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「全体主義の心理学」1-4
第1部 科学とその心理的影響 | 第4章 測定不可能な宇宙

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The Psychology of Totalitarianism

目次

第4章 測定不可能な宇宙

第3章では、機械論的イデオロギーの(ユートピア的)目標を批判的分析に付した。本章では、このイデオロギーが知識を収集するために用いる方法に焦点を当てる。宇宙は機械であり、その構成要素は測定可能である-これがこのイデオロギーの基本的な仮定である。測定と計算が機械論的研究手法の基礎となる。このような認識論の出発点は、このイデオロギーの理想的な社会の概念と関係がある。理想的な社会は、客観的な数値データに基づいて意思決定を行う専門家であるテクノクラートによって導かれる。コロナウイルスの危機は、このユートピア的な目標が非常に身近に感じられるものであった。このため、コロナウイルス危機は、測定と数値への信頼を批判的分析に付すための卓越したケーススタディである。

この危機が起こるまで、社会は主に数値的なデータに基づいて統治されていたわけではない。最初は神話や宗教的な物語、後には政治的な物語によって導かれていた。機械論的イデオロギーは、物語への信頼を受け入れることができない。なぜなら、物語は本質的に非合理的で主観的であり、それが表すいわゆる客観的現実よりも、物語の作者について多くを語るからである。物語は言葉、それも何でもありの言葉で構成されており、事実との間に確固とした合理的な関係はない。

そして、合理的な根拠がなければ、人間は道を踏み外してしまう、そう機械論的なイデオロギーは信じている。聖職者の特権や政治家の無役など、結局のところ、これらの物語はすべてその作者に有利に働くことが多い。私たちはこれを軽んじてはならない。権力の乱用、あるいは最終的には不条理な恐怖につながるのだ。インドの儀式で焼かれた未亡人やヨーロッパの溺死した魔女は、果てしなく続く犠牲者の中から、ほんの数人の静かな証人に過ぎないのだ。このように、過去の社会は、物語-主観-不合理-痛烈な不正-不条理な恐怖というように、悪いものから悪いものへと変化してきたのである。

コロナウイルスの危機は、機械論的イデオロギーに思いがけない好機をもたらした。ウイルスの不確実性と恐怖が、物語よりも数字に基づいて意思決定を行う社会の形成と発展の基盤となった。今日、私たちは感染、入院、死亡に関する比較的「単純な」数字について話しているが、将来的には、身体機能のあらゆる側面を正確にマッピングしたハイテク生体データについて話すことになるかもしれない。

言葉とは異なり、数値は透明で合理的な判断のための客観的な根拠となる。そのため、権力の乱用や不条理な恐怖に対する解毒剤となる。そして、人間の苦しみを最小限に抑えることができる。データ-客観性-合理性-正確性-苦痛の最小化、これが未来の合理的な社会への道筋である。このように考えると、コロナウイルスは人類の至宝になるかもしれない。少なくとも、多かれ少なかれ、そういう話である。

図41.

原本参照

図41を見てほしい。イギリスの海岸線の長さを200キロメートルという単位で測ると、2,400キロメートルになる。50キロメートルの単位で測ると、長さは3,400キロメートルである。単位を小さくすると、グレートブリテン島の海岸線の長さは無限大に長くなる。理由は簡単だ。単位が小さくなると、不規則な海岸線に沿うようになり、国境線が長くなるのだ。このようにして、ポーランド系ユダヤ人の天才数学者ブノワ・マンデルブロは、測定は常に、測定単位などの一連の主観的選択によって相対化されることを示したのである1。

