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おはようございます、経営戦略コンサルタントのくらりんです。 今日は、ネットとかSNSで、研究によると、とか、
脳科学的に、とか心理学的に、みたいなね、そういった言葉、見かけますよね。 で、それで、なんとなく納得しつつもね、これって本当なのかな、みたいな引っ掛かりを覚えたことってないでしょうかね。
うん。まあ、情報がありすぎて何を信じればいいかわからないっていうふうに 悩んでらっしゃる方、意外と多いんじゃないかなと思うんですよね。
あるいは逆に、安易に載せられてしまう。 これもすごく危険なことだなというふうに思うんですよね。
なので、今日はね、そういった情報に振り回されずに、その根拠ってどこまで言えるの、みたいなのを冷静に見極めるためのヒント、みたいなテーマでお話ししようと思っています。
よろしければ、最後まで聞いてください。 私、プラリンは学生時代に起業しまして、01でいろんな会社を作ってきました。
今は、時折、大学で教えつつ、会社経営をしながら個人的に起業を副業されている方。 起業して1年以上経つんだけれども、月50万いかないんだよね、という方のサポートをさせていただいております。
相談あるよという方がいらっしゃいましたら、概要欄よりお問い合わせください。
じゃあ、早速本題に入る前に、ちょっとだけお礼を言わせてください。
おかげさまで、先日の配信がビジネスカテゴリーで人気順位2位をいただけたというのを、前回の配信でしたかなと思います。
それまで、20位前後、ちょろちょろしてたり、そこは飛んだりとかあったんですけど、めちゃくちゃありがたいなと思っています。
振り返ってみると、やっぱりリスナーさんからいただいた質問にしっかり答えようと思って、論文なんかの根拠、配信、要はエビデンスの部分をしっかりお伝えしようみたいなものも少なからず聞いてるんじゃないかなというふうに思っているというのが、今のところ僕の仮説なんですよね。
よく配信で、その言ってることの根拠って何っていう部分、要はエビデンスの部分ですよね。こういったものも補強する材料があれば、配信って強いよっていう話聞いたことあるんじゃないでしょうかね。
そういったあたりに絡んだお話になります。
というわけで、早速今日の本題に入っていこうかなと思います。
実は以前リスナーの方から、クラリンさんの話はすごく面白いんだけれども、経験則だけじゃなくて科学的に実証されたエビデンスなんてものもあったりするんですかみたいなね。そういった質問ちょいちょいいただいてたんですよね。
中にはね、もうちょっと詳しい根拠を知りたいですとか、そういうありがたいご質問ですよね。
あるいは、本読んでたら違うこと書いてあったんですけどどう思いますかとかさ、そういった類の質問。
いやすごく勉強されてる方だなーと思いながらね、心理学とか脳科学とかね、高等形態学とかね、そういうのを多分わかりやすくね、紙砕いた一般省だったり、あるいはネット上の話だったりするんだと思いますけども、そういうふうに書いてあって、僕が今回言ったこととちょっと違ってたんですけどみたいなね。
そういったご質問なんかもね、わざわざ丁寧にレターくださったりコメント書いてくださったりね、本当にありがたいなというふうに思わされます。
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で、僕もね、やっぱりそれに対して適当な答えは出したくないなーと思って、一応研究者でもありますんでね。
まあ分野はね、哲学倫理学なんですけど、研究者でもあるんで、やっぱり一時資料にあたってね、丁寧にどこまでちゃんと確かなことって確からしたって言えるの?っていうのでね、ちゃんと自分でも論文を引いて調べるようにしてるんですよね。
そうやって質問に答えるために論文を色々調べながら、それをコンテンツに反映させていったら、前回お話ししましたっけね、最初は10分前後の配信だった。
その尺がね、気づけば最近ではね、30分前後に伸びちゃうなんてこともあったりしてね、狙って長くしたわけじゃないんですけど、結果的にそうなっちゃったわけですよね。
