エビデンスの読み方
検索結果でエビデンスカードをクリックすると、エビデンス詳細ページに移動します。このページでは、1件の研究に関するすべての情報を確認できます — 研究結果、方法論、データソース、引用文献、そしてブロックチェーン検証の履歴です。
エビデンスページの読み方を理解することで、ある研究がロジックモデルの特定のステップをどの程度裏付けているかを評価できるようになります。
エビデンスページへのアクセス方法
- 検索から：エビデンス検索ページで任意のエビデンスカードをクリックします
- 直接URL：エビデンスページのURLは
muse.beaconlabs.io/evidence/[slug]の形式です。[slug]はその研究の固有識別子です
ページヘッダー
各エビデンスページの上部には以下の情報が表示されます。
- タイトル — 研究論文またはエビデンスエントリーの名称
- 著者 — このエビデンスを作成した研究者または組織
- 公開日 — 研究が発表された日付、またはこのエビデンスエントリーが作成された日付
- バージョン — このエビデンスエントリーのバージョン番号（エビデンスは時間の経過とともに更新される場合があります）
- 強度インジケーター — 研究手法の厳密さを示す星（0〜5）。星が多いほど、代替的な説明を排除する能力が高い、より厳密な手法が使われていることを意味します
記事の内容
ヘッダーの下には、読みやすい研究要約として書かれたエビデンスエントリーの本文があります。このセクションでは以下が説明されています。
- 研究の背景と文脈
- 調査対象の集団と環境
- テストされた介入内容
- 発見された内容の要約
この内容は研究者でない方にも分かりやすく書かれていますので、科学的な知識がなくても理解できます。このセクションを読んで、研究の全体像と、あなたのプログラムの文脈に関連があるかどうかを把握してください。
結果セクション
結果セクションでは、具体的な発見事項が構造化された形式で示されています。各結果には以下が表示されます。
介入 — 行われたこと（検証された原因）
アウトカム変数 — 測定されたこと（研究された効果）
効果タイプ — 介入が期待通りの変化をもたらしたかどうか：
| アイコン | ラベル | 意味 |
|---|---|---|
| チェックマーク | ポジティブ・エフェクト | 期待された効果が確認され、統計的に有意である |
| X | エフェクトなし | 期待された効果が観察されなかった |
| 矢印 | ミックス・エフェクト | 文脈・対象集団・条件によって結果が異なった |
| 感嘆符 | サイドエフェクト | 意図しない効果が観察された |
| 疑問符 | 不明 | 結論を導くにはデータまたは手法が不十分 |
1つのエビデンスエントリーに複数の結果が含まれる場合があります。たとえば、ある研究で1つのアウトカム変数にはポジティブ・エフェクトが見られ、別のアウトカム変数にはエフェクトなしだった、というケースです。
結果を読む際には、次のことを自問してください。記載されている介入は自分のプログラムの内容と一致しているか？アウトカム変数は自分が達成しようとしていることと一致しているか？研究対象の集団は自分が対象としているコミュニティと似ているか？これら3つの質問すべてに「はい」と答えられる場合、その結果は最も有用です。
方法論
このセクションでは、研究で使用された研究手法が一覧で示されています。一般的な方法論には以下が含まれます。
- ランダム化比較試験（RCT） — 参加者が介入群または対照群にランダムに割り当てられます。因果関係を確立するための最も厳密な研究デザインです
- 準実験デザイン — ランダムに割り当てられていないグループを比較するために統計的手法を使用します。ランダム化が実施不可能な場合に有用です
- 差分の差分法 — 介入群と対照群の間の時系列的な変化を比較します
- システマティックレビュー／メタ分析 — 複数の研究結果を統合して総合的な知見を導き出します
- 前後比較 — 対照群を設けずに、介入の前後で同じグループのアウトカムを比較します
方法論を確認することで、観察された効果が（他の要因ではなく）介入によって真に引き起こされたものであるという確信度が分かります。これは強度評価と直接的に関連しています。
データソース
このセクションでは、研究者が使用したデータセット、調査、データ収集ツールが一覧で示されています。例として、政府の行政記録、家計調査、健康レジストリ、または特別に設計されたデータ収集ツールなどがあります。
データソースを知ることで以下を評価できます。
- アウトカムが実際にどのように測定されたか
- 測定アプローチが信頼性と妥当性を持っていたか
- 自分のプログラム評価で同様のデータを収集できるか
引用文献
引用文献セクションには、このエビデンスエントリーで参照されたすべての文献の完全な書誌情報が掲載されています。元の研究論文を読んだり、発見事項を検証したりしたい場合は、ここで完全な引用情報を確認し、直接ソースを調べることができます。
タグ
タグはエビデンスを説明するトピックカテゴリです。例として「健康」「教育」「経済開発」「ジェンダー公平性」「デジタル技術」などのタグがあります。タグを見ることで、エビデンスの分野と文脈を一目で理解でき、エビデンス検索ページでの検索にも利用できます。
アテステーション履歴
エビデンスページの下部にはアテステーション履歴セクションがあります。ここでは、このエビデンスエントリーのブロックチェーン検証記録が表示されます。
各アテステーション記録には以下が含まれます。
- EAS UID — Ethereum Attestation Service（EAS）ブロックチェーン上の固有識別子で、このエビデンスエントリーを永続的かつ公開的に記録します
- タイムスタンプ — アテステーションが作成された正確な日時
- 検証ステータス — アテステーションがオンチェーンで確認できるかどうか
アテステーションとは、公開ブロックチェーンに記録された暗号署名で、「このエビデンスエントリーはこの時点でこの正確な形式で存在していた」ということを証明するものです。これによりエビデンスは改ざん耐性を持ち、独立して検証可能になります — 誰でもブロックチェーン上のEAS UIDを確認して、記録が本物であることを確かめることができます。詳しくはブロックチェーンの基礎をご覧ください。
エビデンスの質を評価する
エビデンスにどれだけの重みを置くかを決める際には、以下を考慮してください。
- 強度（星） — 高いほど厳密ですが、高強度のエビデンスが存在しない場合は、低強度のエビデンスでも参考になります
- 効果タイプ — ポジティブ・エフェクトは心強い結果です。エフェクトなしやミックス・エフェクトは、行動を起こす前に慎重に理解する価値があります
- 関連性 — 文脈・対象集団・介入内容があなたの状況に近いですか？
- 新しさ — より新しい研究はより現在の状況を反映している可能性がありますが、基礎的な古い研究が依然として非常に有用な場合もあります
- 再現性 — 異なる文脈の複数の研究で再現されたエビデンスは、単一の研究よりも一般的に強固です
1つのポジティブな研究だけでは、あなたの特定の文脈で介入が機能するという証明にはなりません。エビデンスは、類似した環境の複数の独立した研究で同じ結果が確認されたときに最も信頼できます。MUSEのエビデンスは、情報に基づいた意思決定のためのガイドとしてご活用ください。アウトカムの絶対的な保証ではありません。