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35歳、右に行くか、左に行くか
わーわまで会社員のまき、パートナーと暮らしながらテニショク系のないちゃん
18歳で出会い、右に左に迷いながらも、見どさを謳歌する2人が、ただただ近況を話す、素敵なポッドキャスト番組です。
新書ってね、いろんな種類があるんですけど、また新書の世界もね、深いんですよ。
一応、メジャーなところは、いわなみ新書、中高新書、新潮新書とか、あちくま新書とかね、そこら辺が有名どころかなと思うけど、
最近だったらちょっと読みやすい新書も増えてきて、NHK出版新書とか、講談社PHP文庫とかね、なんかそういう小さい本が増えてきていて、
でも書き手は必ずしも研究者ってわけではないんだけれども、やっぱり中高新書が一番格の高い学術書だけど一般向けっていう位置づけなんだよね。
もちろんいわなみとかもいいんだけど、
いわなみもそうだよね。いわなみと中高新書、そんな感じだよね。
わかりやすいのが、例えばミレリアムの時、何て言うんだろうな、何かのイベントごと、例えば明治維新150周年とかあるとするじゃん。
そうすると、こぞってすべての出版社が新書を出すわけ。
だけど書き手は違う人なわけよね。
その書き手によって、この出版社の経緯とかがちょっとわかったりする。
同じタイトルなんだけど、誰が書き手なんだろうみたいな。
そうすると、やっぱり中高新書っていうのは保守的で、そうっていう傾向があった。
でも最近はちょっとね、いろいろ変わりつつあるんだけど、私が学生ぐらいの時には一番格式高いのは中高新書。
新書だけど、注釈を打ってもいいっていう。
新書だと普通注釈打っちゃいけないの?
注釈ってさ、まっすぐ読めなかったりするじゃん。
注釈っていうのは文章の途中で、3とか4とか、番号が入ってて、
で、文末にその3とか4が何を書いているのか、ちょっと吹きっていうか、
ここはこう言ったけれども、こういう研究が他にもあって、だけどここではこういうふうな使い方をします、みたいなことを注意書きみたいにしてくるんだよね、注釈って。
で、基本的に新書って注釈をなるべく使わないようにしてくださいとか、参考文献リストをなるべく少なくしてくださいっていうような要求が出るんだけど、
だけど中高新書はそれも基本的に、そんなに制限しなくなってきてると思う。
だから結構そういう学術的なやつとか、内容とかもみんな出すんだろうね、出しやすいんだろうね。
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でも、なので中高新書から牧野さんが出版をされるっていうことで、
もともときっと売れるだろうと、テーマ的に。
今の世の中のテーマ的にもね。
注目が高いだろうと。
で、ジェンダー格差。
いやなんかそのさ、実はさ、前回収録をした時にあまりにも風の音が大きすぎて、
せっかくしたのに。
泣く泣くね。
2時間ぐらい。
結構熱こもって。
そうだよね、レビューしたのにね。
話したよね、そうそう。
でもこれを2度目をやるっていうのが大変で、
なぜかというと、一つはその力を込めるエネルギーの問題ね。
2つ目が徐々に内容を忘れつつある。
そうだよね、わかるわかる。
難しい方法とそうなるよね。
でもなんか、そうそうそう。
で、結構まあ、デスマス調が書かれててね。
口語体っていうか、なんて言うんだろうな。
結構その、新書の中では珍しいんだけど、
で、まあ読みやすくはあるの。
読みやすくはあるんだけれども、
ところどころの経済学タームみたいなところをきっちりと抑えていかないと、
その研究成果をちゃんと把握できないっていうところが、
まあ最大の難点かなとは思っていて、
でもなんかこう、細かい事例っていうのは、
新書を手に取って読んでいただいて知るってことがいいと思うんだけど、
そうして牧野さんが一体何を言わんとしてたのかっていうと、
やっぱりデータを理解するっていう、
そういう知識って必要だよね。
政策を考えたり、方針を考えたりするときに、
データに基づく、エビデンスに基づく知見っていうものを、
もう少し解釈する力をみんな持とうぜってところだと思うの。
で、やっぱりいろんな研究を参照していくと、
でもその時に何でこの答えが出てきたのかっていう、
その仮定も研究論文だったら書いてあるから、
それをきっちりと理解をして、
だからこういう結論が出たのかっていう風に考えることが大事。
そういうところを皆さんもう少し身につけていきましょうねみたいな感じだったんだよね。
でもそうしてジェンダー格差をなくすためにどうしたらいいのかっていうのは、
具体的な政策案を彼女が提示してるわけじゃ決してないの。
ただ、最も重要になってくるっていうのが、