ただそうやってね、自分で一時資料の文献をね、論文とか専門誌なんかを調べるようになってからね、やっぱり大きな気づきっていうのがあったんですよね。
なので今日はね、僕自身が論文を読む中で見えてきたネットの研究によるとっていう言い方の落とし穴みたいなところをリスナーのこれ聞いてくださっている皆さんと共有できたらいいかな、少なからずお役に立てればいいかなというところでお話ししていこうと思います。
まず最初にね、言いたいことはね、ネットとかSNSで見かける研究によると的なね、そういう言葉ってね、元の論文よりも話がめちゃくちゃ大きくなっていることがすごく多いんですよ。本当に多い、これ。
なんかこういう論文で論章されてますみたいな、いや本当なの?って思って探して探して探して、それがおそらくここがソースだなっていうので、一時資料の論文読んでみたらね、いや全然違うじゃんみたいな。そういう動物実験の話で人間が対象じゃないじゃんみたいなことよくあるんですよ。
なのでね、誰を対象にした、あるいは動物だったりね、なんでもいいんだけども、要はコンピューターシミュレーションっていうケースだってあるわけですよね。それで、その対象にした研究、どこまで言えてるの?誰を対象にした研究なの?っていうのはね、やっぱり少なからず確かめる意識っていうのを確認するっていうことはすごく大事なことなんですよね。
で、僕自身も大学院で哲学倫理学で博士課程まで行ってさ、イギリスの大学で研究してさ、事務系の分野だったんだけれども、僕の場合はね、1本の論文を書くのに先行研究100本前後を読むっていうのは当たり前なんですよね。じゃないと論文としてまとまらない。
どこの誰がどういう説を主張して、それに対する反論が、レビューがどういうふうなものがあってっていうのをさ、丁寧に追いかけないといけないんで。それ、僕の業界では当たり前なんですけどね。だから、まあ分野が違っても、研究室によっても全然違うんだろうとは思うんだけれども、基本的にね、論文を読んで論章していくっていうスタンスに関しては全然同じですよね。
そこで使っている道具だてが違ってたりとかね、そういったものは分野によって違うんだけれどもね。だから心理学とか行動経済学とか農科学とか、そういったあたりの文献を読むこと自体には何の抵抗もないんですよね。いや、これ本当にありがたいなと思ってて。研究やっててよかったなと思えることの一つですね。
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実際、世の中で話題になっているニュースとかネット記事とか、そこをね、さっきもちらっと言いましたけど、元の論文と読み比べてみるとね、本当にびっくりするぐらいのギャップがあるケースっていうのがたくさんあるんですよ。そういうネット上にある記事なんかを元に科学的にこうですみたいな一般性なんかでも引用されちゃったりとかしてさ。いや、それ違うんだけどなーみたいなことが結構ね、世の中はびこってるんですよね。
これを示す面白い研究というのも一方ではあるんですよ。それをメタ的に捉えた分析っていうのかな。これ、イギリスのサムナという研究者が2014年に発表した研究なんですけど、イギリスの主要な大学、20くらいの大学だったかな。
で、発信した医学系、健康系に関するニュースリリースを400本以上ね、元の論文と徹底的に比較したんですって。そしたらね、何がわかったかというと、大学が発信したプレスリリースであるにもかかわらず、これさ、メディアが報道したって言ったらまだ間違ってるのわかるんですけど、大学自身が発信したプレスリリース、その時点で約4割で行動への助言っていうのがかなり誇張されてた。
こういうふうにした方がいいですよとかね。健康だったり、医療系の話ですよ、これ。で、全体の3分の1ぐらいが因果関係誇張されてるって言うんですよね。マジかよ、ですよね。っていうか、こういう研究されてる方もいたんだなーっていうので、ちょっと面白かったですけど。
で、その中でさらにね、3分の1強ぐらいがマウスとかを使った動物実験の結果なんだけれども、まるで人にもそのまま当てはまるかのように話がコツコツされて書いてたって言うんですよね。おいおいおいおい。動物実験全校させてるのは当たり前なんだけれども、その動物実験でね、マウスとかそういったレベルでわかった話、そのまま人に適応できるわけがないんですよ。
