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なぜ専門家の意見が分かれるのか?分類法の開発
Why do experts disagree? The development of a taxonomy

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pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35912942/

Why do experts disagree? The development of a taxonomy

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研究論文

初出:2022年8月1日オンライン版

概要

人々はますます矛盾した健康情報にさらされるようになり、どの食品を摂取するかなど、多くの決定を下すためにこれらの情報を利用しなければならないが、その過程は多くの人にとって困難である。このような情報の不一致を、研究の不確実性や複雑性に関連する側面から説明する消費者もいるが、多くの消費者は、信頼性に基づいたより狭い範囲の説明を使っている。

専門家の見解の相違は十分に調査されておらず、見解の相違の原因の明確な特定と分類がなされていない。その結果、これらの矛盾の理由の範囲を理解するために、既存の文献にはギャップがある。

文献調査と専門家へのインタビューから得られた知見を組み合わせ、不一致の分類法を開発した。この分類法は、情報提供者、情報、不確実性3つの次元で分類された10種類の不一致を識別する。この分類法は、矛盾する情報に対処するためのより効果的な戦略の採用に役立ち、不一致の文脈における科学コミュニケーションの研究と実践に貢献することが期待される。

1.はじめに

個人が健康や栄養の問題について情報をウェブ検索すると、多くの場合、様々な情報源があり、その多くはその問題について異なる視点を表明している(Lee et al.)これらの視点の中には専門家が関与しないものもあるが、そうでないものもあり、専門家が提供する健康情報の矛盾にさらされると、混乱や専門家の反発、すなわち情報処理に関連する専門性の拒絶に関連することが分かっている(Carpenter et al.)このようなバックラッシュは、対象トピックを超えて他の-競合しない-トピックに一般化し、他の健康行動や健康増進メッセージに影響を与える可能性があるため、特に関連性が高い(Chang, 2013;Nagler, 2014)。例えば、Naglerら(2021)は、相反する情報にさらされると、他の無関係な健康メッセージに対する受容性が低下することを縦断的実験で発見した。このように、相反する専門家情報への曝露は一般市民の間に広く浸透しており、食事の選択など日常の意思決定に影響を与えている(Carpenterら、2016;Nagler. 2014)

人々が情報に基づいた健康上の決定を行う方法は、健康研究のプロセスと知見との関わりによって影響を受け(Bromme and Goldman, 2014;Schapira et al, 2016)、健康リテラシー(Sørensen et al, 2012;Virlée et al, 2020)の必須の側面である。以下の段落で述べるように、専門家の対立を素人が理解するための支援をナビゲートするという課題は、2つの重要な問題によって支えられている。第一に、専門家の助言が矛盾していることに対する一般人の説明は、非常に狭い説明の集合に留まっている。第二に、専門家の意見の相違を支える様々な理由を、読者が認識した矛盾する情報の取り扱いを支援する方法で統一し説明する概念モデルが存在しないことである。そこで、本稿では、専門家の見解の相違をナビゲートする一般人(あるトピックに関する非専門家)を支援するために、このような分類法を開発することを目的とする。

専門家の対立に対する一般人の説明の範囲の狭さ

最初の問題に対処するため、科学の一般理解に関する先行研究では、消費者に専門家の意見の相違を突きつけ、そのような意見の相違の存在をどのように認識し説明するかを調査している(Bromme et al., 2015;Dieckmann and Johnson, 2019;Dieckmann et al., 2017;Johnson and Dieckmann, 2018;Kajanne and PirttilA-Backman, 1999;Thomm and Bromme, 2016;Thomm et al., 2015,2017)。これらの研究では、通常、調査票を使用して、あらかじめ特定された3~4つの不一致の原因の可能性に関する自己報告データを収集している。正確な調査結果は異なるものの、一般的に、一般人は比較的狭い範囲の説明に頼る傾向がある。例えば、専門家の力量に基づく対立と研究プロセスの違いを区別することができず、また、視点と利害の動機の違いから生じる不一致を区別できないことを示唆する研究がある(Dieckmann and Johnson, 2019;Johnson and Dieckmann, 2018;Thomm et al, 2015)

