知能についての(誰もが知っている)「不都合な真実」は、それが人生において大きな影響力を持つことだ。あらゆるデータが、社会的・経済的成功が一般知能(IQ)と強く相関することを示している。

 このことは近刊の『もっと言ってはいけない』(新潮新書)で書いたが、もちろんIQですべてが決まるわけではない。社会知能(コミュ力)や感情知能(共感力)など、生きていくのに大切な「知能」はほかにもある。

 だが、ここにも「不都合な真実」がある。社会知能=SQ(Social IQ)や感情知能=EQ(Emotional IQ)は、一般知能と強く関連づけられているのだ。

 アメリカの進化心理学者ジェフリー・ミラーは、このことを『消費資本主義!』(勁草書房)で論じている。ミラーはニューメキシコ大学准教授で、創造的知能=CQ(Creative IQ)が性淘汰で進化したとする『恋人選びの心 性淘汰と人間性の進化』(岩波書店)などの著作があり、SNSでは「リベラル」の神経を逆なでするような発言で知られる。

 なお、これから述べることはメールマガジン(橘玲「世の中の仕組みと人生のデザイン」)で2回にわたって紹介したが、私たちが生きている「知識社会」を理解するうえで重要だと考えるので、あらためてまとめておく。拙著(『もっと言ってはいけない』)をすでにお読みいただいた方にも参考になるだろう。 

「いいね!」だけでユーザーの詳細な性格を診断できる

 ミラーは、人間の行動は6つの尺度で予測できるという。これが「中核6項目」だ。

 中核6項目は、心理学でいうビッグファイブに一般知能(g因子)を加えたものだ。ビッグファイブは現代心理学の中心理論で、パーソナリティ(人格/性格)は「経験への開放性(O:Openness to experience)」「堅実性(C:Conscientiousness)」「外向性(E:Extraversion)」「同調性(A:Agreeableness)」「神経症傾向(N:Neuroticism)」の組み合わせで構成されているという。

――その頭文字をとって「OCEAN」とも呼ばれる。

 ミラーはここに一般知能(G)を加え、神経症傾向を「安定性(S:Stability)」に変えて「GOCASE(ゴーケイス)」という略語をつくった。

――と、ここまで読んで「人間の性格が5つの因子で説明できるなんてうさん臭い」と思っただろう。じつは私も、ずっとビッグファイブ理論には懐疑的だった。性格の特徴なんていくつもあるのだから、アカデミックな装いをした性格診断の類ではないだろうか。

 だがこの疑いは、ある出来事によって粉砕された。それが、ケンブリッジ・アナリティカ事件だ。

 ケンブリッジ・アナリティカ(Cambridge Analytica)はデータ分析を専門とする選挙コンサルティング会社で、EU離脱の是非を問うイギリスの国民投票やアメリカ大統領選で、Facebookから不正に取得した個人情報を利用してEU離脱派やトランプ陣営にアドバイスを行なったとして大問題になり、2018年5月に破産・解散した(これによってFacebookの時価総額は一瞬にして1000億ドル吹き飛んだ)。

 選挙分析でケンブリッジ・アナリティカが用いたのが「マイクロターゲティング」で、SNSなどの個人情報から一人ひとりのパーソナリティを解析し、もっとも影響力を行使しやすい有権者=ターゲットを抽出して集中的に広告予算を投入する戦略を立案・実行したとされている。その理論的支柱として注目されたのが心理学者マイケル・コジンスキーだ。

 2011年、ケンブリッジ大学で心理学を専攻していたコジンスキー(現在はスタンフォード大学ビジネススクール准教授)は、オンラインデータから回答者のパーソナリティを判断できるなら、面倒な心理テストは不要になるのではないかと思いついた。そして、ビッグファイブを使った標準的な性格診断テストをいくつか用意するとFacebookに投稿し、質問に答えてくれるようユーザーに呼びかけた。

 この性格テストはまたたくまに拡散して何百万というデータが集まった。このビッグデータを相互参照して解析したコジンスキーは、彼らの回答と「いいね!」のあいだに相関関係があることに気づいた。そして、心理テストを受けていなくても「いいね!」だけでユーザーの詳細な性格を診断できるアルゴリズムを開発したのだ。

 コジンスキーは2013年、研究結果を論文にまとめて発表し、容易にアクセスできるデジタルの行動記録を利用することで、ユーザーの性的指向、民族、宗教的信条、政治的見解、さらには個人的特徴、知性、幸福度、薬物の使用、親の離婚の有無、年齢、性別まで迅速かつ正確に予測できると主張した。

 コジンスキーによると、アルゴリズムによる「人格」の理解は10の「いいね!」で同僚、70の「いいね!」で友人、150の「いいね!」で両親、250の「いいね!」で配偶者のレベルに達する。