* *

また、測定自体が正確で準客観的であると考えられる稀なケース(例えば、棒のような厳密に一次元の物体の長さを測定したり、離散的なカテゴリーのメンバーを数えたり)であっても、解釈のレベルでは重要な主観的要素が存在する。表41は、フロリダ州で殺人罪で執行された死刑の数を、白人と黒人に分けたものである。結論は明らかで、フロリダでは白人の方が黒人よりも死刑になる確率が高いということだ。研究者たちは、黒人に対する偏見が死刑の原因であるというのは間違いであると結論づけた。しかし、ある統計学者が同じ数字を少し違った形で発表した。彼は、加害者の人種を白人と黒人に分けるだけでなく、被害者の人種もそれに合わせて分けたのである(表42参照)。これによって、逆の結論が導き出された。

表41. フロリダ州における犯罪者の人種別処刑数

原文参照

表42. フロリダ州における死刑執行(被害者の人種別

原文参照

黒人が白人を殺した場合の方が、白人が黒人を殺した場合よりも死刑になる可能性が高い。これが最終的な分析だと思いたいところだが、数字はさらに別の方法で提示することができ、それによってさらに別の結論が導き出される可能性があることは間違いない。

数字には独特の心理的作用がある。客観的であるかのような錯覚に陥りやすい。数字を見ると、人はそれを物や事実と錯覚してしまう。この幻想は、数字が常に相対的で曖昧なものであり、イデオロギーや主観的な陰影のあるストーリーから構成され、生み出されるという、明白な真実に対して人々の目を曇らせる。一見すると、数字は事実に対してのみ忠実であるように見えるが、よく観察してみると、数字はあらゆる物語に隷属的に奉仕していることが明らかになる。

第1章では 2005年に科学界で勃発したいわゆる再現性の危機が、実際には解決されなかったことを見てきた。それ以来、現在に至るまで、科学は誤り、杜撰さ、強引な結論、不正の蔓延と闘い続けている。コロナウイルスの危機は、ある意味、この危機の継続に過ぎない。ただ、今回は、その光景が学会の中ではなく、公の場で繰り広げられたという点が異なる。10年前に表面化したすべての問題が、今度はマスメディアの中で、目に見える形で、世界中の人々の前で展開された。最高レベルの科学者たちが、自分自身や同僚たちと矛盾し、単純な計算や計数の誤りを犯し、不当に考えを変え、科学的発表において明らかに金銭的利害に影響され、さらには意図的に人々を欺いていたことを公然と認めるのを目の当たりにし、多くの人々は自分の目と耳を疑うことになったのだ。

この騒動では、数字が重要な役割を果たした。コロナウイルスの危機は、感染者数、入院者数、死亡者数といった比較的単純な現象を計算することが原則であった。しかし、そのデータが客観的でないことは明らかであった。感染者数は通常、PCR検査によって決定されるが、これがなかなかうまくいかなかった。この検査は、ウイルス由来のRNA配列が体内に存在するかどうかを調べるものである3。その結果、感染から数ヵ月後(つまり感染してからかなり経ってから)でも、陽性と判定されることがある。これは、この検査の多くの限界の一つであった。

検査結果の陽性率から感染率の変化を推定することも、非常に問題であることがわかった。例えば、マスコミの取材に応じた公衆衛生の専門家たちは、検査の総数を調整することを頑なに拒んだ。(専門用語では、陽性率ではなく、陽性検査の絶対数を報告していた)。2020年夏、ウイルス学者でリエージュ大学元学長のベルナール・レンティエは、いわゆる夏の波(当時は第2波と呼ばれていた)の生データを入手することができた。彼はこれらのデータを批判的に分析し、実施された検査の総数を調整した後の推定感染者数は、メディアで報道された推定値の20倍から70倍も少ないと結論づけた4。2021年夏、このシナリオは繰り返された。今回、陽性率については時折言及されたが、再び、感染症の絶対数を描いたグラフをもとに夏枯れの警告が出された。

入院患者に関するデータも、極めて相対的なものだった。この危機の間、入院時に陽性反応が出た患者は、COVID-19の症状であろうと、例えば足の骨折であろうと、COVID-19患者と見なされた。ある時点で、スコットランド政府は方法を変更し、検査で陽性となり、かつCOVID-19の症状で入院した場合のみ、コロナウイルス患者とカウントするようになった。その結果は?その結果、COVID-19の患者数は当初の13%にとどまった5。

