Mapping gender measurement approaches through semantic embedding and intersectionality framework reveals hidden trends

医学の世界において、医師たちは健康を理解するために、長らく「性別（sex）」という単純な生物学的区別に頼ってきました。これは、染色体やホルモンといった、人が生まれ持った身体的特徴を指します。しかし、それとは別に、人々が病をどのように経験し、回復するかを形作る、同様に強力な力が存在します。それが「ジェンダー（gender）」です。ジェンダーは生物学的な事実ではなく、社会的な事実であり、人々がどのように認識されるかに基づいて社会が割り当てる、役割、期待、そして日常生活から構築されるものです。個人のジェンダーは、ストレスレベル、職業、病気の時の世話をしてくれる人、そして世界との関わり方に影響を与えます。数十年にわたり、医学研究はこのニュアンスを見落としがちであり、ジェンダーを単なる男女の二択として扱ったり、あるいは完全に無視したりしてきました。この見落としにより、個人の社会的経験に特有の症状や治療法が、生物学的な違いとして誤ってラベル付けされたり、説明がつかないまま放置されたりすることが頻繁に起こりました。

これを修正するために、研究者たちはジェンダーをより正確に測定するためのツール、すなわち「尺度（インストゥルメント）」を長年作成してきました。これらのツールは、本質的には、職業や所得から、性格特性や介護の義務に至るまで、その人の生活に関する質問のチェックリストです。その目的は、これらの複雑な社会的経験を、生物学的データと共に研究できる「数値」へと変換することにあります。しかし、これらのツールが増えるにつれ、新たな問題が生じました。数十種類の異なるチェックリストが使用されている中で、それらが実際には互いにどのように関連しているのかが誰にも分からなくなったのです。二つの異なるツールは同じものを測定しているのでしょうか？ それとも、人間経験の全範囲をカバーしているのでしょうか、それともすべてが同じ狭い範囲の生活に焦点を当てているのでしょうか？ 比較する方法がなければ、この分野は、互いに積み重ねることができない、断片化された研究の集まりになってしまうリスクがありました。

ドイツとオランダの研究チームは、この状況をマッピングすることに着手しました。彼らは1974年から2025年の間に発表された28種類の異なるジェンダー測定ツールを集め、単に質問文を読むだけでなく、言葉の意味を理解するコンピュータの手法を用いて分析しました。それは、司書が何千冊もの本を、単にタイトルで分類するのではなく、中身の物語に基づいて整理する様子を想像してみてください。たとえ表紙が違って見えても、似たような物語を伝える本をグループ化するのです。研究者たちは同様のデジタル・アプローチを用いて、これら28のツールがどのように重なり合い、どこで分岐し、どのような盲点を共有しているのかを調べました。

チームが最初に発見したことは、これらのツールが決して均一ではないということでした。彼らは、これらの器具で問われる質問が、人生のわずか数少ない領域に集中していることを発見しました。測定される変数の大部分は、性格とライフスタイル、経済的地位、メンタルヘルス、そしてケア（介護・世話）の仕事という、主に4つのカテゴリーに分類されます。これら4つの領域が、28のツール全体で問われている質問の約8割を占めています。対照的に、個人のアイデンティティの他の極めて重要な側面は、ほとんど無視されていました。年齢、性的指向、人種、宗教、あるいは個人的な世界観に関する質問は、ごくわずかなツールにしか登場せず、多くの場合、付け足し程度に扱われていました。このことは、現在の医学研究が、裕福な西欧諸国には適合するものの、他の地域の人々や異なる生活構造を持つ人々の現実を記述するには不十分な、特定の狭いバージョンのジェンダーを捉えていることを示唆しています。

研究者たちが質問の中で使われている具体的な言葉を詳しく調べたところ、驚くほどの合意の欠如が見つかりました。約400のユニークな変数の中で、複数のツールに登場したのはわずか24でした。しかも、その表現さえ異なることが多々ありました。あるツールでは「婚姻状況（marital status）」と問い、別のツールでは「民事上の身分（civil status）」と問うことがありますが、これらは同じ意味です。この断片化により、研究を直接比較することが困難になっていました。これを解決するため、チームは言葉の意味を理解できるコンピュータ・システムを使用しました。彼らは質問を「文章」として扱い、それらの意味がどれほど似ているかを計算することで、ラベル付けされた名称ではなく、それらが実際に何を測定しようとしているかに基づいて、ツールをグループ化することができました。

この深い分析により、ツールは自然に6つの明確なグループに分類されることが明らかになりました。一つのグループは、自己カテゴリー化や社会的提示など、ジェンダー・アイデンティティの表現方法に完全に焦点を当てています。別のグループは、男性的な、あるいは女性的な特性を記述するための形容詞のリストを用い、性格特性に特化しています。第三のグループは、所得、教育、家事の分担といった社会的役割を厳格に見ています。他のグループはこれらの要素を混合し、心理的特性と社会的要因を組み合わせたツールであったり、トラウマや慢性疾患といった特定の健康アウトカムに焦点を当てたツールであったりします。研究者たちは、同じグループ内のツールは非常に似通っているものの、異なるグループのツールは、しばしば全く異なるものを測定していることを発見しました。例えば、「性格特性」を測定するように設計されたツールは、たとえどちらも「ジェンダー尺度」とラベル付けられていたとしても、「経済的地位」を測定するように設計されたツールと互換性があるわけではありません。

また、この研究は地理的な偏りについても浮き彫りにしました。ほとんどのツールは、ヨーロッパや北米、特に高所得国から来ていました。これは、そこで問われる質問が、フォーマルな雇用や特定の家族形態といった、それらの地域の社会構造を反映していることを意味します。研究者たちは、労働市場、世帯構成、あるいは所得の測定方法が異なる場所では、これらのツールは機能しない可能性が高いと指摘しました。さらに、これらのツールのうち、日常的な病院の現場で使用されるよう設計されているものは極めて少ないことも分かりました。多くのツールは、詳細な患者の幼少期の調査や特定の社会的習慣など、医師が通常収集していないデータを必要とするため、こうした知見を日常的な医療に応用することを難しくしています。

おそらく最も重要な発見は、この分野が共通の言語を持たずに運営されてきたということです。研究者たちは、多くのツールが存在する一方で、それらが単一の、まとまりのあるシステムを形成していないことを示しました。代わりに、それぞれが独自の焦点と盲点を持つ、散在したクラスターとなっているのです。これらの関係をマッピングすることで、チームは、これらの器具がいかに収束し、あるいは乖離しているかについての初めての明確な全体像を提供しました。彼らは、医学界が前進するためには、ジェンダーを単一のチェックボックスとして扱うのをやめ、それを複雑で多次元的な経験として認識する必要があると論じました。この研究は、医師が臨床現場で信頼できるジェンダー・スコアを使用できるようになる前に、この分野が、単にバイナリー（二進法的）な箱に収まる部分だけでなく、人間の生活の全容を捉える、より豊かで多様な語彙に合意する必要があることを示唆しています。このマッピングは最終的な解決策ではなく、医学がようやく「人間という存在の全体像」を見ることができるようになるための、不可欠な第一歩なのです。