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文学部特別公開講座
7月15日、文学部特別公開講座が開講されました。
社会情報学専攻からは、安野が「情報のバイアス、認知のバイアス」というタイトルで講義を行いました。
フェイクニュースや陰謀論を信じてしまうのはなぜか？について
情報環境の変化・バイアスと認知的バイアスの観点からご紹介しました。
「フィルターバブル」や「エコーチェンバー」、「アテンションエコノミー」などの情報環境のバイアスに加え、「確証バイアス」や「ヒューリスティック的判断」、記憶の誤りなど、私たちはさまざまな認知的バイアスから自由ではありません。
「私たちの脳が省エネで（ちょっと）怠け者」であることを自覚し、「人間は（自分も含めて）みんな間違いやすい」ことを知ることが、情報リテラシーを高める第一歩と考えています。
虚偽情報・誤情報との向き合い方については、総務省のリテラシー講座についてもご覧ください。
https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/nisegojouhou/
特別公開講座では、いつも「社会心理学」の授業で学生の皆さんに出題（？）しているクイズにも挑戦していただきました。
（例１）100円玉の表には何の絵が描いてありますか？
（例２）「バットとボールは合わせて1ドル10セントです。バットはボールより1ドル高いです。では、ボールはいくらでしょうか？」（ダニエル・カーネマン著『ファスト＆スロー（下巻）』早川書房、p.66
（例１）は、お財布の中を見てみてください！
（例２）、「10セント」ではありませんよ？
こんな記事を偉そうに（？）書いている私も、いつもボケているので気を付けたいと思います。
2021年度ご報告
2021年度もコロナ禍に翻弄された1年でしたが、社会情報学専攻でも、いろいろと前に進んだことがありました。まとめてのご報告で恐縮です。
その１）常川真央先生を新たにお迎えしました！
情報システム設計やシステム構築の専門家です。
図書館は「本」を管理・所蔵するだけではなく、情報の管理・検索やアーカイブ化など、情報処理技術とも深くかかわっています。データサイエンスへのニーズが高まる昨今、力強い仲間をお迎え出来てうれしいです。
常川先生、今後ともよろしくお願いします！
その２）全学教育プログラム「AI・データサイエンス」始動！
中央大学では、2021年度より、「AI・データサイエンス」に関する全学教育プログラムが開始されました。リテラシーレベルの講義に加え、基本的な分析ツールの授業や、ビジネス現場におけるデータサイエンスの活用について実務家の方にご講演いただく授業などが用意されています。
https://www.chuo-u.ac.jp/connect/future/ai_datascience/
文系・理系を問わず、データサイエンスを活用することで、研究や実践の幅が広がるでしょう。
ちなみに、「文系」組から、私（安野）も参加しています。楽しくデータサイエンスやデータ分析を学びましょう！
ところで、大学院事務室に電話をしようとして、「中央大学大学院事務室」と検索したら、トンネルの写真が出てきました・・・
これは大学の前のトンネルで、事務室ではありません。念のため。
NHKクローズアップ現代＋『フェイクバスターズ』
あけましておめでとうございます。2020年はコロナ禍で大変な1年でした。早くこの災禍が収束して、2021年は良い年になることを願っています。
先日、12月18日（金）放送の、NHKクローズアップ現代＋『フェイクバスターズ』に出演の機会をいただき、社会心理学の観点から「フェイクニュース」についてのコメントをさせていただきました。人前に出るのはあまり得意ではないので、慣れないところで緊張して固まってしまいました(笑)。MCや他の皆様、そして編集くださった方々のおかげで、うまくまとめていただきましたことを感謝しております。どうもありがとうございました。
収録でうまく伝えられなかったことを、ここに記しておきます。
あの回のテーマは、虚偽情報がどのように拡散するのか、ということではなく、「なぜ信じてしまう（ときがある）のか」ということでした。そこで私が一番伝えたかったのは、「私たちはみんな騙されやすい」ということです。
