00:00
おはようございます。心理学者のじんぺいです。 Good morning. I am 心理学者のじんぺいです。
本日も心理学の最新論文を紹介していきたいと思います。 Today, I would like to introduce the latest paper on psychology.
今日は社会心理学系の論文で Today, I would like to introduce the meta-analysis paper
ニュースの正語、正しいニュースか、誤ったニュースかを判断する能力に関するメタ分析の論文を紹介したいと思います。 on the ability to judge whether the news is correct or wrong.
このAIとかがね、いろんな情報をまとめてくれるという良い使い方もあれば、AIだけじゃないですけど、フェイクニュースがね、SNS上でも溢れているというのは、言われて久しいかなと。 I think it's been a while since I've heard that fake news is overflowing on SNS.
ここ数年、特にね、その情報量というのが増えて、何が何だかよくわからなくなってくるということになっておりまして、 In the past few years, especially, the amount of information has increased, and it has become difficult to understand what it is.
こういうニュースの真偽を判断する力を導く心理的な要因というのが何があるのかというのを分析することは、とても重要かなというふうに思っておりますので、 I think it's very important to analyze the psychological factors that lead to the power to judge the truth of such news.
ぜひ一緒に勉強していただけると嬉しいなと思います。 I would be happy if you could study together.
お知らせさせていただきます。 I'll let you know.
急遽、対談の予定が入りました。 Thank you very much for the urgent meeting schedule.
とてもありがたいことに、今日ですね、対談をさせていただきます。 I'm going to talk to you today.
1月9日の15時から渡里康二さんという、もうとてもそうなってきた兄貴分の一人なんですけども、 He is one of the older brothers who have been very busy since 15 o'clock on January 9th.
文房具を作る会社を最近立ち上げられて、もともとここ数年作っておられたんですけど、 He recently launched a company to make stationery, and he has been making it for the past few years.
個人的な活動、個人事業につきにやってこられた活動を起用して、株式会社としてやっていかれるということで、 At this time, I'm looking forward to hearing from you.
働き方とかキャリアの歩み方とか、参考にさせていただきたいところがたくさんあるかなと思っておりますので、 There are a lot of things I would like to refer to, such as the way of working and the way of career.
今回は31件の実験を統合して分析をし直すというような論文になっておりまして、 Today, I would like to move on to the main topic.
今回は31件の実験を統合して分析をし直すというような論文になっておりまして、 Today, I would like to move on to the main topic.
それでは、本題に移りたいと思います。 I would like to move on to the main topic.
メタ分析、今回は31件の実験を統合して分析をし直すというような論文になっておりまして、 This is a meta-analysis, a paper that combines 31 experiments and analyses them.
アメリカ国内の11,561人の参加者からのデータになっております。 It is data from 11,561 participants in the United States.
とても大きなサンプルサイズかなと思います。 I think it's a very large sample size.
この実験たちが何をしてきたかというと、審議判断を行う、特にニュースのヘッドラインがあって、 What these experiments have done is to make a judgment, especially the headlines of the news.
それを見て、これは正しい、これは間違っているということを答えていくような実験に参加された方々のデータになっています。 It is the data of the participants who saw the headlines of the news and answered, this is right, this is wrong.
03:10
例えば、政治のニュースもあれば、健康に関するニュース、特にCOVIDのあたりだと、 I think there were a lot of fake news about COVID and vaccines.
フェイクニュースとかもたくさんあったと思うので、それらを判断していくような課題を行った人たちのデータになっています。 I think there were a lot of fake news, so it's the data of the people who did the task of judging them.
この審議を判断する正確性を高める心理的な要因というのが何があるのかということを調べているようなメタ分析になっています。 It is a meta-analysis of what is the psychological cause that increases the accuracy of judging the truth.
やっていることはシンプルなので、早速結果に移りたいと思います。 It's simple to do, so I'd like to move on to the results.
まず識別能力のお話。これは偶然の確率よりは高かったということで、平均68%の精度で審議を区別したということです。 First of all, this is a story about the ability to distinguish. This was higher than the probability of coincidence, so it was judged by an average of 68% accuracy.
