情報受信者の違いによるリスク認知の齟齬とその原因の共通性
9 班（伊藤誠教授）
筑波大学システム情報工学研究科
リスク工学専攻
加藤、木村、広瀬、布施
背景仮説

インターネットやスマートフォンなどの普及に仮説として、以下の 2 点を挙げた。

より、一昔前よりも多くの情報が誰でも簡単に手に入れられる社会が形成されつつある。このよう①分野が同じであれば、共通する要因が多いことな社会はとても便利であり、情報収集や知識の習が予想されるため、分野が同じ事例は同じクラ得が容易になったといえるだろう。

スタに分類される。

しかし、一見すると良い社会であるが、「誰でも」②分野は違うが、齟齬の発生要因が近い事例は同という部分に落とし穴があると私たちは考えていじクラスタに分類される。

る。誰でも情報を手に入れられるということは、情報を正確に理解するための前提知識を持たない

我々は以上のような仮説を設定し分析を行った。

人々も含まれてしまうのだ。このことによって情報が多くの人に向けて発信された際、受け取り手手法の違いにより、コミュニケーションの齟齬が生ま

本研究における手法を説明する。研究の流れとれてしまう。この現象は、多くの情報について当しては、図 1 のようになっている。てはまり、重要な情報の 1 つである、リスク認知に関するものも例外ではない。
そこで我々は、実際に社会で起こっている問題について、情報受信者の違いによるリスク認知の齟齬と、その原因の共通性に着目し、本研究を行うこととした。
目的
本研究の目的は、過去、もしくは、現在生じているリスク認知の齟齬の原因を分析・分類することにより、今後、情報を発信する際に、情報受信者の図 1. 研究の手順違いによって、齟齬が生じにくい形での発信ができるようにすること、または、どのようなタイプ収集した事例は図２に示すように、内容のテンの齟齬が起きるかを事前に予測し、適切な対処をプレートを作成し、具体的な事例の内容を当ては行うための一助とすることである。

めていく。
1

個の利益ｖｓ
最大利益

短期利益ｖｓ
代表性バイアス 意思決定者 危険理解度
長期利益

慎重手間

主観と客観

利便性

コスト

環境

紫外線の危険性

01001100000

国連気候行動サミット

11011000111

火力発電所

01100000111

オゾン層問題

01001

100001

自動車の排気ガス

00

100

100001

森林の太陽光パネル

1

10

1000

1011

交通計画の実施

100

1000

1000

航空機事故

00

10

1001

100池袋の事故

00

101

101

100

鉄道廃線

1

000000

1

000

クルマ社会

1

0000000100

自動運転のリスク除去

01

101000000

シーサイドライン

00101100000

有名な暗号

00101

100000

パスワード簡単

01001010100

情報流出

01001000

100

PCデポ

00000110000

Googleアシスタント

0000

10

10000

バックドア

000

10000

000

NIMBY問題

101

10

0

00001

ハザードマップ

0

1

10

1

100

000

防波堤

10

10

1001

110

避難勧告

001

1

100

1000

原発停止

101

1

100

1

000

避難所・場所の用途

10101

100000

救急車の過剰利用

11001010100

図 4. 各事例の 0/1 表
ここからは各手順の詳細な説明にうつる。
続いて、各事例を解析する手法について説明する。この 0/1 表を使って、各事例同士の共通項や類似点を割り出すために解析を行う。
具体的には、事例同士のクラスタリングと原因同士の関係性を割り出すための判別分析を行う。ク
図 2. 事例を当てはめる様子

ラスタリングは、階層的クラスタリングと kmeans法を採用する。

次に、それらの事例に対して齟齬が起きる原因について議論し、要素として書き出していく。そ①階層的クラスタリング

れら原因が意味する内容については図 3 で示してそれぞれのクラスタリングは Windows 版統合いる。

開発環境 RStudio で行う。階層的クラスタリング
は各事例の似ているものから順にクラスタが生成個の利益ｖｓ最大利益 個人の利益を追求した結果、最大利益が失われてしまう
短期利益ｖｓ長期利益 短期利益を追求した結果、長期利益が失われてしまう