私たちは、「見たいものだけ見てしまう」という認知的バイアス(確証バイアス)を持っています。また、「自分を価値ある存在だと思いたい(自尊感情維持の動機)」「知識がない時、関心がない時、あるいは十分な時間や注意を割けない時は、メッセージの内容そのものではなく、相手の見た目や肩書、話し方などの周辺的な情報で判断してしまう（精緻化見込みモデル）」という傾向があることもわかっています。また、虚偽の内容でも、ネット上にたくさん存在していることで、それが一種の「社会的証明」となって、真実であるかのように見えてしまう可能性もあります。しかもいったん態度を決定あるいは表明してしまうと、私たちは自分の中での一貫性にもとらわれてしまいがちです（認知的一貫性とコミットメント）。
こうしたバイアスは、人間がもともと持っているもので、インターネットが原因というわけではありません。ですから、マスメディアは良いが、インターネットが悪いのだ、というわけではないのです。そもそもメディアが介在しなくても起きることとも言えます。自分がもともと持っていた信念に沿った話である、自分の自尊感情をくすぐる、友好的で居場所を提供してくれる、専門家を名乗ってなんだか自信満々に話している、多くの人がそう言っている、そのようなとき、私たちは簡単に騙されてしまいます。（こうしたバイアスに私たちがいかに弱いか、については、チャルディーニ著・社会行動研究会訳『影響力の武器 第三版』誠信書房,2019をぜひご一読ください。)
ただし、インターネットやソーシャルメディアによる情報環境は、この傾向を強めやすいと考えられます。これまで様々な研究者が指摘してきたように、インターネット、とくにソーシャルメディアは、「自分と似た人とのつながりと、そうした人の意見への接触(エコーチェンバー)」「自分の属性や閲覧履歴などの情報を用いた、アルゴリズムによる自動的な情報提示(フィルターバブル)」などによって自分の信念を強化し、「自分とは異なる多様な人々」を、より異質で「誤った」ものとして見せてしまう可能性があるからです。
さらに注意しなくてはならないのは、私たちが日頃感じている不満や不信を利用しようとする人たちもいるということでしょう。デマや誤報は昔からあるとはいえ、現代の虚偽情報は、意図的に流す人々が存在する(また、そうした行為を行いやすい)というところが怖いように思っています。政治家や既存の権威に私たちが疑問を持つのは、民主主義社会において必要なことでもあります。問題は、それを利用しようとする人たちもいるということです。
私たちはみんな騙されやすい。人間は、様々な動機的・認知的バイアスから自由ではない。私たちが虚偽情報に惑わされないためには、そうした事実を認識したうえで、常に知識をアップデートしていくしかないと考えています。
豊かな自治体ほど図書館が利用されている？その２
先日の投稿（1月22日「豊かな自治体ほど図書館が利用されている？」）について、コメントを頂いたそうです。「都心部にある図書館は、通勤などで利用する人が多いから、貸出数が多くなるのでは？」ということでした。（反響を頂けるとは思わなかったので感激です。ありがとうございます！）もっと早くに書きたかったのですが、続きのご報告が遅くなって申し訳ありません。以下、少し長くなって恐縮ですが、補足させてください。
ご指摘の件ですが、はい、その可能性はあると思います。貸出密度とは、貸出数/その自治体の人口、なので、厳密に言えば、その自治体の住民が借りているとは限りません。
そこで、東京都公立図書館データをもう一度見て、「(個人利用の)自治体内貸出比率」を出してみました。（貸出冊数内訳うち自治体内貸出数を個人貸出総数で割ってみました。）この「自治体内貸出比率」と「貸出密度」との相関係数を出すとr=-0.670。強い相関関係がみられました。「他自治体からの利用率が高い図書館ほど貸出密度の数字が高くなる」という事実は重要だと思います。貸出密度を指標とした分析の限界が示唆されますね。これも、別解釈をご指摘いただいたおかげです！どうもありがとうございます。
