Kavli IPMUにおける人文社会科学研究横山広美
東京大学 国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構
学際情報学府（科学技術社会論）

物理から、科学技術社会論へ
博士まで高エネルギー素粒子実験
K2K実験（長基線ニュートリノ振動実験）
10か国150人の国際実験

2002年 @SKタンク

e.g.
"Evidence for muon neutrino oscillation in anaccelerator-based experiment" K2K Collaboration,(2005), Phys.Rev.Lett. 94"Evidence for muon neutrino oscillation in anaccelerator-based experiment" K2K Collaboration,(2005), Phys.Rev.Lett. 94"Indications of neutrino oscillation in a 250 km long
baseline experiment" K2K Collaboration,(2003),Phys.Rev.Lett. 90

2004年@ KEK, K2K group

2004年以降専門は科学技術社会論

キーワード：科学的助言、科学者信頼、科学の倫理問題(ELSI)、大型科学、科学と予算システム、科学とジェンダー、科学技術政策など。

プロジェクトでは時事的課題を研究。
本日、紹介する２つのプロジェクト：

背景情報①

戦後の科学と社会第一の波
科学万歳の時代• 第1期（1945-1957）：非軍事化と冷戦
軍事研究費を基礎研究費へ• 第2期(1957-1968)：ポストスプートニク
科学技術ブーム
国威発揚、予算ばらまき• 第3期(1968-1970年代)：科学批判とエコロジー
第二の波
専門家に任せられないと考えられた時代

ベトナム戦争批判、軍事研究• 第4期（1980年代）：アメリカの停滞と日本の興隆
貿易摩擦、生産競争• 第5期(1990年代から2000年代）：ポスト冷戦期と民営化
冷戦後の大変換、パトロンが政府から国民に
日本は経済バブル崩壊、科学技術基本法案
主にアメリカを中心にしたRoger L. Geiger の分類、中山茂、
波は（ヨーロッパ）H. M. Collins

第三の波
みんなが専門家ではない• 現在：イノベーション論、安全保障の多面的展開
RRI Responsible research innovation 倫理・ダイバーシティに考慮

背景情報②4

ビッグサイエンスのハイプ• WeinbergはBig Scienceと大文字を使って書き，大規模で官僚的な統制のもとで，学問の自由と個人の創造性が失われることを懸念した（Weinberg 1967）。
• ヨーロッパでは研究コミュニティが提案をするESFRIに掲載，その後，各国で予算化が進むため大きな影響力をもっており過剰な盛り上がり「ハイプ」を起こしているとも指摘されている（Hallonsten, 2020）。
• 予算付けの段階で評価を行う広いピアレビュー集団「予算共同体」が重要である(Ikkatai et al. 2018)。

• 日本のマスタープラン＆ロードマップは「予算共同体」となったため，プロジェクトを推進する研究者にとっては常に意識せざるを得ない存在になった(Yokoyama et al. in review)。

Big Science and Society-Sociology style“Big Science in the 21st century”
Editional team : CERN/Panos Chariots & ETH/Guenther Dissertori

Well known

H.Yokoyama, Y.Akimoto, Y.Ikkatai

Iwate

2019

OsakaFukuoka
Saga・ISS（国際宇宙ステーション）
・ITER（国際熱核融合炉）
政治性のない・ILC（国際リニアコライダー計画）

Tokyo

人類最大級プロジェクト

Known

59

2018

38201548

2018 1143

2015

47

Don't know

133

151

47

9150151

2019 12Have heard

76

146

83

132

87

96

265

92

274
1182452019 73099282

2018 239104273

2015 437108269

2019 342

2018 837

2015

170%

116

257

101
42272
134

20%

226
40%

60%

80%

100%

Fig. ILC Recognition level in four prefectures
Data taking: March 24 to 26, 2015/ from June 5 to 7, 2018/ March 12 to 15, 2019

AI倫理のレベルを数値化する• AI の倫理的ジレンマをもつ４つのシナリオを、日英で用意
実験１：シナリオの持つ特徴を、既存の軸で（ハーバード８軸）分析する。
実験２：シナリオを用いて新たなＥＬＳＩスコアの開発を進める。

論文１

AIガイドラインの共有要素を確認。世界中で出ている40以上のガイドラインの共通部分が８つにまとめられている。この８つを軸に、シナリオの倫理をスコアした。

結果

実験１のデータは日本のみで取得。2020/9/10-9/14, 人数は1029人（男性519,女性510）。
• AIシナリオを用いて、ハーバードの8軸をスコアにした（上）。
• また8軸と知識量、プロファイルデータを用いて多変量解析で分析を行った（下）。

ハーバード8軸は、AI倫理スコアに適している。
論文投稿中 “Octagon Scale: Measuring
public attitudes toward AI ethics”• RQ1: How does the level ofdisagreement for AI research varydepending on scenarios?
• RQ2: How do personal attributes ofgender, age, education, interest inscience and technology (S&T), andknowledge of AI affect the attitudes forAI ethics? (tentative)

Table 6. Statistical values of the responses to the eight themes in scenario “weapon”
1. Privacy

