政治的議論がTwitterで成熟しないわけ

最近、ちょっとうんざりするような出来事があった。頂いたコメントをこちらが勘違いしたようなのだが、ダイレクトメッセージで縷々「私が言ったことと違う」ということをつづられた。確かに間違えたのはこちらが悪かったのかもしれないのだが、記録として出したいと申し出ると「もう、心理的にしんどいから嫌だ」となった。

ブログは活字のように見えてしまうので、議論の結果を残すのは「最終的な結論や事実ではなく、途中結果なのですよ」ということを示したいという意図がある。そういう作業をしておかないと、ここに書いてあることを鵜呑みにする人が出てくる。だが、これを申し出るときに「典型的な日本人は受けてくれないだろうなあ」と思っていた。案の定そうなったのでちょっとうんざりしたのだ。

なぜ、公開で意見を表明するのがしんどいのかということを取材するいい機会かなあと思ったのだが、それを普通の日本人に考えさせるのは不可能だろうとも思った。そこで勝手に想像するしかない。理由を三つ考えた。

第一の理由は日本人が異質なものに囲まれた経験がなく、他人に自分を分からせるという経験してこなかったことが挙げられる。さらに同調圧力が強く「同じ」であることが暗黙の前提になっている。つまりそもそも自分と完全に考えが一致しない人と接するのが苦手なのだ。

第二の理由は個人が持っている「見られたい自分像」がある。たいていの人は「周りに合わせる調和的な自分」が美しいと考えており、反論することで「反抗的だ」という印象を与えることを極端に嫌う。反抗的だと思われないにしても「言い出したんだからあなたが責任を取ってね」といわれるのが嫌なのだろう。このように「言っていること」よりも「誰が言ったか」という文脈が大切な文化でありなおかつ「誰も言わないのにそうなった」ということが好まれるので反論がしづらいのだ。

最後の理由は文脈だ。Twitterは多くの人が読んでおりどう解釈されるか分からない。これがもう一つの文脈である。なので「大切になればなるほど」「自分の人格の確信に近ければ近いほど」非公開の議論を求める傾向がある。ある意味告白に近いので「完璧に全く誤解がないように」伝えなければという気持ちになり、何回も推敲を重ねた挙句「やっぱり理解されないかもしれない」となってしまうのではないだろうか。

つまり事実を取り扱えない文脈依存と同質性のおかげで自分の意見が言えない。そこで「とてもしんどい」ということになってしまうのだろう。

ここまで「普通の日本人は」と書いてきた。ずいぶんと鼻に付く表現なのだがこれには理由がある。過去に付き合った日本人の中にも自分をうまく伝えられる人たちがいる。彼らの特徴は外国文化(といっても主にアメリカ文化になってしまうのだが)に接したことがあるという点である。だが、中国人やインド人のエンジニアにもある傾向なので、外国文化を知っていると、他人に自分を伝える技術を身に付けられるのではないかと思う。これを「アサーティブネス」と言っている。

アサーティブジャパンは、アサーティブとは自己主張を意味するが、自分の意見を押し通すことではないと説明している。日本語の訳語はないようだ。つまりわがままにならない自己主張だ。

海外経験のないビジネスマンでも、プレゼンテーションを担う企画職がアサーティブさを持っている場合がある。プレゼンターは自分たちのサービスを知らない相手に売り込むというミッションがあるので「相手にわからせる」訓練が行われるのではないかと考えることができる。

つまり日本人も自己主張ができるようになるということだ。日本人が自分を分からせる技術を持たないのは、単に家庭や学校で習わず職業的にも訓練されないからに過ぎないのではないだろうか。

誰もがアサーティブさを習うべきだとは思わないのだが、少なくとも誰かの意見を読んでそれが100%自分と同じだと思い込まないほうが良いと思うし、だれかが全くの誤読なしに自分の意見を受け入れてくれるとは思わないほうがよい。「それが自分と必ずしも同じではない」と分かると心理的なしんどさが生まれてストレスになるからである。だが、自分と全く同じ考えを持った人などいないわけで、そもそも誤読される可能性を前提に何かを言うべきだということになる。

