『可視化される差別―統計分析が解明する移民・エスニックマイノリティに対する差別と排外主義』

対人監査、一致監査。


昔、友人の家で読んだ漫画『ファンキー・モンキー・ティーチャー』。

酒もタバコも女もバリバリ決めて、ヤンキーよりもキレてる教師戸沢康平が主人公の漫画です。

容姿のレベルがかなり高い女生徒と、かなり低い女生徒が出てくる回がありました。

レベルがかなり高い女生徒が「遅刻しました~」というと、戸沢は鼻の下を伸ばして「いいよいいよ」と返事をします。

今度は、レベルがかなり低い女生徒が「遅刻しました~」というと、戸沢は鬼のように怒りだします。

その女生徒が「先生ひどいです、それは差別です!」と抗議すると、戸沢は「これは差別ではない! 区別だ!」と返事をします。

「区別と差別って、こうやって使い分けるのか・・・」と思いながら読みました。


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書名:『可視化される差別―統計分析が解明する移民・エスニックマイノリティに対する差別と排外主義』

著者:五十嵐彰(著)

出版:新泉社(2025.02)

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著者は大阪大学人間科学研究科准教授。

エスニックマイノリティの可視化を解説します。


「エスニックマイノリティ(Ethnic Minority)」とは、ある国や社会のなかで、マジョリティ(多数派)とは異なる独自の言語、宗教、文化、歴史的な背景を持つ少数派の集団を指す言葉です。


「俺は差別主義者だ」と人前で発言することがはばかられる昨今、その一方で、まだまだ差別はあると言われています。

では、その差別をどうやって可視化するのか?


<本文引用>------------

本節で紹介するフィールド実験は、①対人監査(in-person audit)、②一致監査(correspondence audit)と呼ばれる二つである。この二つを合わせて監査調査法と呼ぶ(audit study)。監査調査法とは「フィールド実験の一種で、研究者が個人(現実または仮想)の一つまたは複数の特性を無作為に設定し、これらの個人をフィールドに送り出し、その特性が何らかの結果に及ぼす影響を検証するもの」(Gaddis, 2018:6)である。現代社会科学の差別研究は、監査調査法なくして語ることはできない、といっても全く過言ではないほどに主流となった方法である。

対人監査は図表1-1のように、実際に人を面接などの場に派遣する方法であり、一致監査は図表1-2のように、履歴書や何か文章などを研究対象となる会社などに送付する方法である。両者に共通する特徴として、履歴書や求職者を送り込む先、例えば企業の求人や不動産業者の入居者募集などは基本的に本物であり、そこに研究者側が用意した偽物の履歴書や求職者などが送り込まれる。企業の採用担当者は求職者や履歴書が偽物だとは知らされず、実際に就職面接だったり履歴書チェックだったりを行うことになる。そのため、企業の採用担当の実際の自然な行動を知ることができる。(本文より)

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へー、こうやって相手に書類を送り、その反応を見ることで、差別を測定することができるんですね。


<本文引用>------------

さらに、図表4で示した態度の分析はもう一つ重要な意味をもっている。採用担当者個人の態度の効果がそれぞれの国籍で異なっており、アメリカ人に対する態度の効果が最も小さく、韓国人に対する態度の効果が最も大きい。これはアメリカ人の採用に対して人事の態度が反映される度合いが小さく、採用担当者がアメリカ人を好んでいようがいまいがアメリカ人の採用はあまり変わらないことを指す。他方、韓国人に対しては採用担当者の態度に影響される度合いが大きく、人事が韓国人を好んでいる場合は大幅に採用確率が上がり、好んでいない場合には採用確率ががくっと下がる。こうした差は、おそらくそれぞれの国籍に対する世間一般の態度を反映しているのだと解釈できる。外国籍の中だと、日本ではアメリカ人が最も好まれ、中国人や韓国人が好まれていないという傾向がある(五十嵐、2015a: Igarashi & Mugiyama, 2023)。アメリカ人のように社会的に好まれているグループだと、人事の好みを反映させにくいのだろう。他方、韓国人に対しては社会的に好まれていないというイメージがあると人事が認識しており、そのため自分の好意的な態度をより強く反映させたがるのだろう。ここから、日本にもアメリカやヨーロッパと同様に雇用の段階で差別があり、その度合いが採用担当者の排外的態度によって左右される、つまり嗜好に基づく差別が生じているといえる。(本文より)

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アメリカ人、ブラジル人、中国人、韓国人の調査が紹介されています。

それそれが自分と同じ人種に対する反応と、自分と異なる人種に対する反応を比較しています。

面白いのがアメリカ人って、その人種に対する反応はあまり変わっていないんですね。

一方、韓国人は韓国人とそれ以外の人種に対する反応は大きく異なっているんですね。


こうした差別感情は矯正できるのか?

