グループ分極

社会心理学において、集団分極化とは、集団がメンバーの当初の傾向よりも極端な決定を下す傾向を指す。これらの極端な決定は、個人の当初の傾向がリスクを伴う場合はより大きなリスクに向かうものであり、個人の当初の傾向が慎重な場合はより大きな慎重さに向かうものである。 ^[1]この現象はまた、集団の状況に対する態度が、集団討論後に個人の当初の態度が強化され激化するという意味で変化する可能性があるとも考えられており、この現象は態度分極化として知られている。^[2]

集団二極化は社会心理学において重要な現象であり、多くの社会的文脈で観察できる。例えば、中程度のフェミニスト的見解を持つ女性グループは、グループディスカッションの後、フェミニスト的信念が強まる傾向がある。^[3]同様に、研究によれば、模擬陪審員は一緒に審議した後、審議前に個々の陪審員が支持していた金額よりも高いか低い懲罰的損害賠償額を決定することが多いことが示されている。^[4]研究によると、陪審員が比較的低い賠償額を支持した場合、議論によってさらに寛大な結果が導かれ、陪審員が厳しい刑罰を科す傾向にある場合、議論によってさらに厳しいものになるという。^[5]さらに、近年、インターネットやオンラインソーシャルメディアによって、集団二極化を観察し、新しい研究をまとめる機会も生まれている。心理学者は、 FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアは、グループが物理的に一緒にいなくても集団二極化が発生する可能性があることを示していることを発見した。個人のグループがトピックに関して同じ基本的な意見を持ち、一貫した対話が続けられる限り、グループ二極化は起こり得る。^[6]

研究によれば、十分に確立されたグループや、よく知られている問題を議論しているグループでは、分極化の影響が少ないことが示唆されています。しかし、グループが比較的新しく形成され、タスクが新しい状況では、グループ分極化が意思決定にさらに大きな影響を及ぼす可能性があります。^[7]

態度二極化は、信念二極化や二極化効果とも呼ばれ、異なる当事者が問題に関する証拠を検討するにつれて意見の不一致が極端になる現象です。これは確証バイアスの影響の1つです。確証バイアスとは、人々が現在の信念や態度を強化するために、選択的に証拠を探し、解釈する傾向のことです。 ^[8]人々が曖昧な証拠に遭遇すると、このバイアスにより、それぞれがそれを自分の既存の態度を支持するものとして解釈し、意見の不一致を狭めるのではなく広げてしまう可能性があります。^[9]

この効果は、政治的な「ホットボタン」問題など、感情を刺激する問題で観察されます。 ^[10]ほとんどの問題では、新しい証拠は二極化効果を生み出しません。^[11]分極化が見られる問題では、新しい証拠を熟考することなく、単に問題について考えるだけで効果が発生します。^[11]社会的比較プロセスもこの効果の説明として挙げられており、人々が互いの発言を繰り返し、検証する状況では効果が高まります。^{[12]この明らかな傾向は、}心理学者だけでなく、社会学者^[13]や哲学者にとっても興味深いものです。^[14]

1960 年代後半以来、心理学者は態度二極化のさまざまな側面について数多くの研究を行ってきました。

1979年、チャールズ・ロード、リー・ロス、マーク・レッパー^[9]は、2つのグループの人々を選び、一方は死刑に強く賛成し、他方は強く反対するという研究を行った。研究者たちは最初に、人々が自分の立場をどの程度強く保っているかを測定した。その後、死刑賛成派と反対派の両方を小グループに分け、2枚のカードのうち1枚を見せた。カードにはそれぞれ、研究プロジェクトの結果についての記述があった。例えば、

クロナーとフィリップス（1977）は、14州における死刑制度導入の前後の年の殺人率を比較した。14州のうち11州では、死刑制度導入後に殺人率が低下した。この研究は死刑制度の抑止効果を裏付けている。^[15]

または：

パーマーとクランドル（1977）は、死刑制度が異なる10組の隣接州における殺人率を比較した。10組のうち8組では、死刑制度のある州の方が殺人率が高かった。この研究は死刑の抑止効果に反対している。^[15]