あんまり高いとは言えないような気がするんですけど、適当に答えているわけではないというか。 I don't think I can say it's too high, but I'm not answering it appropriately.
ちゃんとその50%じゃないですか、適当に答えると。〇×クイズだとすると。平均68%の精度で審議を区別するということは、当てずっぽではないんだけども、そんなに高くないですよね。 I'm not saying it's too high, but it's not that high, is it?
10問あったら3問以上は間違ってるってことなので、どうなんだって思うんですが、それぐらいの精度であったということです。 If there are 10 questions, more than 3 questions are wrong, so I don't know, but it was about that level.
いろんな要因が分析にかけられておりまして、まずは年齢。これはどう想像しますか。想像通りかもしれないんですけど、年齢が高ければ高いほど識別能力が向上するという結果です。 There are various factors involved in the analysis. First of all, age. How do you imagine this? It may be as you imagine, but the higher the age, the higher the ability to distinguish is.
異論はないですかね、どうですかねと思います。性別による有意な効果は今回はなかったというような結果だそうです。 I don't think there's any debate.
教育水準、これもどう想像するでしょうか。教育水準が高い方が審議の正確性が高そうな気はしますよね。 However, if you analyze the data of over 10,000 people, this is the result of not having an advantageous effect.
これっていうのもなかなか複雑なんじゃないかなと想像しておりまして、高学歴の人でも陰謀論を信じてしまうという現象は結構よく知られてるんじゃないかなと思っているし、 I think this is quite complicated, and I think it's well known that even people with high educational background believe in conspiracy theories.
そういう人ほど何か自分の考えに固着してしまうと審議を判断する能力が下がっていってしまうのかなというのは、それはそれで想像できる結果かなというふうにも思ったりして、この結果を見てました。 I've seen this result because I thought it was a result that could be imagined.
政治的なアイデンティティも変数としてありまして、民主党支持者、これはアメリカの論文ばかり集めた結果なので、基本的に民主党支持か共和党支持かということになっているはずなんですけど、 The political identity is also a variable, and the Democratic Party supporters, this is the result of collecting American papers, so it should be basically Democratic Party supporters or Republican Party supporters.
06:02
民主党支持者は共和党の支持者よりも高い識別能力を示したというような結果になっていました。 The Democratic Party supporters showed a higher ability to distinguish than the Republican Party supporters.
このあたりが人工統計学的な要因です。 This is the factor of population statistics.
今度は心理学的な、もうちょっと心理っぽい要因もデータとして入っておりまして、 CRTテスト、Cognitive Reflection Testみたいな分析的思考能力を測るテストがあって、これのスコアというのがデータとして入っています。 CRT test, Cognitive Reflection Test, there is a test to measure analytical thinking ability, and this score is in the data.
これが高い人は識別能力が高いと、これはそりゃそうだよねっていうところかなと思うんですけど、 If this is high, the ability to distinguish is high, and I think this is true.
数字のテストとか算数の計算問題みたいな、そういうテストとかを想像してもらったら、ざっくりとはいいのかなと思うんですけど、 If you imagine a number test or a math problem, I think it's roughly good,
そういう能力が高い人は、識別能力、ニュースの虚偽の真偽の判断も正確であるということです。 but if you have that ability, the ability to distinguish and the judgment of the truth of the news is also accurate.
馴染み深さという要因もあって、これも結構面白くて、 There is also a factor called familiarity, which is also quite interesting.
馴染み深いニュースというのは、識別能力を低下させる要因になると。 Familiar news is a factor that reduces the ability to distinguish.
馴染み深いということは、よく知っているということとも関連しているはずなので、 I'm sure it's related to the fact that you know it well,
なんか識別能力が上がりそうだなというふうにも思ったりするんですが、実際には下がると。 so you might think that the ability to distinguish is going to increase, but in fact, it's going to decrease.
馴染み深いというのは、油断するというか、より触れているということは自分の中でこれが正解だろうというのがある。 It's a little dangerous to be more careful about it.
