科学に対する一般の認識 （PAS ）は、一般大衆または一般社会全体と科学的知識および組織との関係を構成する認識 、態度、行動、意見、活動のあらゆる側面を包含する包括的な概念です。この概念は、科学に対する一般の理解 （PUS ）または、より最近では科学技術への一般の関与 （PEST ）としても知られています。このアプローチは、科学コミュニケーション研究の分野における最近の発展であり、一方では科学、技術、 イノベーション と他方では一般大衆との間の複雑な関係と相互関係を探求することを目的としています。 [ 1 ] 当初、この分野の研究は、科学コミュニケーション の情報不足モデル の原則に従い、科学的主題に対する一般の人々の理解を高めることに重点を置いていました。しかし、このモデルはその後、科学コミュニケーション分野の研究者によってほとんど無視されるようになりました。代わりに、一般の人々が科学的知識をどのように選択して使用するか を理解することと、問題に対する専門家 と一般人の理解を仲介するインターフェースの開発に重点が置かれるようになっています。科学を伝えるための新しい枠組みには、対話モデルと参加モデルがあります。[ 2 ]
関与のモデル
文脈主義モデル 1990年代には、イングランドのカンブリアの 羊飼いと原子力科学者との交流に関する古典的な研究によって、この分野に新たな視点が生まれました。ブライアン・ウィンは、 チェルノブイリ 原発事故による放射性降下物が地域の羊に与える影響に関する野外実験を行う際、専門家が羊飼いの一般知識を考慮に入れることに無知であったり、関心がなかったりしたことを明らかにしました。 [ 8 ] 科学知識の社会学 （SSK）に基づいた研究を提案しました。文脈主義モデルは、専門家と一般人／地域社会の間における科学的知識の双方向の流れを阻害する社会的要因に焦点を当てている。
審議モデル シーラ・ジャサノフ のような学者は、熟議民主主義 の理論を活用して、さまざまな制度形態を通じた科学に関する公的な熟議と参加を分析することで、科学への市民参加に関する議論を進展させてきた。より広範な市民的熟議の支持者は、それが科学技術問題であっても民主主義社会における意思決定の基本条件であると主張する。[ 9 ] また、合意形成会議、市民陪審 、拡大されたピアレビュー、熟議マッピングなどの形で、より包括的な参加型技術ガバナンスモデルを開発しようとする試みもある。[ 10 ]
市民科学モデル 一部の学者は、「ポストノーマルサイエンス 」（PNS）という新たな時代を指摘しており、この時代には、不確実性の高い広範な社会状況の中でリスクが誤って評価された場合、多くの科学的発見が重大な結果を招く可能性がある。 [ 11 ] [ 12 ] CRISPR遺伝子編集のような「 厄介な問題 」になる可能性のある新興科学技術問題に関して、「市民参加」の根底にある前提を再評価する必要がある。[ 13 ] [ 14 ] その いずれも問題の決定と解決に明確な立場にない。これらの科学的問題に関する政策や規制の決定は本質的に政治的であり、科学研究、リスクの認識、社会のニーズ、倫理的価値観の間のトレードオフのバランスを取らなければならない。[ 15 ] 欠陥モデルでは、これらの複雑な問題に対処するには不十分であり、一部の学者は科学者が市民科学の文化を採用することを提案しています。「科学と社会の多くの交差点で発生する問題に対する幅広い一般市民の関与」です。 [ 13 ] [ 14 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 14 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]
なぜ 一般の人々と関わりたいのかを明確にし、目標を具体的に示しましょう。幅広い多様なグループや視点を探し出し、それらと関わり、これらのグループの声 に耳を傾けることを活動の中心に据える。 研究者が専門家と一般人の語彙解釈における意味の違いを利用して、世間が自分たちの立場を「支持」するように仕向けているという不誠実な印象を与えないよう、グループと協力して共通の定義を確立する。 研究者の優先事項や価値観に有利になるように世論を誘導しようとしても、一貫した「最善の」決定にはつながらないだろう。なぜなら、複雑な科学技術問題は、その応用分野や文化的背景によって、考慮すべき点や視点が異なるからである。 できるだけ早い段階で意義のある形で関与すること。研究プロセスの早い段階から関与を開始し、国民の意見が研究内容と研究結果の実施の両方に影響を与えるようにする必要がある。
科学の一般理解 社会科学者は、科学に対する一般の人々の理解度を測るために、以下のような様々な指標を用いる。
事実に関する知識 重要な前提は、個人が引き出すことができる個々の情報が多いほど、その人が学習したと考えられるということである。[ 21 ]
測定例：
重要な前提は、自分の知識に関する知識の価値を強調することである。[ 22 ]
測定例：
「このトピックについてどの程度よく知っていると思いますか？」などの質問に対する尺度化された調査回答[ 22 ] [ 23 ]。
構造的知識 記憶内のさまざまな情報間のつながりの性質。[ 21 ] [ 21 ]
測定例：
研究参加者に概念間の関係性を評価してもらう。例えば、参加者はマトリックスの最初の行と列に概念を自由に思い出し、概念同士が関連していない場合はセルに「X」を記入して、関連性があるかどうかを示す。その後、参加者は残りの空欄を関連性の強さに応じて1（非常に弱い関連性）から7（非常に強い関連性）までランク付けする。[ 21 ] 研究参加者は、「読んだアイデアを自分の過去の経験と関連付けようとした」など、課題に伴う精緻化を測定するために設計された質問に答えます。[ 21 ]
信頼と信用 人々は科学や科学者を信頼する度合いが異なり、特定の科学者や特定の研究をより信頼できると考える場合もあれば、そうでない場合もある。これらの要因は、科学が知識の進歩にどのように活用できるかに関係し、また、信頼の形成が中心的な役割を果たす科学の伝達方法にも関係する可能性がある。[ 24 ] [ 25 ]
測定例：
21項目からなる科学と科学者への信頼度調査では、「たとえ科学者の発見が気に入らなくても、科学者が発見を共有してくれると信頼できる」といった記述に対する同意/不同意を測定します。[ 26 ] 「この著者からの情報だと分かれば、科学的な情報を信頼するだろう」といった科学者固有の合意度尺度[ 27 ]
複数の対策を組み合わせて使用 事実知識と認識知識は同じ構成概念とみなせるとする研究もあるが、ナノテクノロジーに関する一般の知識を調査した2012年の研究では、両者は「同じ根底にある知識構造を反映していない」ため、コミュニケーション研究において両者を区別して使用することを支持している。[ 22 ] [ 22 ] 事実知識は、構造知識とは経験的に異なることが示されている。[ 21 ]
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