Chapter 15Reasoning as a Social Competenceby Sperber, D. & Mercier, H.

Landemore, H., & Elster, J. (Eds). Collective wisdom: Principles and mechanisms.New York: Cambridge University Press. pp. 368-392.

CWPM 読み会　 2013/6/18 担当：田村綾菜（昭和女子大学）

Sperber, D.

http://www.dan.sperber.fr/

フランス人の人類学者、言語学者、認知科学者。

現在は、 CNRS 、ジャン・ニコ研究所の研究主任

彼は、他領域での研究もさることながら語用論、とりわけ関連性理論についての著作によって、加えて「表象の疫学」理論でも有名「ダン・スペルベル」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』

関連性理論（ relevance theory ） ディアドリ・ウィルソンとダン・スペルベルが 1986 年に提唱し

た理論 グライスの理論では曖昧であった関連性を理論の中心に据え、

意図的な情報伝達とは、それが最適な関連性をもつということを伝達するものであるとする理論

最適な関連性とは、できるだけ少ない労力で最大の情報が得られることを指している。

また、表意と呼ばれる「文字通りの意味」と、そこから得られる推意と呼ばれる「言いたいこと」との区別を厳密に定式化している。

「語用論」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』

全体の構成

Introduction Intuitive inference Metapresentational inference:

intuitive and reflective Why do humans reason? Empirical evidence

for the argumentative theory of reasoning Some social consequences of a social

competence

Introduction

Introduction

推論（ reasoning ）の課題は個人でやるより集団でやる方がよくできる 四枚カード問題（ Waison, 1966 ）において、

個人でやると正答率 10% 程度なのに対し、5 ～ 6 人の集団でやると正答率 70% まで上がる(Moshman & Geil, 1998)

このような個人と集団のパフォーマンスの違いはどのように説明されるか？→　推論（ reasoning ）はそもそも社会的なものだから（という話をしたい）

４枚カード問題

４枚のカードには、表にアルファベット、裏に数字が書いてあります

「もしカードの表が母音なら、裏は奇数」という法則が正しいかどうかを調べるとすれば、どのカードをめくって調べますか？

A D 4 7

「アルコール飲料を飲んでいる人は 20 歳以上でなければならない」という規則が守られているかどうかを調べるためには、どの人の年齢または飲んでいるものを調べる必要があるでしょうか。

ビール コーラ 16 22

dual-system theories

推論（ reasoning ）は２つの認知システムを通して実行される

System 1 processes 　＝直観的推論（ intuitive inference ）

System 2 processes＝内省的推論（ reflective inference ）（一般的な意味での ”推論（ reasoning ）” ）

relevant to the discussion of “collective wisdom”

A distinctive feature of our approach is the claim that the main function of reflective inference is to produce and evaluate arguments occurring in interpersonal communication (rather than to help individual ratiocination). 内省的推論（ reflective inference ）の主な機能

は対人コミュニケーション場面における議論を評価したり産出したりすること

Intuitive inference

Inference 　

主に心理学で使われるより広い概念⇔ 　 reasoning ：主に言語学・哲学で使用

ある入力情報が与えられており、その情報が確からしい場合に、さらに詳しい確からしい出力情報が産出されるプロセス

ここでは、入力と出力の両方において概念的表象（ conceptual representations ）　をもつプロセスと（より厳密に）定義 ほとんどの場合、無意識に実行される

Inference の例

1. 大きくなっていく足音を聞いて、誰かが近づいてくると思う

2. ジョアンが突然ある方向に振り返ったら、彼女は彼女に関係のある何かをみているのだと思う

3. 雨粒が落ちてくるのを感じたら、雨が降り始めたと思う4. 吐き気を感じたら、何か悪いものを食べたと思う5. ドアホンが鳴ったら、誰かがドアのところにいると思う6. ドアホンが鳴って、誰かがドアのところにいると思ったら、当然、

そのとき来ることを予想している人だろうと思う7. ビルは８歳でボブは６歳だと言ったら、

すぐにビルはボブより年上だと気づく

the efficiency problem

In the case of the doorbell, the “cognitive reflex” is obviously acquired and is preceded by the acquisition of the relevant encyclopedic knowledge,

whereas in the case of looming sources of sound, it might well be innate

Both examples suggest is that many inferences may be more effectively carried by specialized domain-specific mental devices or “modules” than by a general ability drawing on a single huge databes.

→ 　システム１は、多様な手続きの寄せ集め

Metarepresentational inference:intuitive and reflective

メタ表象（ metarepresentation ）

ひとは表象を表象する能力をもつ 他者や自分の思考のような mental な表象 発話（ utterances ）のような public な表象

表象についての直観的推論（ intuitive inference ）も他のものと同様に行われる

表象についての直観的推論（ intuitive inference ）の例

8. ジョアンが空っぽのビアグラスを手に持って冷蔵庫をのぞいているのを見たら、彼女はビールが飲みたいのだと推測する

9. 同じ行動を根拠として、ジョアンは冷蔵庫にビールがあると信じていると推測する

10. ジョアンはビールが飲みたくて、ビールが冷蔵庫にあると信じていることを知っていたら、彼女は冷蔵庫の中にビールを探すと推測する

11. ジョアンがビルにパーティに来てほしいと思っているかどうかをたずねられて、彼女が「ジルはパーティに来るらしく、ジルはいつもビルをパーティに連れてくる」と信じていることを知っていたら、すぐに“ yes” と答える。なぜなら、ジョアンの信念からジョアンの期待を推測するから。

