松井信彦のレビュー一覧

ソーシャルメディア・プリズム――SNSはなぜヒトを過激にするのか？

さまざまなアイデンティティーを試しては、他人の反応を伺い自己提示を更新して帰属意識を味わう

SNSには穏健派が現れづらい

過激な意見は取り下げづらいから、より評価される過激なほうに強化される

偽りの分極化

フェイクニュースの免疫学――信じたくなる心理と虚偽の構造

フェイクニュースに強くなるための方法を学ばせてくれる一冊。SNSなどが普及していく中で、感情に訴えてきたり、ストーリーを描きやすいフェイクニュースは短時間で広範囲に広がっていく。今はそこまでの影響力はないとされているが、選挙結果を大きく左右しかねない問題に発展する可能性をはらんでいる。頭では嘘だと分かっていても、感情的に信じてしまう仕組みになってしまっており、とても恐ろしいものである。筆者はフェイクニュースに対抗するために、免疫を獲得するべきだと主張する。ある一定数がフェイクニュースの耐性を取得することで、その広まりは大きく抑制される。また免疫を得るために、訓練をしたり毒性の低いフェイクニュースをあえて摂取することを推奨している。フェイクニュースが問題になりつつある現代で読むべき一冊なのかもしれない。

フェイクニュースの免疫学――信じたくなる心理と虚偽の構造

フェイクニュースの拡散はパンデミックに似ている。「5G電波でコロナ被害が拡大する」というトンデモ論を信じた人々によって、欧米でいくつの基地局が犠牲になったか…。

​怖いのは「正しい知識」だけではデマを防げない事実。いつ自分も騙されるかわからないからこそ、騙される前に弱毒化したフェイクの手口を擬似体験し、社会に集団免疫を築く「心理的接種理論」への転換が非常に面白かった。

​ワクチン陰謀論が蔓延する中、その対策にもまた「免疫」が有効という結びには皮肉が効いている。
説教臭さがなく、シニカルなユーモアも交えられた実用書でした。

ソーシャルメディア・プリズム――SNSはなぜヒトを過激にするのか？

私には難解で目が滑ってしまってなかなか頭に入ってこなかった。飛ばし飛ばし読んだが、SNSはアルゴリズムで自信の興味のある情報に最適化されているので、日々目にしている情報だけが全てでは無い、と意識しようと思った。人の行動心理の知識がある程度ある人だときっとより面白いのだと感じた。

ソーシャルメディア・プリズム――SNSはなぜヒトを過激にするのか？

SNS上で目にする過激な意見は、必ずしも多数派の声ではない。
穏健な人ほど発言を控えるため、派閥内でも強い主張だけが可視化され、それが世論のように見えてしまう。
また、異なる意見に触れることは理解を深めるとは限らず、むしろ自分の立場を強化してしまうこともある。
SNSを見るときの前提を一段引き上げてくれる一冊。

オウムアムアは地球人を見たか？ 異星文明との遭遇

まず解説を、その後本文を読んだので、著者の主張を客観的に受け取れたと思う。この本に限らずだが、翻訳書は解説から読むと全体像が把握しやすい。

「偶然」の統計学

●「到底起こりそうもない出来事がなぜ起こるのか」を主題に、格率について述べた本。結論を言えば、到底起こりそうもないと断ずる私たちの理解に誤りがあるとのこと。

スプーンと元素周期表

周期表の各元素に纏わるこれでもかというエピソード。その中で関連する歴史的事件や人物、社会背景を交えて語る。いわば、元素を主人公にした物語。

文系のぼくにとって、化学はどちらかというと苦手科目。高校の時、必死に覚えた周期表。この本を読んだあとでは違った感覚で眺めることができる。
味気ない周期表がただの記号の差列ではなく、人類の歴史と密接に関わる壮大なドラマであることを体感した。