さてTwitterで議論がかみ合わないことが多いのは、そもそも同質でない上に、異質なものと情報交換したり議論ができないことによるのかもしれない。日本人は公共空間では極力他人を当てにしないで生きている。これは異質なものとうまくやってゆく訓練を一切受けずに街を歩くからだろう。例えばコンビニでドアを開けると嫌な顔をされることが多い。それは「私にかまうな」ということである。異質なものはすべて敵なのでちょっとした親切も受けられないのだ。だが、Twitterはたまたまパーソナルなスマホ空間でやり取りされることが多いのでパーソナル空間に他者が土足で踏み込んでくるというような経験になるのではないだろうか。そこに不快さが生まれる。

さて現在日本には右と左という2つの極端な政治的流派があるとされているのだが、実は同質なのではないかと思うことがある。どちらも自分の中にある考えをまとめて他人に説明することができない。そこに不愉快な他者が入り込み「しんどくて不安」な気分になる。一方、不愉快な他人を排除したいという気持ちはみんなが共通で持っているので、敵を設定して争っている限りは同調圧力のない一体感を感じることができるのではないだろうか。

もっとも、アサーティブさというのは現在足りていない技術なので、ここをうまく突けば需要のある文章が書けるなあとは思う。実際に大衆扇動家というのはこのあたりの技術に長けているのではないだろうか。

Twitterの議論が絶対に生産的にならないわけ

Twitterの不満の1/10でも生産的な活動に向けたら日本はすごいことになるだろうということを考えていたら「わがこと圏」という概念に行き着いた。今回はこれを延長してTwitterの議論が「生産的にならない」わけを考えたい。

ここまで、日本人は社会を「われわれ」と「あなた」に分けているということを説明してきた。「われわれ社会」では利益の創造や蓄積と分配を行うが、わたしとあなたの社会では不利益の押し付け合いが起こる。つまり「あなた」が多い世界では生産性が向上しない。

これはわれわれの世界では蓄積した利益を分配してもらえる可能性が高いが、あなたの世界で利益が出ても分配してもらえないからだ。あなたの世界はわたし(あるいはわたしたち)の世界と競合する可能性が高いが、そうでなくても比較利益が得られる。だからつぶしあいに発展するのである。

現在のTwitterは「わたしとあなた」の世界である。大きな「あなた」はウヨクとサヨクだ。基本的に行われているのは罵倒合戦で、罵倒がTwitter議論の基礎をなしている。Twitterは相手を罵倒するコストが低いために、罵倒がエスカレートしやすい。最終的には社会的な死まで追い込まれることさえある。相手が社会的に死んでもTwitter民には何の利益もないはずなのだが、なぜか「飯ウマ」な気分になる。それはわれわれが幸せを相対的に計測しているからだろう。

利益分配のない世界はつねにいけにえを必要としているという結論が得られる。

Twitterが荒れるのは日本に特有の現象ではない。アメリカのトランプ大統領はTwitterの言論空間の特性をうまく利用して大統領になった。行き詰まった白人層の怒りが源泉にあると言われているが、必ずしも貧しい人たちだけが支持者ではなかったようだ。複雑さに耐えられない人が多いのだろう。

これを個人主義の社会でも弱者たたきが蔓延しかねないと考えるか、あるいはトランプ大統領が集団主義化しているのかという点は議論が必要だろう。トランプ大統領はユダヤ人の娘婿を重用し、娘と自らの事業に利益誘導するというようなことを行っている。これは身内をひいきする韓国(集団主義的な傾向が強い)の大統領よりもあからさまだ。だからこそ理念で結びついている個人主義の人たちが反対するのである。各地で「われわれの大統領ではない」という拒絶反応が起きている。

この議論を延長してゆくとアメリカもかつては集団主義的な価値観があったのではないかという考察ができる。ヴォネガットのスラップスティックの中にはさびしかったアメリカ人が人工家族を作るという話が出てくる。つながりをなくしつつあったアメリカ人が個人主義に移行する過程で拡大家族を志向するという物語だ。すると、社会が複雑化すると理念を中心にした個人社会に移行するかもしれないというシナリオが作れる。

その意味では日本社会はその過渡期にあるのかもしれない。一方アメリカ人が「われわれの集団を第一にしよう」という価値観を選択したと考えると、集団主義と個人主義はゆれうごきがある可能性もある。ヒトは社会的な動物なので個人主義には耐えられないということがいえるのかもしれない。