たぶんジェンダー規範であって、
ジェンダー規範って一体何かっていうと、
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日本におけるジェンダー格差が広がっている最大の要因は、
女性は育児をするべきだ、男性は外で働くべきだっていう、
今は少しずつ変わってきてると思うけど、
それであっても依然として強く残っている、
この考え方、慣習っていうのがあるから格差が広がってるっていうところだと思うんだよね。
実際にそれを変えていかないといけない。
だからこういう本を手に取って、
一つ一つの研究成果を知っていってもらうだけでも、
問題を解決する糸口、つまり、
一人一人のジェンダー規範を考え直すきっかけになってほしいっていう、
そういう本だと私は思ってるのよ。
今手元にないちゃんがこの前家に来てくれたときに置いてったこの本が、
ちょっと後書きをパラパラ見てるけど、
でも確かにまだ私もこれ全然読めてないんだけど、
後書きだけ今パーッと見た感じだと、
木野さんも制作提言まではしてないけど、
後書きでこう提案みたいな感じで、
やっぱり今国とかが世帯を考えるときに、
夫婦のうち男性がサラリーマン、妻が専業主婦、子供2人っていう、
それをモデルケースとして計算してるけれども、
そもそもこれってもう今の実態と合ってなくないみたいな、
フルタイムとか共働きで多くなってる世の中でっていう、
そこをモデルケースの前提を変えることから、
やってみてはどうでしょうかみたいな言ってて、
これも本当そうだなって思う。
これがね、やっぱり大元国の一番大元がその前提で考えてると、
多分そこにこう連なってくる各省庁なり、
さらにその下の例えば学校とか、
もう全部その前提で考えていくんだよね。
だから私がこう言って、もう常々言ってる省一の壁とかさ、
これ平日家にいる人がいなきゃ無理なゲームじゃんみたいな状況になってる。
専業主婦ありきの学校運営みたいなね。
そうそうそう、そうなんだよね。
本当になんかそういうところはあるなって思って、
全然あるよ。
しかもこうなんて言うんだろうな、
テレビとかその巷のSNSとかで叫ばれてる内容とかって、
日本は遅れてる、アメリカみたいにならなきゃいけないんだみたいな、
その欧州諸国のようになんなきゃいけないんだみたいな感じで言うじゃない。
でもアメリカであったり欧州諸国が必ずしもジェンダー格差がないってこともないわけよ。
例えば日本と同じようにジェンダー規範が非常に強い国の代表がイタリアなんだよね。
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ってことも言われているし、
かつアメリカでは、本の中にも書いてあったんだけど、
私も身近に感じることがあって、
例えばジェンダーの差をなくすために、
育児休業を大学のテニアトラックに乗っている教員が取ってもいいという制度にしたわけよ。
テニアトラックっていうのは就寝雇用をする前の使用期間みたいなもので、
日本は基本的にその使用期間を経てテニアトラックというか就寝雇用に移るときに、
そんなに審査が厳しくないわけ。
だからテニアトラックに採用されたって言ったら、
まあまあ就寝雇用確定だろう、ほぼ確だろうって言われてるんだけど、
アメリカは決してそんなことはなくて、
その使用期間が終わった後に、かなり厳しい審査が待ってるんだよね。
だからこの使用期間の間にどれぐらい業績を出せるのかっていうのが、
すごく肝になってくるんだよ。
育児休業を平等に皆さんに取れるようにしますっていうのは、
フィッシュの女性研究者の増やそうっていう政策だったわけよ。
でもその結果何が起こったのかっていうと、
パートナーのうち2人とも研究者かもしれないし、
男性が研究者かもしれないし、そのパターンはよくわからないんだけども、
そのカップルが子供を産みました。
そしたら男性も育児休業を取ります。男性研究者が育児休業を取りますと。
それは平等に与えられている権利だからいいんだけど、
その結果彼はその使用期間を伸ばすことに成功したわけよ。
だから実際に育児をしているわけではなくて、
その休業期間を利用して業績を作り出し、
テニア審査に通るようにやったんだよね。
要はその政策自体は女性研究者を増やすための、
女性研究者に多く就寝雇用先を作るための政策だったにもかかわらず、
男性研究者が育休を取って、その休みの期間に育児をせずに研究をしたことによって、
男性研究者がよりテニアトラックに乗りやすくなった。
就寝雇用に乗りやすくなったっていうことがあるみたいで、
実際それは私も友達のアメリカで就職している方、男性なんだけど、
本当に同じ構図だったわけよね。
でもそれさ、結構タイミング良くないと無理じゃない?
