関西地区

教育システム情報学会 2018年度学生研究発表会

信念対立解明アプローチを促進する対立意見の提示法
Presentation Method of Conflict Opinions for Promoting
Belief Conflict Dissolution Approach
正門 和己*1, 林 佑樹*2, 瀬田 和久*2
Kazumi MASAKADO*1, Yuki HAYASHI*2, Kazuhisa SETA*2*1 大阪府立大学 現代システム科学域*1College of Sustainable System Sciences, Osaka Prefecture University*2 大阪府立大学大学院 人間社会システム科学研究科*2Graduate School of Humanities and Sustainable System Sciences, Osaka Prefecture University
Email: masakado@ksm.kis.osakafu-u.ac.jp
あらまし：信念の違いが主張の対立（信念対立）を起こすことは少なくない．さらに，ヒトは無意識のうちに自身の主張を支持する論拠に強く合意してしまい，異なる主張の背後にある信念にまで目を向けられるとは限らない．このことが信念対立を根深くしている．本研究では，SNS 上で主張の似通った発言をまとめ上げ，各主張を支える信念を学習者自身に分析させることで，自身とは異なる信念へと意識を振り向ける機会を与えるシステムを提案する．
キーワード：信念対立解明アプローチ, 対立意見, クラスタリング, 相対化

1.

はじめに自身とは異なる意見を認知し，双方の意見を比較・検討する一連の思考活動の駆動スキルは，自分と異なる他者の考えに対する理解を深め，自身の考えを批判的に捉え直すための重要なスキルであると言える．この活動を伴わない状況では，自身の先入観や凝り固まった考えに固執してしまう恐れがある．
一方で，ヒトは無意識のうちに自身が持っている意見や信念を支持する情報ばかりを求め，反証する情報を集めようとしない「確証バイアス」 (1)が働くことが知られている．これを意識的に排除しようとしても，自身と異なる意見の背景にある信念の対立にまでは意識が向きにくく，他者の考えに対して理解を深めることは困難である．
そこで本研究では，対立意見を学習者に提示することで自他の意見の相対化に伴うハードルを下げ，双方の考えの根源にある信念対立を掘り下げる思考活動を促すことを目的としたシステムを提案する．

2.

アプローチ

2.1

自他の意見の相対化による対立意見の提示

確証バイアスが働き，自他の対立意見を顕在化できていない学習者に対立意見を認知させるためには，多種多様にある他者の意見を俯瞰でき，自他の意見を相対化して捉えられる必要があると考える．このような思考活動の発揮が求められる有望な学習題材として，唯一解がなく多様な考えが存在する憲法改正といった社会問題を学習テーマとして扱う．
本研究では，学習テーマに係る様々な意見が集約された情報を学習者に可視化して与えることにより，自他の意見を俯瞰させ，意見の相対化を促すことを考える．そして，自身の意見と対立する意見を掘り下げる活動(2.2 節)に注力させることにより，社会生

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活に遍在する様々な対立意見を深掘りして考える素養を高めることを狙いとする．
社会問題の情報源として，多種多様な意見が投稿されている SNS サービスに着目し，その中でも多様な 意 見 を 取 得 す る こ と が で き る SNS サ ー ビ ス
Twitter(2)のコメントを採用する．Twitter 上の意見を集約提示するためにクラスタリング手法を用いる．
これを可視化して表示することにより，学習者の情報内容へのアクセス性を高め，意見の相対化を促進することを考える．
2.2

信念対立解明アプローチ

京極は，信念対立を「疑義なき信念が矛盾する故に起きる確執」と定義し，構造構成学を理論的基盤とした信念対立解明のための思考法「信念対立解明アプローチ」を提案している(3)．信念対立を深掘り，これを克服するためには，自己内対話の繰り返しと，あらゆる角度の問いに回答することが肝要となる．
本研究が対象とする社会問題においても根源には対立する信念があり，これを相対化，深掘りし超越することを目掛けて思考を働かせることは，批判的に自身の意見を捉え直す格好の機会となると考え，信念対立解明プローチに則した学習実践を採用することとする．

3.