病院のデータを歪めた要因はこれだけではない。2021年の春、フランドル地方の新聞『Het Laatste Nieuws』のJeroen Bossaertは、コロナウイルス危機全体に関する数少ない徹底した調査ジャーナリズムを発表した。Bossaertは、病院やその他の医療機関が金銭的利益を得るために、死亡者数やCOVID-19による入院者数を人為的に増やしていたことを暴露した6。このこと自体は、病院が長い間そのような方法をとっていたため、驚くべきことではない。驚くべきことは、コロナウイルス危機の際、人々が利益動機が役割を果たし、データに影響を与えたことを認めようとしなかったことだ。医療分野全体が突然、準倫理的な扱いを受けるようになった。コロナウイルス危機以前にも、多くの人々が営利目的の医療や大手製薬会社のシステムを批判し、苦言を呈していたにもかかわらず、である。(例えば、Peter Gøtzsche著「Deadly Medicines and Organised Crime」(死を招く薬と組織犯罪)参照)7。

参考記事
「死に至る薬と組織的犯罪」 大手製薬会社はいかにして医療を破壊したか
Deadly Medicines and Organised Crime How big pharma has corrupted healthcare ピーター・C・ゲッチェ(Peter C Gøtzsche) 序文 リチ ...

さらに、死亡数に関するデータ(おそらくすべてのデータの中で最も基本的な変数)は、決して曖昧なものではないことが判明した。登録されたCOVID-19の死亡者の約95パーセントは、1つ以上の基礎疾患を示していた。米国疾病対策予防センター(CDC)によると、COVID-19だけが原因である死亡者は、死亡者のわずか6%である。いい質問だ。COVID-19で “死んだ “人をどうやって判断するのだろうか?もし、高齢で健康状態の良くない人が「コロナウイルスに感染」して死亡した場合、その人はその後「ウイルスが原因で」死亡したのだろうか?バケツの中の最後の一滴が、最初の一滴よりも多くこぼれる原因となったのだろうか?

これらすべては、コロナウイルス危機における基本的な数字は客観的なデータではなく、主観的な仮定と合意に基づいて構築されていると言うことだ。これらの合意の仕方によっては、数値は15倍から20倍もの差が出ることもある。この「主観の森」では、誰もが意識的であれ無意識であれ、自分の偏見に従って、自分の主観を裏付ける数字を選ぶのが普通である。したがって、数字からスペイン風邪並みの問題が起きていると結論づける人もいれば、特に異常は起きていないと考える人もいる。そして、この相反する2つの意見は、実はどちらも 「客観的なデータ 」に裏打ちされていることがある。

コロナウイルスに関する支配的なシナリオの数字は、ウイルスの危険性を非常に過大評価する傾向がある。そしてこの傾向は、支配的なシナリオのベースとなっている疫学的モデルにも反映されている。ロックダウン戦略の選択は、主にインペリアル・カレッジ・ロンドンで開発されたモデルに基づいていた。このモデルでは、パンデミックを食い止めるために大規模な対策を講じなければ 2020年5月末までに世界中で4000万人が死亡すると予測していた。これに対して、ノーベル化学賞を受賞したマイケル・レビット氏や、医療統計学の権威であるジョン・ヨアニディス氏など、著名な研究者たちが猛反発した。彼らは、インペリアル・カレッジのモデルが間違った仮定に基づいており、ウイルスの危険性を大幅に過大評価していることを指摘した。

参考記事
真理とは何か? コビッド-19の真実の主張をどのように評価するか?
Kimberly Milhoan医学博士 4月25日 2020年3月以前、私は医師としての資格があれば、コビッド19のような話題について信頼に足る資格と経験と洞察力があると他人を納得させるのに十分だと考えていた。今は、特 ...
COVID-19 ロックダウンの集団思考を再考する
『Public Health』2021年2月26日号 Ari R. Joffe1,2* 概要 重症急性呼吸器症候群新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)は 2020年にコロナウイルス感染症2019(COVID-19)の世界 ...