 なぜこんな奇妙なことになるのだろうか。それを知るには、「そもそも人格=性格とは何か?」から考えなくてはならない。

性格は、他者の評価の「統計的平均」を内面化したもの

 私たちはごく自然に、人格は自分の内面にあるものだと思っている。「当たり前じゃないか」というだろうが、これはほんとうだろうか。

「氏が半分、育ちが半分」というように、性格の背景に生得的な要因があることは間違いない。行動遺伝学によれば性格の遺伝率はおおよそ50%で、残りは環境要因だ。そして子どもの人格形成においては、親の子育てより友だち関係の方がはるかに影響力の大きな「環境」であることがわかっている。

 人格は、遺伝的要因と環境要因(友だち関係)の「相互作用」によってつくられていく。

「楽天的」な子どもや「おとなしい」子どもは、それぞれ親から受け継いだ遺伝子を持っている。子どもは、外見や能力などの生得的な特徴をフック(手がかり)にして友だち関係のなかで固有のキャラをつくっていく。

 その結果、「あの子は真面目だ」という評判が広まると、それが内面化されて真面目な性格になるし、「陽気で頼りがいがある」と評判の子どもはその期待を裏切らないように振る舞うだろう。「私」は、遺伝と環境(友だち関係)の「共進化」から生まれるのだ。

 このように考えれば、性格というのは、他者の評価の「統計的平均」を内面化したものだということになる。

 初対面の相手と会ったとき、評価するのはなんだろう? それはもちろん、「気になること」だ。

 もともとビッグファイブは、1930年代に心理学者が収集した「人間の性格を記述する英語の形容詞」4500語から始まった。この大量の形容詞を分析すると、およそ5つにグループ分けできることがわかったのだ。

 ミラーはこの5つに一般知能を加えるが、それは、他者があなたに(あなたが他者に)ついて、(外見を除けば)以下の「中核6項目」しか気にしないからだ。――それ以外にも「性格」はあるかもしれないが、誰も興味がないから「言葉(形容詞)」にならない。

① 頭がいいか悪いか(一般知能)
② 新しいものに興味があるか、保守的か(経験への開放性)
③ 信頼できるか、あてにならないか(堅実性)
④ みんなといっしょにやっていけるか、自分勝手か(同調性)
⑤ 正気か、どうかしているか(安定性)
⑥ 明るいか、暗いか(外向性)

 どうだろう。

あまりにかんたんすぎると思うかもしれないが、この「中核6項目」以外に、相手の性格についてどうしても知りたいことがあるだろうか?

フェイスブックの「いいね!」と「中核6項目」

 コジンスキーのアイデアは、フェイスブックの「いいね!」をこの「中核6項目」に関連づけることだった。これは、音楽の好みを使った実験がわかりやすい。

 研究者は、アメリカの大学生74人に、ビッグファイブ性格質問票に回答してもらってから好きな曲上位10曲をあげさせた。次いでその10曲をCDにまとめ、8名の判定者に聴かせて、選曲した学生の性格を評価してもらった。この実験では、判定者は学生の性別や年齢、出身地や人種などについてなんの情報も与えられていない。

 すぐにわかるように、これは音楽について「いいね!」10個を与えられたのと同じだ。

 その結果は、ビッグファイブ特徴のうち4つで、判定者の評価は学生が自己申告した性格に有意に相関していた。相関係数は開放性0.47、外向性0.27、安定性0.23、同調性0.21で、堅実性は音楽からは予測できなかった。こうした相関は低く思えるかもしれないが、判定者が音楽の好み以外なにも知らないことを考えれば驚くべきものだ。

 この高い精度をもたらしたのは、選曲者の好む音楽ジャンルと、曲の音響的特徴だという。情動の安定した学生はカントリー音楽を好んだし、外向的な学生はエネルギッシュで歌唱の多い音楽を好んだ。

 このことは、①演歌、②Jポップ、③オペラ、④フリージャズが好きなひとを思い浮かべると、自然にその人物像が浮かび上がってくることからもわかるだろう。

私たちはさまざまな好みから、相手が何者かを読み取ろうとしている。初対面の異性に会ったとき「どんな曲が好き?」と訊くのは、それが相手の性格を知るよい指標になるからだ。

 コジンスキーはこのアイデアをビッグデータを使って大規模に行ない、(おそらくは)機械学習で分析し、中核6項目と「いいね!」を結びつけるアルゴリズムを開発した。その結果、SNSのデータだけでほぼ完璧に性格(人格)が判定できるようになったのだ。

 ちなみにこのアルゴリズムはケンブリッジ大学が公開しており、「Apply Magic Sauce」のホームページに自分のSNSのデータをアップロードすることで体験できる(https://applymagicsauce.com/demo)。

 残念なことに日本語には対応していないらしく、私が自分のTweetを読み込ませたところ「年齢24歳」となった。英語ベースでFacebookを使っているひとは、試してみたら面白いだろう。