だって人間、すごく複雑な生き物なんでね。そうすると、ニュースの元になる大学の広報の段階で、こんだけ話が盛られちゃってる。こんだけリリースが誇張されちゃってる。それをさ、元にしてニュース記事とかさ、一般の人たちが、その専門分野じゃない人たちが、大学のリリースなんかも端緒にしながらさ、記事を書くわけじゃないですか。そうすると誇張されるよね。
だって大学のプレスリリースってね、やっぱり一時資料に近い扱いとしてね、メディアはやっぱり見てしまうんでね。そうするとね、結果としてネットで〇〇という研究で証明されたみたいなさ、大げさな話がめちゃくちゃ広がりやすいっていうことに繋がっていくんですよね。
これイギリスの健康とか医学の分野で調査した話なんで、他の分野、ネット記事いろんな分野あると思うんですけども、全部が全部同じとは言えないにしても、ここは気をつけておくに越したことはないなっていうところですね。だからこそ誰かが研究によるとって言ってるのを聞いたときはね、それって誰が言ってんの?どの論文に書いてあるの?どの文献にあるの?とかね、お話的に考えるようにしてるんです。
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で、素人の方はなかなかそこまでたどり着けないと思いますけど、それって少なくとも人間を対象とした実験なのか?とかね、あるいはどういう条件の中でそれ言ってるのか?ここだけでも着目していただいてね、調べてみると意外とね、「あれ?これ違うんじゃないの?」っていうことに出会っても惑わされずに済むっていう感じですね。
本当にそこまで言い切れるのかな?とかね、一歩引いてその言ってることを論争しているものの対象と限界なんかを意識して聞く必要があるなっていうふうに思ってます。
で、それからそれから。僕らって農科学的にだとか、データで実証されてなんて言葉を使われると、なんかすごく納得しそうになっちゃうんですよ。根拠を示す段階で話の説得力が上がるっていうのは事実なんだけども、それだけで絶対的に正しいと限らないわけですよ。科学っぽい雰囲気に流されない姿勢っていうのがやっぱ大事なんだなって思うんですよね。
実際に根拠の提示とか説得力に関する研究なんてのもあって、コミュニケーションにおいて統計データとか因果関係の根拠を示すと、単なる個人的な体験談よりも説得力が高まりやすい傾向ってこれははっきりしてるんですよね。
とある研究者、2005年ぐらいの複数の実験をまとめたレビューでも示されてて、根拠がある方が納得されやすい傾向っていうのは、これは割と推進も行われて分かってるっていうところですね。
研究ごとに根拠の定義はバラバラだったり、どの種類の根拠が一番効くかまでははっきりしないっていうのも一方で言われてるんですね。
この気をつけていただきたいところっていうのは何かっていうと、科学っぽい言葉の罠っていうところですね。大学のワイズワーグ博士たちが、この20年ぐらい前の研究ですけど、有名な研究があるんですよ。2008年だったかな、7年だったかな。
大人を対象にした実験で、心理学系の科学的な説明っていうのを聞いてもらう実験なんですよね。その説明の中に話の内容とは全く関係のない農科学っぽいだったかな、そういうね、全く関係のないやつと混ぜるんですって。
そうするとね、専門知識を持ってない一般の人たちは、無意味なそういう農科学の文章が入ってる方がより納得できるいい説明だったっていうふうに評価しちゃったって言うんですよね。おいおいおいおいっていう感じですよね。特に論理的に筋が通ってないような、ちょっと劣悪な説明の時ほど、農科学っぽい言葉で評価上がりやすい傾向が見られたんだそうですよ。びっくりだよね。
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だってね、知識が混ざってるんだが、それがキャッチーでわかりやすい感じご提示されたっていうことですよね。だから専門家なんかはやっぱり見抜けるんですけれども、そうじゃない一般のレイパーソンというか一般の人たちは農科学とかね、専門用語を持ち出されると中身よりも言葉の雰囲気に飲まれてね、やっぱり評価ちょっと甘くなっちゃう。だから逆に意識して防衛戦を貼っとかないといけないなっていうところですね。