2020年5月末までに、これらの批判が正しかったことが完全に明らかになった。どの国も、ロックダウンに入ろうが入るまいが、モデルが予測した死者数の足元にも及ばなかったのだ。最も興味深い例は、スウェーデンだろう。この国は、インペリアル・カレッジのモデルによれば、ロックダウンに入らなければ5月末までに8万人の死者が出るはずだったのだが、もちろん入らなかった。もちろん、そうしなかったのだが、その死者数は6,000人だった。この6,000人という数字に到達するためには、上記のような「熱狂的」なカウント方法が必要だったのだ。そうでなければ、もっと少ない数字になった可能性さえある。

興味深いのは、公的な叙述や対策は、その根拠となるモデルが疑いを超えて間違っていることが証明されれば、すぐに調整(この場合は、より緩やかな対策の導入)されると期待されることだ。しかし、そんなことは全くなかった。公衆衛生担当者も国民も、それをダイヤルで調整したわけではない。何かが原因で、社会は集団的に、まるで差し迫った心理的な必要性を演じているかのように、同じように熱狂的に反応し続けることになったのだ。第6章では、この心理的な現象について述べる。

基本データである感染数、入院数、死亡数の信頼性が低いことは、他の疫学統計にも影響を及ぼした。感染致死率(IFR)症例致死率(CFR)死亡率、陽性率、再生産数、これらはすべてこの基本数値に基づくものである。この数字が20倍も違えば、それを基にした統計も同じように20倍も違ってくる。つまり、疫学・統計学の言説は、頭字語、小数点以下4桁までの計算、パンデミックの経過の数学的モデル化などで洗練された印象を与えるが、そのほとんどは偽りの正確さと疑似客観性を印象的に示しているのである。

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数字を無限大に相対化することはできない、と反論する人もいることだろう。確かに数字には議論の余地があるが、疑う余地のない事柄、ウイルスの危険性や対策の有用性を明確に証明する事柄がある、そう思わないか?

例えば、ICUは明らかにCOVID-19の患者さんで溢れているだろう?その通りである。しかし、その事実をどう解釈するかは別問題だ。COVID-19が特別に危険だということではなく、ここ数十年の間に、1.国民の大部分(特に肥満や糖尿病の人)がウイルス性肺疾患の重症化しやすくなっていること、2.ICUのベッド数が計画的に減少していること、という二つの傾向がぶつかりあった結果、過剰症になったように思われるからである。ICUの病床数が計画的に減少していること。このように、リスクを抱える患者数の増加傾向と、ICUの病床数の減少傾向は、遅かれ早かれ交わらざるを得なかった。実のところ、この交差点はコロナウイルスが発生するずっと前に、何年も前に起こっていた。また、ICUの過密状態は、例えば最近のインフルエンザの流行時にも発生しており、その際にも治療や処置の遅れが生じている。

したがって、病院の負担は、ウイルスの脅威を証明するものと解釈することもできるが、不適切な管理(病床の削減の進行)健康状態の悪化(肥満や糖尿病の増加)9,コロナウイルス対策自体の結果(つまり、不安な人々の流入、心身不調の増加)と解釈することもできる。このように、解釈の違いによって、取るべき政策が大きく異なってくる

ICUのキャパシティが限られていることが、経済的・心理的観点から見て極めて破壊的な対策を導入した最初にして最大の理由であったが、この危機の間にICUのベッドが追加されたことはない。そのような試みは全くなかった。個人と同様、社会もまた、心理的症状から何らかの「疾病利得」を得て、そのためにその症状を維持しようとする角度があるようだ。