誰もが例外なく賢い相手を高く評価する

 ミラーは、中核6項目のなかで一般知能には際立った特徴があるという。それは、誰もが例外なく賢い相手を高く評価することだ。

 古代や中世はわからないが、少なくとも産業革命以降の「知識社会」では、一般知能は相手を評価するもっとも重要な指標になった。「頭のいい」親族や友だちは社会的・経済的に成功する可能性が高く、彼ら/彼女たちと近しい関係にあることは生き延びるうえでとても有利なのだ。――これは新興国も同じで、たとえばフィリピンでは、自分の子どもよりきょうだいの子どもの成績が(際立って)高いと、その子の学費を出して自分の子には進学をあきらめさせる(これは実際にフィリピンの大家族から聞いた)。

 それに対してビッグファイブの性格には単純な優劣はなく、その代わり「類は友を呼ぶ」がはたらく。これは「引き寄せの法則」とも呼ばれていて、自分と性格特徴が似ている相手に魅力を感じる性向のことだ。

「経験への開放性」が高いと新奇なグッズや珍しい体験に強い関心を抱き、同じように開放性が高い相手と交際したり結婚したりする。同様に、開放性が低く保守的なひとは、自分と似ている保守的な相手を選ぶ。

 なぜこのようになるかというと、自分と性格が似ている相手といっしょにいると楽しいからだ。開放性が高い者同士だと、最先端のガジェット、突飛なファッション、前衛的な音楽、芸術系の映画から海外の秘境まで、一般のひととは成り立たないような会話ができる。開放性が低い(保守的な)ひとがそんな場に紛れ込んだら、ものすごく気まずい雰囲気になるだろう。このひとたちは、アメリカンフットボール(日本ならプロ野球)をテレビ観戦しながら家族や友人とだらだらビールを飲むような関係が心地いいのだ。

 同様に、外向的なひとは活発なグループに、内向的なひとは図書館で長い時間を過ごすようなグループに入るし、同調性が高いひとは、自分たちのグループに同調性の低い(自分勝手な)人間が入ってくることを嫌う。

 私たちは無意識のうちにビッグファイブの性格特徴を理解していて、TPOに合わせて(一定の範囲で)使い分けている。「学校では真面目そうなのに、街で友だちといるところに会ったらぜんぜんちがうキャラで驚いた」というのは、誰もが思い当たるはずだ。これが「印象操作」で、子ども時代から思春期にかけて習得する必須の対人技能だ。

 相手や場面、目標に合わせてビッグファイブ特徴をあれこれ変えて提示することで円滑なコミュニケーションが成立する。これが困難だと「コミュ力が低い」といわれるのだろう。

一般知能とならんで雇用主が従業員に求めるのは「堅実性」

 ビッグファイブの性格には一般知能のような単純な優劣はないが、それでも現代社会での適応度にちがいはある。そのなかでも重要なのは「堅実性(真面目さ)」で、一般知能とならんで雇用主が従業員に求める二大特徴のひとつだ。

 堅実性が低いと約束を守らないし、あっさり他人を裏切る。極度に低くなると、後先を考えない衝動性(疾患)の色合いが濃くなり、犯罪歴が長くなったりする。だったらなぜ堅実性の低い人間がいるかというと、ビッグファイブが形成されたであろう旧石器時代には、裏切りや衝動的行動は「利己的な遺伝子」にとってなんらかのメリットがあったからだろう。

 次いで重要なのは「(情動の)安定性」で、これが低いと神経質になり、極端になるとうつ病や不安障害、パニック障害などのリスクが上昇する。それに対して安定性が高いと、「たいていいつも楽観的で、穏やかで、ゆとりがあり、挫折や失敗からすぐ立ち直る」。より重要なのは、高い安定性が幸福感と正の相関を示すことで、先進国では、所得や中核6項目の他のどの特徴よりも情動の安定性から全体的な人生の満足度が予想できる。

「外向性」は自尊心につながりリーダーシップに向いているが、内向的だから不利なのかというとそうでもなく、研究者やエンジニアなど一人でする専門職に向いている。

「同調性」は他人といっしょにやっていける能力で、共感などと相関する。同調性が低いのは一匹オオカミタイプで、「利己的」「自分勝手」などといわれることもあるが、芸術家や起業家に向いている。

「経験への開放性」が高いと新しもの好きで、政治的にはリベラルになる。開放性が低いと変化に抵抗し、伝統を尊重する保守主義になる。

 知能(偏差値)は正規分布(ベルカーブ)するが、ビッグファイブの性格特徴も、多くは平均付近に集まり、極端なものほど頻度が下がる。精神的にものすごく安定しているひとと、とんでもなく不安定なひとに二極化しているわけではなく、私たちの多くはたいていは精神的に安定しているものの、ときどきパニックを起こしたりする。それに加えて、知能を含む中核6項目がかなりの程度独立していることもわかっている。