されてデンドログラムを描けるため、共通度が直代表性バイアス

代表的な事象にあてられて、他の事象でもその事象の印象に引きずられてしまう

意思決定者

最終的な意思決定者が恣意的な観点を含んで計画を判断してしまう

危険理解度

危険性を理解しているかどうか

慎重

情報を多面的にチェックせず一つの情報で判断してしまう

手間

横着して手間をかけるかどうか

スタ間距離に、階層的クラスタリングを行う際に主観と客観客観的な根拠ではなく，主観的な根拠（偏見？）から判断してしまう最も採用率の高いユークリッド距離を用いる。

利便性

利便性を優先するかどうか

コスト

初期投資を渋って，拠出額が不十分な場合．逆もしかり環境環境に対する悪影響に配慮するかどうか接的にわかる[1]。クラスタの似ている度合いはクラスタ間距離で判断する。今回の実験では、クラまた、階層的クラスタリングの中で、群平均法、McQuitty 法、ウォード法で実験した結果を比較し、図 3. 原因の内容最も分類が直観に合うものを分析する。これら 3つは各手法の中でも分類感度が高く、広く用いらそれぞれの事例がどの原因の項目にあてはまるれているものである[2]。

かを考える。原因があてはまるか否かは 0/1 を埋めることで表す。図４は 0/1 表を埋める様子を示②kmeans 法している。

kmeans 法はクラスタの平均を用い、あらかじめ決められたクラスタ数「k」個に分類2する手法である[3]。各事例がどのように分類されを用いた解析結果を示す（図 6）。

たか視覚的に判断できるため、こちらの手法でも最初に個別の状態からクラスタリングされるも分析を行う。初期値であるクラスタ数は 3、４、5のや、やや孤立するものがあることがわかる。特個の 3 種類で実行する。RStudio で kmeans 法をに、「シーサイドライン」と「有名な暗号」は最も行う関数 kmeans でプロットするグラフは、縦軸よく似ていることがわかる。他にも「パスワードが第 1 主成分、横軸が第 2 主成分を表している。

簡単」と「情報流出」や、「交通計画の実施」と「鉄道廃線」など「森林の太陽光パネル」や「防波堤」③判別分析などはやや孤立する傾向にあることがわかる。

判別分析は多変量解析手法のひとつで、Z =W1X1 + W2X2 + W3X3 + ・・・ WnXn + A0（定③ 判別分析数）について、Z の符号（Z>0，Z<0）により標本判別分析の解析結果を図 7 に示す。表中の数字を２群に判別するための分析である。多変量解析

は正準判別関数係数であり、数値の絶対値が大きにおいて最も一般的な分析手法は重回帰分析であいほど x と y の相関が強いことを示している。まるが、本研究における標本データでは従属変数がた、正準判別関数係数の符号が正ならば x と y にカテゴリ変数であるため、判別分析を用いている。

は正の相関が、負ならば負の相関が存在していることがわかる。関係性強くみられるものとして「代結果

表性バイアス」→「危険理解度」、「利便性」→「意解析手法ごとに（k-means、階層的クラスタリン思決定者」、「個の利益と最大利益」→「主観と客グ、判別分析）それぞれの解析結果を以下に示す。

観」、「コスト」↔「環境」が見られた。一方関係性① k-meansが低いとされたものは「危険理解度」と「代表性バクラスタリング数(k)を 3・4・5 個で解析を行っイアス」があげられる。

た。一番分類が直観に合うクラスタ数を 3 にて行った解析結果を示す（図５）。

考察

クラスタ数を 3 にて行った場合、クラスタⅠにk-means が階層的クラスタリングよりも個体間おいては代表性バイアスが関係する事例が多くみの距離がわかりやすい結果となった。また、クラられた。また交通分野と防災分野が同じクラスタスタリングされるものは同じ分野のものが多くみに属していることが見られる。防災分野に関してられる。一方異なる分野が同じクラスタに属するはクラスタⅠとクラスタⅡに属するものとに別れ要因としては、同一の要因があるためだと思われており、クラスタⅡでは主に防災と環境問題の両る。交通分野と防災分野の共通する要因としては、方が属していることがわかる。クラスタⅢでは主「代表性バイアス」、「危険理解度」、「主観と客観」、にサイバーセキュリティの問題と環境問題が属しの３つがあげられる。
「鉄道廃線」と「交通計画のている。

実施」、「車社会」が同一クラスタであり、事故に関する事例も同じクラスタになっている。サイバー② 階層的クラスタリング

セキュリティ分野にも同じことが言える。

データ間の距離には、最も採用されることの多階層的クラスタリングにおいては大きいクラスいユークリッド距離を採用した。解析には、群平タで考えてもやはり共通してクラスタリングされ均法、McQuitty 法、ウォード法の 3 つのクラスる項目があるので、それらは似通っていると考えタリング手法を用いた。その中で最もウォード法られる。また孤立しているものとして火力発電所
3が見られるが、当てはまる要因が他の事例と比べ便性」と「意思決定者」に関しては意思決定者が利て多いことが考えられる。