専門家はしばしば自分のモデルに疑問を呈し、意見の相違を期待し、科学は基本的に社会的かつ協力的な探究であり、進歩は複数の科学的視点にもかかわらずではなく、そのおかげで行われることを認めている(Kuhn, 1962;Shanteau, 2000)しかし、多くの一般人は、専門家とは何か、科学はどのように実践され、どのように知識に反映されるのかについて異なる見解を持っている(Beebe et al.、2019)。そのため、科学者が何を知っているかを一般人に知らせることに次いで、科学者が何をしているかを一般人に教育することも同様に重要であることが示唆されている(Shapin, 1992)。知識の構築において科学者が果たす役割をより正確に理解することで、専門家があるテーマについて意見を異にし、他のテーマについて確信と一致を表明する理由を一般人が理解できるようになるかもしれない(Barzilai et al.、2020Douglas. 2015Smith and Scharmann、1999Solomon. 2021)。つまり、専門家は一致を期待しないが、一般人の不一致の認識は範囲が狭く、科学的プロセスを反映していない。このギャップを解決することが、この研究の目的である。

専門家の対立を概念化する際のあいまいさとギャップ

この分野の研究全体で、相反する健康情報は、人が同時に両方に関与したり信じることができないような形で互いに論理的に矛盾する2つ以上の健康関連の命題と定義されている(Carpenter et al.、2016)。しかし、これは重要な問題を提起している、つまり、専門家がそうしないところで、一般人が不一致を認識する可能性があるということである。例えば、ある情報源が「コーヒーは心臓に悪い」または「ワインは心臓に良い」と述べ、別の情報源が「コーヒーは2型糖尿病を予防する」または「ワインはがんのリスクを高める」と述べている場合、これらの情報源の情報は論理的に矛盾していないが、それでも読者は「コーヒー/ワインを飲むべきか」という疑問を持ってしまう。そのため、この対立は情報的というよりは意思決定的だが、それにもかかわらず対立していると認識されるため、「実際の不一致」と同じ処理メカニズムになる可能性がある(Carpenterら、2016;Weinberger and Bradley. 2020)。したがって、このような対立を概念化し、例えば、疑いの商人を効果的に打ち負かすために、一般人を支援する方法が必要である(Oreskes and Conway, 2011)。一般市民が専門家の意見の相違に対応できるよう支援するためには、まず、そのような意見の相違がなぜ生じるのかを知ることが必要である。

しかし、専門家の視点から専門家の意見の相違を概念化する研究はほとんどない(例えば、Feldman and Warfield, 2010;Matheson and Frances, 2018が指摘するように)、しかしこの話題に対する最近の関心は高まっている(例えば、Syntheseの特別号である「科学における不一致」(Dellsén and Baghramian, 2020)。哲学(Dellsén and Baghramian, 2020)、科学技術研究(Martin and Richards, 1995;Reiss, 2020)、科学の一般理解(Yearley, 1994)、健康文脈の中(Carpenter et al, 2016;Carpenter and Han, 2020)では、専門家の間の不一致や対立という概念が認知されてきた。しかし、概念的なアプローチをとる数少ない論文は、この不一致を分類法でモデル化しようとはしておらず、問題の狭い切り口に焦点を当てる傾向がある。専門家の知識に関する初期の視点は、専門性の要件としてコンセンサスを示唆し、その結果、専門家の意見が異なる場合、これは無能によるものか、イデオロギー、世界観、利害に基づく動機の相違によるものであると提案している(Einhorn、1974Hammond and Adelman、1976)。より最近では、これらの伝統的な視点は、人間の判断の基本的な限界(Chociolko, 1995;Massimi, 2019;Mumpower and Stewart, 1996)不確実性を認識する不一致の原因のより代替的なビューによって補完されている(Kattirtzi and Winskel, 2020;O’Reilly et al,2011;van der Bles et al., 2019)科学と知識構築の動的性質(Barrotta and Montuschi, 2018;Shanteau, 2000;Shapin, 1992;Stoto, 1982;Yearley, 1994)である。しかしながら、能力や利益相反といったより一般的に知られた概念を認識し、専門家やその機関の文化的、社会的、経済的、政治的文脈の影響といった側面を包括的に考慮した、専門家の意見の相違の原因となりうるものを概観する必要性がある。

本研究では

哲学、教育、情報処理、健康リテラシー、コミュニケーション、科学の一般理解などの分野の文献は、専門家の意見の相違という概念と、それが一般人によってどのように認識されるかについて、いくつかの洞察を与えてくれる。しかし、矛盾が存在したり認識されたりする理由の範囲に関する理論的理解に関しては、文献にはギャップがある。矛盾する情報の普及と、増大する情報負荷に対応するための一般人の情報リテラシー向上努力の必要性、それに伴う意思決定の必要性と個人的責任を考えると、このような理論的理解は時宜を得たものであると言えるだろう。