でも大体そのテニアトラックに乗る教員って、
要はその結婚適齢期で30代半ばから後半なわけよ。
そうすると別に狙うか狙わないかそれはわからないけど、
狙わなかったとしてもそのタイミングで、
偶発的に起こることっていうのはあって、
それが起こった時にどうするかっていうのを夫婦で考えて、
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じゃあ男性が就寝雇用に乗るか乗らないかの審査を通るためには、
男性が育児休業を取って、その間業績を稼いで、
そのトラックに戻った方がいいよねみたいな、
そういうふうな話し合いになりやすいとかね。
そっか、じゃあそこはなんかその、
その政策をこう作る時には想定しなかったような使われ方がされてしまって、
結果的にはその政策の意図とは違う、逆のことになってしまってるっていうことか。
そうそう、あとなんかあの本の中で書かれてたのは、
インドで女性の雇用を増やそうっていうので、
ちょっと私はっきりと覚えてないんだけど、
女性の雇用を増やそうっていうことで、
家庭内のお母さんを働き出させるような、
そういう政策をやったんだよね。
その結果何が起こったのかっていうと、
じゃあ家庭内の業務をやる人が少なくなって、
結果娘さんが学校に行けなくなるっていうことが起こった。
結局母が外に出た代わり、次は娘が無償労働というか、
二内典になっちゃうっていうこと?
そう。
えー、そうなんや。
っていうことが起こったりだとか、
だからその想定しえなかった状況が生まれてしまうっていうのもあるから、
だから政策が1個始まったらそれでオッケー、
すべてが解決ってわけじゃなくて、
その政策評価ってところもちゃんとしかなきゃいけないっていうのがあるから、
だから今子どもに関する政策とかっていっぱいされてるわけじゃない?
それの効果測定ってところに関しても、
やっぱり統計学であったり経済学の知見っていうものは非常に役に立ってくるし、
それを踏まえながら日本の今の子ども政策っていうのが、
本当に生きてるのかどうかっていうのも考えなきゃいけないから、
そうしてデータを読むとか、データを作り上げるとか、
そこへのテクニックやったり知見ってものを養っていかなきゃいけないよねっていう、
そういうお話だったんだろうなって思うんだけど。
本当それはその通り、でもその辺の分野って今後、
どう解釈するのかっていうのは、
人間が得意というか人間がやる分野だけれども、
そこの解析なりをより自動でやってくれて、
いくつか資産みたいなのを出してくれるっていうところまで、
AIがやってくれるといいなって、
民間企業に勤めるサラリーマンとして思ってしまうね。
そんな時間がないもんな。
コスパがないじゃない?
そうそうそう。
まあね、それは思うけどね。
なるほどね。
でもまあなんかそれで言うとさ、
確かにAIがある程度の効果測定とかをしてくれるのはありがたいと思うけど、
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でも例えば数値で感情を入れずに、
要は効果測定をするわけじゃない。
そうすると実態に伴わない結果が出てくることももちろんあると思うんだよね。
例えば実際にAIを測定してるわけじゃないけど、
牧野さんの本の中でも書かれてたのが、
子どもを持つ女性と子どもを持たない女性の、
なんていうの?
なんて言ってたかな?