さらに、COVID-19に伴う肺の症状がひどい患者もいることから、データに関する議論は一切ストップしているようだ。その症状が実際にあることは疑いようがない。しかし、通常のインフルエンザの症状と比較して、どの程度重症なのかは判断が難しい。インフルエンザ患者の肺のスキャンはほとんどなく、比較は難しい。そして、比較対象が描かれたケースでは、時に予想外の結果が出ることもあった。2020年末に、世界中のインフルエンザ患者の希少な肺スキャンを集め、COVID-19患者の肺スキャンと比較した研究が発表されたが10,その結論は「有意差はない」であった。この研究が正確な像を示しているかどうかは、何とも言えない。再現性の危機(第1章参照)以来、私たちは、どんな研究も慎重に実施され、その結果が正確な像を示していると仮定できないことを知っている。さらに、医療従事者や患者の証言から、コロナウイルスが肺に特に悪い影響を与える可能性は高い。

COVID-19の重大性を示す揺るぎない証拠とされる第三の要因は、死亡率の高さである。感染、入院、死亡に関する数字は主観的なものかもしれないが、結局のところ、コロナウイルス危機の際の死亡者数がそれ以前と比べて多いかどうかを確認すればよい。残念ながら、これは最も客観的な尺度のように見えるかもしれないが、これらのデータにも本質的に主観的な性質があり、それも無視されてきた。ゲント大学の心理学者で統計学者のEls Oomsが示したように、過剰死亡率の算出方法はさまざまである11。たとえば、基準期間(死亡率を比較する期間)の違いだけでも、過剰死亡率の決定に大きな違いが生じることがある。

また、超過死亡率のデータを集めた後は、そのデータの解釈という、より難しい作業が待っている。過剰死亡率は、必ずしもウイルスによる死亡率の指標とはならない。コロナウイルス緩和策そのものの巻き添え(免疫力低下、治療の遅れ、自殺、うつ病、依存症、貧困、飢餓など)あるいは、もしかしたら治療の結果である可能性だってあるのだ。例えば 2020年には、オランダの住宅介護の現場で、数千人の高齢者がロックダウン中の孤独とネグレクトにより死亡した12。また、ドイツの研究では、第一波のICUでの高い死亡率の約半分は、大量挿管(人工呼吸)によるものだと示唆されている13。これらの数字が完全に正確かどうかはわからないが 2020年半ばに逆効果という理由で病院がこのプロトコルに後ろ向きになっていることが分かっている。これは、私たちが自問自答しなければならない重要な問題である。もし、これらの要因で調整されていたら、ウイルス死亡率のグラフはどのようになるのだろうか?

マスメディアで大々的に報道された悲惨な事態を、私たち自身が大きく呼び込んでしまったこと、救済策そのものが問題の大きな部分を占めてしまったこと、これがこの危機の最も不都合な真実かもしれない。私は 2020年3月のオピニオンで、恐怖は現実の危険から限られた範囲でしか生じないが、いずれにせよ現実の危険を生み出すと書いた14。

ワクチン接種も同じカテゴリーに属するかもしれない。少なくとも、他のワクチンに比べれば、その効果が十分に調査されていない、あるいは、調査期間が極めて短いワクチンの接種が世界中で決定された。この点でも、有効性と副作用の両方について、多くの疑問が数字に表れていることがわかる。しかし、膨大なデータの中から、否定的な数字を選ぶことは容易なことだ。ワクチン接種率が高い国と低い国の間でパンデミックの経過に差がないとしたハーバード大学の研究について、誰がメディアで聞いただろうか15。ワクチン接種を受けた妊婦の流産率が通常の8倍であるとした研究について、誰がメディアで聞いただろうか16。これらの研究が正確に描いているかどうかはわからない。しかし、メディアで紹介され、コロナウイルスに関する支配的な物語を裏付ける数字がそうなのかどうかもわからない。ストーリーが数字を作るのであって、その逆ではない。それが問題なのである。