とりわけ、こうした差別感情の根源が誤情報によるものだとしたら?

本作では、誤情報の訂正が差別感情の矯正に効果があったかの研究結果を紹介しています。、


<本文引用>------------

ただし、誤情報の修正が常にうまくいくわけではない。すでに述べた通り既存の研究のほとんどが回答者に対して情報を研究者側から与えるというものだが、現実にはそうした場面はなかなかないだろう。第5章(279ページ)でも触れたように、人は情報を選択的に選ぶ傾向があり、自ら進んで情報を取得することは稀である。こうした傾向を検証するために、正確な情報を得るかどうかを回答者に委ねるという、より現実の状況に即した実験もある。回答者はウェブ画面上で1クリックをするだけで正確な情報を得ることができるのだが、人々はこれだけの労力を惜しみ、実験に参加した半分以上の人が情報を取得しないという選択をした(Choi, Choi, & Kim, 2023)。つまり、仮に正確な情報が人々の排外主義を低下させるとしても、その情報にいかに触れてもらうかが課題となる。近年ではメディアのファクトチェックや、SNS上でも誤情報に対してユーザーが修正を行うことができるようになっている。ユーザーによる情報修正の効果については研究結果が分かれており(Chuai, et al., 2023; Martel & Rand, 2023)、今後の展開がまたれる。

回答者が抱く誤情報を修正しても、排外主義が低下しないという研究も一部ある。正確な移民割移民が働き者だという情報を示しても、排外主義などが変わらなかったという結果が報告されている(Alesina, Miano, & Stantcheva, 2023; Hopkins, Sides, & Citrin, 2019: Huang, 2023)。また正確な情報を提示すると、回答者は自身の情報をアップデートするものの、排外主義を低下させるには至らなかったという研究もある(Barrera, et al., 2020)。ただ、こうした反証論文がいくつかあるものの、ドイツの研究者であるシェイファーム(Schaeffer & Dochow-Sondershaus)が現在進めているメタ分析の結果によれば、全体的に情報修正には効果があるようだ。(本文より)

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なかなか難しいですね。


もっとストレートな矯正方法も紹介しています。


<本文引用>------------

最後に、現場において差別禁止が施行された際の効果についてもまとめよう。いかに反差別政策が打ち立てられようとも、十分に現場で施行されていないと差別は減少しない。第2章(722ページ)で見たような一致監査の研究に、実験的な介入を組み合わせた研究が住居差別の領域で行われている。実験者(つまり偽の借り主)が大家に対して家を借りたいという連絡をするところまでは住居差別の研究と同様なのだが、連絡の前に大家に対して住居差別は禁止されているという警告を送り(ランダムに大家を選び、一部の大家には差別禁止の警告を送り、その他の大家には何も送らない)、その数週間後、実験者が大家に対して部屋を借りたい旨を連絡する。こうした手続きの結果、何の警告も受け取っていない大家と比べ、差別は処罰されるのだという警告を受け取った大家において、一部のエスニックグループに対する差別が減少した(Fang, Guess, & Humphreys,2019)。こうした効果は他の研究でも観測されており、差別が禁止されていると警告することは現場レベルの差別を減少させるのに効果的なように思われる。ただしこの警告の効果の持続期間に関しては結果が割れており、1週間経てばほとんど前の水準に戻るという研究もあれば(Murchie, Pang, & Schwegman, 2021)、警告の効果が少なくとも2年持続するという研究もある (Chareyron,et al, 2023)。(本文より)

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口では「差別はいけない」と言いつつ、行動としては差別的な行動をとる。

これを可視化する手法が詳細に解説されており、大変興味深い一冊でした。



◆頭の中でシンクロした他の完読作品

『可視化される差別―統計分析が解明する移民・エスニックマイノリティに対する差別と排外主義』

『社会科学のための統計学入門 実例からていねいに学ぶ』

『不合理 誰もがまぬがれない思考の罠100』

『中央公論202510月号』

『「差別はいけない」とみんないうけれど。』 


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■読んだきっかけ:図書館

■読んで知ったこと:対人監査、一致監査。

■今度読みたくなった作品:『不倫―実証分析が示す全貌』五十嵐彰、迫田さやか

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可視化される差別 統計分析が解明する移民・エスニックマイノリティに対する差別と排外主義 - 五十嵐彰
可視化される差別 統計分析が解明する移民・エスニックマイノリティに対する差別と排外主義 - 五十嵐彰