400ページを超える大著。ぼくにとっては消化不良の面あるため、ときを置いて再読しよう。
100種類以上ある元素。元素を構成するのは、陽子、中性子、電子。元素の違いはこの数。どうして数が違うだけでこんなにも元素の特性に違いがあるの？紅茶に溶ける金属製のスプーン。本書のタイトルにもあるが、これは原子番号31のガリウム。どうしてホウ素、アルミニウムだと溶けないの？

左巻先生の解説。「私の元素講座に、小学生や中学生が参加することがある。「乾燥空気の成分は多い順に窒素、酸素だが、３番目は？」などと参加者に問うと、子どもたちが「アルゴン」と即答する」との記載がある。恐るべし子供たち。

それにしても周期表を作ったメンデレーフは偉い。ただし、ノーベル賞の受賞は逃している。唯々残念。

ソーシャルメディア・プリズム――SNSはなぜヒトを過激にするのか？

私は政治に関して穏健派だが、SNSでの情報収集に偏りがあってはいけないので、最適化されたプラットフォームを期待している

私を忘れた父を愛す アルツハイマーの脳との七年

循環器専門医である著者が、認知症になった父親の介護を記録した本です。医学的知見が散りばめられていますが、この本のポイントは、知識がある医師でも感情的に受け入れが進まず、様々な衝突を起こしながら、介護が進められていくことを、赤裸々に描いているところだと思います。介護者の方には参考になるかもしれません。

宇宙に質量を与えた男 ピーター・ヒッグス

物質に質量を与えるヒッグス粒子の「生みの親」がノーベル賞を受けるまでの物語。
単に伝記ではない。素粒子物理学を取り巻く状況の変化、理論についてもかなり分かりやすく説明してくれている。

スイスイ頭に入るのだが、この辺の本読んでいつもそうなのだが、読み終わると何も知識として残っていない。うーむ。難しいというか、対称性とか、繰り込みとか、何のことやら何でそんなに騒ぐのか全く理解できてへんねん、きっと。

ヒッグスの謙虚な人柄が目を引く。

その「理論」、ほぼ同時に６人が提唱していたらしいんだが、それを検証する方法としての「ボゾン」の存在に言及したのがヒッグスだけだった（の？）。
加速器の予算稼ぎのためにヒッグスボゾンがクローアズアップされた一面もあった様だが、事実発見。その発見も、パンと見つかったのではなく、蓋然性の確率が一定の水準を超えたということだったんか。

難しすぎる。

そもそもヒッグスボゾン、通常物質レベルの質量には関係なく、素粒子に構造をあたるものだという説明と、すべての物質に質量を与える、みたいな記述があって、頭が混乱している。

だが、本としては十分に面白く読めた。

結局、ヒッグス場って何？

オウムアムアは地球人を見たか？ 異星文明との遭遇

オウムアムアが人工物とする推定の妥当性をどう捉えるかで著者に対する印象が変わると思う
オウムアムアがどこから来てどこへ向かったかの説明はなくがっかり
現在の科学の問題点が繰り返し語られるが、アメリカの科学研究/教育は優れた点が多そう

オウムアムアは地球人を見たか？ 異星文明との遭遇

著者はハーバード大学教授で、天文関連の団体の委員長を兼任する。異星文明の証拠を探索するプロジェクトのリーダーでもある。 タイトルに惹かれて読んでみた。 恒星間天体オウムアムアが話題になったことがあり、その科学的な分析の本と思ったが、内容はオウムアムアをめぐる論争の考察、著者の半自伝的な話、自己の見解を記述したもので、正直あまり面白くなかった。
オウムアムアがただの岩石なのか、何か意図を持って送られた物質や物体なのかが話の焦点。 著者は後者の方と考えているが、科学者の多くは単なる岩石説を支持している。 これがただの岩石であれば、理論上の軌道から大きく外れてしまったことが不可解であり、著者は何らかの未知の力が働いていると考えている。 将来の科学の発展を考えると、従来の考えに固執せず他の説も検討すべきであるという。
この本は翻訳が少々難しく、著者が回りくどい言い方をするため、内容を理解するのが難しかった。 著者の愚痴っぽい感じもした。 とりあえず最後まで読んでみたけれど、よくわからないもやもやした印象だけが残った。