研究者らは、死刑の 抑止効果についての信念の強さについて再度質問し、今回は、研究が人々の態度にどのような影響を与えたかについても質問した。

研究の次の段階では、参加者は受け取ったカードに記された研究に関する詳細情報（研究の詳細、研究に対する批評、およびそれらの批評に対する研究者の反応など）を与えられ、参加者の当初の立場に対するコミットメントの度合いが再測定され、参加者は研究の質と研究が自分たちの信念に与えた影響について質問されました。最後に、参加者全員に対して、最初に見た立場とは反対の立場を支持するカードを使用して、再度試験が行われました。

研究者らは、人々は自分たちの当初の見解を支持する研究は、支持しない研究よりもうまく実施され、説得力があったと信じる傾向があることを発見した。^[16]当初どのような立場をとっていたとしても、人々はそれを支持する研究を読んだ後、その立場をより強く支持する傾向があった。Lord らは、人々が現在の立場を支持する研究に対して批判的でなくなるのは合理的だが、支持する証拠を読んだときに態度の強さが大幅に増すのは合理的ではないと指摘している。^[17]人々は、自分の見解を支持する研究と支持しない研究の両方を読んだ後、その情報を受け取る前よりも当初の態度をより強く支持する傾向があった。 ^[18]これらの結果は、研究者が変数の結果の尺度を変更したため態度の変化を測定できなかったこと、態度の変化の主観的な評価を使用して分極を測定し、変化がどれだけ起こったかを直接測定しなかったことなど、研究の実施におけるいくつかの問題の文脈で理解されるべきである。^[19]

集団分極化と選択シフトは多くの点で似ていますが、1つの明確な違いがあります。集団分極化は、グループの影響による個人レベルの態度の変化を指し、選択シフトはその態度の変化の結果、つまり、平均的なグループメンバーのグループディスカッション前の態度とグループ決定の結果の違いを指します。^[7]

リスクの高いシフトと慎重なシフトはどちらも、集団誘導態度二極化として知られる、より一般的な概念の一部です。集団二極化は主にリスクを伴う決定や意見を扱いますが、議論誘導シフトはリスクを伴わないいくつかのレベルで発生することが示されている。これは、リスク関連の決定だけでなく、選択シフトという一般的な現象が存在することを示唆しています。^{[説明が必要]}ストーナー（1968）は、決定はその決定の状況の背後にある価値観によって影響を受けることを発見しました。^[20]この研究では、通常よりリスクの高い選択肢が有利な状況では、リスクの高いシフトが増加することがわかりました。さらに、通常慎重な選択肢が有利な状況では、慎重なシフトが増加しました。これらの調査結果は、以前の集団シフトの重要性も示しています。選択シフトは主に、大きく異なる人間の価値観と、個人がこれらの価値観をどれだけ高く評価しているかによって説明されます。モスコビシら（1972）によると、集団二極化が発生するには、集団内の相互作用と意見の相違が必要です。^[21]グループ内の過激派が意見を変えることはあるかもしれないが、その変化はグループ内で十分かつ適切な相互作用があって初めて起こる。言い換えれば、相互作用がなければ過激派は影響力を持たないということだ。また、モスコヴィチらは個人の好みは関係なく、変化を引き起こすのは意見の相違だと結論付けた。^[21]この発見は、グループ内の1つの意見がグループを変えることはないこと、影響を与えるのはすべての個人の意見の組み合わせであることを証明している。

集団分極化の研究は、MITの学生ジェームズ・ストーナーが1961年に発表されなかった修士論文にまで遡ることができる。彼はいわゆる「リスキーシフト」を観察した。^[22]リスキーシフトの概念は、集団の決定は、集団が集まる前の各メンバーの個々の決定の平均よりもリスクが高いというものである。

初期の研究では、リスクシフト現象は、選択ジレンマ質問票と呼ばれる尺度を使用して測定されました。この尺度では、参加者は、個人がジレンマに直面し、目の前の問題を解決するために選択をしなければならないという仮想シナリオについて考える必要がありました。次に、参加者は、特定の選択が議論されている個人にとって利益になるかリスクになるかの確率を推定するように求められました。次の例を考えてみましょう。