興味深い結果が得られたのですが、１つだけ注意も必要です。「自治体内貸出数」はデータに欠損が多く（＝統計を取っていない自治体も多く）、都内自治体総数５８のうち、３７の自治体しかデータがそろわないのです。つまり、r=-.670という相関係数は、データの一部で見られた関係であって、すべてのデータがそろった時にどうなるのかはわかりません。 なお、こうした「データの欠損」は、データ分析ではよく見られます。たとえば世論調査の回収率は良くて60～70％です。「わからない」という回答もよくあります。利用できるデータが限られるときは、欠損を補うような補正をかけることもありますが、全体を推測するときには注意が必要です。 今回についていえば、利用者アンケートなどを併用するのが望ましいかもしれませんね。
さて、こうして、別解釈の可能性を考えるということは、データ分析において常に重要な課題です。そして一番面白いところです。 こうしたコメントを頂けて光栄です。
今回の分析例でいえば、「一人当たり税額」と「貸出密度」に相関がみられたとしても、別の変数（自治体の図書館予算や産業、利用者の年齢・学歴・職業など）を介した「疑似相関（見せかけの相関）」ではないかということはつねに頭に入れて考察する必要があります。複数の変数の効果を同時に検討する際には、 重回帰分析などの多変量解析を用いるのが１つの対策ですが、それで完了ではありません。データ分析の結果はあくまでも、「なぜそのような関係が出てくるのか」を考える次の出発点になります。（え？それじゃ意味がない？いえいえ、このサイクルが重要なのです。）
もう１つ大事なことがあります。比例や反比例などの共変関係が認められても、因果関係があるとは限りません。（税金をたくさん納めれば本を借りるというわけではありません。）因果の推測は難しいので、厳密にはランダムアサインメントを用いた「実験（対照実験）」が必要になります。（A/Bテストと呼ばれることもあります。）
ちなみに、社会情報学専攻では、隔年ではありますが「実験計画法」の授業も受講できます。簡単な心理学の実験なども体験できる授業です（私の担当ではありませんが、カリキュラムのひそかな自慢です）。ここでご紹介した研究法について 関心のある方は、安藤清志・村田光二・沼崎誠 (編)(2017)『社会心理学研究入門 補訂新版』（東京大学出版会）をぜひご一読ください。 私も第10章を担当しています。
なお、こうしたトレーニングは、学部の授業でも行っています。その一部はまた後日ご紹介させてください。
簡単な分析ができるだけで、他にもいろいろなことが見えてきます。長くなってしまったので、次回に続きます。
豊かな自治体ほど図書館が利用されている？
大学院の授業で、公開されているデータや統計資料を使って、いろいろな分析をしています。
試しに、都内23区＋市町村の図書館利用（貸出密度＝図書館の貸出数を自治体内人口で割ったもの）と、一人当たり税額をプロットしたら、上の図のようになりました。「一人当たりの所得が大きい自治体ほど、図書館の本がよく借りられている」という関係が見えます。
面白かったので、これを学部1年生や2年生のクラスに見せて、「なんでこんな関係になると思いますか？」と考えてもらいました。（仮説を考える練習です。）
比例・反比例関係の強さを表す「相関係数」を出してみると、一人当たり税額と貸出密度の相関係数rは0.496でした。（ちなみに分布に合わせて税額の対数をとったものと貸出密度との相関を見るとr=0.590になります。）相関係数は絶対値が１に近いほど完全な比例・反比例の関係なので、0.5前後というのは、わりと関連が強いといえる数値です。
「お金のあるところは図書館に本がたくさんある？」・・・実は蔵書数と貸出密度はやや相関がありますが(r=.375)、蔵書数と一人当たり税額はほとんど相関がありません(r=.129)。ちなみに自治体の蔵書数と関係が強いのは自治体の人口でした（r=.902）。
「お金持ちはケチで本を買わない？」
「お金持ちは教養がある？」
「学歴の高い人が高所得になりがちだから？」 ・・・などなど、どれも一理ありそうです。
個人の読書行動との関連を見てみるとさらに面白そうですね。
第27回中央大学学術シンポジウム
第27回中央大学学術シンポジウム「地球社会の複合的諸問題への応答」が2018年
12月8日（土）に中央大学駿河台記念館で開催されました。社会情報学専攻から
は、2人の教員がそれぞれ次の報告を行いました。
安野智子「情報の読み飛ばしと世論調査の提示が情報探索と争点知識に及ぼす影
響」
宮野勝「政治家信頼・不信理由の探索」
ご来場くださったみなさま、ありがとうございました。
シンポジウムの詳細は下記をご覧ください。 第27回中央大学学術シンポジウム