AI新生――人間互換の知能をつくる

幸福の定義が上位1％に入ることだとしたら99％は不幸になる。とか、割引率によるAIの価値の推定とか、とてもキレ味のある論評。バークレーっぽい感じもあって、トランスセンデンスも引用されている。結局AIへの不安というよりは、一神教の人たちのロジックドリブンで行った究極への不安ってことの方が大きいねえ。というふうに読みました。ロジックドリブンの場合には、境界条件の設定がすごく重要な意味を持つんだけれど、ロジックが完全性を持つ時には境界条件がなくなって自己言及を起こすようなところにまでいく。当然全てがmake senseするということは無くなるんだけど。最後の方は人間の幸せの計量方法みたいな方向に行くのですが、全くかけらもピンときませんでした。
人間が意思を持って、目的のために生きているというところを疑えないみたい。
その点、小さい頃から一切空とか言ってる文化圏にいるから、なぜイーロンマスクとかが大騒ぎしてたのか全然わからなかったけど、なんとなく今はわかる気がする。
この本読むと、やっぱ西田さんとか福本さんとか三宅さんの方向で行きたいです。

スプーンと元素周期表

元素記号にまつわるエピソード集。新たな元素を巡る科学者たちの争いがやはり印象的で、元素の名付けを巡って混乱があったり、新たな元素の発見が覆されたり。人間臭い内容が実に多い。ちょっとボリューム満点すぎて、文系にはちょっとお腹いっぱいになってしまったが。。

もうダメかも――死ぬ確率の統計学

文体が眠たくなるが、中身は面白い。
100万分の１の確率をマイクロモートと定義して、イギリスで一日の間に平均して死亡する確率と同じとする。また30分寿命が縮む確率をマイクロライフと定義し、アルコール一杯目は1マイクロライフ寿命が増加、2杯目以降は0.5マイクロライフ寿命が縮むそうな。このような新単位系を導入することで、様々なリスクの横並びを比較することが可能になる。出産のリスクは120マイクロモート、スキューバダイビングのリスクは５マイクロモート、アフガニスタン駐留は1日当たり47マイクロモート。
これらのリスクを理解する人の心は不安定？で、リスクを400分の１ととるか安全は400分の399ととるかで態度が変わる。また、同じような人が400人いたら死ぬのが1人として、同じような人って誰？の定義が難しい。「確率はまっとうな概念に見えて、直感的に難しくてややこしいもの」であり、「伝える側が、伝えようとしている内容を、本当はよくわかっていない、確率とは混乱そのもの」であるというのが結論である。もしも？とそれがどうした！の2面的解釈を個別事例毎に使い分けることが確率を御するコツのようである。

もうダメかも――死ぬ確率の統計学

タイトルよりも、副題の「死ぬ確率の統計学」の方がわかりやすいかもしれない。
本書は人が生まれてから死ぬまでの間に出くわす死亡リスクについて考察するもの。統計的な事実と３人のモデル（ノーム、プルーデンス、ケビン）の人生を重ね合わせて、ストーリー仕立てで、ちょっとユーモラスに、いささかシニカルに概観していく。

原題の"The Norm Chronicles"は、モデルの１人のノーム（Norm）の名と、普通名詞としての標準的な状況（norm）を重ねたもの。つまりは、「（ノームに代表されるような）一般的な人の人生のあれこれ」というところだろうか。
章ごとに、人生の途上で出会うさまざまな出来事が考察されるわけだが、乳児期、自己、薬物、出産、交通機関、安全衛生、ライフスタイル、手術、老後のお金、とまぁ生きていればいろんなことがあるわけである。