日本人がバラバラで価値を創造できないといっても、もちろんTwitterが悪いわけでも日本人が無能なわけでもない。東日本大震災の時にはTwitterで有効な情報が交換された。これは地震というショックのために一時的にTwitterがわがこと圏になったことを意味している。もちろん流言もあったが「落ち着いてくれ」という言葉もあり、ある程度自治があった。

つまり、わがこととして発言する分には日本人でも生産的な会話ができるわけで、これはつまり現在のTwitterにそうした意識がないことを示唆している。だが、これが必ずしも悪いことだとは思えない。日本人の一大事業といえば侵略してくるアメリカを打ち負かすというものだったが、これは破綻した。集団主義傾向の強い北朝鮮がどうなっているかを考えると、あまり良い道とはいえないのだが、自民党の憲法草案を見ると「もう一度国民が一つの夢を追いかけたい」という倒錯した願望が見え隠れする。自民党の憲法草案は、時代においてゆかれつつある政党の妄想ともいえる。

このシリーズを書き始めたときに「生産性を増すためにみんなで話し合いを始められたらいいのに」というような感想を見た、残念ながらこの状態での話し合いは何も解決しないだろう。そもそも話し合いをする素地がない上に、議論は相手をつぶすために行われているからだ。どちらかといえば、みんなが議論に参加すればするほど、生産性を下げる方向に進むことになるだろう。Twitterに参加している人たちには「自分のやりたいこと」がないのだ。

ということで、Twitterはそこそこにとどめて、各人が手を動かすことを始めるほうが生産的になれる可能性は高いということになるのではないだろうか。

Twitter バカの向こう側

NHKの「週刊ニュース深読み」を途中から見てちょっと暗い気持ちになった。東日本大震災の原発避難者がいじめられているというニュースに「いじめる側も放射能について漠然とした不安を持っている」という背景があるというのだ。知らないことが漠然とした不安を呼び、結果的に一番弱い子供に向かっていることになる。

嘘が飛び交っている

曖昧な情報が漠然とした不安を生んでいる。原子力発電所は国策で推進された歴史があり、自己保身のために様々な情報が錯綜することになった。さらにこれに是が非でも対抗したい人たちがいて不安を煽っている。

だが私たちは東日本大震災からなにも学ばなかった。豊洲の問題でも様々な思惑から様々な言説が飛び交った。中には豊洲移転を正当化するために築地の安全性を毀損する人たちが現れた。結果的に東京の魚そのものの信頼が揺らぐことに気がつかないのだろう。自分が正しいことさえ証明できれば、東京の魚なんてどうなってもいいという人ばかりなのかもしれない。

こうした状況で「正しい情報」を選択するのは難しい。さらに第一次情報がそもそも汚染されているということもわかってきた。「フェイクニュース」とか「オルトファクト」とか「ポストトゥルース」などという言葉が流行している。トランプ大統領が偽情報の発信源になり、日経新聞は政府関係者の「観測」を事実として流す。安倍首相は現実を捻じ曲げて建前を言い張っている。これらは「引用」が間違っているわけではない。「真実を隠蔽している」という見方はできるが、彼らが真実が何かをわかっているという保証もない。

私たちがやらなければならないこと

こんな中で私たちができることは何なのだろうか。最近の事例で考えてみたい。最近ネットではGPIFがトランプ大統領への貢物になるかもしれないというような言説が飛び交っている。このニュースを知るためにはかなり複雑な知識が必要になる。

建前上は独立しているので安倍首相が年金機構に指示をすることはない。かといって年金機構が忖度しないとは限らない。もともとは援助だったのだが、最近では国内外で「投資と援助」を使い分けている。援助の枠組みが使われるのは、多分国会の監視が必要ないからだろう。これを糊塗するのに安倍首相がよく使うのがwin  winだ。さらにアメリカが「投資」を受け入れてくれるかもポイントだ。基軸通貨国なのでファイナンスしなくてもいいのである。プライベートセクターの投資が歓迎されるのは政府の債務にならないからなのだろう。

結局この複雑な体系のバランスを見て、野党をうまく使いながら主権者として判断することが求められているのだ。

だが、そもそ何が不安なのかすらよくわかっていない

問題を解析するのは一大事だが、そもそも何が心配なのかということを言葉にすることすらできていないのではないかと思う。事実とされていることを習う訓練はしたが、自分が考えていることを表現する手段は学んでこなかった。