* *

ちょうど、コロナウイルス危機に対する数値的アプローチのもう一つの欠陥にたどり着いたようなものである。それは、対策が重要な要素であるにもかかわらず、その付随的な被害をほとんど無視していることだ。治療の遅れ、自殺、ワクチン接種、食糧難、経済的混乱などの犠牲者の数については、ほとんど公開されたデータや統計はない。危機の当初から、そうしたリスクを指摘する科学的な論文やプレスリリースが定期的に発表されていたのだから、なおさらである17。最初のロックダウンが始まったとき、オックスファム、WHO、国連はすでに、途上国のロックダウンによる栄養不良や飢餓による死亡は、まったく対策がとられなかった場合の最悪のケースでさえ、ウイルスによる死亡数をおそらく上回るだろうと警告していた18。

危機の経過を描くために作られた数学的モデルの周辺でも、同じような著しい無視が観察されることがあった。ウイルスの犠牲者の他に、コロナウイルス対策による犠牲者の可能性を表す数学的モデルは、一度も作られたことがなかった。いくつかのモデルを構築した専門家が、英国下院での証言で、なぜ対策による巻き添え被害をモデルに含めなかったのかと尋ねられたとき、彼らは、「これは疫学者としての専門外のことだ」と、率直に正直に答えた。このことは、専門家モデルの限界を示すだけでなく、心理的な盲点をも示している。社会全体が、医学における最も基本的な問いを完全に無視することができる。治療が病気より悪くないと、私たちは確信しているのだろうか?第6章では、このような注意力の狭窄が、大衆形成の社会心理学的プロセスの効果であることを見ていくことにしよう。

さらに、強権的な措置の効果を評価することには、驚くほどほとんど注意が向けられていない。その分、数字の解釈が一義的でないことが浮き彫りになっている。おそらく、他の西欧諸国のほとんどと異なり、封鎖を行わず、概して穏やかな措置をとったスウェーデンの事例が最もよく示している。まず、主要メディアは、スウェーデンの死者数をベルギーやオランダなどと比較した。その結果、スウェーデンの方が犠牲者が少なく、厳しい対策は無駄であると結論づけた。次に、隣国のノルウェーやフィンランドと比較し、この2カ国が「普通の」厳格な対策をとっていると仮定して比較し始めた。すると、スウェーデンはノルウェーやフィンランドの2倍以上の犠牲者を出し、厳しい対策は確かに有効であるという結論に達した。しかし、その後、ノルウェーとフィンランドの対策は間違っていた、という研究結果が発表された。その結果、ノルウェーやフィンランドの対策はスウェーデンの対策よりも緩やかであったという研究結果が出た20。結局、厳しい措置は無駄だったということになる。それが最終的な結論になるかどうかはわからない。しかし、今回もまた、数字は簡単に反対意見に転化できることは確かである。

アメリカ国内での比較でも、同じ問題がある。最も厳しい措置をとった25州と最も緩やかな措置をとった25州では、コロナウイルスによる犠牲者の絶対数にほとんど差はない。しかし、同じ時期に、最も厳しい10州と最も緩い10州を比較すると、最も厳しい州に有利な差があることがわかる。メディアで報道されるストーリーは、支配的な物語に有利なように、手加減なく数字を解釈している。対策をほとんど施さなかった州に犠牲者が少ないとすれば、それはほとんどの場合、外的要因(気候や人口の疎らさなど)に起因するものである。そのような国家は幸運であった。厳しい措置を課した国家が多くの犠牲者を出したとすれば、それも外的要因に起因するものである。このような国家は不運であり、ウイルスの被害を特別に強く受けた。しかし、対策が不十分な国に犠牲者が出たのなら、それは自分の責任である。もっと対策を講じるべきだったのだ。また、厳しい対策を施した国が犠牲者を出さなかったとすれば、それはその国の決断力が報われたことになる。つまり、どう転んでも、支配的なシナリオの中では、支配的なシナリオが常に正しいことになるのだ