ただね、これ有名なワイドバーグの研究なんですけれども、実はね、その後いろいろ通知が行われて、マイケルって名前忘れちゃったな。マイケルなんとかだったと思いますけど、その後ね、脳の画像で確かめた研究やなんかだったり、その後もつい最近も通知が行われたような気がするので、ちょっとメモっとけばよかったな。
最初に言われたほどの効果はね、さっき言った科学的な説明っぽい言葉で評価が上がったって言ったじゃないですか。でもそこまで大きな効果ではなかったとかね、そういった話なんかも出てはいるんですね。
脳科学の言葉が入ることで評価が少し上がることはあったとしても、当初考えられていたほど劇的な影響ではないかもしれないっていうのが、今、現状といった辺りですね。また別の研究でもね、今日ちょっと研究の話、結構メモってきた。
その中でもね、読みやすくてわかりやすい直感に訴えるような感じかな。そうすると科学的な文章を読むとね、素人ってやっぱり自分の判断自信を持っちゃってね、専門家に確認しなくなるっていう、そういう傾向も指摘されてたりするんですよ。
要は素人なんだが、別にその研究に対して専門家でもないんだけれども、なんかわかりやすいサイエンスの説明を聞いてしまうと、その真理を確かめずに、その説に自信を、謎の自信を持ってしまうっていうことが起こりやすいっていうことがわかってるんですよね。
要は科学っぽいっていう、なんていうのかな、専門家っぽい、そういうわかりやすさっていうのと、それが100%正しいとはならないっていうところが大事なことなんですけど、そこでね、多くの人が、いや、科学ではこう言われてるんですっていう話を聞いたときにね、それをどんどん再生産してしまう危険性っていうのがあるんだよといったところですね。
だから、農家学的にだとかデータで証明されたとか言われたときは、言葉の響きに圧倒されてないかなっていうのは、ちょっと冷静に一度立ち止まって考えたほうがいいですよといったところですね。
それじゃあ、僕らはね、どうやってそういった情報と付き合っていけばいいのかっていうところなんですけど、なかなか難しいよね。ただ言えるのはね、特定の1本だけの研究とかね、そういったところで、その研究はそういう結論を出してるのかもしれないが、ちょっと括弧に入れるっていう発想ですね。別の類似研究どうなってんのかなみたいな、その視点が大事だっていうところですね。
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だから、これがただ1人の研究者、ある1つの研究チームがドーンとセンセーショナルなことを論文で発表したとしても、これが絶対正解だとは言い切らないっていうのがすごく大事かなと思うんですよね。
心理学の研究なんか特に論文が出ているから間違いないでしょうって一般の人は思いがちなんだけれども、実は心理学に限らずね、サイエンスの世界ってやっぱり進歩していくわけですよ。かつてはそうだったよ、信じられてたものを捨てるってね、より良い理論っていうのができてきたときに、それ違ったっていうことなんていくらでも起こるんですよね。
科学って要は再現性の問題っていうのをダイレクトに取り上げていくんで、その実験やってこの研究チームはこういう結論を出したんだが、別の研究チームがやったときに必ずしも同じ結論にはならないっていうことだって起こってくるわけですよね。
オープンサイエンスコラボレーションっていう有名な国際的な研究チームがあって、これは10年くらい前にサイエンスって日本語でも読めますよね、世界のすごいトップ層の学術誌ですけれども、そこに結構衝撃的な論文が出たんですよね。
何かというと心理学の有名な学術誌に載った100件ぐらいだったかな、その実験を同じ手順でもう一回再現してやり直して試してみたって言うんですよ。
そうするとその結果、元の実験と同じような結果が再現できたのって全体の3分の1から半分ぐらいだったって言うんですよね。衝撃ですよね。