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『会話の0.2秒を言語学する』

平均0.2秒のターンティキング。


会話のリレー。

『韓非子』や『戦国策』が好きな私。

そんな人間ですから、言葉を投げたときの相手の表情や反応に注意を払ってます。

そして、その表情や反応に合わせて、自分の主張がよりよく伝わるように次の言葉を考えたりします。

なんか、サラリーマンを30年以上やっていると、こんなことばっかりやっているような気がします。


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書名:『会話の0.2秒を言語学する』

著者:水野太貴(著)

出版:新潮社(2025.08)

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著者は出版社勤務の編集者であり、YouTube. Podcast チャンネル 「ゆる言語学ラジオ」で話し手。

人と人との会話で、どんなやり取りウが繰り広げられているのかの“言語化”に挑みます。


「ターンテイキング(ターン・テイキング、turn-taking)」。

会話や対話の中で「誰がいつ話すか」を自然にやり取りする仕組みのことなんだそうです。

初めて知りました。

で驚いたのはその時間。


<本文引用>------------

会話では、一人の話者が話し、それが終わると別の人が話し始める。話者が交替するまでの発話を「ターン」といい、話者の交替を「ターンティキング」というが、イギリスの言語学者であるスティーヴン・C・レヴィンソンらの研究によると、ターンティキングには平均して200ミリ秒――つまり0.2秒しかかからないという。タイソン・ゲイが涙を呑んだ 130ミリ秒とさほど変わらない、極めて短い時間である。

別の研究では、10の言語で「はい/いいえ」で答えられる質問文を与え、応答に要する時間を調べた。各言語の所要時間の中央値は0ミリ秒から300ミリ秒だったそうだ。やはり 1秒どころか、500ミリ秒もかかっていない。僕たちは会話において、100ミリ秒単位の世界で高度な駆け引きを行なっているのである。(本文より)

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なんと0.2秒!

確かに自分自身の会話を考えるとそれくらいの短い時間で「ターンテイキング」が繰り広げられているいるのは想像できますが、改めて、こうして数字にしてもらうと驚きです。


<本文引用>------------

それから、200ミリ秒がどれほど短いのか、いまいちピンと来ていない人もいると思う。そこでもっと身近な例を挙げよう。あなたがスマートフォンで、何かのサイトにアクセスしたとする。その際、どのくらいなら待機できるだろうか。一般論として、人は400ミリ以上待たされると、興味を失う可能性がグッと上昇すると言われる。これは「ドハティの閾値(いきち)」と呼ばれ、ウェブサイトやアプリの開発をする人にとっては死活問題とされる。

しかし会話研究の視点からドハティの閾値を見ると、まだまだ悠長だともいえる。ヒトはターンテイキングにおいて、400ミリ秒も待ってないからだ。

ヒトはわずか200ミリ秒でターンティキングをしている。この事実を知ってから、僕は友達と会話する際も、応答までの間にどうしても注意が行くようになってしまった。そのせいで会話自体に集中できなくなったこともある。その功罪はさておき、どうやらこの事実に心を奪われてしまったようなのだ。かくして僕は、この魅力的な問題についてリサーチを始めることにした。(本文より)

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うーん、200秒は許されるが、400秒は待ってられないとは・・・。

面接での流ちょうな面接官とのやりとりを目指すなら、注意が必要ですね。


こんな短時間でのやり取りでは、会話のテキストデータだけでなく、それ以外のデータを駆使して行われているそうです。


<本文引用>------------

この話からわかることは少なくとも二つある。一つには、僕たちは文以外にもさまざまな手がかりを使って、目の前の相手に意図を伝えたり、あるいは読み取ったりしているということ。

そしてもう一つは、そのほとんどはあまりに無意識に行なわれすぎていて、言われてみないと気づかないということである。指摘されても自覚できない場合もあるだろう。実際、右の研究では、サッチャー自身が思わせぶりなメッセージを発していたことが明らかになっている。

