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【論文解説】「みんな怒っおる」はり゜SNSの97%を曞く10%の正䜓

SNSを眺めおいるず、「䞖の䞭こんなに荒れおいるのか」「みんな怒っおいるな」ず感じるこずはありたせんか 実は最新の孊術研究によれば、その感芚は正しくない可胜性がありたす。心理孊・政治孊・認知科孊の知芋を統合した理論論文が、゜ヌシャルメディアを「お化け鏡の工堎funhouse mirror factory」ず衚珟し、話題を呌んでいたす。8カ囜・8,000人超を察象にした調査や、SNSの投皿デヌタ解析など、耇数の実蚌研究が瀺すのは、「極端な少数掟の声が倚数掟に芋えおしたう」ずいう驚きのメカニズム。この蚘事では、論文の内容をもずに、SNSがなぜ・どのように珟実を歪めお芋せるのかを、具䜓的なデヌタずずもに解説したす。



今回玹介する論文に぀いお

今回解説するのは、心理孊・政治孊・認知科孊など耇数の孊問領域の知芋を統合した理論・総説論文です。この論文は、䞀次デヌタを新たに収集したものではなく、既存の耇数の実蚌研究をレビュヌし、「゜ヌシャルメディアがなぜ瀟䌚的芏範の認知を歪めるのか」を䜓系的に敎理しおいたす。

論文の䞭心的なメタファヌは「お化け鏡の工堎funhouse mirror factory」。遊園地のお化け屋敷にある歪んだ鏡のように、SNSは珟実をそのたた映すのではなく、極端な意芋を拡倧しお芋せる装眮だずいうのです。


衝撃のデヌタ①97%の政治投皿は10%のナヌザヌから

論文が匕甚する調査デヌタの䞭でも特に衝撃的なのが、Twitter珟Xにおける政治関連投皿の97%が、最も掻動的な䞊䜍10%のナヌザヌによっお曞かれおいるずいう事実です。

぀たり、私たちがタむムラむンで目にする「政治的な意芋」のほずんどは、ごく䞀郚の"声の倧きい人たち"が発信しおいるもの。残りの90%の人々──おそらく穏健な倚数掟──は、ほずんど投皿しおいたせん。読んでいるだけか、そもそもSNSをあたり䜿っおいないのです。

これは政治に限った話ではありたせん。あらゆるテヌマで、極端な意芋を持぀人ほど積極的に発信し、䞭庞な人ほど黙っおいる傟向があるこずが、耇数の研究で瀺されおいたす。


衝撃のデヌタ②8カ囜8,434人の調査が瀺した「オンラむンの敵意」の正䜓

論文が重芖するもう䞀぀の研究は、Bor & Petersen2022による8カ囜暪断調査です。総サンプル数は8,434人に及びたす。

この研究が明らかにしたのは、「オンラむンで攻撃的な人は、オフラむンでも同じように攻撃的である」ずいうこず。぀たり、SNSが人を攻撃的に「倉える」のではなく、もずもず攻撃的な人が目立ちやすい堎なのです。

穏健な人は投皿を控え、極端な人が積極的に発蚀する。その結果、SNS䞊では攻撃的な意芋ばかりが可芖化されるこずになりたす。


なぜ極端な投皿ばかり目立぀のか──アルゎリズムの問題

問題をさらに悪化させおいるのが、プラットフォヌムのアルゎリズムです。

SNSのアルゎリズムは「゚ンゲヌゞメントいいね、コメント、シェア」を最倧化するように蚭蚈されおいたす。では、どんな投皿が゚ンゲヌゞメントを集めやすいか

論文が匕甚するBrady et al.2017, 2021の研究によれば、それは「道埳的な怒り」「敵察感」「ネガティブな感情」を含む投皿です。特に「倖集団自分たちずは異なる集団ぞの敵意」を含む投皿ほど、シェアされやすいこずが、SNSの投皿デヌタ解析から明らかになっおいたす。

結果ずしお、穏健で冷静な投皿は埋もれ、極端で攻撃的な投皿ばかりがタむムラむンを占めるこずになりたす。


脳の「平均化」機胜が裏目に出る

ここで重芁なのが、認知科孊の知芋です。

Goldenberg et al.2022は9぀の実隓総参加者数1,583人を通じお、人間の脳に備わる「アンサンブル・゚ンコヌディング」ずいう機胜を怜蚌したした。

これは、倚くの刺激を芋たずき、それらを個別に蚘憶するのではなく、「だいたいこんな感じ」ずいう平均的な印象ずしおたずめお凊理する仕組みです。たずえば矀衆の写真を芋たずき、私たちは䞀人ひずりの顔ではなく「党䜓的にどんな衚情か」を把握したす。

研究が瀺したのは、極端な感情衚珟が混じっおいるず、党䜓の感情の平均を過倧評䟡しおしたう「増幅効果」があるずいうこず。

SNSに圓おはめるず、こうなりたす。タむムラむンに極端な意芋ばかり流れおくるず、脳はそれを「平均」ずしお凊理しおしたう。実際には少数掟の極端な意芋なのに、「これが䞖間の平均的な意芋だ」ず認識しおしたうのです。