「電気技師のAさんは、結婚していて子供が1人います。5年前に大学を卒業して以来、大手エレクトロニクス企業に勤めています。定年後は、控えめながらも十分な給与と手厚い年金が支給される終身雇用が保証されています。一方、定年までに給与が大幅に上がる可能性はほとんどありません。ある会議に出席しているときに、Aさんは、将来が極めて不確実な、新しく設立された小さな会社から仕事のオファーを受けました。新しい仕事は、最初の給与が高く、会社が大企業との競争に勝ち残れば、オーナーシップのシェアを獲得できる可能性があります。」

参加者は、A氏にアドバイスをしていると想像するように求められました。そして、彼にポジションを提供した新しい会社が財政的に安定しているかどうかを示す一連の確率が提示されました。それは次のようになります。

「A さんが新しい仕事を引き受ける価値があると判断される、許容できる最低の確率を選択してください。」

____会社が財政的に健全であると証明される可能性は 10 分の 1 です。

____会社が財政的に健全である可能性は 10 分の 3 です。

____会社が財政的に健全である可能性は 10 分の 5 です。

____会社が財政的に健全である可能性は 10 分の 7 です。

____会社が財政的に健全である可能性は 10 分の 9 です。

____A さんはどんな可能性があっても新しい仕事に就くべきではないと思う場合は、ここにチェックを入れてください。

個人はアンケートに回答し、他の人とは独立して決定を下した。その後、選択を再評価するためにグループに参加するよう求められる。この方法を使用した初期の研究では、平均値の変動によって示されるように、グループの決定は個人が下した決定よりも比較的リスクが高い傾向があることが明らかになった。この傾向は、個人の判断がグループディスカッションの後に収集された場合、および個人のディスカッション後の測定が2～6週間遅れた場合にも発生しました。^[23]

リスキー・シフトの発見は意外で直感に反するものとみなされた。特に、1920年代と1930年代のオールポートや他の研究者による以前の研究では、個人は集団よりも極端な決定を下す傾向があり、集団はメンバーの平均リスクレベルに適合する決定を下すだろうと予想されていたからである。^[20]ストーナーの直感に反するように見える発見は、もともと標準的な意思決定慣行の特別な例外であると考えられていたリスキー・シフトをめぐる研究の急増につながった。多くの人々は、集団内の人々は集団の全体的なリスクレベルであると想定されるものに基づいて決定を下すだろうと結論付けていた。ストーナーの研究は必ずしもこの特定のテーマを扱っておらず、またストーナーの当初のリスキー・シフトの定義とは対照的であるように思われたため、さらなる論争が巻き起こり、研究者らはこのテーマをさらに調査することになった。しかし、1960年代後半には、この危険な変化は集団内で極端になった多くの態度のうちの1つに過ぎないことが明らかになり、モスコヴィチとザヴァローニは全体的な現象を「集団分極化」と呼ぶようになった。^[24]

その後、実験室と現場の両方で、グループ分極化のさまざまな分野への適用可能性を調査する 10 年にわたる期間が始まりました。グループ分極化の現象を証明する実証的証拠は相当な量あります。グループ分極化は、基本的なグループ意思決定プロセスとして広く考えられており、十分に確立されていますが、そのメカニズムが完全に理解されていないため、自明ではなく、不可解なままでした。

集団分極化現象が発見されるとすぐに、その現象を説明し説明するための理論が数多く提案されました。これらの説明は徐々に絞り込まれ、グループ化され、最終的に社会的比較と情報の影響という 2 つの主要なメカニズムが残りました。

社会的比較理論、または規範的影響理論は、集団分極化を説明するために広く使われてきました。社会的比較の解釈によると、集団分極化は、個人が集団に受け入れられ、好意的に認識されたいという欲求の結果として発生します。この理論では、人々はまず自分の考えを集団の他のメンバーの考えと比較し、集団が何を重視し、何を好むかを観察し、評価します。そして、受け入れられるために、人々は他の全員と似ているが少しだけ極端な立場をとります。そうすることで、個人は集団の信念を支持しながら、自分自身を立派な集団「リーダー」として見せます。極端な視点や態度を持つメンバーの存在は、集団をさらに分極化させることはありません。^[25]この理論に関する研究では、規範的影響は、判断の問題、調和という集団目標、個人志向のグループメンバー、および公衆の反応でより起こりやすいことが実証されています。^[4]