最初の論文を書いた人たちはこれが論争できましたって言うんだが、それらを同じ条件でもう一回同じ手順でやり直してみたらそうはならないって言うのが3分の1から半分ぐらい出たんだって。
つまり心理学の主要な雑誌に載った研究であったとしても、追試をしたら、追試は要はやり直した、同じ手順でやり直す、同じ条件でやり直す。
そうしたときに同じ結果が出るのであればそれは結構間違いないんだなっていう感じじゃないですか。
でもそういうことがならないっていうことは結構あるんだっていうことですよ。
だからたった1本の、たった数本の研究だけを見て、これが真実だみたいに信じ込んでしまうっていうのはすごくリスクがあるんですよね。
だから追試で何度も検証されてる。それだけ信頼性が高いっていうことなんで、ここ一つのポイントなんですよ。
じゃあ僕自身はどうしてるのかっていうと、やっぱり配信で話すときは引用メモを残して、今日ちょっと全部はメモってなかったんですけど、
どういう人が対象で、どこの誰が言ってんの、どこまでその理論って適用できるのみたいなところはある程度整理して、
そこ大事なとこなんでね、僕自身は配信の中で言わなかったとしても、いつでも確認できるようにメモを取ってるっていう感じですね。
別の回でも話したかもしれませんけど、前回、前々回かな、カリフォルニア大学のマーフィー教授たちの2022年の論文、
お話ししたかなと思いますけど、講義動画を見て倍速視聴したときの理解度に関する研究ね、大学生の対象にした実験ですけど、
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1.5倍速とか2倍速で動画を見ても理解度ってほぼ変わんない。でもそれより早い2.5倍とかになると理解度が低下するみたいなね。
僕はこれ知ったときになるほどなというふうに思いつつも、これあくまで大学生が講義動画を見たときの実験であってね、
例えば音声配信、講義動画ではなくて音声の場合どうなのかなとかね、一応動画の場合はこうだった。
でも音声の場合は100%当てはまるわけじゃないんだよなっていうのは自分の中で整理してるんですよね。
だから皆さんも今日から誰かの研究によるとみたいな話を聞いたときにチェックしていただきたいしっていうところは、
なんか今日の話、話してて思ったけど難易度高い話があったかな。
もう一つは誰を対象にした実験なのか、人間なのかマウスなのか、コンピューターシミュレーションなのか、その辺りですね。
そのときの条件付けですよね。
2つ目に、2つ目何の話したっけ、どこまで言えることなのっていうところですね。
例えばさっきの話、倍速で聞いたらっていうのはこれ動画に関しては言えるんだが、
音声での理解に関してはここでは検証してないからまだカヤの外。
ただ音声でもおそらくそうなるだろうという可能性の話っていうことですね。
つまりどこまでの範囲でそれは検証した実験だったのか、研究だったのかっていうところね。
それから3つ目にね、他にも似たような方向性を示すような研究というのはあるのかどうか。
要は真逆の立場だったり、ここは違うって言ってる研究っていうのがあるのかどうかっていうところですよね。
この3つぐらいを意識するだけでも、研究によるとっていう言葉に振り回されずに済むかな、かなり減るかなって思うんですよ。
ちなみに論文って専門家しか読めないって思われがちなんですけど、実は今データベース化も進んでてね、
最近出された論文だとほとんどではないか半分以上かな、オープンアクセスっていってね、
一般の人でも無料で読めるようになってるんですよ。
論文のアブストラクト、用詞というか小録というかね、
要はその論文で何を主張しようとしているのかっていうエッセンスの部分の要約文ですね。
これはほとんどの論文で無料で読めるようになってるんですよね。
もし気になったらそこの部分をチェックしてね、
AIとかにボイッと投げて、それに対する反対意見ってありますか?ぐらい検索すればいいんですよ。
AIに行けばいいんですよね。
ただAIもやっぱりハルシネーションを起こす嘘をついてくるんで、複数でちゃんとそのリンク先が正しいのかどうかとかね、
本当に気になるようであれば飛んだ先で英語論文とかアブストラクトが出てたんだったら