本書前半では、マイクロモートと呼ばれる基準が随所に出てくる（提唱者は著者らではない）。マイクロは１００万分の１、モート（mort）は死の意で、死亡確率１００万分の１を指す。
生きていれば危険はつきものだけれど、死ぬほどのことはそう多くはない。イングランド／ウェールズ（＊著者はイギリス人）では、事故や事件で亡くなる人は毎日５０人ほどだという。この地域の人口は合わせて５０００万程度なので、つまり１００万人に１人が劇的な出来事で命を落とすことになる。これを１マイクロモートと呼ぶ。普通の暮らしをしていて不慮の死を遂げる確率はこれくらいですよ、ということだ。これがもうちょっと危ないこと、例えばスキューバダイビングをするとか、全身麻酔を受けるとかになると、確率は１０マイクロモートに上がる。こうして危険を換算すると、急性のリスクを比較することが可能になるわけである（まぁざっくりと、だけど）。

本書の中で、著者らはもう１つの基準、マイクロライフも提唱している。こちらは成人の人生を１００万等分した１個の単位のことで、概ね３０分間に当たる。これは何の役に立つかというと慢性リスクを考えるのにちょうどよいのだという。単純にぼんやりと時間を過ごすだけでもマイクロライフは減っていくわけだが、不健康な生活をしていればその分、マイクロライフもどんどんと減っていく。たばこ２本で１マイクロライフ減り、ウェストが２．５センチ太くなるごとに１マイクロライフ減る。ハンバーガー１個で１マイクロライフ、度数が高いビール１リットルで１マイクロライフ。
１個のハンバーガーで死ぬことはめったにないけれど、積み重なれば寿命は短くなっていく、というお話。

さらりと読んで、ふぅん、そうかというところだが。独特のシニカルな語り口は何となくイギリスっぽい感じがする。
イギリスはコホート研究（cf.『ライフ・プロジェクト』）みたいなものも盛んなようで、統計的に物事を見る地盤のようなものがあるのかもしれない。

もうダメかも――死ぬ確率の統計学

主に死亡やその他の災難の原因別の確率についての種種雑多な記述。おもしろいが、この和文タイトルは、ミスリーディング。原タイトルは、The Norm Chronicles (ノーム(登場人物の名前、標準という単語のダジャレ)の歴史）。うーん、直訳は、売り物にならないな。
ちょっと前まで、出産時の死亡率は、家庭内のほうが病院より低かったんだね。原因は院内感染。現在も医療関係者が院内感染に神経を使う理由がよく分かる。

もうダメかも――死ぬ確率の統計学

「リスク」が何なのか、を自分なりに考えるにあたって、いろいろとヒントがもらえるのだが、いかんせん、なにか癖のある文章でよみづらいかな。

もうダメかも――死ぬ確率の統計学

　様々な確率やリスクに接する際、我々が決まって陥る混乱──結局、この数字は一体我々にとって何を表しているのか──の正体とは何か、そしてそれはなぜ生じるのか。この謎に、人生の様々なライフステージにおけるイベントを題材として迫る本。ベイズ統計学を専門とするケンブリッジ大学教授と数学に関する著書のあるジャーナリストの共著である。彼らによれば、我々のリスク＝確率をめぐる混乱とは、リスクが表明するドライな「数字」と、その出来事を経験することになる人々が紡ぐウェットな「物語」という、2つの全く異なるアスペクトが「確率」という概念の中に同居していることにあるという。本書の目指すのは、これら2つの側面を同時に扱いながらこの混乱を解きほぐして行こうというもの。その上で著者らは「人にとって確率は存在しない」と嘯く。一体どういうことなのか？