情報の影響、または説得力のある議論の理論は、集団分極化を説明するためにも使用されており、今日心理学者によって最もよく認識されています。説得力のある議論の解釈は、個人が自分の立場を支持する新しい議論を聞くと、自分の見解をより確信するようになるというものです。この理論は、各グループ メンバーが、問題の両側に有利な情報または議論のセットを認識して議論に参加するが、より多くの情報を誇る側に傾くと仮定しています。言い換えると、個人は、記憶されている賛成と反対の議論を比較検討することによって、個々の選択を行います。これらの項目または議論の一部はメンバー間で共有されますが、一部の項目は共有されず、1 人を除くすべてのメンバーが以前にこれらの議論を検討したことがあります。グループ メンバーのほとんどまたは全員が同じ方向に傾いていると仮定すると、議論中に、その方向を支持する共有されていない情報の項目が表明され、以前はそれらに気付いていなかったメンバーに、その方向に傾く理由がさらに提供されます。グループ ディスカッションでは、各グループ メンバーが議論を表明するにつれて証拠の重みが変わり、さまざまな立場やアイデアが明らかになります。^[26]研究によると、情報の影響は、知的な問題、正しい決定を下すというグループの目標、タスク指向のグループメンバー、個人的な反応でより起こりやすいことが示されています。^[4]さらに、研究は、グループの分極化を予測するのは単に情報の共有ではないことを示唆しています。むしろ、情報の量と議論の説得力が、経験される分極化のレベルを媒介します。^[27]

1970年代には、説得的議論だけで集団分極化を説明できるかどうかについて大きな議論が巻き起こった。ダニエル・アイゼンバーグは1986年に説得的議論と社会的比較の両陣営から収集されたデータのメタ分析を行い、支配的なメカニズムに関する疑問に大部分答えることに成功した。アイゼンバーグは、両方の効果が同時に作用していることを示す十分な証拠があり、社会的比較が機能しないときには説得的議論理論が機能し、その逆もまた同様であると結論付けた。^[4]

これら 2 つの理論は、集団分極化の説明として最も広く受け入れられていますが、代替理論も提案されています。これらの理論の中で最も人気があるのは、自己分類理論です。自己分類理論は、社会アイデンティティ理論に由来しており、同調性は心理的プロセスに由来すると考えています。つまり、集団の一員であることは、特定のカテゴリの一員としての自己の主観的認識として定義されます。^[28]したがって、自己分類モデルの支持者は、集団分極化は、個人が特定の集団に同一視し、集団の平均よりも極端な典型的な集団の立場に従うために発生すると主張しています。社会的比較理論や説得的議論理論とは対照的に、自己分類モデルは、集団間の分類プロセスが集団分極化の原因であると主張しています^[29]

集団の分極化を分極化した規範への順応として説明する自己カテゴリー化理論は、1990年にホッグ、ターナー、デイビッドソンによって裏付けられました。彼らの実験では、参加者は3つの選択ジレンマ項目タイプ（危険、中立、または用心深い）について事前テスト、事後テスト、およびグループ合意の推奨を行いました。研究者らは、危険な外集団と直面した内集団は用心深い方向に分極化し、用心深い外集団と直面した内集団はリスク方向に分極化し、危険と用心深い両方の外集団と直面した社会的参照枠の中間にある内集団は分極化せず、事前テストの平均値に収束すると仮説を立てました。^[29]研究の結果は、参加者が危険な項目についてはリスクに、用心深い項目については用心深い方向に分極化した規範に収束したという点で彼らの仮説を裏付けました。^{[29] [30]}これは集団分極化の自己分類の説明をさらに裏付けるものである。

Facebook、Twitter、Instagramなどのオンラインソーシャルメディアプラットフォームの人気の高まりと数の増加により、人々は同じような興味や価値観を持つ人々とアイデアを探し出して共有できるようになり、特にY世代とZ世代の間でグループ二極化効果がますます顕著になっています。^[31]ソーシャルメディアプラットフォームと同様に、YouTubeなどの動画ストリーミングプラットフォームは、極端なコンテンツを求めるインテリジェントアルゴリズムを通じて無意識のうちにグループを形成しています。^[32]このテクノロジーにより、個人が情報源や接する意見をキュレーションし、自分の意見を強化しながら、同意しない情報や視点を効果的に避けることが可能になりました。^[33]