それがちょっと危ないのではないかというところで、識別能力が下がっている。 That's why the ability to distinguish is decreasing.
興味深いし、ドキッとするような結果かなというふうにも思います。 I think it's an interesting and exciting result.
最後、イデオロギー的な一致ということもややややこしいんですけど、面白いので紹介させていただきたいなと思ってて、 Finally, I'd like to introduce the ideology of unity.
イデオロギー的一致、民主党の人が民主党系の記事を読むみたいなこと、共和党の人は共和党っぽい記事を読む。 The ideology of unity is that the people of the Democratic Party read the articles of the Democratic Party.
共和党の人は共和党っぽい記事を読む。 The people of the Democratic Party read articles like the Democratic Party.
共和党の人はどちらかというと移民を受け入れないような姿勢だろうし、民主党の人たちはリベラルなので、共和党の人はどちらかというと移民を受け入れないような姿勢だろうし、民主党の人たちはリベラルなので、共和党の人はどちらかというと移民を受け入れないような姿勢だろうし、民主党の人たちはリベラルなので、
例えば環境問題とかLGBTQに対するご支持をしている人が多いのかなと、そういうイデオロギーの話。 For example, there are many people who support environmental issues and LGBTQ.
イデオロギーが一致していると識別能力がどう違うのかという話なんですけど、これは識別能力については有意義な効果はなかったそうです。 However, this is a little complicated.
反応バイアスという指標も実は今回取っていて、この反応バイアスには影響していたということで、イデオロギーが一致しているニュースというのは真実って答える確率が上がってた。 There was a higher probability that the news corresponded to the truth.
真実の方により回答がバイアスがかかってたっていうことだそうです。 The truth was more likely to respond to the truth.
成語の問題の答えとしては別に間違ってないんだけど、真実っていう風な方に答えが寄りやすかったというような結果になっていて、これはなかなか興味深いなと思っています。 I don't think it's a wrong answer, but it was easier to answer the truth.
09:06
そのイデオロギーに徐々に染まっていく、そこの環境に居座り続けると、どんどん正しいってなっていくっていうのはちょっと怖いなという風に思ったりして見ておりました。 I thought it was a little scary to keep sitting in that environment.
そんな感じでした。 It was like that.
というわけで、今日はフェイクニュースとかニュースの真偽を判断する力、どれくらい当たってるかということも含めて、心理学的な背景から大きなサンプルサイズで分析した研究を紹介させていただきました。 Today, I introduced the power to judge the truth of fake news and news, including how much it is true, from a psychological background.
年齢高かったりとか、政治的なバックグラウンドもそうだし、あとは教育水準は特に成績を上げないという話もなかなか興味を伺ったかなと思います。 I was also interested in the fact that the level of education does not increase the grades.
これからね、本当に難しくなっていくと思います。情報の真偽を判断するっていうこと、それ自体が難しくなっていくと思うので、 I think it's going to be really difficult from now on.
まずは、自分は大丈夫だと思わないというのが一番大事なんじゃないかなという風には個人的には思ってますし、 I personally think that it is important not to think that you are okay.
いろんな人の考え方に触れるというのも一つ、もちろん生徒の指示とかは自由だし、それはそれで大事なことだと思うんですけど、 Of course, I think it's important to follow the instructions of the students,
とはいえね、別にそれが同じ生徒の人たちと交流するということには繋がらない、イコールにならないと思うので、 but I don't think it's going to be equal to interacting with the same students.
何か立場を持っていたとしても、別の立場の人とお話しするということとかが大事なんじゃないかなと想像をしています。 I think it's important to talk to people from different positions even if you have a different position.
そういう研究なわけではなかったので、自分の想像というか願いみたいなところも含めてですけど、そんな感想を持ちました。 Well, it wasn't that kind of research, so I had that kind of impression, including my imagination and wishes.
皆さんはどういう風に思ったでしょうか。最後まで聞いてくださってありがとうございました。 Thank you for listening to the end.
今日もいい一日にしていきましょう。じんぺいでした。心を込めて。 Let's have a good day today. I'm Jinpei.
