E2IATLAS: A Normative Database of Nature Images with Affective and Self-Transcendent Emotion Ratings
本論文は、2,000人以上のグローバルな参加者によって評価された3,161枚の自然画像からなる包括的な規範的データベースであるE2IATLASを紹介しており、これはポジティブな超越性に支配された明確な3因子感情構造を明らかにし、負の価（バレンス）にもかかわらず慈愛を呼び起こす独自のプロファイルとして環境的苦痛のイメージを特定している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む
あなたの脳を、高度な技術を備えた巨大なラジオだと想像してみてください。何十年もの間、私たちの感情を理解しようとしてきた科学者たちは、主に2つのステーション、「快・不快」（どれくらい好きか）と「高揚・沈静」（どれくらいのエネルギーを与えるか）というチャンネルにチューニングしてきました。これは、すべての曲が「明るいか暗いか」、あるいは「速いか遅いか」のどちらかであると言っているようなものです。しかし、もしこれら2つの単純なカテゴリーには当てはまらない、強力な感情を放送している他のステーションがあるとしたらどうでしょうか？もし、ある写真を見たときに、宇宙との深い繋がりを感じたり、見知らぬ人を助けたいという突然の衝動に駆られたり、あるいは巨大なものの前で自分がちっぽけな存在であると感じたりするとしたら？これらは「自己超越的感情」と呼ばれます。これらは、自分を「私」という個人の存在としてではなく、より大きな「私たち」の一部であると感じさせる感情です。
なぜこれが重要なのでしょうか？なぜなら、現在、私たちの惑星は深刻な問題に直面しているからです。私たちは気候変動や汚染、自然の喪失を心配しています。科学者たちは、人々が地球を守りたいと思うほどに「心地よい」と感じる自然の写真はどのようなものかを突き止めたいと考えています。単に綺麗で幸せな写真が必要なのでしょうか？それとも、畏敬（awe）、感謝（gratitude）、あるいは苦しむ森への慈しみ（compassion）を感じさせる写真が必要なのでしょうか？これに答えるためには、世界中の人々によって厳密にテストされた、自然の写真の膨大なライブラリが必要です。このライブラリがなければ、研究者たちはランダムに写真を選び、それがうまくいくことを祈るという、単なる推測に頼ることになってしまいます。
そこで登場するのが、E2IATLASです。この論文を、人間が自然を見たときにどのように感じるかを示す、世界初の大規模で超詳細な地図の構築だと考えてください。研究者たちは単に10枚や20枚の写真を調べたのではありません。彼らは3,161枚もの異なる自然の写真を収集しました。これらは単なる美しい夕日だけではありません。手つかずの山々から可愛い動物、さらには汚染された川や森林破壊された土地まで、あらゆるものが含まれています。そして、52カ国から集まった2,092人の人々に、すべての写真の評価を依頼しました。しかし、彼らは単に「これは好きですか？」「これは刺激的ですか？」と聞いたのではありません。彼らは6つの特定の質問をしました。それは、心地よさ（Pleasantness）、エネルギー（Energizing）、畏敬（Awe：あの「うわあ」と感じる感覚）、慈しみ（Compassion：他者を思いやる気持ち）、繋がり（Connectedness：自然の一部であると感じること）、そして感謝（Gratitude）です。
以下にその発見を記します。これは、既存の地図を塗り替えるものです。
1. 「快・不快」の地図は単純すぎた
長い間、科学者たちは、片側に「心地よさ」、もう片側に「エネルギー」を配置したグラフによって、あらゆる感情を記述できると考えてきました。しかし、E2IATLASのデータは、その地図には巨大な空白地帯があることを示唆しています。彼らが評価を分析したところ、感情は単に「幸せ」か「エネルギッシュ」かに分かれるのではなく、3つの明確なグループを形成しました。
- 「ポジティブな超越性」グループ： これが最大のクラスターでした。人々が畏敬、繋がり、感謝を感じるとき、それらはほぼ常に心地よさも伴うことが分かりました。これら4つの感情は、結束の強いバンドのように共に移動します。