本稿の第一の目的は、専門家の意見の相違が生じる原因として考えられる範囲について概観することである。筆者らの知る限り、このアプローチは、特定のタイプの不一致の理論的言説や、不一致が認識される特定のケースの議論ではなく、包括的な立場をとるという意味で、新規性のあるものである。したがって、本稿は、(a)専門家の意見の相違の概念化におけるタクソノミ開発手法の記述、(b)研究者や実務家が利用可能な構造や枠組みを提供する独自の概観(すなわちタクソノミ)、および(c)教育実践におけるツールとしてのこのタクソノミの使用を提案すること、を通じて既存文献に貢献するものである。

2つのリサーチクエスチョンを設定した。専門家の意見の相違の原因は何か?(RQ1)とした。文献では、科学の本質について一般市民を教育する必要性が示唆されている(Khishfe et al., 2017;Shapin, 1992;Smith and Scharmann, 1999;Solomon, 2021)。科学者と専門家が知識構築において果たす役割をよりよく理解することで、一般市民は専門家が意見を異にする理由を理解し、知識の不確実性についてより適応的な信念を採用し(Barzilaiら、2020)、その結果、矛盾する情報により効果的に対処する戦略が生まれるかもしれない(Ferguson, 2015)。そこで、第二の研究課題は、「矛盾する情報の取り扱いを支援する際に、不一致の分類法を用いることについて、専門家はどのように考えているのか?」というものである(RQ2)。これらのリサーチクエスチョンを解決するために、意見の相違の分類を開発した。タクソノミとは、共有可能な専門用語を提供する知識の構造化表現であり、タクソノミの開発は、理想的には、文献に基づいた概念的な部分と、それを補完する経験的な部分から構成される(Nickerson et al.)そこで、タクソノミ構築と評価のプロセスを支援するために、専門家との半構造化インタビューを実施し、専門家の意見の相違という概念について意見を収集した。分類法のカテゴリーを説明するために、健康と栄養の分野での例を用いている。健康・栄養の文脈は、曝露レベルが高く、個人と公衆の健康という利害関係が強いことを考えると、特に適切である。特定の分野やトピックは、競合が認識される方法(例:情報の顕著性のレベルを通じて)や、分類法における異なるカテゴリーの相対的な重みに影響を与える場合がある(例:栄養学の文脈では、業界の影響、したがって利益相反の可能性が他の分野よりも顕著である可能性がある)。この分類法は、不一致を感じる特定の文脈、話題、分野、領域を認識することが不可欠だが、異なる領域間で有効であり続けることが期待される。つまり、この分類法の概要は有効だが、分類法内のカテゴリの相対的な重み、あるいは出現頻度は、トピックやドメインによって異なるだろう。

本稿では、まず、分類法を確立するための方法論について述べる。第二に、分類法の次元と特徴について叙述的に説明する。第三に、矛盾する情報をナビゲートするための方法と、提案された分類法の有用性に関する見解が議論される。最後に、本研究の限界について議論する。

2.方法論

本稿では、知識を整理するための構造を提供することで、研究者や実務家が複雑な現象を理解し分析する際に役立つ分類を指して「分類」という用語を用いる(Nickerson et al.2013;Oberländer et al.2019)Nickerson ら(2013)による分類開発法を用いた。この手法は、分類法を体系的に開発するための厳密な方法として提案されており(Oberländer et al., 2019;Szopinski et al., 2019)、健康文脈内の多領域にわたる探究を含めて広く使用されている(Hors-Fraile et al., 2018;Yang and Varshney, 2016)Nickersonら(2013)による方法は、概念的アプローチと経験的アプローチを統合した反復的アプローチを記述している。このように、この反復的アプローチは、トップダウンとボトムアップの分析を組み合わせて、有用な分類法を導き出すものである。文献に基づく初期概念化と専門家インタビューに基づく実証的な部分を含む7つのステップ(Nickerson et al.2013)は、1に示されている。専門家サンプルとインタビュー質問の概要に関する詳細は、表 1に記載されている。この研究プロジェクトは、UTS 人間研究倫理委員会 REF NO.の倫理承認を得ている。ETH19-3782 で承認され、参加者全員がインフォームド・コンセントを得ている。