探しましょうか、何ページくらい。
収入面。
何ページくらいだったっけな。
いっぱいでも付箋が付けすぎててさ、どこだろう。
そうそう、子どもを持った人と持たない人のキャリアの不満度だったっけな。
なんかね、そんな感じのやつを測定してる章があるんだよね。
で、一般的な理解だと、我々の直感だとさ、
持った方がキャリアに影響するっていうふうに思ってるじゃない。
だけど経済学的にはそこに統計的意義は出ませんでしたっていうのが経済学の結論なわけ。
168ページ目あたりかしら。
なるほど。
だからなんか、え、違うじゃんってのも絶対あるはずで、
その数字だけに。
それはさ、研究者がやってるからある程度の測定の中では解釈の幅があったにせよ、
統計学的には有意義じゃないって出ちゃってるわけだから、
自分たちはこれが何ていうの、効いてると思ってこの政策を、
例えば人事制度に入れましたと。
で、実際その利用者の声からしても、
いい制度でしたっていうのに帰ってきたにもかかわらず、
数値で見たら何の効果もないってこともあり得るんだよね。
そうなった時に果たしてそのAIの結果を受け入れられますかっていうそういうところ。
確かにね。
なんかそれさ、でもそしたらさ、なんか逆のこと言ってる。
逆のことじゃないかもしれないけど、
データを大事にしましょう。だけど、
データは大事ですね。
だけど、データが全てではないっていうことだよね。
そうなの?
でも、それはね、データに対する理解が多分大前提にないといけない。
そのデータがドローの数で、サンプルで、前提で取られてるかっていうところだよね。
そこをデータを見た時に今の例だと、
感情が入ってないよね、感情っていうファクター無視されてるよねってなったら、
じゃあここはやっぱり感情のファクターでは効き目があるっていう
アンケートの結果なりで出てるから続けましょうっていう意思決定になったりとか、
その政策をね。
そういうことだよね。
そうそうそうとか、やっぱり適宜その質的調査もして、
ケーススタディーとして事例研究もしていった方が、
より出てきた数値の確からしさが高まるかもしれないし、
それに対する反論ができるかもしれないって思うわけよ。
だから別に、牧野さんのこの本はデータであったり、
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情報からエビデンスを見つけてくるっていうか、
エビデンスを知っていくっていうことが大事だよねって言ってるけど、
でも同時に別に彼女はそればっかりだとも言ってなくて、
やっぱり適宜その質的な調査であったり、
エビデンスの解釈をどう持っていくかっていうところは、
研究者のそれまでの質的な分析に基づいているところがあるから、
そういったところも同時に大事なんだけど、
でも今回のこの本はデータを読むであったり、
エビデンスを知るっていうことに軸足を持っていっているようには思う。
だから私もそれを今説明したけど、
でも私はどっちかっていうと、
質的研究の研究者で、
実際その本を読んでも実感と合わない統計有意が出てる結果もあるんだよね。
さっき説明したみたいに子供を持つ、持たないとか。
それについては多分追加でより調査が必要で、
彼女らの制度を支持しないけど制度を使いたいと思うとか、
そこのねじれがどういうふうに起こっているのかとかあるかもしれないし、
わかんないけど、
そこら辺の解釈っていうのは、
多分その質的な分析をやっている人に託されているところだと思うから、
そこの共同っていうの、
共に働くの共同が必要になってくるし、
お互いがお互いの分野の理解が、
研究者の立場からすると必要な部分になってくるんだろうなっていうふうには思ったりしたけどね。
だからデータを理解しなきゃいけない、これ大前提。
その上でデータ疑うってことも必要だよねっていう。
そうそうそうそう。
わかりました。
だからAIに出力させて、こういうデータに対する結果が出ました。
ガーンとかじゃなくて、なんでこう出たんだろうとか、
これはどういったように解釈できるんだろうとか、
そう思って、じゃあもともとそのデータ分析する前段階の、
そもそもローデータっていうの、生のデータを見て、
一体何がこの結果に効いているのかっていうのを追っていくっていう、
結局その人的な作業も必要になったりするっていうね。
そうだね。
おっしゃる通りでございますわ。
まあでもそれだけさ、時間があるわけじゃないから。
そこが難しいよね。
ないちゃんのお友達とかで、前さ、うちら二人で会ってさ、
もっと研究を、三角連携の話か、をしていくべきだっていうところで、
それ自体は本当に、もっとやっていくべきだなと思っていて、
ただやっぱり結構人種が違ったりするとさ、その領域のね、
なんかコミュニケーションからしてさ、難しいんだよね。
わかる?