コピーしてさ、日本語にしてちょっと簡単に要約してとか言えばいいかなというふうに思ってます。
もちろんね、そういった論文を実際に全部読めるっていう方はもちろん読んでいただいた方がいいかなと思うんですけど。
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僕は研究者というよりもオタク気質なんでね、本当にそうなのかなっていうのは自分の発出原因について気に持ちたいんですよ。
そこはちょっとちゃんと論文は丁寧に読むようにはしてるんですよね。
読んでるといろんな発見があってね、そこで引用されてるものとかね、
これ通説ではこう言われてたけど、これ今否定されてるんだとかさ、
反論のネタっていうのも結構揃ってるんだなとかね。
そうすると今まで科学的にこうだって言われた通説っていうのが崩れるわけですよね。
なのでそういったものを自分自身のコンサルの現場だったりなんだったり、
そういったところに適応するためにもね、やっぱり自然科学ってすごく再現性があるがゆえに強いんですよ。
強いので本当にそこの確からしたっていうものは仕事の現場に橋渡ししたいなっていつも思ってるんですよ。
というわけでね、
というわけで今日なんか話してみたらなんか結構難易度の高い話ばかりしてしまったかな。
科学的にって言われた時もね、一瞬ね、それって本当?それって根拠は何?みたいなね、
そういううがった見方したほうが絶対いいんですよね。
というわけでね、研究によるとっていう言葉要注意ですよと。
自然科学というのは限界があるんでね、
そういった時は安易に納得するんじゃなくてその反対の主張をしているような論文だったり、
誰を対象にした実験なのか、どこまで言えることなのか、その辺りを整理しておくということをお勧めします。
結構手間のかかる大変な作業かなと思いますけどね。
あれでした、僕の配信では割と科学的なエビデンスの部分はね、他の方以上に結構マニアックに言ってることのほうが多いんで参照していただければと思います。
僕は結構最新の論文に極力当たるようにしていて、
そういったものを日本で翻訳されているものも見たことがないので紹介していたら、
結構いろんな方が聞いてくださっているのか、
僕が先週話していたやつっていうのが上がっていたり、
なんかね、チェックしてくださっている、ちゃんと聞いてくださっている方がいるんだなって思ってね。
まあ面白いですけどね。
とにかくね、一つ一つ情報の確からしさっていうかね、そういったところも丁寧に向き合うっていうことが、
その先々自分自身のビジネスを積み上げていくというか進めていく上でも、変な衛生科学に踊らされない堅実な基盤。
自然科学で言えることってここまでみたいなところはあるけれども、
そこでもっとも確からしい部分をね、やっぱり適用した方が成果が上がるんですよ。
心理学的にもとかね、農科学でわかっている範囲とかね、高等経済学でわかっている範囲とか言ってもさ。
それが人類の英知をちゃんと受け継いで、それを現場に適用していく。
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僕は全然ね、そういう意味じゃ最先端の研究者でもなんでもないんで。
こういう面白い研究があるな、これってこのビジネスのここで使えるじゃんみたいなね、その橋渡しを僕はしているという感じですね。
そういったところも、もとはといえばね、僕のこういう配信を聞いてくださってね、質問をくださったりしたリスナーさんのおかげだなっていうので、
それで僕自身もそういったところをね、通説ではこう言われているって本当かなっていうので調べる習慣がついてね、
僕自身もすごく学びが深まっています。
いつもね、温かいメッセージとか質問とかね、ありがとうございますといったところですね。
なので根拠のない裏にあるストーリーまで見つめて確かな一歩を踏み出していきましょうといったところで、
今日の配信はここまでにしたいと思います。
今日の配信少しでもためになりましたでしょうか。
ちょっとね、難しい話だったかな、あれだったかな。
はい、というわけで今日もあなたにとって素敵な1日になりますように、また次回の配信でお会いしましょう。
バイバイ。