国ごとの比較だけでなく、マスク着用の導入、社会的距離の取り方、戸締まりの導入、ワクチン接種キャンペーンの展開など、様々な対策の導入に対する感染曲線の分析が行われている。このような分析が支配的なシナリオの支持者によって行われる場合、それらは通常、対策に直ちに反応し、対策実施後に感染が減少することを示す。しかし、コロナウイルスに批判的な研究者が同じ分析を行うと、通常、曲線は対策の影響を全く受けていないと結論づけられる。

もしかして、このようなことは一般的なメディアの情報には当てはまるが、質の高い科学雑誌の記事には当てはまらないと思っていないか?残念なことだ。ウイルスの起源(コウモリか実験室か)ヒドロキシクロロキンの効果、ワクチンの(副作用)フェイスマスクの有用性、PCRテストの有効性、学童の感染性、スウェーデン式アプローチの有効性など、科学研究は最も矛盾した結論に導いているのだ。

ドイツの哲学者ヴェルナー・ハイゼンベルクは、「今はまだ確信が持てないという問題ではなく、決して確信が持てないということが重要だ」という不確定性原理でノーベル賞を受賞したが、私たちはそれを好まない。しかし、私たちはそれが嫌で、まだ確信が持てないのなら、もっとデータを集めよう。このように、私たちは数字の羅列に魅了され、本当に重要なこと、つまり、数字を解釈する際の主観的・思想的な枠組みについてのオープンな議論にたどり着くことができないでいる。数字が落ち着くのを阻み、社会を二極化させるのは、イデオロギーレベルでの暗黙の緊張、恐れ、意見の相違である。本当に問われるべきは、イデオロギーレベルに位置する。例えば 人間を、技術的にモニタリングし、薬学的に調整しなければならない生化学的な機械として見るのか、それとも、他者との神秘的な共鳴や自然の永遠の言語の中にその目的地を見出す存在として見るのか?

* *

本章は、数字の客観性に対するナイーブな信念に挑戦するいくつかの簡単な例で幕を開けた。イギリス国境の測定の例(図41,50ページ参照)は、測定が常に相対的で、使用する測定単位に依存することを示した。シンプソンのパラドックスは、単純で正確な数字でさえ、反対の解釈を導くことができることを示している。これらの単純な数字に当てはまることは、コロナウイルス危機における数字の熱狂的なダンスにも当てはまる。誰もが自分の偏見に合う数字を選び、誰もが自分の主観的なイデオロギー的虚構を支持するように数字を解釈することができる。数字が事実を表しているというほとんど抗しがたい幻想によって、人々はますます自分自身の虚構が現実であると確信するようになる。

この危機における数字の使用は、私たちが反応するのは事実ではなく、事実の周りに構築された物語であることをかろうじて認識させる。そのような物語は、純粋に助けようと最善を尽くす医療従事者、家族が苦しむ姿を見たくない人々、正しい判断を下そうとする政治家、できるだけ客観的に情報を提供しようとする学者によって紡ぎだされる。しかし、世論の圧力にさらされ、断固として行動しなければならないと考える政治家、コントロールを失い、手綱を取り戻すチャンスと考えるリーダー、無知を隠さなければならない専門家、自己主張のチャンスと考える学者、人間本来のヒステリーとドラマの傾向、ドル札の匂いのする製薬会社、扇情的なストーリーに喜ぶメディア、現代の一見解決できない問題に対する唯一の解決法を技術的全体主義体制に見出す思想によっても構築されている。

数字の組み立てや解釈における主観の影響は非常に強く、客観的であることを職業とする科学者でさえ、その餌食になってしまう。例えば、心理療法では、研究結果が研究者の主観的な好みを裏付けることが多いことが知られている。精神分析医は精神分析が最も効果的な学問であると、行動療法家は行動療法が最も優れた療法であると、システム療法家はシステム療法が望ましいと、この研究から結論づけるのが普通だ。これは一般に「忠誠効果」と呼ばれるもので、研究者が特定の理論に忠誠を誓うことによって生じる効果だ。この効果は、厳密に管理された実験的な研究や、医薬品の効果に関する研究など、他の科学的な領域でも現れる。