- 「エネルギー」グループ： これは単なる覚醒度（どれくらい興奮しているか、あるいは落ち着いているか）でした。驚くべきことに、これは他の感情とは完全に独立していました。ある写真は非常に穏やか（低エネルギー）であっても、深い繋がりを感じさせることがあるのです。
- 「慈しみ」のグループ： これが最も興味深い驚きでした。慈しみ（苦しむものへの配慮）は、必ずしも「幸せ」な感情と共にあるわけではありませんでした。汚染された川や死にゆく動物の写真を見たとき、人々は**非常に不快（悲しい）**と感じる一方で、非常に慈しみを感じることがあります。この感情は、単なる「悲しみ」ではなく、独自のユニークなものなのです。
2. 「苦痛と慈しみ」の秘密
研究者たちは、従来の地図が見落としていた特別な写真のグループを発見しました。彼らはこれを**「苦痛ー慈しみ（Distress-Compassion）」プロファイルと呼びました。これらは、石油流出や森林火災といった環境災害の画像です。標準的な「快・不快」の地図で見ると、これらの写真は、単なるグレーの壁やコンクリートの建物の写真と同じように、「不快」かつ「低エネルギー」な中立的な写真に見えます。しかし、E2IATLASは、これらが全く異なるものであることを示しました。災害の写真は高い慈しみ**を感じさせたのに対し、グレーの壁の写真は何も感じさせませんでした。これは、もし「幸せか悲しいか」という視点だけで見てしまうと、ある悲しい写真が人々を助けたいと思わせる一方で、別の写真は単に人々を無関心にさせてしまうという事実を見逃してしまうことを意味します。
3. 見え方よりも「何であるか」が重要
チームはさらに、人々がそう感じるのは写真の「色」や「形」によるのか、それとも写真が伝える「物語」によるのかを知りたいと考えました。彼らはコンピュータを使用して、ピクセル（明るさ、色、エッジ）とコンテンツ（空、水、木、建物がどれくらい含まれているか）を分析しました。
結果は、物語の勝利でした。「何が」写っているか（例：「これは森である」対「これは都市である」）を知ることは、単に色を見るよりも、人々がどのように感じるかをはるかに正確に予測しました。
- 「人間」の要因： それらの「自己超越的」な感情（畏敬、感謝、繋がり）を殺す最も強力な要素は、人間のインフラの存在でした。建物、道路、橋が見えれば見えるほど、人々が畏敬や感謝を感じる可能性は低くなります。それはまるで「超越性の抑制因子」のようです。
- 「水」のブースト効果： 興味深いことに、水には特別な力がありました。水の見た目の良さを考慮に入れた後でも、写真の中に水が含まれていることは、他の要素よりも畏敬や繋がりを感じさせる効果を特異的に高めていました。
4. 全員が同じように感じるが、感じる度合いは異なる
研究者たちは、異なる国の人々が異なる感じ方をするかどうかを確認しました。彼らは、自然を好ましいと感じること（心地よさ）は、居住地に関わらず、ほぼ共通していることを見出しました。私たちは皆、自然を素晴らしいと感じるように設計されているようです。しかし、「自己超越的」な感情（畏敬、感謝、繋がり）はもう少し変動がありました。例えば、アフリカの人々は、ヨーロッパの人々よりもこれらの感情をやや高く報告しました。また、面白いパターンもありました。赤道に近い低緯度の地域に住む人々は、極地方に近い人々よりも、これらの深い繋がりをより強く感じる傾向がありました。また、男女で自然を「心地よい」と感じる度合いは同等でしたが、女性の方が畏敬、慈しみ、繋がりのレベルをわずかに高く報告する傾向がありました。
結論
E2IATLASは、科学者にとってのマスターキーのようなものです。これまでは、研究者が「畏敬」がどのように地球を守りたいという気持ちに影響するかを研究したいと思っても、どの写真を使うべきか推測するしかありませんでした。しかし今では、彼らは「畏敬は高いが悲しみは低い」写真や、「慈しみは高いがエネルギーは低い」写真を選べるデータベースを持っています。彼らは、自然が私たちを動かす仕組みを真に理解するためには、単に「幸せ」か「悲しい」かを超えて見る必要があることを発見しました。私たちは、自分を小さく、繋がりを感じさせ、慈しみを抱かせるような感情を測定しなければなりません。そしてデータは、こうした感情を呼び起こすためには、自然が野生で手つかずであると感じられるものを見せる必要があることを示唆しています。なぜなら、建物が見えた瞬間に、その特別な魔法は消え始めてしまうからです。
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