 味覚には、甘味、塩味、酸味、うま味、苦味の5つの「因子」しかない(脂肪味、金属味を加えることもある)。だがその味は(微かな甘みからものすごく甘いものまで)正規分布しており、その組み合わせによって多様な味が生まれる。因子の数が少ないからといって、単純だということにはならない。

 性格もこれと同じで、きわめて複雑でさまざまなタイプがある。正規分布する中核6項目には無数の組み合わせがあり、その微妙なちがいを私たちは(無意識のうちに)見分けて、一人ひとりに独立した人格(A君とB君はよく似ているけど、やっぱりちがうね)を与えるのだろう。

現代社会でもっとも成功するのは、知能が高く、外向的で、堅実性と安定性が高いタイプ

 ビッグファイブの性格には一長一短があるが、ミラーのいう「不都合な真実」とは、それらが一般知能と組み合わされたときに顕著な特徴を示すことだ。

 現代社会でもっとも成功するのは、知能が高く、外向的で、堅実性と安定性が高いタイプだ。この組み合わせはリーダーに最適で、政治や経済の世界で大きな影響力を持つことになる。その一方で、知能が高く、内向的で、堅実性と安定性が高いタイプは研究者に向いており、ノーベル賞を取るような学者になるかもしれない。

 同様に、知能と同調性が高いタイプは組織のなかで出世し、知能が高く同調性が低いタイプは起業家として成功する。知能と開放性が高いタイプはアーティストに向いており、知能が高く開放性が低いと(保守的だと)宗教など伝統的社会で頭角を現わすだろう。

 最近登場した新種の知性も、一般知能にビッグファイブのなんらかの特徴を組み合わせたものとして理解できる。

 社会知能(SQ)は「コミュ力」のことだが、これは一般知能・外向性・同調性の組み合わせでかなり予測できる。自閉症では一般知能はほんのわずか平均を下回るだけだが、外向性と同調性はひどく低下している。

 感情知能(EQ)は「共感力」や「自己制御力」で、情動の理解は一般知能と相関し、状況に合わせて自己を的確に制御する能力はそれに堅実性・安定性を加えたものだ。

 創造的知性(CQ)は基本的に一般知能に開放性を加えたものに等しく、堅実性(勤勉さ・向上心)や外向性(社会的ネットワーキング)が加わると芸術家として大きな成功が期待できる。

 さらにいうと、アメリカの認知科学者ハワード・ガードナーのいう「多重知能」も、一般知能と才能の組み合わせに分解できる。

 運動知能は「一般知能+高い運動能力」、音楽知能は「一般知能+高い歌唱力・演奏力」の組み合わせで説明できるだろう。素晴らしい身体能力を持っていたとしても、それをどのように使えばいいかを教えてくれる「一般知能」がなければ、超一流のアスリートにはなれない。

 このように「知識社会」においては、どのような性格・能力も高い一般知能と組み合わせることでなんらかのアドバンテージ(優位性)を獲得できる。

 その影響力があまりに大きすぎるからこそ、現代社会(知識社会)では知能の(生得的な)ちがいに触れることはタブーになり、知能の高いリベラルほど「一般知能などない」と強弁するようになった。それは、自分たちの社会的・経済的成功が努力によるものではなく、たんに「遺伝的な宝くじ」に当たっただけだという事実(ファクト)を暴露されたくないからだろう。

 知能のちがいを「学力」に偽装するのは、「学力は教育によって無限に開発できる」というドグマがあるからだ。これはもちろん欺瞞だが、「良心的」なリベラルはこのフェイクニュースを手放すことができない。一般知能が高い遺伝率を持つこと(行動遺伝学では77%と推計されている)を認めると、彼らが大切に守ってきた「政治的に正しい(ポリティカリー・コレクトな)」世界観が崩壊してしまうのだ。

 このことをよく示しているのが、ミラーが出会ったというリベラルな理論物理学者だ。彼はミラーにこういった。

「どんな人間でも超ひも理論や量子力学が理解できますよ。しかるべき教育機会さえあれば」

橘 玲(たちばな あきら)

作家。2002年、金融小説『マネーロンダリング』(幻冬舎文庫)でデビュー。『お金持ちになれる黄金の羽根の拾い方』(幻冬舎)が30万部の大ヒット。著書に『「言ってはいけない 残酷すぎる真実』(新潮新書)、『国家破産はこわくない』(講談社+α文庫)、『幸福の「資本」論 -あなたの未来を決める「3つの資本」と「8つの人生パターン」』(ダイヤモンド社刊)、『橘玲の中国私論』の改訂文庫本(新潮文庫)など。最新刊は、『もっと言ってはいけない』(新潮新書) 。

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