Can homophily explain public underestimation of climate policy support?

大きな謎：なぜ私たちは「誰もが反対している」と思い込んでしまうのか？

ある町を想像してみてください。実際には100人中66人が新しいコミュニティパークの建設を支持しています。しかし、人々に「町全体はどう思っていると思うか？」と尋ねると、ほとんどの人が「支持しているのは37人程度だろう」と予想してしまいます。

これは、アメリカにおける気候変動政策でも起きている現象です。多くのアメリカ人がこれらの政策を支持しているにもかかわらず、共和党支持者も民主党支持者も、相手側の勢力が実際よりもずっと大きいと思い込んでいます。彼らは**「複数的無知（pluralistic ignorance）」**に陥っています。つまり、自分の意見は少数派であると考えているのですが、実際には自分の意見こそが多数派なのです。

この論文の著者たちは、あるパズルを解こうとしました。「なぜこのようなことが起きるのか？」 という謎です。具体的には、**「ホモフィリー（同類結合：類は友を呼ぶという性質）」**がその原因であるかどうかを検証しました。

主人公：ホモフィリー（「エコーチェンバー」効果）

ホモフィリーを、ランチの時間に誰と一緒に座るか選ぶことに例えてみましょう。

• 支持者は、支持者同士で集まる傾向があります。
• 反対者は、反対者同士で集まる傾向があります。

もし自分と同じ意見の人としか話をしないのであれば、世界に対する見方は歪んでしまいます。それはまるで、部屋中に赤い風船が詰まっているのを見て、「世界中が赤い」と思い込むようなものです。

研究者たちはこう問いかけました。「この『ランチテーブル』の効果が、なぜ誰もが気候政策への支持を過小評価してしまうのかを説明できるのだろうか？」

実験：2つのデジタルな「町」

これをテストするために、著者たちは人々が誰と話すかによってどのように意見が形成されるかを観察するため、2種類の異なるデジタルな「町」（コンピュータモデル）を構築しました。

1. 「人気者」の町（優先的選択モデル）： この町では、新しい人々は、すでに多くの友達を持っている「人気者」と友達になりやすい仕組みになっています。これにより、少数の非常に有名なインフルエンサーと、多くの一般市民という構造が生まれます。
2. 「クラブ」の町（確率的ブロックモデル）： この町では、人々は厳格な「クラブ」に分類されます。あなたは「支持クラブ」か「反対クラブ」のどちらかに属します。基本的には自分のクラブの人と話をしますが、一定の確率で相手側のクラブの人と話すこともあります。

研究結果： 「ランチテーブル」だけでは不十分な理由

研究者たちは、ホモフィリー（同類結合）だけで、現実に見られるような大幅な過小評価が生じるかどうかを確認するためにモデルを実行しました。その結果、以下のことが分かりました。

1. 「反対者」の問題：
もし気候政策の反対者が反対者同士で集まっているなら、彼らは「自分たちのグループ内での支持は低い」と正しく推測するでしょう。これにより、全体の支持を過小評価することになります。この部分は成立しています。

2. 「支持者」の問題：
もし気候政策の支持者が支持者同士で集まっているなら、彼らは支持の多さを目の当たりにするため、全体の数字を過大評価するはずです。

• 落とし穴： モデルが現実（支持者もまた支持を過小評価している状態）と一致するためには、支持者たちが「奇妙なほどホモフィリーが低い（＝自分たちの仲間よりも、相手側の意見に惹かれている）」状態でなければなりません。
• 現実的な検証： 著者らは、これは非現実的だと述べています。支持者は通常、反対派の人々を積極的に探し求めることはなく、むしろ自分たちのグループに留まるものです。

ここまでの結論： ホモフィリーだけでは、なぜ「全員が」支持を過小評価するのかを説明できません。反対者が間違えることは説明できますが、支持者が「奇妙な行動（反対派に惹かれる）」をとかない限り、支持者までもが過小評価することの説明にはならないのです。

逆転劇：「脳のバグ」と「偏ったニュース」を加える

単純なホモフィリーではうまくいかなかったため、著者たちはこのパズルを解決するために、デジタルな町に2つの追加要素を加えてみました。

材料A：「脳のバグ」（ベイズ的再スケーリング）

時として、私たちの脳はパーセンテージを推測するのが苦手です。確信が持てないとき、私たちは物事を実際よりも「50対50に近い」と予想してしまう傾向があります。

• 例え： ガラス瓶の中にある赤と青のビー玉の比率を予想している場面を想像してください。赤が多いのが見えていても、脳は「念のため、だいたい半分半分くらいだろう」と判断してしまうことがあります。
• 結果： この「脳のバグ」を加えると少しは改善されましたが、それでも支持者が「奇妙なほどホモフィリーが低い（反対派と交流している）」状態でない限り、数字を合わせることはできませんでした。

材料B：「偏ったニュース」（メディア・バイアス）

ここで、モデルがついに現実に一致しました。著者たちは、町の「インフルエンサー」や「ニュース媒体」が偏っているシナリオをシミュレーションしました。

• 例え： 町のスピーカー（メディア）が、主に少数派（反対派）の声ばかりを流しており、その結果、反対派が実際よりもずっと一般的で影響力があるように見せかけている状況を想像してください。
• 結果： 「現実的なホモフィリー（自分の仲間と過ごすこと）」と「メディア・バイアス（反対意見を増幅させること）」を組み合わせたとき、モデルは現実で見られるのと全く同じパターンを生み出しました。つまり、支持者も反対者も、共に支持のレベルを過小評価することになったのです。

最終的な結論

この論文は、ホモフィリー単体では物語のすべてを説明できないと結論づけています。

• もし人々が単に自分のグループに留まっているだけなら、支持者たちは疑念を持つのではなく、自信を持つはずです。
• 全員が「自分は少数派だ」と感じるためには、反対意見を増幅させる「何か」がなければなりません。
• モデルにおいて最も可能性が高い原因は、反対意見をより大きく、より中心的なものに見せるメディア・バイアス（あるいはそれに類するメカニズム）です。

重要な注意点： 著者らは、モデルを機能させるためにはメディア・バイアスが必要であると述べていますが、現実の世界においてメディアが実際に気候政策の報道を偏らせているかどうかについての証拠は「まちまち」であると指摘しています。ある研究では「イエス」と言い、別の研究では「ノー」と言っています。したがって、このモデルは「どのように起こり得るか」を示してはいますが、メディア・バイアスが現実世界でこの現象が起きる「唯一の理由」であることを決定的に証明したわけではありません。あくまで、ホモフィリーだけでは不十分であることを示しているのです。