図1.分類の開発方法

Nickersonら(2013)による7つのステップを特定したタクソノミ開発手法を用い、文献に基づく初期概念化と専門家インタビューに基づく実証パートを含んでいる。

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表1.専門家へのインタビュー

専門家サンプルの背景と専門知識の説明
科学コミュニケーションと科学理解に関する経験と知識を持つ専門家を、様々な文脈から選択するために、目的型サンプリングの技法を用いた。
フィールド 専門家の意見の相違に関する(国民の理解)関連専門知識
E1 教育心理学 科学に対する一般の理解、科学における専門家の論争
E2 看護 ヘルスリテラシー、健康情報評価
E3 消費者行動 健康行動変容、リスク認知、コミュニケーション
E4 社会的認知 健康心理学、消費者心理学、認知的不協和
E5 栄養学 科学コミュニケーション
E6 教育 認識論的認知、情報処理
インタビューガイドライン
インタビューは対面またはビデオ通話で行い、時間は55〜95分であった。これらのインタビューは、参加者の了解を得た上で、オーディオ録音された。インタビューを実施するために、研究者は、オープン質問とクローズド質問が混在するインタビューガイドを作成した。
矛盾する情報や科学的な意見の相違を経験したこと。
-日常生活の中で、矛盾する情報に遭遇した経験はあるだろうか?(具体的な例を挙げてほしい)
– 仕事上、情報が錯綜しているとき、どのようなことがあるだろうか?(具体的な例を挙げてほしい)
– これらの葛藤をどのように表現するだろうか?その表現にラベルやテーマをつけることができるだろうか?
– そのラベル、あるいはコンフリクトの種類について考えて、様々なタイプのコンフリクトの例を挙げることができるだろうか?
レビューモデル
提案されたモデルに対する見解。
– このモデルで、前に議論したすべてのタイプを取り出すことができるだろうか?
– 不一致のタイプを分類するのに役立つ他の変数を追加したいねか?
– このモデルを見て、識別された各変数の異なるタイプの対立の例を思い浮かべることができるだろうか?
– 使用されている用語についてどう思うか?他の用語の方が良いと思われる場合は、注釈を付けてほしい。
矛盾する情報をどのようにナビゲートするかについての見解/提案されたモデルの使い勝手。
– これらの対立や変数のうち、人々が理解することが最も重要だと思うものはどれか?
– これらの対立や変数のうち、人々が最も困難と感じるのはどれだと思うか?
– 人々は矛盾する情報に対処するために、どのような戦略をとると思うか?
– 人々は矛盾する情報に対処するために、どのような戦略をとるべきだと思うか?
– このモデルは、実際にどのように使用できると思うか?
– このモデルは、実際の使用目的に合うように改良できると思うか?
– その他、ご意見・感想があればお聞かせほしい。
分析方法
インタビュー記録の収集、整理、コード化、分類には、NVivo 12を使用した。インタビューは半構造化されており、文献レビューと概念分析を補完することを目的としていたため、インタビューガイドが最初のコーディングフレームワークとして機能した。テーマ別分析が行われた。コーディングフレームワークの使用、メモ取り、継続的な反復・反省プロセス、理論的思考やフィールドノートとの比較を通じて、テーマが検索、レビュー、定義、命名された(Nowell et al.、2017)

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3.専門家の意見の相違の原因に関する分類法

その結果、情報提供者に関連する原因、情報に関連する原因、実世界で科学を行うことの不確実性に基づく原因の3つのグループに分類された。図2に分類法とその10のカテゴリーを示す。その結果得られた分類法の特徴は、以下の段落で説明する。適切と思われる場合には、文献や専門家へのインタビューからの引用や事例を表2に示し、以下の段落の説明をサポートする。分類法開発の基礎となる分析の詳細については、補遺 A および Bを参照されたい。分類法の視覚的な表現も用意されている(復習のため、オンラインインタラクティブで利用できる補遺ファイル 1を参照されたい)。そこでは、各カテゴリーについて、定義、特徴、例、非例について、Frayerモデル(Frayer et al.、1969)を用いてさらに説明されている。このアプローチは、項目の定義と説明の両方に柔軟な方法を提供し、異なるカテゴリー間の差別化もサポートする。

