environmental conditions.
極限の環境条件下でセンサーが誤ったデータを生成しないようにする必要があります。
Detecting spurious data points is a key challenge in machine learning algorithms, especially with large datasets.
誤ったデータ点を検出することは、特に大規模なデータセットを使用する機械学習アルゴリズムにおける主要な課題です。
類似表現との違い
「false data」は単に「間違ったデータ」という意味で、意図的かどうかに関わらず使われます。一方、「spurious data」は、本物らしく見えるが実は偽物である、あるいは根拠が薄い・疑わしいというニュアンスが強く、より専門的でフォーマルな響きがあります。
「misleading data」は「誤解を招くデータ」という意味で、意図的にせよ不注意にせよ、受け取り側を誤った結論に導く可能性のあるデータを指します。「spurious data」と意味が近いですが、「spurious」には「偽物であることそのもの」に焦点があるのに対し、「misleading」は「結果として誤解を生むこと」に焦点があります。
「fabricated data」は「捏造されたデータ」という意味で、意図的に作成された虚偽のデータに特化しています。「spurious data」は捏造されたものも含むより広範な概念で、「真実でない、信頼できない」データ全般を指しますが、「fabricated data」は常に意図的な不正を伴います。
「bogus data」は「偽のデータ」「でっちあげのデータ」という意味で、「spurious data」と非常に近い意味で使われます。しかし、「bogus」はやや口語的または非公式な文脈でも使われることがあり、「spurious」の方が学術的・専門的な響きが強いです。
よくある間違い
「spurious」は「偽の、見せかけの」という意味で、エラー自体が偽物であるというよりは、偽のエラーによって生じたデータや、誤った情報が偽である場合に使うのが適切です。「spurious errors」というよりは、「エラーによって生じた偽のデータ」や、単に「多くのエラー (many errors)」と表現する方が自然です。
学習のコツ
- 💡学術論文やビジネスレポートでデータの信頼性について言及する際に非常に役立つ表現です。
- 💡「見かけは正しいが、実は間違っている、または意図的に偽装されている」というニュアンスをしっかり把握しましょう。
- 💡類似表現である「false」「misleading」「fabricated」「bogus」との使い分けを意識すると、より正確に意図を伝えられます。
- 💡主に「データ」や「根拠 (evidence)」といった、信頼性が問われる名詞と共に使われます。
対話例
データ分析チームの会議で、顧客エンゲージメントの報告書について議論している場面。
A:
Our initial analysis showed a significant increase in user engagement last quarter.
前四半期の初期分析では、ユーザーエンゲージメントが大幅に増加したと示されました。
B:
That's encouraging, but we need to carefully examine the data source. Some of these figures might be spurious data from bot activity or irrelevant traffic.
それは心強いですね。しかし、データソースを慎重に調べる必要があります。これらの数値の一部は、ボット活動や無関係なトラフィックによる偽のデータである可能性があります。
A:
You're right. Let's apply a bot filter and re-run the analysis to ensure accuracy.
おっしゃる通りです。ボットフィルターを適用して分析を再実行し、正確性を確保しましょう。
研究室で、共同研究者が発表した論文の信頼性について話し合っている場面。
A:
The conclusions in Dr. Lee's latest paper seem revolutionary, but I'm having trouble replicating his results.
リー博士の最新論文の結論は革新的に見えますが、彼の結果を再現するのに苦労しています。
B:
I share your concern. There's a possibility that some of the reported findings could be based on spurious data, perhaps due to experimental errors or even methodological flaws.
私も同意見です。報告された発見の一部が偽のデータに基づいている可能性があり、それは実験誤差や方法論的な欠陥によるものかもしれません。
A:
We should review his methodology in detail and try to understand if there were any uncontrolled variables.
彼の方法論を詳細にレビューし、制御されていない変数がなかったか理解するように努めるべきですね。
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