📖 詳細解説
「世界トレンド1位 → 曲の質が高い」
順位は宣伝の量・ファン層の大きさ・時間帯でも動きます。
誤り：AとBが同時に増えた → Aが原因。
正しい読み：相関は相関として書く。因果を語るなら、いつ何をしたか（新しく始めたこと）、同じ土俵の比べ相手、やる前とやった後の変化を示します。
例
見出し：〈ハッシュタグ世界1位で“神曲確定”〉
読者の本題：曲の良さの根拠は？
よくあるズレ：順位＝質。
戻した言い方：作曲・編曲・演奏の情報、第三者レビュー、再生の継続率を並べ、「人気の熱量と曲の評価は別の指標で見ます」と分けます。
戻し方（これだけでOK）
まず「一緒に動いた」で止める。次に理由の候補を並べます。
OKの言い方（例）：「世界1位（宣伝量・時差・ファン規模の影響も）。曲の評価はレビュー＋継続率で確認します。」
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🔗 関連する技法
因果のすり替え（Causal Substitution）
実際に存在する因果関係を隠して、記事が用意した「別の理由」に置き換えてしまう書き方。 たとえば「契約期間が満了したから移籍」という事実があるのに、「事務所と対立したから移籍」みたいに、全然違う理由にすり替えちゃうパターン。
逆因果（Reverse Causation）
向きが逆です。本当は B → A なのに、A → B と読ませます。
論理の飛躍（Non Sequitur / Jump in Logic）
結論にたどり着くための橋（前提・比べ方・証拠）が抜けたまま、話が一段飛んで着地している状態です。
因果の飛躍（Causal Leap）
「AがあったからBになった」と言い切るのに、順番（時系列）、つながりの道筋（しくみ）、他の理由（第三要因）、もしAが無かったら？（反事実）のどれかが欠けている状態です。
レッドヘリング（Red Herring／燻製ニシンの虚偽）
本題への質問から話題を横にずらし、別テーマ（人柄・私生活・空気・美談・ファッション等）に切り替えて答えたように見せる手法です。 検証や説明が必要な点から、読者の注意を外します。
過度の一般化（Overgeneralization）
限られた事例や一部の意見を、全体の傾向や真実として扱ってしまう論理的誤り。 小さなデータを「社会全体」「ネットでは」「多くの人が」と一般化してしまうことで、誤った印象や感情を作り出す。