ブログを始めた頃には「意見があるならコメントに書いてくれればいいのに……」と思っていたのだが、最近それは日本人にとってとてつもなく難しいことなんだなあということを実感している。

最近、Twitterでメンション付きの引用RTをもらった。何か言いたいことがあるのかもしれないが、なにが言いたいのかわからない。「豊洲問題で合理的に事実が扱えない」という記事についてのコメントらしい。

最近は「そもそも計測するからイケナイ」という人もいるから驚き。安全に気を使うのは当たり前で、そもそも論なんてアリエナイ

そもそも計測するからだめとは言っていないのだが「そんなこと言っていない。よく読め」というコメントもだせない。ケンカになってしまうだろう。安全に気を使うのは当たり前というのは同意するが「そもそも論なんてありえない」というのは意味がわからない。意味がわかれば対処の仕方もあるのかもしれないが、意味がわからないとどうすることもできない。

考えてみると、感情を言葉にすることも難しい。「なにかを呟かざるをえなかった」ということは心理的な不調和を抱えていたということなのだと思うのだが、言語化しない限りそれは単なる怒りとしてしか知覚されないのではないか。それを140文字にまるめて「それが批判なのか賛同なのか」を示しつつ「批判の場合はなぜ批判しているのか」を書くことはとてつもなくハードルが高い。

どうして豊洲や安保法制の問題が議論(例え単なる罵倒合戦だったとしても)として成り立つのは、ある程度利害関係が明確で文脈が存在するからなのだろう。文脈がないとそもそも言語化すら成り立たないほど、知的な砂漠化が進んでいいるのかもしれない。

Twitterはバカ発見器という言葉の裏にあるもの

批判は特に「相手にわからせる技術」が必要になる。そもそも自分の感情を言語化する技術もない状態で異なる意見がぶつかるとしたら、これはもう「相手をバカ」と思わないとやってゆけないということになる。この状態で情報に被爆しても、情報は毒にしかならない。

意思決定できないのは情報が足りないからだと思われていた。しかし情報が増えてもそれに対処しない限り意思決定をする必要があり、そのためにはまず自分の中にある感情を言語化する必要がある。相手にそれを話すかどうかはそれ以降の問題だ。だが、これがとてつもなく大変なのである。

 

GoogleMapとTwitterであなたの回り半径3kmで起こっていることを調べる

GoogleMapAPIを使ってみることにした。JavaScriptはよく分からないのだが、Googleが公開しているサンプルコードをそのままコピペしてみるときちんと動作した。GoogleMapはKMLというファイルを読みこんでレイヤー表示することができる。何かできないかなあと思って、以下の要領で試してみた。

  • まず、GoogleMapAPIを使って任意の場所の座標を調べる。
  • 次にTwitterAPIを使って任意の場所の周辺で呟かれたツイートを抽出した。式はhttps://api.twitter.com/1.1/search/tweets.json?count=100&geocode=35.6625031,139.73192029999996,2kmのように書く。これは六本木6丁目の周囲2kmで呟かれているツイートを抽出せよという意味だ。位置情報を示すデータはgeocodeと呼ばれる。
  • このデータをKMLというファイルに整形する。手作業でやるのは大変なので予めプログラミングして置くとよい。
  • このKMLファイルをGoogleMapに読み込ませて表示する。下記のような画面が得られた。
  • このプログラムはバージョン2でも3でも動作した。2はかなり昔に終っているバージョンのはずだが未だに動かしてくれているらしい。古いAPIを切り捨ててしまうサービス(例えばTwitterやFacebook)もあるので、有り難い限りだ。

googlemapKMLファイルはかなり強力にキャッシュされるらしい。頻繁に情報が更新されるデータなどに使うのはやめた方がよさそうだ。CData形式にしておくと、httpで始まるテキストには自動でリンクが貼られている。

場所付きのデータはかなり多く見つかった。最近流行っていると思われる、スマホを使って場所をチェックインするサービスが普及しているようだ。たいていのデータは「どこで買い物をした」とか「どこで食事をした」などといったたわいもないものだった。イベントなどがあれば参加者の反応を見る事ができて面白いのかもしれない。