An example

12.散歩に行きたいかどうかか尋ねられたジョアンが首をふって「私は疲れている」と答えた

13. スティーブにジョアンが散歩にいきたいと思っていると思うかどうかを尋ね、彼が首をふって「彼女は疲れている」と答えた

どちらも「ジョアンは散歩に行きたくない」と推測できるが、 12 よりも 13 の信頼性は低い

内省的推論（ reflective inference ）

根拠と主張、前提、意図された結論との関連に意識的に注意を払う スティーブの主張を熟考し、ジョアンが疲れていると

いうことは彼女が散歩に行きたくないことのよい理由だと受け入れるかどうかを考える

→ まさに一般的な意味での推論（ reasoning ） ただし、主張を受け入れたり拒否したりすることは内

省的（ reflectively ）に行われるが、主張と理由の関係性は直感的（ intuitively ）に査定される。

現実世界での例

2008 年初頭のアメリカ大統領選でのバラク・オバマのビデオ広告 “They Said He Was Unprepared”

http://www.youtube.com/watch?v=LuVNZPoVPYg

視聴者はその議論のターゲットはオバマだという最初の印象を訂正し、それはリンカーンだと理解する必要がある

推論（ reasoning ）は人間特有

あきらかに言語と結びついている（ Carruthers, 2009 ）

推論（ reasoning ）は、意識的に表象されて言語化することが典型的に可能な「概念的表象」をインプットとして受け取り、アウトプットとして産出している

Why do human reason?

Reasoning is just a “Good Thing” ?

多くの哲学的・心理学アプローチは推論（ reasoning ）の役割や機能を個々人の認知を強化することだとしている

一方で、推論（ reasoning ）は不確実であることや、ときに全般的な認知パフォーマンスを下げることなども明らかにされている→　コストのかかる心的活動であるという点も進化的な観点からは重要

進化的な話

認知メカニズムは環境に適応するように進化するはず

人間の環境は特徴的 コミュニケーションが、正直に伝達することと不

正直にミスリードすることの両方のために日常的に用いられている

リスクがあるにもかかわらず、コミュニケーションはどのように人間にとって不可欠なものとして進化したのか？

認識的警戒（ epistemic vigilance ）

他者とのコミュニケーションは大いに得るものがある一方で、騙されたり操られたりする、同じくらい大きなリスクを招くものでもある

コミュニケーションにおいて、騙されるリスクを最小化し、できるだけ利益を得るためにはある種の「認識的警戒（ epistemic vigilance ）」が必要

認識的警戒（ epistemic vigilance ）

例えば、コミュニケーションした情報を適切に信頼するために、コミュニケーション相手の性格や環境、コミュニケーションの内容も考慮に入れなければならない

子どもは、 3 歳からすでに、誰を信頼すべきかを決定する際に、相手の善行や能力などを考慮している（ Harris, 2007; Mascaro & Sperber, 2009 ）

その他に考慮すべきこと

情報の信憑性（ believability of a content ） 情報源の信頼性（ reliability of its sorce ） 一貫性のチェック（ consistency ）

これらは自分自身が誰かを説得したいときにも重要

再定義：推論（ reasoning ）とは

根拠（ reasons ）を評価（ evaluate ）したり、産出（ produce ）したりする能力

Content-based な認識的警戒 ( epistemic vigilance ) や、警戒している聞き手を説得する能力を強化することによって、人間のコミュニケーションの効率をよくするのに貢献しているので進化してきた

Empirical evidence for the argumentative theory of reasoning

議論学（ Argumentative theory ） 議論学 (ぎろんがく、英 : argumentation theory) 、あるいは

議論過程とは、前提に基づいて批判的思考を行う論理的推論を通して人はどのように結論に到達すべきか、あるいは到達できるのか、あるいは到達するのかを学際的に研究する学問である。

研究の対象には一般人のディベート、対話、会話、あるいは説得が含まれる。議論学では推論や論理の規則や、 AI と現実世界に存在する者両方の思考の手順となる規則を研究する。

「議論学」『フリー百科事典　ウィキペディア日本語版』

Predictions of the argumentative theory

人は議論するのが得意（ good at arguing ）であるべき？

人は議論をする文脈ではかなり上手に推論すべき？

人の推論はバイアスがあった方がよい？ 例えば、４枚カード問題で呈示される条件命題

に信念に一致しない場合、人はその命題を捻じ曲げてしまうが、その結果、課題に成功する

確証バイアス（ confirmation bias ）

ある考えや仮説を評価・検証しようとする際に、多くの情報のなかからその仮説に合致する証拠を選択的に認知したり、判断において重視したりする傾向。

仮説に都合の悪い情報は無視されやすい。この結果、当初の考え（信念）は維持されやすい。

村田（ 1999 ）心理学辞典

How should reasoning affect decision?

よくある考え方では、推論（ reasoning ）はよりよい決断をとるのに役立つ

しかし、 argumentative theory では、推論（ reasoning ）は他者に対して正当化できる結論、すなわち、かんたんに議論がみつかる決断に向かわせがち

Some social consequences of a social competence

Collective cognitive performance

推論（ reasoning ）は特殊化したメタ表象能力であり、そもそも社会的な認知機能をもつ

議論 (argumentation) ＝推論 (reasoning) がうまく働けば、集団が結論に至ることができる？ しかし、ときどき、推論（ reasoning ）が集団の両極化（ polarization ）を作り出すことも

でもそれが創造性につながることも

まとめ

集団のパフォーマンス（例えば、”集団知”）を正しく理解するためには、認知的メカニズムと社会的メカニズムに等しく注意を払う必要がある