2. Accountability

3. Safety andsecurity

4. Transparency and 5. Fairness and non- 6. Promotion ofexplainability
discrimination
human values

7. Professional
responsibility

8. Human control oftechnology

Bp

Bp

Bp

Bp

Bp

Bp

BpBp

Age

0.03

0.000*

0.02

0.000*

0.01

0.000*

0.02

0.000*

0.02

0.000*

0.02

0.000*

0.02

0.000*

0.02

0.000*

Gender (women)

0.29

0.004*

0.3

0.001*

0.26

0.003*

0.26

0.003*

0.23

0.009*

0.26

0.003*

0.31

0.000*

0.28

0.002*

Education (university: undergraduate and graduate)

-0.08

0.403

0.08

0.371

0.04

0.671

00.954

-0.04

0.647

0.06

0.466

0.06

0.47

-0.05

0.588

Education (other set of responses)

0.07

0.832

-0.33

0.289

-0.27

0.369

-0.31

0.306-0.20.53

-0.31

0.295

-0.38

0.212

-0.53

0.094

Interest in S&T (low)-0.34

0.019*-0.43

0.001*-0.42

0.001*-0.33

0.009*-0.46

0.000*-0.420.001*-0.44

0.001*-0.35

0.009*

Interest in S&T (middle)

0.07

0.568

-0.01

0.954

-0.04

0.711

0.04

0.706

00.989

0.02

0.857

-0.01

0.947

0.10.345

Interest in S&T (NA)

-0.26

0.129

-0.58

0.000*-0.62

0.000*-0.53

0.000*-0.64

0.000*-0.64

0.000*-0.67

0.000*

-0.4

0.01*

AI quiz (correct answer)

0.23

0.016*

0.46

0.000*

0.53

0.000*

0.48

0.000*

0.36

0.000*

0.49

0.000*

0.45

0.000*

0.410.000*

11

理系の女子学生の割合
OCCD data

日本の学部

物理数学

女子学生率全国平均

14%

20%

東京大学

4%

3%

The United States and Japan
Percentage of Women Enrolled in the College of Science（出典）学校基本調査を基に作成

Cheryan et al. 2017

日本の女子の理数の成績はOECD中トップレベル

数学の成績： 2019年のPISAテスト、15歳の男女が受験
https://data.oecd.org/pisa/science-performance-pisa.htm#indicator-chartすべての分野での学部女子学生率
OCCD data

日本は、男子の方が大学に進学する、高等教育に男女格差が大きい国理工系(Leslie et al 2015 Science)

博士号を持つ女性の割合

学問分野に対する能力イメージ

社会科学
人文社会

Brillianceなイメージ

強いMother's view of her child's math ability andchoice of science
Children are more likely than non-scientists
to Probability of choosing a career in thephysical sciences

Children are more likely to choose a career inthe physical sciences thanprobability of choosing a career in the life
sciences over the physical sciences.

Bleeker, M. M., & Jacobs, J. E. (2004). Achievement in math and science: Do mothers' beliefs matter 12 years later?. Journal of Educational
Psychology, 96(1), 97.
https://www.researchgate.net/profile/Martha_Bleeker/publication/232604569_Achievement_in_Math_and_Science_Do_Mothers%27_Beliefs_Matter_12_Years_L
ater/links/55116a2c0cf29a3bb71dca44.pdf

拡張モデルの提案

Ikkatai, Y., Inoue, A., Minamizaki, A., Kano, K., McKay, E., &Yokoyama, H. M. (2021). New model of the public imageof masculinity in physics and mathematics tested in Japanand England. Public understanding of science
オンライン調査2019 20-69歳の男女
日本1177名 女性593、男性594
イギリス1082 女性553、男性529①

Cheryan et al. 2016
Solid arrows indicate thepresence of experimental
evidence.

②③④+Social Climate
男女平等度、大学教育観、知的な女性、異性モテhttps://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09636625211002375

結果

STEMジェンダー、問題の整理「平等」と違う「公正」

https://note.com/hajime_kunishio/n/nbba9e7f7d61b

STEMジェンダー：横山の問題の捉え方
1.能力の生まれか育ちか問題
論争的だが科学的には性差ではなく個人差がはるかに大きいとされる。
2. STEMにおいて「機会の平等」が保たれていない。
ここでは「結果の平等」（結果として男女同数）ではなく、支援を受けるかの「機会の平等」を重視する。

背の高さは一緒なのに、台の高さが違う？

Remaining Mystery 2:
The Gender Equality Paradox• 男女平等度の低い国で理工系人材の輩出が多い• 女性は本来非理工系を好む？
• 現在、論争中

Global Gender Gap Index (GGI)

平等

Stoet & Geary 2018, 2020
Psychological science• イスラム教徒の多い国では理工系は男性に向くという社会風土が見られにくい？男女別学が一因か？
（Moshfeghyeganeh & Hazari 2021）

理工系の学生の割合

コロナ関係
学際協働＆「ちはやふる」活動、専門家発信「グループボイス」の提案

まとめ• 科学と社会の大きな構造を見る• しかしツールが変わっていく中で、SNSを通じたインフォデミックなど新しい課題が起きる• 問題の本質を捉え、社会全体が良い方向に向かうために、科学と社会の問題の整理は重要• 科学と社会の接点を紡ぎ続ける