研究者たちは、サッチャーの「降下の激しさ」をもう少し細かく調べた。大きく分けて、「降下する声の高さの程度」と「降下に要する時間」とである。

まずは前者だ。ジャーナリストが話を重ねてしまったときは平均で167ヘルツ降下している一方で、サッチャーの話が本当に終わるときは平均で141ヘルツの降下しか起きていないことがわかった。わずか26ヘルツの差だが、どうやらサッチャーはこれを発話の終了のシグナルとして使っていたようだった。(本文より)
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ヘルツ(Hz)。

ヘルツ(Hz)は音の高さを表すときによく使われる単位で、「1秒間に何回振動しているか」を示しています。

 1ヘルツ(1Hz)=1秒間に1回の振動

低い音は振動数が少なく(例:100Hz)、高い音は振動数が多い(例:1000Hz以上)というわかです。



会話で時折出てくる「あのー」と「えーと」。

これも人は使い分けているようです。


<本文引用>------------

かいつまんで言うと、僕たちが何かを話すために頭を使うとき、その作業は二段階に分かれる。一段階目は「伝える内容やイメージ自体が湧かないので、脳内で作業スペースを確保し、そこで思い出したり計算したりする」、二段階目は「伝えるべき内容が決まったので、適切な伝え方を考える」である。そして、「えーと」と「あのー」はそのまま前者と後者に対応する。つまり「えーと」は「そもそも伝える内容を処理している段階」、「あのー」は 「その伝え方を考えている段階」で出るということだ。

この説明を踏まえて先ほどの例を見返すと、驚くほどキレイに説明できる。単純に九九などを思い出すときに「あのー」が使えないのは、困っているのは伝え方の部分ではないからだ。伝える内容を処理する段階で負荷がかかっているからこそ、僕たちは「えーと」とつい言ってしまうのである。

独り言だってそうだ。「あのー」は伝え方を考えているのだから、もとより相手がいなければ出ようがない。

また、部長に進捗を確認されたときに「あのー」と言った方が丁寧に感じるのは、あなたが一生懸命伝え方を考えている努力の跡が感じられるからだ。一方、「えーと」と言うと、まるで進捗が遅れていることをその場で思い出しているかのように感じられる。なんだか別のことに気を取られているようなニュアンスを感じる人もいるだろう。ともあれ、こうした理由からこの二つの表現には大きな差があるのだ。

面白いのは、説明されるまで僕たちは「えーと」と「あのー」の違いをまったく意識したことがない点である。だけれども、「えーと」と言うべき場面で僕たちは「あのー」とは決して言わない。 「よし、今から伝える内容を処理しよう」と意識して「えーと」と言っているわけではなく、無意識的に「えーと」と言っているのだ。(本文より)

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「会話」というものが、実は会話で交わされる「テキストデータ」以外に、


何気なく繰り返している会話。

本作ではそのメカニズムを様々な観点から解説してくれています。

自分の会話や相手の会話を客観的に見たくなってしまいます。



◆頭の中でシンクロした他の完読作品

『会話の0.2秒を言語学する』

『「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか? 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策』  

『言語の社会心理学 ―伝えたいことは伝わるのか』

『140字の戦争 ――SNSが戦場を変えた』


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■読んだきっかけ:Amazon

■読んで知ったこと:平均0.2秒のターンティキング。

■今度読みたくなった作品:『「沈黙」は最強の戦略である』ダン・ライオンズ

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会話の0.2秒を言語学する - 水野太貴
会話の0.2秒を言語学する - 水野太貴



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『考える技術としての統計学 生活・ビジネス・投資に生かす』

「ふつう」と「ふつうじゃない」を再現性をもって語る。


最近、会社で統計やデータ分析の初歩を教える社内サークルを開いています。

何かいい参考書が無いかと思い、大きな書店に行ってみました。

向かったのは小学生のコーナー。

小学校4年生から6年生のコーナーに行くと、びっくりするくらいわかりやすい統計に関する書籍がありました。

でも、小学校4年生から6年生にかけて「統計」、「データリテラシー」、「データ分析」といったワードが当たり前に出てくる2025年。

あと、10年くらいしたら、この小学生が大学新卒で社会に出てきます。

なんか、頼もしいと思いました。


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書名:『考える技術としての統計学 生活・ビジネス・投資に生かす』

著者:飯田泰之(著)

出版:NHK出版(2007.12)

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著者は日本の経済学者、エコノミスト、明治大学政治経済学部教授。(本作発表時は駒澤大学経済学部准教授)