難しいね。
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言葉の一つの捉え方。
同じ会社内でも、やっぱうちの会社も研究部門とかって持ってるけれども、
やっぱ研究部門の方と、普通のジェネラリストだと、
もう会話の内容が、なんていうか、かみ合わん。
こっちはそんなつもりで、割と気軽にこういう意見をくださいって言っても、
この意見を求められているこの前提は何なんですか?立てつけは何なんですか?
こういう時はどうするんですか?みたいなさ、
いや、そこまで深く考えていいから、みたいな。
もうそこから、あ、めんどくせえと思っちゃって、もう聞くのやめようみたいな。
わかる?
そう、だからね、そこでも求められるのは、
私こっちもこっちだし、あっちもあっちで、
もうちょっとその歩み寄りの姿勢というか、
もうちょっと一歩想像して先を、
コミュニケーションを取る。
それこそコミュニケーションの取り方、言い方っていうところも含めてだと思うんだけど、
かなーっていうのは、やってて難しいなーっていつも思ってるところです。
それで言うと、たぶんめんどくさい奴になってると思うよ。
本当?そうなのかな?
だからなんか、普通に、あるところでこういう話をしてくださいっていう風に、
そのジェネラリストの方から依頼されることがあるわけよ。
そう、だけど、いや私専門じゃないからってなるわけよ。
で、向こうからすると、
いや、その、なんていうの、私の専門をそんな知らないっていうか、
ただなんかその、私の肩書に並べられている用語だけで、
用語の一個に集中して話せるでしょみたいな。
そうか、なえちゃんの中に、一応ハッシュタグの中に入ってるみたいな、
なえちゃんがこう持ってる。
ハッシュタグの中に入ってる、そうそうそう。
なるほど、なるほど。
で、いやいや知りませんよ、みたいになって、おじゃいになるパターンとか、
あともう一個私の経験であったのは、
私は、なんかその自分の話せることを過小評価しがち。
あー、なるほどね、それはね、
女性によくあるよね、女性だけじゃないけど結構あるよね。
インポスター症候群。
私が話せることなんてみんな知ってるでしょって、
思っちゃう傾向にあって、
だからなんかその、書内とかだったらね、まだこうクローズその環境だから、
何言ったっていいかなって思うんだけど、
こう他の企業であったり、他の自治体だったり団体から、
話してくださいって言われた時に、
いやそんなところに話せる有益な情報私は持ってませんって、
いや私がこう話せる内容は全部、
公の資料を使ってやってることだから、
だからあなた方も公の資料を見れば、
大体のところわかりますよって思っちゃうわけよ。
みんな見る時間もないから。
24:00
そうそう見る時間もないし、まとまとくしなきゃ、
それをだいぶわかってきた。
あ、そうなんだみたいな。
あ、これを私が話さなきゃって思うよね。
なるほどね。
いやそうだよね。
これ話してかなきゃみたいな。
そういう思いとかもあったね、
最近じゃないけど、結構研究職の方とかもさ、
メディアとかにどんどん露出したりとか、
YouTubeやってるっていうのもさ、
増えてるっていうのもそういう背景があるのかもしれないね。
正しいあれを伝えないとみたいな、
研究職から、
YouTubeがすごく増えてるからさ、
一般の人がどんどん発信とかしてて、
個人で。
そうそう発信できるしね。
でもそれはちょっと違うんだよみたいな、
こういう角度があるんだよとか、
そういうのを研究職なり、
専門家の人が正しく言ってもらえると、
言わなきゃみたいな使命感が、
ちょっとずつないちゃんみたいに出てきてるのかもね、みんな。
増えてるっていう。
いや多分私も同様だけど、
多分出たがりなだけかもしれないけどね。
そうなのかな。
いやわかんない、その人たちばっかりじゃないと思うけど。
出てほしいよないちゃんに、どんどんどんどん。
嬉しいよ私は。
でもその大きなメディアには出ませんよ。
個人マリトでね。
できるならフェイスとフェイスがいいよね。
聞いてる人がわかる環境が一番いいなと思うけどね。
はい。
そもそもそんなとこかな。
でもそうして面白かったし、
