2023年度日本認知科学会第40回大会

P1-001A“新参者”によって多数派の規範が書き換わるとき
When "newcomers" rewrite the norms of the majority
山縣 芽生†，高橋 英之‡
Mei Yamagata, Hideyuki Takahashi†‡

同志社大学， 国際電気通信基礎技術研究所
Doshisha University, ATR
yamagatamei7@gmail.com

概要

本研究では，Selif（1935）で確立された規範形成の実本研究では，既存コミュニティの構成員とコミュニ
ティへの新参者の間で，それぞれがそれまでに有してきた異なる規範が同化していく過程を明らかにするため，このような状況を単純化したコンピュータ上で botと行う課題を作成し，予備的な実験を行った。その結果，この課題を用いることで，既存コミュニティの構成員と新参者の規範が同化していく過程とその多様性が定量的に分析できることが示唆された。

験 [2] をベースとした Kuroda et al.,（2023）の点推定課
題 [3] を用いて，実験パラダイムを試作した。先行研
究 [2] [3] は，規範が形成される過程に注目するが，本研究では，規範が形成される過程だけでなく，その後，新規参入者が同化していく過程にまで注目する。

2.

キーワード：規範の同化，新参者，点推定課題

1.

方法

実験は，PC を用いた点推定課題を実施した。点推定

はじめにとは，短時間提示される点描の点の個数を数える課題

都市部から地方への移住や新しい会社への入社などで，多めに数えるか，少なめに数えるか，の推定傾向ににおいて，新参者が既存コミュニティ内で元々存在す

よって規範を定量的に扱うことが可能である。

るルールやしきたり（規範）への同化を一方的に強いら

本課題では，2 名のコミュニティ構成員，1 名の新参れる状況は多い。しかし，このような既存の硬いコミュ者が存在する。参加者は，コミュニティ構成員役の 1 名

ニティと新参者との一方通行な関係は，既存コミュニであり，それ以外の 2 名の役割はコンピュータ制御のティのムラ社会化（発展の鈍化）を招くリスクがある。

bot を用いた。

したがって，新参者と既存コミュニティとの間で，新し構成員 bot は少なめ（正答の値よりも-10）に点の数

い規範が双方向的に生まれるという，規範の「統合」を推定する傾向を，新参者 bot は多め（正答の値より[1] を促すコミュニティをつくる必要がある。

も+20）に点の数を推定する傾向を初期値とした。そし一方，実際のコミュニティにおける人間関係は，複雑て構成員 bot と新参者 bot は参加者に緩やかに追従しで様々な要因が関与しているため，研究を行うことがながら推定値に対する信念状態を変えるアルゴリズム

難しい。そこで，まずは新参者の規範が既存コミュニテ

を先行研究 [3]をベースに実装した。
これらの bot と課題を行う場合，参加者が新参者 bot

ィの規範へと同化していく現象のメカニズムを，単純に行動を合わせない限り，最終的には新参者 bot が既な実験状況で確認する必要がある。
そこで本研究では，規範を持つ既存コミュニティに存コミュニティの規範に追従することになる。つまり，新参者が同化していく現象の観測を目的に，bot を用い

本課題は，規範の統合に必要な相互作用として，コミュた実験課題を作成し，課題の妥当性を予備的に検証しニティ構成員である参加者がどれだけ新参者の点推定た。

の傾向に追従できるかを評価の主軸に置いた。

図 1 実験の流れ49

2023年度日本認知科学会第40回大会

P1-001A【課題の手続き】

回答の実測値ではなく，内的に有している信念状態（正本課題では下記の一連の流れを複数試行実施した。

答からのバイアス量）を提示している。

①点描の提示：ランダムな点描を 0.8 秒間提示した。

この予備的な検討の結果，構成員 bot と共に点推定を行うフェーズ 2 では推定値が近づく参加者がいた（図点の数は，参加者内・参加者間でランダム化した。
②点描の数の回答：数値スライダーを提示し，推定し2 左下・右上）。さらに，新参者 bot が参入したフェー

た点の数をスライダーで調整して回答するよう求めた。

ズ 3 以降でもそれが維持されており，新参者 bot が参

制限時間は設けなかった。

加者らに緩やかに同化していく様子が見られた（図 2③回答値の提示：参加者が先ほど推定した値と bot が左上，右上，右下）。一方で，bot が現れる度に影響を受推定した値を 5 秒間提示した。なお，課題の試行間にける参加者もいた（図 2 左下）。

は，固定十字を 2 秒提示した。参加者には点描の正答の値を教示しなかった。

4.

本課題は 3 つのフェーズから構成された。フェーズ

本研究では，新参者の規範が既存コミュニティの規

1 では，練習試行として参加者が 1 名で点推定を 9 試範へと同化していく現象のメカニズムを検証するため行行った。フェーズ 2 では，既存コミュニティの規範に，先行研究 [3] の点推定課題をベースとした実験課

形成の段階として参加者と構成員 bot が一対一で 25 試

題を作成，その妥当性を検証した。

行，フェーズ 3 では，規範の同化の段階として新参者

本研究では，参加者に心理操作を行わない場合，新参bot が参入して 24 試行を行った（図 1）。

者 bot が参入するフェーズ 3 において，参加者はフェ参加者にはフェーズ 2 とフェーズ 3 にて bot が新た

ーズ 2 での推定傾向を維持したままであり，コミュニに参入すること，bot のアルゴリズムは，これまでに実ティに対する新参者 bot の同化が生じると予想してい験に参加した参加者の回答データを基にプログラムさた。予備実験の結果，予想通り，新参者 bot の同化が生れていることを教示した。

3.

考察じた参加者もいたが，新参者に影響を受けやすい参加
者もいた。

結果

本研究では構成員役と新参者役がコンピュータ制御

本稿では，予備的に収集した 4 名のデータを報告すの bot であったため，参加者が構成員 bot をどの程度，る。まず，提示した点描の正答の値を 0 とし，それに内集団だと見なすことができていたかは不明である。

対する参加者の推定値，構成員 bot（bot1）の推定値，

しかし，単純な実験課題であっても同化現象を示唆す

新参者 bot（bot2）の推定値，それぞれの逸脱度を時系る推移が観察されたことは，これまでのコミュニティ

列的に図示した（図 2）。ただし bot の推定値は，bot の研究に対して新たな観点を与えるものである。現実社
会での規範は，その集団・土地の歴史や文化といった質的な違いがあり厳密には検証対象とするには困難である。本研究では，単純な実験課題を作成し，仮想的な規範を形成させることで，この問題を解決し，より一般化
可能な議論を目指した。将来的には，この実験をもとに，新参者と既存コミュニティとの間で，新しい規範が双方向的に生まれる過程を明らかにしていきたい。

文献[1] Berry (1997) “Immigration, acculturation, and adaptation”,
AP:IR, 46(1), 5–34.
[2] Sherif (1935) “A study of some social factors in perception.”,Arch. Psychol, 187, 60.
[3] Kuroda et al. (2023) “Behavioral and neuro-cognitive bases for
emergence of norms and socially shared realities via dynamic
interaction”, Commun. Biol, 5(1), 1379.

図 2. 各参加者の点推定の逸脱度の時系列推移

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