Social learning drives underprioritization of collective challenges

あなたは、ある混み合った部屋の中に立っていると想像してみてください。そこでは誰もが、何が最も重要な問題であるかを決めようとしています。火災について叫んでいる人もいれば、屋根の雨漏りを心配している人もいます。現実の世界において、これは社会の役割です。今、どの課題に私たちの資金、法律、そして注意を向けるべきかを判断することです。集団の思考プロセスを研究する科学者たち（しばしば社会科学者や社会の物理学者と呼ばれます）は、長年ある奇妙な不具合に頭を悩ませてきました。つまり、ほとんどの人がある問題を恐ろしいものだと同意しているにもかかわらず、その集団がそれを最優先事項として扱うことを拒むという現象です。

これを理解するには、2つのシンプルな概念が必要です。第一に、**個別学習（individual learning）**です。これは、自転車に乗る練習をする際に、何度か転ぶことで学ぶのと似ています。つまり、自分自身の直接的な経験から学ぶことです。第二に、**社会的学習（social learning）**です。これは、縁石から飛び降りる前に、周りの人々が何をしているかを見て判断することに似ています。もし群衆が走っているのを見れば、理由が分からなくても、あなたも走るかもしれません。大きな問いは、社会がある2つの問題のどちらかを選ばなければならないとき、一方の問題は他人の様子を見て学ぶものであり、もう一方が直接的な感覚を通じて学ぶものである場合、一体何が起こるのか、ということです。

研究者のラッス・ユーンとヴィッキー・チュキョ・ヤンによるこの論文は、数学的モデル（人々の思考をシミュレーションする一種のコンピュータ・シミュレーション）を用いて、まさにそのパズルを掘り下げています。彼らは、私たちが互いに模倣する方法が、いかにして深刻な危険を無視させる原因になり得るかを調べようとしました。彼らは単に推測したのではなく、人々の思考プロセスを観察するために、2つのグループと2つの競合する問題を備えた仮想世界を構築しました。彼らの調査結果は、私たちが互いの懸念をコピーするというその仕組み自体が、最も重要な事柄への対処を失敗させる理由である可能性を示唆しています。

優先順位の大混乱

2つの問題を想定してみましょう。名前を「スロー・バーン（緩やかな燃焼）」と「ラウド・クラッシュ（轟音とともに崩れるもの）」とします。どちらも現実世界では等しく危険なものです。「ラウド・クラッシュ」は、銀行口座の急激な減少や食料品価格の高騰のようなものです。あなたはそれを即座に感じ、数字を目にし、それが悪いことだと直ちに理解します。これは個別経験を通じて学ばれる問題です。一方で「スロー・バーン」は、気候変動や新しいウイルスのようなものです。それは目に見えず、遠く離れた場所で起こり、あるいはその全容が明らかになるまでに数年を要します。直接感じることはできないため、あなたはどのように心配すべきかを決めるために、友人やニュースフィード、隣人を頼りにしなければなりません。これは社会的学習を通じて学ばれる問題です。

研究者たちは、2つのグループ（政治的なチームや近隣地域と考えてください）がこれら2つの問題に直面しているシミュレーションを構築しました。彼らは両方の問題の「危険レベル」を全く同じに設定しました。しかし、ここにひねりがあります。「スロー・バーン」については、人々は主に互いに学び合います。一方、「ラウド・クラッシュ」については、人々は自分たちの財布や日常生活から学びます。

結果は驚くべきものでした。両方の問題が等しく深刻であるにもかかわらず、グループは一貫して「スロー・バーン」を無視し、「ラウド・クラッシュ」にすべてのエネルギーを注ぎ込みました。なぜでしょうか？ それは、分断された世界における社会的学習の仕組みによるものです。

エコーチェンバー効果

シミュレーションにおいて、人々が社会的学習に大きく依存する場合、彼らは自分たちのグループ内の多数派を模倣する傾向があります。もしグループAが「スロー・バーン」について心配し始めると、彼らは皆、共に心配し始めます。しかし、もしグループBが心配しなければ、彼らは皆、冷静なままです。これにより、人口の半分は問題について叫んでいる一方で、もう半分は完全に無頓着であるという、分裂が生じます。