やっぱり経済ノクショーのゴールデンさんが撮って、
その前にね、ジェンダー格差自体は発売されてるんだけど、
5章と7章だったかな。
ある章は結構ゴールデンさんの研究成果をもとに議論が展開されているから、
ゴールデンさんの本も2023、今年の8月に
慶應義塾大学出版会から翻訳本が出されていて、
それもそんなに分厚くなくって、
読みにくいとは思わないんだけれども、
それを読んでもらってももちろんいいし、
ゴールデンさんの研究も踏まえて全体像っていうか、
ジェンダー研究がどういうふうに経済学の中で取り扱われているのかっていうのを知りたい方は、
ぜひ手に取ってほしいなって思ったかな。
私もちょっと読んでみたいと思います。
ゴールデンさんも経済学者だもんね。
そうそうそうそう。
それでさ、何か加えて言うとさ、
ノーベル賞を女性が取るとどういう効果があるのかっていう経済学研究もあって、
すごいな、目のつけどころ。
最近見たんだけど。
で、面白かったのは、
ノーベル賞を女性が取る、マイノリティが取ると、戦争が減るっていうのがね。
統計的優位が出てるらしくて。
みたいだね、何だっけ、
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たけ、さたけが何かこうなると何かがなるみたい。
前、新書でさ、
すごい売れた本があるじゃん、10年くらい前にね。
バタフライエフェクトみたいなのか。
なぜ佐尾岳屋は潰れないのかみたいな。
風が強い。
風が吹けば岳屋が儲ける。
みたいな感じぐらいの感じだけど。
なんで、それって。
いや、ちゃんと読めない。
でもそのタイトルだけ見て、すごい研究だなって思ったから。
そうなんだ。
なんか紛争研究とかしてる人なのかな、経済学で。
で、その人結構面白い研究いっぱいやってて、
なんか偶発的な事件がどういう風に紛争に影響を与えてるのかみたいなことを研究してる人で。
で、なんか前は、
その紛争地域の国家のサッカーチームが世界大会で勝利すると、
紛争が弱まるみたいな。
なんかそんな研究とかもしてた。
あと雨。雨が降ると天候によって何か変わるみたいな。
雨が降ると天候によって何が変わる?
なんかね、雨が降ると、
なんかちょっとね、仮定を忘れちゃったけど、
その天気と紛争の関係みたいなのとかもやってて、
多分その第3弾でノーベル賞と紛争の関係をやって、
多分統計的優位、つまり因果関係が証明されたのが、
女性がノーベル賞を取ると紛争が少なくなるっていうのが、
多分因果関係が証明された。
じゃあもっと取るべきじゃん、女性が。
ナイちゃん目指してよ!
でも、
ナイちゃん狙えるのどこ?
私の分野は無理だから。
無理?無理な?
無理無理無理無理。
そっか。
そう、だって学者が取れる分野と、学者が取れない分野があって、
私は専門が政治なので、
ダメなんだ。
それって確かに聞いたことないな、ノーベル政治学賞っていうのは。
政治が、そう、ノーベル政治学賞じゃなくて、
ノーベル平和賞しかないわけよ。
ノーベル平和賞誰が取るかっていうと活動家か政治家なんだよね。
確かに。
だから学者じゃないのよ。
言うても私別にノーベル賞興味ないからさ、そんな。
そっか。
なるほどね。
でもそのゴールディンさんっていう言われる、
近しいっていうか別に近くないんだけどさ、
文系の研究者で、かつ女性で。
しかも写真見たら本当普通のおばちゃんみたいな感じなんだよ。
77歳とかなんだね。
すごい。
ああいう方が取るっていうのは、
私の業界を盛り上げていく一つのきっかけにはなるよなと思ったけどね。
いやいや、本当本当。
別にノーベル賞とかじゃなくてもいいんだけどさ、
なんかないちゃんはもっとなんか、
30:01
どんどんどんどん露出していってくれたら嬉しいなと思ってさ。
今日はここまで。
ご意見ご感想は、
35右左アットマークgmail.comまでお待ちしています。
35は数字の35、
右左はアルファベットで右左です。
インスタも同じく35右左でやっています。
エピソードに合う写真を掲載していますので、
ぜひ見つけに行ってください。
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