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コロナ第2波で「若者のモラルが低下している!」と安易に語ることの愚かさ 「軽率な一般化」に惑わされないために - 桑畑 幸博

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 7月2日(木)、緊急事態宣言解除以降、初めて東京都の新規感染者が100人を超え、コロナ第2波が本格的に懸念されている。

 この第2波に関して、感染者のボリュームゾーンが20代の若者であることから、「これだから今時の若いやつらは自己中心的でけしからん!」と憤る声もインターネット上では聞こえてくる。だが、「安易に若者を悪者にする論調には危機感を覚えたほうが良い」と語るのは『屁理屈に負けない!――悪意ある言葉から身を守る方法』などの著書がある慶應丸の内シティキャンパスの桑畑幸博氏。

 桑畑氏が指摘するメディアやSNSにおける若者論、若者批判の嘘とは?

情報化社会の落とし穴=「軽率な一般化」

 コロナ第2波における若者批判が危険な理由についてお話しする前に、予備知識として、先日開幕したプロ野球を例に、論理学における屁理屈や詭弁の構造について簡単なご説明をします。

 どんな分野にも「自称評論家」はいます。プロ野球は、その最たるもの。自称評論家同士の論戦もプロ野球の醍醐味のひとつで、インターネットではしばしばこんな意見を目にします。

「あそこでAを代打に出すのは明らかに采配ミス。単に監督が好きな選手だから出してるだけで、結局三振して流れを止めた」

 さて、この「采配ミス」という結論は正しいのでしょうか?

 もちろん結果(三振)だけ見れば、この結論は正しいようにも思えます。しかし、それは結果論であって、監督がその場面でA選手を代打に出した意図やロジックがなかったかと考えると、「采配ミス」という結論はやはり早計と言わざるを得ません。

 ではなぜ、自称評論家氏はそのような推論を述べるに至ったのか? そこには当然、「代打成功率が低い」、「前回の打席で三振していた」などの彼なりの根拠となる「過去の複数の情報」があったと考えられます。


©iStock.com

「信号が赤だから止まろう」など、情報をルールに照らし合わせて答えを導き出す考え方を「演繹法」と呼ぶのに対し、上記のように複数の情報をもとに「これらのことから○○と言えるのではないか?」と推論を導き出す考え方を「帰納法」と呼びます。

考慮すべき情報はそろっているのか

 この帰納法によって、前回の打席内容などから「……ということは」と考えて「采配ミス」という答えを導き出すことは、たしかに一理あります。しかしこの意見には、こんなコメントがつくこともあります。

「前々回の代打では、起死回生のツーラン打ったじゃん。忘れたの?」

「まだゲーム序盤ということを考えれば、ここは切り札のBじゃなくてAでしょ」

 このふたつのコメントに共通している点がおわかりになりますか? それは、どちらも「考慮すべき情報が欠けているよ」と指摘している点です。

帰納法の落とし穴

 帰納法によって誤った答えを導き出してしまう原因、それはひとえに「サンプリング」、つまり使用した情報の「選び方」にあります。

 私たちは日常的に複数の情報から「これらのことから何が言えるか?」と帰納的に答えを導き出しています。しかし当たり前ですが、世の中のすべての情報を知っているわけではありませんから、自分の「知っている情報」で考えるしかありません。

 すると、先のケースのように「Aが前々回、代打ホームランを打っている」ことを知らなかったり、または忘れていると、周囲から「誤った情報から導き出した誤った推論」、この場合は「ただの結果論」として屁理屈認定されてしまうわけです。

 このように見落とした情報(サンプル不足)や偏った情報によって、間違った答えを導き出してしまうことを「軽率な一般化」と呼びます。

 インターネットで知った根拠の定かでない偏った情報をもとに、「あの民族は」「あの国は」と決めつけている人などは、まさに軽率な一般化の専門家といえます。

 昨今の情報化社会により、私たちは帰納的論理展開の根拠となるさまざまな情報に、驚くほど手軽にアクセスできるようになりました。しかし、その反面「自分はすでに十分な情報を得ている」と勘違いして、早急で安直な結論、つまり軽率な一般化に陥ってしまうリスクも高まっていると言えます。

「感染者の中心が20代=若者のモラル低下」に隠された印象操作

 さて、この「軽率な一般化」という屁理屈を知ってもらったところで、本題の若者論です。「緊急事態宣言解除後に発表された新型コロナ感染者のボリュームゾーンが20代の若者である」というのはひとつのファクトでしょう。

 では、このたったひとつのファクトから「若者=悪」と決めつけてよいと思いますか? そこに見落としている情報はないのでしょうか?

 東京都は感染者が増加するたびに、「夜の街を中心に検査を行った結果だ」と説明してきました。もしそうであるならば、従業員のボリュームゾーンが20代・30代である夜の街由来の感染者が若者に偏るのは、ある意味当然の結果です。一方で、北海道の「昼カラ」の事例のように、夜の街以外でどれほど感染が広がっているのかは不明です。

データをどのように読み解くのか

「若者がメインの職場で検査を行ったら、感染者も若者が中心でした」と聞けば、「まあ、そうだろうな」と思うくらいでしょう。しかし、ニュースなどのメディアで「新たに確認された新型コロナウイルス感染者の多くは20代の若者で~~」と聞くと、「若者はけしからん!」となってしまう。

 それはなぜか? 少し話を広げます。

 法務省が公開している少年(20歳未満)による凶悪犯罪(強盗・殺人・放火・強制性交)の検挙者数データでは、2000年が1194名、2004年が1567名、2008年が2379名となっています。さて、ではこの情報からどのような答え(帰納的推論)を導き出すことが可能でしょうか?

 ここには数値のデータしかありませんが、私たちが知っている他の情報も組み合わせて考えれば、さまざまな答えを導き出すことが可能です。

 たとえば「インターネットの普及によって少年たちが不適切な情報に触れることが原因のひとつだ」とか「防犯カメラの数が増えたことにより、検挙率が上がっているのでは?」など、その原因や社会的な背景を推測することが可能です。

 さらに、「2020年には4000人を超えるだろう」とか「少年に対しても死刑が適用されるようになるのでは?」といった、これらの数字から今後起こり得る未来や影響を予想することもできます。

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