理系の研究ではデータの比較が非常に重要な役割を果たします。英語でデータを比較する際によく使われる表現やキーワードを紹介します。
データの説明に使える比較級
データ分析の結果の説明には、比較の表現が必須です。結果の説明に使える英語表現を紹介します。causal relationships（因果関係）などは日本語で馴染みがあっても英語で聞きなれない単語のため、知っておく必要があります。
熱伝導率が高ければ高いほど、温度は下がる。
The higher the thermal conductivity, the lower the temperature.
厚さが増すほど、性能が高い。
The greater the thickness, the higher the performance.
表面積が小さいほど劣化度が小さい。
The smaller the surface area, the smaller the degree of degradation.
この２つのパラメータには相関がない。
There is no correlation between these two parameters.
データは明確な相関関係や因果関係を示唆するものではない。
The data do not suggest any clear correlations or causal relationships.
分析結果の質問に使える比較級
会議や学会などで英語の発表を聞いて、疑問に思ったことを質問しようと思っても、英語表現がぱっと出ずに困る方もいらっしゃるのではないでしょうか。疑問文の形式で比較級を表現する例文をいくつか紹介します。
厚さが増すほど、性能が高いのですか？
Does the increased thickness translate into higher performance?
このデータに明確な相関関係や因果関係は見られますか？
Do you see a clear correlation or causality in this data?
D5の点はより高いエネルギー密度を示すと思ったのですが、そうなっていませんね。何故でしょうか。
I would have thought that the D5 point would show a higher energy density, but it doesn’t. Why is that?
自信・確信の程度
英語には様々な程度の確実性やあいまいさを示す表現があります。データをみて明確に相関や比較を言い切ることが困難な場合が多いです。以下に、それらを確実性の高いものから低いものへとランク付けしたものを示します。
| 確実性 | 英語の表現 |
|---|---|
| 高 | definitely, certainly, surely |
| 中高 | probably, likely |
| 中 | possibly, perhaps |
| 中低 | maybe, might |
| 低 | conceivably, potentially |
“Probably, the greater the thickness, the higher the performance.”（おそらく、厚みが増すほど高性能になる。）
といったように、文頭に付けるだけで使えるため便利です。
この教材の活用法
音源は１つ約3秒で、無限にリピートされるように設定されています。この音源をシャドーイングしながら暗唱します。1つの音源を5分聴けば100回発音することになり、3日も続ければ完全に自分の言葉として定着します。ぜひ試してみて下さい。
ChatGPTとDeepLの翻訳性能
今回の教材を作る中で、同じ英語表現であってもChatGPTとDeepLの翻訳に差異があることが分かりました。たとえば、「厚さが増すほど、性能が高いのですか？」の翻訳について、以下のような違いがあります。
| 和訳 | ||
|---|---|---|
| ChatGPT | Does the performance increase as the thickness increases? | この表現は直接的で、単純な因果関係を問うています。厚さが増すと性能が増すかどうかを直接尋ねています。 |
| DeepL | Does the increased thickness translate into higher performance? | こちらの表現は少し洗練されており、厚さの増加が性能向上に「翻訳」されるか、つまり厚さの増加がどのように性能向上に結びつくかを問うています。この表現は、単なる因果関係を超えて、厚さが増すことが性能にどのように影響を及ぼすかという点に焦点を当てています。 |
どちらが一般的かというと、文脈によりますが、第二の表現はより洗練されているため、技術的な文書やプレゼンテーションで好んで使用されることが多いです。
同じ機械学習ベースの翻訳であっても、DeepLのほうが適切な英語表現を選択しているように感じます。
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