対立意見深堀り支援システム

2 章で述べたアプローチを具体化した学習支援システムを開発した．本システムは，Python の標準ライブラリである Tkinter を利用してインタフェースを実装している．
システムは，学習テーマにおける(1)ツイート可視化エリア，(2)対立意見認識エリア, (3)対立意見深掘りエリアから構成されている．

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図 1 対立意見深掘り支援システム
各エリアにおける学習者の活動とシステムの支援機能を以下に示す．
3.1

ツイート可視化エリア(図 1a)

学習者は予め設定された社会問題から学習テーマを一つ選択し，該当テーマに対する自分の考えを記述できる．そして，記述した自分の考えと，TwitterAPI を通して取得されたツイートがクラスタリングされた結果，およびクラスタに含まれるツイートを確認できるエリアである．
クラスタリング手法として，Python のライブラリである Doc2Vec，K-means を利用し，t-SNE, Matplotlibを用いて散布図形式で可視化している．散布図は，各クラスタの中心点のみをプロットしたものと，全ての文書をプロットした 2 種類を切り替えられるようにしている．これにより，マクロな視点，ミクロな視点の両面から学習者の分析活動を支援している．
各クラスタに含まれる内容と文書数はグラフの下のテキストウィンドウから閲覧できる．
3.2

対立意見認識エリア(図 1b)

学習者に各クラスタの内容を要約させることで，選択テーマに関して，どのような意見がどの程度存在しているのかを俯瞰して捉えさせ，対立意見の認知活動を促すエリアである．
各クラスタの概要理解を支援することを目的として，各クラスタ内容を主張する代表的なツイートを学習者に選択させ，その概要をクラスタ毎に記述させるフォームを用意している．学習者はこの段階で，自身の考えに変化があれば記述する．その上で，納得できないと感じる対立意見がある場合は，その意見を記述することにより，自身と対立すると考える意見を明確化していく活動に取り組む．
3.3

対立意見深掘りエリア(図 1c)

学習者は，対立意見認識エリアで自身の考えと対立する意見を把握した後，信念対立解明アプローチを本エリアで実践する．ここでは，関係性の外化を102促すフレームである「解明フェーズ」と，疑義の余地が無いと考えられる信念を揺り崩す問いを与える「問いフェーズ」を往還しながら信念対立を掘り下げて考える．
解明フェーズでは，表面では対立関係を表している自身の意見と対立意見について深掘りしていき，双方の意見を根底で支える信念にまで目を向けさせることで，共通する目標を見出させる．その共通目
標を達成するには，どのようなプランが正しいのかを考えさせることで，自身の考えの再構成を促す．
問いフェーズでは，信念対立への洞察を深める刺激を与える「汎化質問」を提供している．学習者は，プルダウンメニューから適当な汎化質問を一つ選び，選択テーマに準ずる質問へと具体化し，これに答えることで，あらゆる角度の視点で自問自答を繰り返すことができる．例としては，自身の意見に対する「そう考える根拠は？」という汎化質問を「改憲賛成だと言い切る根拠は？」という選択テーマに準ずる質問に具体化し，それに答えることで自問自答を実現する．これにより，解明フェーズでは考えが至らなかった深い洞察を支援する．

4.

まとめと今後の課題

本研究では，対立意見を提示し，信念対立解明アプローチを促すことで，自身の考えを批判的に捉え直させることを目的としたシステムを提案した．
今後の課題としては，学習者が対立意見を認知したことで，信念対立解明アプローチの実践を促進できているかを評価し，有用性を確かめたい．
参考文献(1) 藤田哲也：絶対役立つ教養の心理学-展開編-，ミネルヴァ書房 (2013)(2) Twitter API: https://developer.twitter.com(3) 京極真：医療関係者のための信念対立解明アプローチ-コミュニケーション・スキル入門-，誠信書房 (2011)