意外に思われるかもしれないが、これらのツイートのほとんどが公開されており、誰でも利用することができる。個人情報とか守秘義務などを気にする人はGPS機能を切っておいた方がいいのかもしれない。

KMLファイルは手動で作る事もできるが、最近のスマホカメラ(iPhoneやiPadなど)には最初から場所のコードが添付されている。これをPicasaにアップロードする。PicasaにはKMLファイルを出力するオプションがあり、コメントなども付加することができるので、プログラミングなしで情報の共有地図を作る事も可能だ。災害情報を近所と共有したり、お薦めのお店マップを作ったりと様々に応用できそうだ。

Twitterを使ったお手軽テキストマイニング

Twitter APIを使うと、特定の用語を含むツイート(直近100件)を抽出することができる。式はhttps://api.twitter.com/1.1/search/tweets.json?count=100&q=内閣改造のような形式だ。

本来なら、取得したデータを品詞ごとに分解してネットワーク解析を行う必要がある。Rを使うRMeCabというパッケージが有名だが、最近更新が止まっているらしい。いずれにせよ素人にはなかなかハードルが高い作業だ。そこで「無料ツール」を探したところ、オンラインで形態素解析をしてネットワーク図まで作ってくれるツールを見つけた。どの用語が使われているかを品詞ごとに分解してダウンロードすることもできる。

内閣改造を検索したところこのような結果が出た。もっぱらの噂は新しい農水大臣森山裕氏だ。どうやら暴力団絡みの黒い噂があるらしい。検索したところこのような記事が見つかった。河野太郎氏に期待が集っているように思えたので、ツイートを見てみると「生け贄として囲い込まれた」という記事が人気を集めているらしかった。何かと世知辛い。

他の政党に対するツイートの傾向は下記の通り。維新で検索すると西尾維新という小説家の名前の方が多くひっかかるという難点もある。

もっとも、Twitterで一度に取得できるツイート数の上限は100件なので、これくらいであれば手作業で見た方が早いのかもしれない。大雑把な傾向をテキストマイニングで見つけて、あとはコツコツと元データを当たるというのがいいのかもしれない。

CytoscapeとRでTwitterネットワークを概観する(技術篇)

Twitter APIでデータを集める。APIは JavaScriptや PHPからアクセスすることができる。最新版のRであれば直接アクセスすることも可能だ。今回は安保法制賛成派(右翼)と反対派(左翼)でそれぞれ4人を選びネットワークを作った。

TwitterデータからSIFファイルを作る。SIFファイルはusername1 follow username2のような形式をしている。

Cytoscapeに読み込ませて、並べ替え(Spring Embedなどを使う)て概要を掴む。データが大きくなると並べ替えに時間がかかるので、手作業で1名からフォローしているだけ、されているだけの人を取り除いた。

CytoscapeからGMLファイルを書き出す。

Rで読み込む。予めライブラリigraphを読み込んでおく。library(igraph) と read.graph(,format=”gml”)

コミュニティを調べるために下調べする。edge.betweenness.communityなどを使うが、いくつかの違った分類法を使うことができるが、方法によって精度や計算時間などに違いがあるらしい。

コミュニティを分割する。コミュニティの数が集約するまでNの数を増やして行く。詳しい事は分からないが、影響のないエッジを消していっているいるらしい。community.to.membership(g,data$merge,step=N)

データセットを作成する。data.frame(membership=d$membership,label=V(g)$label,betweenness=betweenness(g),closeness=closeness(g))

データセットを書き出す。write.table(df,file=”data.txt”)

エクセルなどに取り込んで betweennessで並べ直す。数値が大きければ中心にあることが分かる。

属性テーブルに編集し直すと(ID名 = メンバーシップ)Cytoscapeに取り込むことができる。ファイルの先頭に1行加えておくこと。それが属性名になる。

新しいビジュアルスタイルを加える。 Node Shapeを選び、Discrete Mappingを選ぶと属性ごとに色分けができる。Betweennessやclosenessを属性を利用して中心に近い円ほど大きく表示する事もできる。

手作業で並べたもの。大体正しくグループ分けされていることが分かる。ただし、異なるグループが共有されているアカウントはランダムにグループ分けされているらしい。黄色とオレンジが安保法案反対派(左翼)で、残りが安保法制賛成派(右翼)に属する。右翼は結びつきが薄いのでそれぞれ別グループを形成している。