　本書で扱われるリスクイベントは幼児誘拐や交通事故、オーバードーズ、ベースジャンプや隕石衝突まで多岐に亘るが、これらを同一平面上で比較するのは直感的には殆ど不可能である。そこで各イベントのリスクを測るゲージとして導入されるのが「マイクロモート（MM）」「マイクロライフ（ML）」という単位であり、これが本書全般の中核をなす著者ら独自のアイディアとなっている。MMとは外因による急性リスクによる死亡確率100万分の1のことで、平均的イギリス人が1日に突発的な致死性イベントで死ぬ確率にほぼ等しい。たとえば1MMはサイクリング45kmで生ずる死亡率だが、鉄道で同じリスクを実現するには12,000kmを要する。MLはその慢性リスクバージョンであり、平均的イギリス成人の平均余命の1/100万を指し、時間にして概ね30分程度。タバコ1本の喫煙は0.5MLを消費、つまり統計上15分だけ余命が短くなる。ハンバーガー1個は1MLだ。こうして異なるリスクファクターの比較を行いながら、隠された人間の諸リスクに対する不合理な態度を炙り出してゆく。

　・「顕現性」。子供の事故は比較的確率の低い事象だが、よりありふれた他の事象よりも大きな評価値が割り振られがちだ。その為子供の危険な遊びを必要以上に忌避してしまい、かえってリスクへの対処法を学ぶ機会を奪っているという。
　・「確率」と「成り行き」。たとえば100万分の1という確率は、いざ我が身に起こってしまえばもはや固有の経験（成り行き）としての評価を受けるため、もはや意味をなさない。
・「バイアスのかかった同化」。新たな情報に接した場合、人々は各自の信条や直感に合う事実のみを取捨選択する為、元来の信条を強める結果となりがちである。リスク評価の一部は信条により行われ、リスクそのものに対する評価とは乖離する。ポリティカルグループごとに環境リスクに対する割引率は異なるのだ。
・「感情ヒューリスティック」。出産に関するリスクは、その後に得られる利益（子供の獲得）に対する期待が大きい場合、自分だけでなく他の誰にとっても小さいと見積もられる。
・「リスクホメオタシス（リスク補償）」。自動車装備の性能が上がりリスクが変動すると、リスク水準を以前と同じに保とうとしてかえってリスクテイクをするようになる。
・「エッジワーク」。高等で難易度の高いスキルを用いることで、過剰社会から逃避し自己決定性を取り戻そうとする心性。ベースジャンプ等のエクストリーム・スポーツの本来相当に高いリスクは、自ら選ぶという自己決定のステップを踏んでいる為、たとえば疫病や放射能などの逃れられない「不本意な」リスクに比べて過小評価される。いわば主観と客観のズレがスリルを増幅させている。
・「健常労働者効果」。炭鉱などの本来高リスクであるべき業種は、そもそも通常より頑健な成人により担われることが多い為、統計上リスクは低位に算出される。

　本書で扱われるトピックはまだまだあるが、通底するテーマはせめぎ合う「確率」と「物語」の間で翻弄される人間の姿だ。「確率」は時に冷徹に人間的感情を削ぎ落とすが、「物語」は逆に余計な不合理を増幅して判断を誤らせる。しかし著者らはさらに歩を進め、なんと確率の客観性を否定する。「あなたに〇〇が起こる確率△△％」とは、あなたと同じバックグラウンドの人100人がいた場合、△△人に〇〇が起こる」という意味であり、あなたの「習性」を客観的に直接描写するものではない。むしろ確率とは、特定の分野の特定の文脈において合理的に見積もられた「賭けオッズ」に過ぎないというのである。この数々のオッズにどのようなウエイトづけを行うかはあなた次第、というわけだ。いわば構成主義的に確率を捉えた考え方であり、MMやMLのアイディアよりもここが本書の最もオリジナリティの高い部分だと思う。

　全般的に、ストレートで簡潔な表現とは程遠いイギリス人特有のアイロニックな文体のため、少なからず読み辛さを感じたのが残念。これでもかと言わんばかりの物量の統計ネタの連打を、この文章で繰り出されては受け止めるのに骨が折れた。もう少し気軽に読みたかったのだが。