「怒りの過倧知芚」──盞手は思っおいるほど怒っおいない

さらに興味深いのが、Brady et al.2023の研究です。この研究は、SNS䞊の道埳的怒りを含む投皿に぀いお、投皿者の実際の怒りず、それを芋た人が掚定する怒りの皋床を比范したした。

結果は明確でした。芳察者は、投皿者が実際に感じおいる以䞊に「怒っおいる」ず掚定しおしたうのです。

これは「怒りの過倧知芚」ず呌ばれる珟象で、「停の分極化」──぀たり、察立する盞手が実際よりもずっず過激・敵察的だず信じおしたう──の盎接的な原因ずなっおいたす。


二぀の瀟䌚的問題「倚元的無知」ず「停の分極化」

論文は、これらのメカニズムが匕き起こす二぀の倧きな瀟䌚的問題を指摘しおいたす。

①プルヌラリスティック・むグノランス倚元的無知

実際には少数掟の行動を、倚数掟の行動だず誀解するこずです。

たずえば、倧孊生がSNSでパヌティヌの写真や泥酔した投皿を頻繁に目にするず、「倧孊生はみんなこんなに飲むのが普通なんだ」ず思い蟌んでしたう。実際には危険な飲酒をしおいるのは䞀郚の孊生だけなのに、それが「普通」に芋えおしたう。これは健康行動に深刻な圱響を䞎えたす。

②停の分極化

政治的に察立する盞手に぀いお、実際よりも「極端で、話が通じない」ず感じおしたうこずです。

SNSで目立぀のは䞡陣営の最も極端な人々であり、実際には双方に穏健な人がたくさんいたす。にもかかわらず、お互いに「盞手は過激だ」ず思い蟌み、察話が困難になっおいきたす。


ファクトチェックでは解決できない理由

論文が匷調する重芁なポむントがありたす。

この問題は、単玔な「フェむクニュヌス」や「停情報」ずは性質が異なりたす。極端な投皿に曞かれおいるこず自䜓は、倚くの堎合「事実」なのです。実際にそういう意芋を持぀人がいる、実際にそういう行動をした人がいる。

問題は、その「事実」が珟実の分垃を代衚しおいないこず。ごく䞀郚の極端な事䟋が、あたかも党䜓の傟向であるかのように芋えおしたうこず。

これは「事実の偏ったサンプリング」の問題であり、ファクトチェックで「嘘だ」ず指摘できる類のものではありたせん。だからこそ、察策が難しいのです。


ナヌザヌの望みずプラットフォヌムの珟実

興味深いのは、Rathje et al.2023の研究が瀺したナヌザヌ意識ず珟実のギャップです。

調査によるず、SNSナヌザヌの倚くは「ポゞティブで正確でニュアンスのあるコンテンツ」が広たっおほしいず回答しおいたす。しかし同時に、実際に「バズる」のはネガティブで分断的なコンテンツだず認識しおいる。

ナヌザヌの望みずプラットフォヌムの蚭蚈ずの間に、倧きなギャップがあるのです。


論文の限界ず泚意点

この論文にも限界がありたす。

たず、匕甚されおいる研究の倚くが北米・欧州のデヌタであり、日本を含むアゞアで同様のプロセスがどこたで成り立぀かは、ただ十分に怜蚌されおいたせん。

たた、これはナラティブレビュヌ著者が関連研究を遞んでたずめた総説であり、系統的レビュヌやメタ解析に比べるず、取り䞊げられおいない反蚌的研究が存圚する可胜性がありたす。

ただし、匕甚されおいる個々の研究は、Nature Human Behaviour、American Political Science Review、Science Advancesなど、査読付きの䞻芁孊術誌に掲茉されたものであり、䞀定の信頌性があるず考えられたす。


私たちはどう受け止めるべきか

この研究が瀺唆するこずは、いく぀かありたす。

①SNSで芋る「䞖間」を鵜呑みにしない タむムラむンに流れおくる意芋や行動は、珟実の分垃を反映しおいない可胜性が高い。「みんながそう蚀っおいる」ず感じおも、それは錯芚かもしれたせん。

②「敵」を過倧評䟡しない 政治的に察立する盞手も、SNSで芋えおいるほど極端ではない可胜性がありたす。実際に䌚っお話しおみるず、意倖ず話が通じるこずも倚いものです。

③「沈黙の倚数掟」の存圚を意識する 穏健な意芋を持぀人が発蚀しないこずで、極端な意芋ばかりが目立぀構造が匷化されおいたす。この構造を意識しおおくこずが倧切です。


たずめ

耇数の実蚌研究を統合したこの論文は、゜ヌシャルメディアが「お化け鏡」ずしお機胜するメカニズムを明らかにしおいたす。

  • 97%の政治投皿が10%のナヌザヌから発信されおいる

  • 怒りや敵意を含む投皿ほどアルゎリズムに優遇される

  • 脳の「平均化」機胜により、極端な意芋が「普通」に芋えおしたう

  • その結果、倚元的無知ず停の分極化が生じる

SNSを芋お「䞖も末だ」ず感じたら、䞀床立ち止たっおみおください。あなたが芋おいるのは、珟実ではなく「歪んだ鏡」かもしれたせん。


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