統計や数学から離れてしまっている人に対し、改めて「統計的思考」を提言します。


正規分布を考えていくと、その正規分布の中心から大きく外れた「エラー値」や「外れ値」が気になります。

正規分布の中心から、その周辺を「ふつう」と考えると、「エラー値」や「外れ値」は「ふつうじゃない」ということになります。


著者は、この「ふつうじゃない」との付き合い方を提言します。


<本文引用>------------

最後に、「ふつうじゃない」領域を識別し、それを実生活に役立てる方法を探ってみましょう。

支店の業績を評価し、優れた支店には表彰状を贈ろうという場合、「ふつうじゃない」の基準としては第三四分位点や上位5%の基準を用いるのがよいでしょう。これらの基準はかならず全体の××%を「ふつうじゃない」と判断するので該当者なしという事態を避けることができます。

その一方で、特別に業績が悪い支店の責任者はリストラすべきだというときには、固定的な基準を用いることはできません。すべてのデータが「とくに悪いとはいえない」という場合もあるのです。そんなときには箱ひげ図や標準偏差個分といった基準がふさわしいということになります。 データが中央値や平均値周辺に集中しているときには、これらの基準にしたがうと「ふつうじゃない」データはきわめて少ない、ときとしてはないという結論になります。(本文より)

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まずは、「ふつうじゃない」を正しくとらえる必要があるんですね。


その一方、「ふつう」とどう付き合うかも大切なようです。


<本文引用>------------

ふたたびワゴン弁当店の経営に目を向けましょう。弁当や惣菜など賞味期間が短い商品を取り扱う店にとって、仕込み量(毎日準備する弁当の数)の予想は死活問題です。あなたの弁当店の販売数は日によってまちまちです。最近の販売履歴をまとめると、1日の売上げは平均50個、標準偏差は8個であったとしましょう。販売量のばらつきを表す標準偏差は、あなたのビジネスにおける不確実性の大きさ・リスクを表す指標と考えられます。

売り切れは避けたい。しかし、売れ残りが多くなると利益を圧迫します。このとき、あなたはどれほどまでの「ふつうじゃない売れ行き」を想定して生産活動を行いますか? 多少売れ行きが良い日、いわばちょっとふつうじゃないくらい売れ行きが良い日にも売り切れを出さないようにと考えるならば、平均+標準偏差である58個分の弁当を用意するとよいでしょう。その一方で、仮に売り切れになって客を逃がしてしまう危険性を特別に重要視するならば、極端にふつうよりも良い売れ行きのとき以外は売り切れを出さないようにする・・・・・平均+2×標準偏差である66個分を用意するという意思決定が妥当だということになります。(本文より)

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平均値からどこまでを「ふつう」と捉えたらいいか。


「ふつう」と「ふつうじゃない」を感覚的に語るのではなく、ここで再現性をもって語る。

これが「統計的思考」なんですね。



統計検定を勉強し始めると、有意差を判別する値として「5%」という値が登場します。

なんで「5%」なのかが気になるところです。


<本文引用>------------

ここで、多くの人がもつ疑問は「なぜ5%なの?」というものでしょう。実は・・・・・・根拠がありません。経済学や社会学など誤差の大きい学問分野では5%くらいの間違いがあってもしかたがない(基準を厳しくしすぎると何もいえなくなってしまう)ということから生まれた「慣習」と考えてください。(本文より)

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はい、気にするのやめました。



◆頭の中でシンクロした他の完読作品

『考える技術としての統計学 生活・ビジネス・投資に生かす』 

『こどもデータサイエンス なぜデータサイエンスが必要なのかがわかる本』

『こども統計学 なぜ統計学が必要なのかがわかる本』

『社会科学のための統計学入門 実例からていねいに学ぶ』

『図解 統計学超入門』

『経済指標 読み方がわかる事典』

『数字に弱いあなたの驚くほど危険な生活 ―病院や裁判で統計にだまされないために』

『統計データが語る 日本人の大きな誤解』

『心配学 「本当の確率」となぜずれる?』

『ダメな議論: 論理思考で見抜く』


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■読んだきっかけ:『ダメな議論: 論理思考で見抜く』 飯田泰之

■読んで知ったこと:「ふつう」と「ふつうじゃない」を再現性をもって語る。

■今度読みたくなった作品:『経済学講義』飯田泰之

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考える技術としての統計学 生活・ビジネス・投資に生かす (NHKブックス) - 飯田 泰之
考える技術としての統計学 生活・ビジネス・投資に生かす (NHKブックス) - 飯田 泰之





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