ある研究では、妊娠後期の中絶医ジョージ・ティラーの射殺事件に関するツイッター上の3万件以上のツイートを分析した。分析されたツイートは、射殺事件後の中絶権支持者と反対者の間で交わされた会話だった。この研究では、同じ考えを持つ個人はグループのアイデンティティを強化したが、異なる考えを持つ個人間の返信は所属の分裂を強めたことが判明した。^[6]

Sia et al. (2002) が実施した研究では、オンライン (コンピューターを介した) ディスカッションで集団分極化が発生することが判明しました。特に、この研究では、ディスカッション参加者が分散環境 (お互いを見ることができない) または匿名環境 (お互いを識別できない) で行われるグループディスカッションは、従来の会議と比較して、集団分極化のレベルがさらに高くなる可能性があることがわかりました。これは、新しい議論がより多く生成されること (説得的議論理論による) と、優越感を抱く行動の発生率が高いこと (社会的比較による) に起因しています。^[34]

しかし、いくつかの研究では、実験室実験とフィールド実験で集団分極を測定すると重要な違いが生じることが示唆されている。テイラーとマクドナルド (2002) が実施した研究では、コンピューターを介した議論という現実的な設定が取り上げられたが、集団分極は期待されたレベルでは発生しなかった。^[35]この研究の結果は、コンピューターを介した議論では、人々が対面しているときよりも集団思考の発生が少ないことも示した。さらに、コンピューターを介した議論では、自然な環境で活動しているグループと比較して、グループの合意が得られなかったり、合意に達したとしても満足度が低かったりすることが多い。さらに、この実験は 2 週間にわたって行われたため、研究者は集団分極は短期間でしか発生しない可能性があると示唆している。全体として、この結果は、集団分極が以前の研究が示唆するほど一般的ではないだけでなく、グループ理論は一般に、コンピューター関連の議論で見られる場合、単純に転用できない可能性があることを示唆している。^[35]

集団二極化は政治行動の観点から広く議論されてきた（政治的二極化を参照）。研究者らは米国の有権者の間で感情的二極化が増加していることを確認しており、反対政党に対する敵意と差別が時間の経過とともに劇的に増加していると報告している。^[36]

集団分極化は法的な状況でも同様に影響力がある。連邦地方裁判所の裁判官が単独で座った場合と小グループで座った場合で行動が異なるかどうかを評価した研究では、単独で座った裁判官は35％の確率で極端な行動をとったのに対し、3人のグループで座った裁判官は65％の確率で極端な行動をとったことがわかった。これらの結果は、訓練を受けたプロの意思決定者でさえ集団分極化の影響を受けることを示しているため注目に値する。^[37]

集団二極化は戦時やその他の紛争時に発生することが報告されており、暴力行為や紛争の一部を説明するのに役立ちます。^[38]研究者は、例えば、民族紛争は、内集団への帰属意識と外集団への敵意を高めることで集団二極化を悪化させると示唆しています。^[39]二極化はあらゆる種類の紛争で発生する可能性がありますが、大規模な集団間紛争、公共政策紛争、国際紛争で最も有害な影響を及ぼします。

より小規模ではあるが、高等教育を受けている学生の日常生活でも集団分極化が見られる。2005年にマイヤーズが行った研究では、アメリカの大学生の間で当初の違いが時とともに顕著になることが報告されている。例えば、男子学生クラブや女子学生クラブに所属していない学生は政治的にリベラルな傾向があり、この違いは大学生活を通じて拡大する。研究者は、グループのメンバーが互いの性向や意見を強化する傾向があるため、これは少なくとも部分的には集団分極化によって説明できると理論づけている。^[40]

• 確証バイアス
• 非個体化
• 集団奉仕バイアス
• 集団思考
• 群集行動と群集心理
• アイデンティティ政治
• グループシフト