最も興味深いのは、この効果は研究者が気づかないうちに現れていることだ。地図もコンパスもない道を歩くハイカーのように、彼らはぐるぐると歩き、出発点である自分自身の主観的偏見に戻ってくる。もちろん、科学の目的は客観的な評価を行うことであり、主観的な偏見が結論に影響を与えることを排除することであるから、これは深刻な問題である。

なぜ、研究者は主観的な偏見に陥ってしまうのだろうか。その理由の一端は、次のような点にある。あらゆる研究手続きは、厳密には論理的な根拠がない無数の選択を必要とする。どの測定器を使うか?測定値をどのように解釈するか?欠損データをどう扱うか?などなど。研究者はこの膨大な可能性の中から、自分が望ましいと考える結果を確実に得られる選択肢を無意識のうちに選んでいる。

機械論に典型的な、測定や数値の客観性に対する狂信的な信仰は、根拠がないばかりか、危険でもあるのだ。主観的な偏見と数値の間には、一種の相互強化が生じる。偏りが強ければ強いほど、その偏りを裏付けるような数字が選択される。そして、数字がバイアスを確認すればするほど、バイアスはより強くなる。コロナウイルスの危機に適用する。恐怖と不安で飽和した社会は、無数の数字の中からその恐怖を確認する数字を選ぶ。そして、選ばれた数字が恐怖心を強める。

その結果、人々は不釣り合いな方法で反応し、その結果生じるすべての結果、経済的観点からは、無数の企業や中小企業の不況と倒産、社会的観点からは、人々の(身体的)絆の永久的損傷、心理的観点からは、さらなる恐怖と鬱、そして、肉体的観点からは、ストレスの多い心理・社会の苦境の結果として免疫力と身体の健康(10章参照)が崩壊してしまう。そして、政治的な観点からは、全体主義国家の台頭を付け加えることができるだろう。確かに、自分の主観的な虚構を現実だと思い込んでしまうと、自分の現実が他人の虚構よりも優れているとも思うようになる。こうして、自分の虚構はどんな手段を使ってでも他者に押し付けることができると思い込んでしまう。

本章の冒頭で、機械論的イデオロギーは、「客観的」な数値情報に基づいて統治され、主観的な好みや権力の乱用が排除された技術主義社会の導入を目指すと記述した。しかし、この章の最後では、数字の客観性に対する素朴な信仰が、正反対の結果をもたらすと結論付けている。支配的なイデオロギーは、自分たちの物語を裏付けるような数字をマスメディアで繰り返し示し、その結果、国民の多くが固く信じている、ほとんど架空の現実を作り出す。現実の認識は、数ヵ月後に非常に相対的で、時には明らかに間違っていたり、欺瞞的でさえあることが判明する数字によって、何度も何度も決定される。しかし、その間にもこの数字は、最も遠大な措置を押し付け、人間性の基本的な信条をすべて脇に置くために、何度も何度も使われる。言論の自由は検閲と自己検閲によって制限され、人々の自己決定権は、ほとんど想像もできないような社会的排除と隔離を社会に押し付ける予防接種によって侵害される。

コロナウイルス危機をめぐる言説には、20世紀の全体主義政権の出現につながったタイプの言説の典型的な特徴が見られる。すなわち、「事実に対する過激な侮蔑」を示す数字や統計の過度の使用21,事実とフィクションの間の境界のあいまいさ22,ごまかしや操作を正当化し、最終的にはあらゆる倫理的境界を越えてしまう狂信的イデオロギー信念23が挙げられる。しかし、まず第5章では、このような数値的な確信の錯覚にしがみつくようになる社会的条件について考察する。私たちは、偽りの安全への逃避は、不確実性とリスクに対処できない心理の論理的帰結であり、この無能さは何十年、いや何世紀にもわたって社会に蓄積されてきたものであることを理解する。

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