ツッコミ力で自分と格闘! (まる。) | らぶとらいおん!のブログ

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2012年2月13日(月)*誕生
2012年6月09日(土)*襲名

コツコツのびのび!新しい靴を履き続けて行く私たち。



こんにちは、らぶとら!のまる。です(・∀・)/

雨に入り晴れてはいるものの、少し湿っぽい日々が続いています(ー_ー;)
そんな季節にもめげず、張り切って新書レビューしていきたいと思います!!( ̄Д ̄)ノ


今回、私まる。がプレゼンさせていただいた新書はこちら・・・!!


谷岡一郎 『「社会調査」のウソ リサーチ・リテラシーのすすめ』 (文芸春秋、2000年)




こちらと合わせて、読ませていただいた
谷岡一郎 『データはウソをつく 科学的な社会調査の方法』 (ちくまプリマー新書、2007年)



を参考にしました!
それではさっそく、レビューしていきたいと思います
(`・ω・´)


題は、『ツッコミ力で自分と格闘!』です。

Ⅰ.社会科学における「事実」認定プロセス

まず、社会科学について自然科学と比較しながら、社会科学とはどのようなものなのか、
社会科学の事実とはどういうものなのかを本書に入る前に付け足しました。



〇科学的な社会調査の方法(社会調査論、科学方法論)とは何だろうか?
 ―社会というセッティングの中で、人々が「事実」を認定する正しいプロセスのこと。

・演繹法・・・特定の理論が、現実社会の実態と合致するかどうかを調べる
・帰納法・・・現実社会の実態を計測し、データ化したものから
         それらを矛盾なく説明する理論を構築する

 ⇒理論(仮説)を検証するプロセスで科学的により好ましいやり方は演繹法になる。

理論が矛盾なく成立することが受け入れられたとき、その理論は研究者間で「事実(正しいもの)」
    として受け入れられる。このプロセスを理論の「一般化(generalization)」という。


〇自然科学と社会科学の一般化
 ・自然科学―「無矛盾に成立する、皆に受け入れられた理論」に対して使用する
         →ほぼ同じ条件で実験し、同じ結果をだすことができる。

 ・社会科学(社会学、経済学、社会心理学・・・)
        ―自然科学ほどの厳密で無矛盾を要求されないかわりに、時間軸と空間軸
          それに文化軸を超えて成立することが要求される。
        →変化の激しい「社会設定」の中ではピュアな実験はできない。常に外部からの
          「別の要素(ノイズ)」が測定の邪魔をするため。

  ⇒社会科学における理論の検証には、外部ノイズによる理論値からの「ズレ」が必ず起こる
           と考えられる。このズレを「バイアス(bias・・・偏向)」と言う。


●社会科学の事実 ①常に蓋然性(がいぜんせい)を含みピュアな説明ができない点。
             ②社会科学の理論には時間、空間、文化の差異による制限が加わる点。

             が大きく異なる

 ⇒社会科学界の事実とは・・・ひとことで言うと「蓋然性(確実性)の世界」
              ・・・
グレーゾーンの世界!!


      自然科学のように完全な白か黒かという事実ではなく、基本的に灰色であり、
    その灰色が限りなく
白に近いものか、黒に近いものか、というものでしかありえない。



ここまでで社会科学と自然科学の違い、そして社会科学はグレーゾーンをいったりきたり
あやふや曖昧なものである、ということを理解しました。
こうした社会科学の曖昧さを誤用する者や悪用する者たち、いわゆる「ゴミ」を作り出し、
「ゴミ」を増やしていく人たちが後を絶たないことを著者は危惧していると解釈しました。



ここで、本書の課題を挙げます。
********************************************************************
    ・世の中のいわゆる「社会調査」は過半数がごオミと認識する。                         
    ・ゴミは(引用されたり、参考にされたりして)新たなゴミを生み、増殖している。 
    ・調査のプロセスに問題がある。                                                                            
      →ゴミを作らないための正しい方法論を学ぶ                                                     
      →ゴミを見分ける方法(リサーチ・リテラシー/research literacy)を学ぶ               
********************************************************************

Ⅱ.社会調査の現状
 〇生み出されるゴミ
  ・学者・・・調査や統計分析のずさんさ。指導されない学生。
  ・政府、官公庁・・・単なる思慮不足、外部の不満に対する「弁明的なごまかし」、
              制作的サポート
  ・社会運動グループ・・・調査方法論が分かっていない、もしくはわざと悪用している
  ・マスコミ・・・特定意見を押しつける、いいとこ取りをして勝手な解釈を加える、
     ↓     誘導的な手法が多い
     ↓
  ゴミを世に広める媒体   ―行う調査を含め、内容や方法論をチェックしていない
                  ―発表される調査を鵜呑みにし、記事にする
                  ―故意に悪用することもある

   《問題点》
    ○簡単な数字や他調査を鵜呑みにしたり、都合良く使う
    ○輿論を誘導している「キャリーオーバー効果」
    ○言葉(見出し)や視覚/ビジュアル(図、グラフ、写真)による印象操作
    ○スポンサーとの関係


 このように「ゴミ」を広める媒体であるマスコミには問題点が多く、
 新聞の記事の社会調査には読み手も注意を払わなければならない。
 そしてこの問題点を解決するため、著者は提案をしている。


   【著者の提案】  「リサーチ・チェック機関」の創設!!
   