便性を考慮して意思決定を行うことが考えられる。

次に要因同士の判別分析を考察する。強い関係「危険理解度」と「代表性バイアス」にも強い関係性が見られるのは「コスト」と「環境」である。こ性が見られ、一般的な代表性バイアスの多くが危れは初期投資等のコストが長期的に環境問題につ険かどうかに関するバイアスのためだと考えられながる場合が多いためだと考えられる。また「利る。

図 5. kmeans(クラスタ数 3)の結果

図 6. 階層的クラスタリング(Ward 法)の結果
4

図 7. 判別分析の結果
結論のになる。

異なる分野のものが同一クラスタに属するとき「主観と客観」は、主観的な根拠からリスクをに共通する要因として「代表性バイアス」、「危険判断してしまうことだが、これは身の回りの環境理解度」、「主観と客観」が挙げられたことから、分や自分にとって利益かどうかを優先してしまうこ野の垣根を越えて齟齬の原因として共通することとから起きるため、分野を越えた原因だと考えらが多い要因だと考えられる。

れる。判別分析の結果から、「主観と客観」と「個「代表性バイアス」が多い理由として、マスメの利益 vs 最大利益」に関係があることもその根拠

ディアや SNS で話題になった事象について注目さとなる。対策するには、上記 2 つと似ているが、れ、考え方が偏る人口が多いと考えられる。近年

まず広い視野を持って事例について調べることと、は、SNS で話題になった事柄は、テレビやネット社会全体の利益を冷静に判断することが必要であニュースなどのメディアでも高い頻度で取り上げる。

られることが多いため、以前より顕著になってい全体の結論として、齟齬が起きる原因として可ると考えることもできる。対策するには、話題に能性の高い上記の要因を対策することが重要であなった事柄での内容が同じ分野で普遍的に当てはると言える。また、何か話題になる事例が起きたまることかどうかを客観的に判断する必要がある。

時に非専門家だけが情報を集めようとするのでは「危険理解度」が挙がる理由は、一般人の知識なく、専門家も積極的に正しい情報を発信する必がないことや実態を知らないことから危険の理解要もあるだろう。偏った意見を持ったまま事例に度に差異につながることがどのような分野でもあついて考えてしまうことを防ぐために行動するこりうることであるからと考えられる。これの対策とが第一だと考えられる。

として専門家同様の知識をつけることは前提を覆すことになり、適切ではない。専門家のように知識を得るのではなく、主観的に危険があるかどうかを判断せずに、専門家や信頼できる情報源から正しい情報を得ることが重要である。上記の２つは判別分析の結果から大きく関係していることが分かるように、対策も「自分で正しい情報を手に入れ、理解度を深める」という点において似たも5

今後の課題参考文献

本研究に対する課題として事例の分野ごとの偏[1] 明治大学理工学部応用化学科データ化学光学りがあるため、さらに多くの事例を集めて偏りを研究室(金子研究室), “階層的クラスタリング（ク無くして解析すればより適切なデータが取れる。

ラスター分析）、近いクラスターを結合していまた、他の解析方法として数量化 1 類を考えていく”, 作成日:2019/1/28, 閲覧日:2019/10/14,

たが、知識の不足などから不可能だった。

https://datachemeng.com/hierarchicalclustering/

今後の研究としては、今回挙げた内容以外の原[2] データ科学便覧, “R による階層的クラスタリ因の可能性を探すことや、他の解析方法を試すこング”, 閲覧日:2019/10/14, https://data-とが挙げられる。また、本研究ではアンケートなscience.gr.jp/implementation/ida_r_hierarchical_

どで非専門家の意見を集めていなかったので、アclustering.html

ンケートを取って実際に情報に対する考え方や価[3] データ分析基礎知識, “クラスター分析の手法値観などを集めるアプローチも考えられる。

③（非階層クラスター分析）”, 閲覧日:2019/10/14, https://data-

まとめ

science.gr.jp/implementation/ida_r_hierarchical_

本研究では、情報受信者の違いによって受け取clustering.html

った情報に対する齟齬が発生する事例について調べ、発生の原因を考え、解析を行った。解析手法としてクラスタリングを採用したことで、事例に共通する原因を割り出し、考察することができた。また、原因にも関係性があると考え、判別分析の結果関係性のある原因同士を割り出すこともできた。結果として、SNS やマスメディアなどで得た情報や、自分の周りのみの情報で意見を持つことが多く、そもそもの知識不足も相まって齟齬が発生することが、分野間を越えて多いのであると分析した。この結果をもって、今後発信された情報に対する非専門家の受け取り方やその後の行動がより齟齬のない方向へと変わるには、ある一点からの視点や事例だけでなくより多くの意見を聞き、専門家や正しい情報源から情報を得ることが適切であること示すことができた。

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