出典の偏りを見分ける方法

• 作り手に名前を付ける。 「Heritage Foundationによれば、同団体は自らが保守的な公共政策を推進すると述べており…」
• 事実と枠組みを分ける。 表、方法の注記、または採点された選択肢で開ける数字を使う。一緒に付いてきた形容詞は持ち込まない。
• 仕事を対にする。 使命に沿った概要はその組織の議論の証拠です。Congressional Budget Officeの費用推計は、採点された予算または雇用効果の証拠です。Cochrane reviewは統合の証拠です。1つで他の代わりにしないでください。

Cochrane Handbook, Chapter 7 (version 6.5, 2024; chapter last updated August 2022)

We define bias as a systematic error, or deviation from the truth, in results.

ACRL Framework for Information Literacy for Higher Education (2016)

Experts understand the need to determine the validity of the information created by different authorities and to acknowledge biases that privilege some sources of authority over others, especially in terms of others’ worldviews, gender, sexual orientation, and cultural orientations.

Chapter 7, §7.1.1

Bias should not be confused with imprecision. Bias refers to systematic error, meaning that multiple replications of the same study would reach the wrong answer on average.

Chapter 7, §7.1.1

it is more appropriate to consider whether a result is at risk of bias rather than claiming with certainty that it is biased.

公式の説明

Purpose: The reason the information exists.

• What is the purpose of the information? Is it to inform, teach, sell, entertain or persuade?
• Do the authors/sponsors make their intentions or purpose clear?
• Is the information fact, opinion or propaganda?
• Does the point of view appear objective and impartial?
• Are there political, ideological, cultural, religious, institutional or personal biases?

Note that reputation and process might be apart from issues of bias: the New York Times is thought by many to have a center-left bias, the Wall Street Journal a center-right bias, and USA Today a centrist bias. Yet fact-checkers of all political stripes are happy to be able to track a fact down to one of these publications since they have reputations for a high degree of accuracy, and issue corrections when they get facts wrong.

CBO About / Introduction to CBO

CBO conducts objective, impartial analysis and hires employees without regard to political affiliation. The agency does not make policy recommendations.

An Introduction to the Congressional Budget Office

CBO makes no policy recommendations because choices about public policy inevitably involve value judgments that the agency does not and should not make.

• Heritage概要（アドボカシー研究）。 James Sherk, “Raising Minimum Starting Wages to $15 per Hour Would Eliminate Seven Million Jobs”（2016年7月26日）。概要は、2021年までの連邦15ドル下限が「およそ700万のフルタイム換算（FTE）雇用」を失わせると論じます。Heritageの議論として引用してください。超党派と呼ばず、2016年時点の2021年地平をCBOの2025年選択肢として扱わないでください。
• CBPP入門（研究プラスアドボカシー）。 Center on Budget and Policy Priorities, “The Minimum Wage”（Policy Basics、2026年4月16日）。ページは、連邦最低賃金が7.25ドルのままであること、2026年3月時点で30州とコロンビア特別区がより高い下限を持ち（19が15.00ドル以上）、BLSが2024年に連邦下限以下で支払われた労働者を843,000人と数えたと述べます。開けるBLSの数字を引用し、アドボカシーも行う作り手としてCBPPに名前を付けてください。
• CBO報告書（採点された選択肢、勧告なし）。 Congressional Budget Office, The Effects on Employment and Family Income of Increasing the Federal Minimum Wage（刊行物55410、2019年7月8日）。CBOは2025年までの時給10ドル、12ドル、または15ドルを検討し、2つの主要な効果を述べます。低賃金労働者の多くは所得が上がり、一部は職を失う。開いた報告書の前提は、それでも確認してください。

Heritage (Sherk 2016)

Sherk, J. (2016, July 26). Raising minimum starting wages to $15 per hour would eliminate seven million jobs. The Heritage Foundation. https://www.heritage.org/jobs-and-labor/report/raising-minimum-starting-wages-15-hour-would-eliminate-seven-million-jobs

CBPP (Policy Basics, 2026年4月16日)

Center on Budget and Policy Priorities. (2026, April 16). The minimum wage. https://www.cbpp.org/research/policy-basics-the-minimum-wage