    ●調査方法の確認・・・自分の調査、外部の調査の方法論の確認
    ●調査目的・仮説・結論のチェック・・・導かれた結論が正当かどうか
    ●外部への対応・・・質問や批判に答える、データの公開


Ⅲ.社会科学のの方法論
  ―学者が遵守すべき常識やルール、してはならないとされる違反行為等の集大成のこと

  ①思い込み
   :次節の正しさを信じるあまり、方法論的なプロセスを省略したり、
          重要な要素を抜かしてしまい、間違いをおこすこと。

  ②アプリオリとアポステリオリ
        :論理構成が事前に決定されている状況を「アプリオリ(a priori)」、事後にされることを
          「アポステリオリ(a posteriori)」と言う。データに合わせて、事後に理論が作られたり、
          因果関係を仮定したりする行為「後づけ行為」と呼ばれる。

  ③データの公開
   :ある雅楽者が行なった実験・調査の全プロセスを聞き、再検討することができ、
          検証に用いたデータの公開を求めることができる 
  ⇔しかし・・・「プライヴァシーを守る義務」「恥ずかしくて見せられない」といった理由で公開していない

  ④不正データ捏造と剽窃
    :データ捏造・・・ニセのデータを作り出す、一部の都合の良いデータだけを使う、
           悪いデータを故意に隠すことも含む。
    剽窃・・・他人の文章やアイデアをあたかも自分のものであるかのように発表する行為、
           知識のドロボー
  
    ※できる限り出典を明らかにする習慣をつける、正しい引用の仕方を身に付ける。


Ⅳ.社会調査における「さまざまなバイアス(bias)」

  
バイアス(bias)は「偏向」と訳され、本用の姿からの「ズレ」を表したもの。
        社会調査のすべてのプロセスは、このバイアスの連続体。
 
   ⇒社会調査方法論とは、いかにすればこのズレを最小にできるかを追求するための方法論

  「何を知りたいのか」―仮説を持つこと  「相関関係と因果関係」
               ・・・仮説を含むモデル全体を「因果モデル」、作成する作業を「モデル構築」
  「どうやって知るか」―「リサーチ・デザイン(research design)」

  ⇒様々なプロセスで生まれるバイアスには多くの種類が存在する


Ⅴ.総合的な思考力の必要性

ここまで社会調査について、今まで自分たちが信じきっていた新聞や学者の論文等の中には
信じがたい調査や自分たちは誘導されていた事実があるということをみてきました。
では、私たちに必要なものとは何なのでしょうか。

  教養:世の中のすべての出来事、すべての知識が教養であり、世の中を生きていくためのもの

  リサーチ・リテラシー(research literacy):リサーチが本物であるか見極める能力。数字を利用して
    ウソをつく情報や人々を見分ける能力。「ツッコミを入れる能力」と著者は表している。

  セレンディピティ(serendipity):溢れるデータの中から真に必要なものを嗅ぎ分ける能力。必要な
     有用なデータや情報、を短時間で見極めること、不要なもの(ゴミ)を切り捨てる。
     つまり、「ゴミ」をどう仕分けるか、データをどう「捨てる」か。

   ⇒「考えるくせ」を付ける必要がある。世の中の情報を鵜呑みにせず、自分で考え疑い、
     他の可能性はないだろうかと問い、判断することができるようになるため
     *様々な可能性を考える、ツッコムくせをつけることが大切。 + 常に更新すること!



Ⅵ.戸田山和久『「科学的思考」のレッスン 学校で教えてくれないサイエンス』より

私たちが1年前の今頃読んだ新書を関連づけて考えてみました。

 【できる市民の科学リテラシー】
  ・提供された科学情報に適切な問いを抱くことができる。
  ・科学の手続きには必ずモデル化と理想化が含まれていることを知っている。
  ・一冊の書籍や一つの情報ソースを鵜呑みにしない。複数のソースを比較して、妥当だと思われる
    説明を取捨選択できる。
  ・科学的仮説を分かりやすい言葉で伝えようとするとき、強調点の置き方によって正反対の含意を
    もつこともあると知っている。
  ・自分のリスク認知にはバイアスがあるということを知っている。

                  ↓↓↓↓↓

     クリティカル・シンキングである「批判的思考」の重要性!
ツッコム相手は自分自身!自分は認知バイアスの餌食になっていないか、
        信じたいことを信じてしまっていないか。
     自分自身の考えに批判的なまなざしを向ける技術

                ⇒科学的思考


このような内容のプレゼンをさせていただきました!(^ω^;)
では次に反省点をあげていこうと思います。

【反省点】
 ・方法論やバイアスについて、例等を挙げてもっと分かりやすく説明できれば良かった。
 ・レジュメの誤字が多い。(見直しが十分でない)
 ・発表時間が短かった。(タイムマネジメントしっかり)
 ・内容をしっかりと把握し、自分の言葉(別の言葉、相手に分かりやすい言葉)で説明
  できていない(内容が分かっていないと思われる)


【ディスカッション等を通して】

  私にはことばを変換する力が非常に低いことを実感しました。
  自分がつけた題である「ツッコミ力で自分と格闘!」をもっと学問的なことばで説明することができず
  レジュメやプレゼンを作り、結局何を伝えたかったの?となってしまいました。

  題は「このレジュメとプレゼンから、このようなことが分かりますよ」という相手を惹きつけるもので、
  自分で相手に分かりやすいことばで説明できないと、自分も分かっていないことになるし、
  相手はもっとわからないですよね。

  題に限らず、難しいことばでも、そのことばの意味や内容、背景をしっかりと理解し、
  自分のことば(相手に伝わることば)で変換、説明することで自分のものにできると思います。

  
 ディスカッションで、ばっち先生はもちろんですが、かおちゃに自分の見えていないところを
 かおちゃのことばで教えられたところがありました。
 自分もこんな風に、仲間のために貢献できるよう、自分のことばを増やし、磨いていきたいです!



 長くなりましたが、最後まで読んでいただきありがとうございます(*´ω`*)

 まる。(・∀・)/