社会が意思決定を行おうとするとき、社会は「心配の総量」を見ます。「スロー・バーン」は特定のグループの中に留まっているため、総体的な心配レベルは本来あるべき姿よりも低くなります。一方で、「ラウド・クラッシュ」は、誰もが価格の上昇を目にするため、あらゆる場所で、すべての人々に感じられます。そのため、たとえ「スロー・バーン」が同等の致命的な脅威であったとしても、その心配が部屋の片隅に「固まって」おり、もう一方の問題への心配は群衆全体に広がっているため、社会はその問題をより低い優先順に扱ってしまうのです。

この論文は、これが人々が愚かであるからでも、ニュースが嘘をついているからでもないことを示しています。これは構造的な不具合なのです。もし他人の考えに頼りすぎ、さらにその「他人」が異なるグループに分かれている場合、社会は重大な脅威に対して半分眠っているような状態になってしまいます。

待ち時間のゲーム

研究者たちはまた、問題が時間の経過とともに悪化していく場合（例えば、ゆっくりと上昇する洪水のように）、何が起こるかをテストしました。彼らは、ある問題が社会的学習に強く依存している場合、社会が目を覚ますのが非常に遅くなることを発見しました。たとえ問題が誰の目にも明らかになったとしても、集団は待ち続けます。それは、最初の人が立ち上がって拍手するのを待っている人々の列のようなものです。全員が誰かが始めるのを待っている場合、長い間、誰も拍手をしません。

シミュレーションによれば、人々が互いに模倣すること（社会的学習）に依存すればするほど、遅延は長くなります。徐々に悪化していく問題は、それが他の問題よりも危険になった後でさえ、非常に長い間無視され続ける可能性があります。それは単に、「社会的シグナル」がまだクリティカル・マス（臨界量）に達していないためです。

不具合をどう修正するか

では、どのようにしてこの優先順位の混乱を止めることができるのでしょうか？ 論文は、この優先順位の取り違えを修正するための2つの主要な方法を提案しており、その両方は「学び方」を変えることを求めています。

第一に、問題をより「リアル」に感じさせることです。もし人々が、単に他人の話を聞くのではなく、危険を直接体験（個別学習）できるようになれば、このバイアスは解消されます。著者らは、仮想世界の中で気候変動やパンデミックの影響を「感じる」ことができるようなインタラクティブなシミュレーションなどが、人々を「他人の模倣」から「経験による学習」へとシフトさせる助けになると示唆しています。

第二に、エコーチェンバーを打破することです。シミュレーションによれば、2つのグループが互いに話し合い、相手側の意見を聞く（集団間学習）ようになれば、バイアスは消滅します。ただし、注意点があります。わずかな会話では不十分だということです。研究者たちは、グループ間の相互作用が、グループが真に相手の懸念を理解し始めるという特定の閾値（しきい値）を超えるほど「相当な量」必要であることを明らかにしました。少し聞くだけでは結果は変わりません。グループが互いの懸念を真に理解し始める境界線を越える必要があるのです。

大きな視点

この研究は、なぜ社会が、たとえほとんどの人が心配していると言っていても、気候変動のような大きな脅威に対して行動を起こせないことがあるのかについて、新しい視点を提供しています。それは、単に人々が関心を持っていないのではなく、分極化した世界において意見を形成する方法が、一致した行動をとることを困難にしているのだと示唆しています。

著者らは、自分たちの結果が数学的モデル、つまり物事が「どのように機能し得るか」のシミュレーションであり、特定の年に「何が起きたか」の測定ではないことに注意を払っています。しかし、その論理は強力です。もし私たちが自分の目による学習や、他のグループの声を聞くことよりも、自分の特定のグループの考えに頼りすぎるならば、私たちは部屋の中にある最も危険な火を見逃すリスクを負うことになります。論文は、私たちの集団的な優先順位を修正するためには、ただ隣人を見ているだけでなく、自分の目で世界を見るか、少なくともフェンスの反対側にいる隣人と話し始める必要があるかもしれないと示唆しています。