CBO (刊行物55410、2019年7月8日)

Congressional Budget Office. (2019, July 8). The effects on employment and family income of increasing the federal minimum wage. https://www.cbo.gov/publication/55410

Heritage Foundationによれば、同団体は自らが保守的な公共政策を推進すると述べており、2021年までの連邦15ドル開始賃金はおよそ700万のFTE雇用を失わせる（Sherk, 2016）。政策勧告を行わないと述べるCongressional Budget Officeは、2025年までの10ドル、12ドル、15ドルの選択肢を検討し、より高い連邦下限は低賃金労働者の多くで所得を上げ、一部を失業させると報告した（Congressional Budget Office, 2019）。アドボカシーとしても自らの仕事を述べる研究所によるCBPPの2026年4月の入門は、現行の連邦下限7.25ドルと、その下限以下で支払われた労働者のBLS 2024年の人数を報告している。

参考文献リスト

Lundh, A., Lexchin, J., Mintzes, B., Schroll, J. B., & Bero, L. (2017). Industry sponsorship and research outcome. Cochrane Database of Systematic Reviews, 2017(2), Article MR000033. https://doi.org/10.1002/14651858.MR000033.pub3

本文では

75論文のCochrane方法論レビューは、産業界が資金提供した医薬品・機器研究が、他の資金提供者の研究より有利な有効性結果を報告することが多いと示した（Lundh et al., 2017）。それは資金提供についての知見であり、あらゆる産業試験を捨てる許可でも、産業以外の試験をすべて清潔と扱う許可でもありません。

The potential for conflict of interest and bias exists when professional judgment concerning a primary interest (such as patients' welfare or the validity of research) may be influenced by a secondary interest (such as financial gain).

Perceptions of conflict of interest are as important as actual conflicts of interest.

Cochrane Handbook, Chapter 7, Table of reporting biases

The publication or non-publication of research findings, depending on the nature and direction of the results.

Cochrane Handbook, Chapter 13 (version 6.5, 2024)

ROB-ME is the first structured approach for assessing the risk of bias that arises when entire studies, or particular results within studies, are missing from a meta-analysis because of the P value, magnitude or direction of the study results (Page et al 2023).

John P. A. Ioannidis, PLoS Medicine (2005年8月30日)

Moreover, for many current scientific fields, claimed research findings may often be simply accurate measures of the prevailing bias.

Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), Article e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124

• 視点として受け入れる。 「Heritageは…と論じる」「CBPPは…と主張する」「実際に開いた書簡では…」。括弧の中だけでなく、文の中で作り手に名前を付けてください。
• 確かめられる事実として受け入れる。 表、法令、方法の注記、開いたDOI。スローガンではなく数字を引用してください。
• 別の仕事でバランスを取る。 アドボカシー概要を、行政のスコア、系統的レビュー、別の学派の論文と対にしてください。すでに同意している2つのブログを対にすることはバランスではありません。Sherk (2016)とCBO (2019)を対にすることはより近く、それでも異なる暦を採点したと言わねばなりません。
• 洗浄しない。 唯一の出典が資金提供された概要であるときに「研究は示す」と書かないでください。シンクタンクの主張を自分の声に移し、読んでいない学術誌を引用しないでください。
• 相手側を捏造しない。 実在する対応物を開けないなら、そう言うか、主張を狭めてください。

• 確証。 すでに論旨に合う句だけを問い合わせる。
• アンカリング。 最初の記事を、後続すべての枠として扱う。
• 利用可能性。 覚えている研究、または図書館が即座に読み込んだ研究を過大に重くする。
• 権威 / 内集団。 有名な研究室、馴染みの新聞、「私たちのような人」を、横方向の検索なしに信じる。

• 事実が捏造されている、または開いた数字が本文の数字と一致しない。
• 反対の証拠が抑えられ、方法を確認できない。
• 問題になるはずの利益相反が開示されていない。
• 設計が望む結果を保証するように作られている（非盲検のアウトカム、比較できない用量、見てから切り替えたアウトカム）。
• 反対意見が藁人形としてしか現れない、またはページが販売、勧誘、煽動のためにある。
• 誰が責任を負うか分からない。