「あの映画面白かった？」 相手と意見が合いそうな回答をする方法とは？
友達と一緒に映画を見たとき、どんな温度感で感想を言えばいいか困ったことはないでしょうか？
仲のいい友達同士でも、自分が「すごい面白かった！」と思ったものが、相手は「え？ 微妙じゃね？」と考えているパターンは少なくないからです。
ではこういうとき、どうやって感想を伝えるのが正解なのでしょうか？
東京大学・大学院総合文化研究科に所属する藤崎 樹（ふじさき いつき）氏ら研究チームは、相手の好みに近い感想をいう方法について調査。
「自分自身の好み」と、想像した「世間一般の好み」を組み合わせると、「相手の好み」に近い回答を作り出せることを発見しました。
研究の詳細は、2022年7月20日付の学術誌『Scientific Reports』に掲載されました。
目次
- 「集合知」が有益な意見を与えるのに役立つ
- 1人で「疑似的な集合知」を生み出すことで相手の好みに近い回答を作り出せる
「集合知」が有益な意見を与えるのに役立つ
あるものに対して、より正確な評価を下したい場合には「集合知」が役立ちます。
集合知とは、大勢の人々の知性を統合したものをいいます。
例えば、イギリスの「ウシの体重を当てるコンテスト」を利用した統計学者フランシス・ゴルトン氏の分析では、集合知のメリットが際立っています。
「参加者600名が提出した推定値の平均」が、「酪農家などの専門家が提出した推定値」よりもずっと正確だったのです。
たとえ素人だったとしても、集団の知性を組み合わせることで専門家を超えることができる、というわけですね。
これは例えば、ネットの商品レビューの平均が、その商品のもっとも正統な評価に近づくのと同じです。（運営側の操作がない前提ならば）
ではこうした集合知は、個人の好みを推定する場合のも役立つのでしょうか？
ウシの体重ならば、厳密な1つの正解がありますが、「好み」は人によって大きく異なります。
また、仮に集合知が「好み」にも役立つとしても、相手に尋ねられてから、①何百人もの人からアンケートを集めて、②平均値を出して、③答えてあげる、ことなどできません。
集合知は、日常的には利用しづらいのです。
そこで研究チームは、たった1人しかいなくても、一種の集合知を生み出す方法を考案し、その方法がどれほど効果的か確かめることにしました。
1人で「疑似的な集合知」を生み出すことで相手の好みに近い回答を作り出せる
研究チームが提案した方法とは、「自分自身の好み」と、自分が想像する「世間一般の好み」を組み合わせて平均化することで、疑似的な集合知を生み出すというもの。
この「世間一般の好み」とは、データを集めたものではなく、当人が勝手に想像しただけのものです。
人は「世間一般の人」を自分とは異なる存在として捉える傾向があるため、「世間一般の好み」を想像すると、それが「別人のような評価」を生み出します。
これにより、自分1人だけで「疑似的な大勢の意見」を生み出すことができ、偏った回答をさけることができる、というのです。
そしてこれによって導き出された答えが、相手の好みに近いものとなるか（有益かどうか）、実験によって確かめました。
実験では、参加者たちに、ある絵画と楽曲に対して、「自分自身の好み」と「世間一般の好み」を回答してもらいました。
次に得られたデータから、意見の「与え手（自分）」と「受け手（相手）」を選出。
与え手の「自分自身の好み」や算出した「疑似的な集合知」が、受け手の好みをどの程度正確に予測できるか調べました。
例えば上の画像にあるように、ある絵画に対して、自分の意見（絵画に対する評価）が「100点中70点」だとします。
相手の好み（絵画に対する評価）が80点であれば、点数が近いので、この意見は有益であり、「正確に相手の好みを予測できていた」と言えます。
逆に受け手の好みが20点であれば、点数が大きく離れているので、この意見は有益ではなかったと言えます。
疑似的な集合知についても、次の画像のように、その有益性が評価されます。
「自分自身の好み」が20点、「世間一般の好み」を80点とした場合、2つを平均化することで50点になり、この意見が「相手の好み」と比較されるのです。
そして実験の結果、「自分自身の好み」や「想像した世間一般の好み」のどちらか一方だけの場合よりも、両者を平均化した「疑似的な集合知」の方が、受け手の好みを正確に予測できると判明。
さらに、①自分自身の好みが平均から離れている場合、②自分と相手の好みが異なっている場合、③対象（絵画や楽曲など）の好き嫌いが判断しやすい場合には、この方法がより効果的だと分かりました。
この結果から、自分1人の考えであっても、想像した世間の好みという擬似的な集合知を利用することで、相手の好みに近い回答ができると分かりました。
しかもこの方法は、「好み」などの正解がはっきりしない場合にも役立つのです。
研究チームは、今回の発見がレビューサイトの設計にも応用でき、少数の評価しかない場合でも有益性を高められると考えています。
研究者が提案した方法は、相手の好みに近い答えをするおしゃべりが上手な人は、無意識に利用しているのかもしれません。
私たちが、普段ネットでさまざまな評価や感想に目を向けるのも、1つにはこうした自分の中で想像する世間の意見というもののサンプルを回収しているともいえるでしょう。
自分の好きなものを早口で語ってしまい、相手にドンビキされた経験のある人は、今回の方法を試してみるといいかもしれません。
参考文献
他者の好みに関して有益な意見を伝えるシンプルな方法 〜集合知にヒントを得た、一人集合知を生み出す手法～ （PDF）
https://www.c.u-tokyo.ac.jp/info/news/topics/files/20220727-topics-sobun-01.pdf
元論文
A simple cognitive method to improve the prediction of matters of taste by exploiting the within-person wisdom-of-crowd effect
https://www.nature.com/articles/s41598-022-16584-7
ライター
大倉康弘: 得意なジャンルはテクノロジー系。機械構造・生物構造・社会構造など構造を把握するのが好き。科学的で不思議なおもちゃにも目がない。趣味は読書で、読み始めたら朝になってるタイプ。
編集者
ナゾロジー 編集部