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機械的(Spring Embed)に並べ替えたもの。

colornetwork3

Twitter上の左翼層と政権奪取構想

安保法制議論も一段落したので、Twitter上の右翼と左翼のつながり具合について調べてみた。前回の候補者の選び方を見直して、起点(0)が相互フォローしている安保法案に賛成の意見表明をしている人(右翼)と安保法案に反対の意見表明をしている人(左翼)を選んだ。その人たちがフォローしている人(1)を選んだ。1がフォローしている人を2として4までを辿った。選ぶ際に名前(反対派は「原発反対」とか「安倍を落とせ」などのフレーズを名前に入れている)を参考にしたので、ランダムというわけではない。

twitter_network2

前回と同じく左翼には強い関心の共有が見られた。大抵、反原発・反戦争法案などが見られる。時折、反TPPなどというフレーズもあった。いわゆる「左翼3点セット」だ。一方、右翼にはそれほど高い関心の共有は見られない。1組だけ関心を共有している人たちがいた。2と3の間には複数の共有アカウントがあり、反韓国・中国という話題を共有していた。中には反民主党というアカウントもあったが、彼らから見れば民主党は外国人(帰化はしているが)ばかりの「売国政党」だからだろう。左翼は特定の運動を通じて結びついているが、右翼の結びつきはそれほど強くない。

右翼は共有している政治家のアカウントも少なかった。唯一見られたのは安倍晋三と橋下徹という二大「強い政治家」だ。その他、片山さつきの名前もあった。左翼層は民主党(蓮舫、細野豪志)と社民党(福島瑞穂)などがフォローされている。今回選ばれなかったアカウントの中には「生活の党支持」を掲げているものもあるので、山本太郎などを支持している人もいるのではないかと思われる。

右翼層は、反韓国・反中国などで結びついている。いわば「ヘイト派」である。この人たちが明治憲法への回帰などの復古的な政策にどの程度同調しているのかはよく分からない。と、同時に左翼層の人たちも原発や戦争といった「汚い」ものを忌避しているのだが、それがどの程度共産主義(あるいは社会主義)への支持につながっているのかはよく分からないのである。左翼層は他人に対しての共感力が高いというわけでもないらしい。シリア難民保護や募金などと言った発想は見られなかった。

左翼層にとっての一番のチャレンジは考えを外に広げて行く事だろう。狭い共同体であることが予想され(検証は必要だろうが)るので、コミュニティとしての広がりはないのではないかと思われるからだ。「あの政治家は嫌いだ」と呟いているだけでは、議員を落選させることはできない。

左翼層は「原発・戦争・TPP」などの反対している。つまり、意識はなくとも「反米路線」と言える。政権を担当した党はどれも、自衛隊を認め、原発を容認するなど政権獲得後に親米・追米に路線転換している。すなわち、共産党が提案する「国民連合政府」がそのまま支持を集めることができるかは、はなはだ疑問である。また、こうした層がどの程度幅広く存在するかはまだ未知数だ。

顕在化した層は「好き」ではなく「嫌い」で結びついている。かつての無党派層が「官僚への敵意」で投票行動を起したのを思い起こさせる。しかし、脱官僚を唱い自民党をぶっつぶすといった小泉政権は官僚を潰さなかった。官僚から利権を取戻すといった民主党政権は後に官僚派に転じ消費税を増税した。中国に厳しく対峙してくれそうな安倍政権が誕生しても中国は依然として世界第二位の経済大国だ。安保法案はアメリカに便宜供与をしているだけなので、特に中国を潰す行動にはなっていない。

政党が「ヘイト」を利用するのは構わない。しかしヘイトには瞬発力はあっても持続性はない。振り向いてもらうきっかけにはなるが、これを積極的な応援運動への参加へ転換してゆかなければならない。積極的な応援運動とは簡単な動作でできる「勝利可能」な行動だ。成功体験を積み重ねてゆけば、やがて大きな目標へ到達することができるだろう。

その為にはまず、行動の受け皿になる政治的な集まりを作り、小さな行動から大きな行動へとつながる行為設計を行わなければならない。離反者が出る事も考えれば、1年未満という時間は決して長くはないことが分かる。