図2.専門家の不一致の原因専門家の意見の相違の原因

10個のカテゴリーを、情報提供関連、情報関連、不確実性関連の3つのグループに分類している。ビューアーで開く

表2.専門家によるインタビューと文献調査からの引用と例で、分類の特徴を説明している

分類の特徴 専門家インタビューからの引用 文献からの例
インフォメーションに関連する原因
コンピテンス 「十分に大きなサンプルであらゆるものを相関させると、実は何の意味もない相関が見つかる。その結果、単なる偶然であったとして、結果を再現することができなくなることがある。このような科学的不確実性の認識が不十分だと、無能に基づく科学的不一致の原因になりかねない』。[E3] 法医学的評価のような複雑で曖昧な作業に内在する信頼性の低さに加え、研究により専門家の意見の相違の外因的原因が複数あることが明らかにされている。その1つが、法医学評価者の訓練と認定が限定的であることである。専門的な研修プログラムや認定医制度は、70年代や80年代のこの分野の初期に比べてはるかに一般的になっているが、今日、法医学評価を行う典型的な臨床家の研修や認定は、依然としてまちまちで、しばしば貧弱である(De Matteo et al.(Guarnera et al., 2017)*」と述べている。
興味・関心に基づく動機づけ 産業界から資金提供を受けていない研究者は、競争率の高い研究費制度に依存している。実績があれば、そのような研究費を獲得できる可能性が高まるため、ハイペースで論文を発表しなければならないというプレッシャーを感じるかもしれない。このように、イメージだけでなく、金銭的な利益も重要である」[E1] 業界の資金が結果を偏らせる例は、食品業界(Nguyen, 2020)*やタバコ業界(Murphy, 2001)*(Krimsky, 2019)*で説明されている。さらに、Merchants of Doubtで述べられているように、ニコチン中毒にまつわる物語は、タバコ産業が意図的に証拠を難解にし、コンセンサスの欠如という認識を生み出し、特に科学を利用してその主張を行った例である(Oreskes and Conway, 2011)*。利害関係の影響のもう一つの例は、学術研究の組織化の方法と、publish or perishの圧力の影響に関するものである(Grimes et al.、2018)*。また、非物質的な利益、つまり評判や認識といったイメージや地位に関わる利益から影響を受けることもある。
視点に基づく動機づけ 「どうしても自分の仮説を見つけたいのだろう。そのため、他の結果に対して盲目になることがある』。[E3] 視点に基づく情報提供者の動機という概念を記述または言及した文献の例として、Althubaiti (2016)*; Jussim et al (2015)*;Massimi (2019);Montpetit (2011); Robb (2020);Weaver and Miller (2017)がある。これまでの文献では、この説明を「イデオロギー」という言葉を使って言及してきた(Mumpower and Stewart, 1996;Yearley, 1994)。しかし、分類法の開発中に、「イデオロギー」という用語は、後者の方が世界観、価値観、信念の集合体をよりよく構成していると思われるため、「パースペクティブ」に置き換えた。
情報関連原因
エビデンスタイプ 1つの研究だけを基に考えるのではなく、知識の体系を考える必要がある」[E1]
特に栄養学では、多くのエビデンスが相関研究に基づいている。大規模なサンプルでは、そのような関連性を解釈することは難しく、多くの要因によって引き起こされる可能性がある」[E3]
「しかし、RCTが常に最良とは限らない。例えば、ビタミンは他の食品と相乗効果がある場合がある。そのような相互作用は、RCTの実験的設定では見逃されるかもしれない」[E3]
それ自体には論争がつきものだが、科学的証拠の相対的なレベルについては、幅広い合意がある(Parkhurst and Abeysinghe, 2016)*。特に医学研究においては、しばしばRCTがゴールデンスタンダードとしてもてはやされる。しかし、そのような試験にも、例えば高度に制御された実験的な、したがって不自然な文脈による欠点がある(Deaton and Cartwright, 2018)*。Weaver and Miller(2017)は、臨床栄養学研究におけるこの必要性を詳しく説明している。ヒトにおける無作為化対照試験は、関連性があり、因果関係の推論を可能にし、交絡を最小化するが、一般的にコンプライアンスが悪く、疾患のアウトカム指標を持つには不十分な期間であり、人間の経験と比較して人工的であると批判される」疫学は通常の行動との関連性を見出そうとするため、定常的な現象を研究したいという願望を満たすことができる。一方、結果は関連性であり、因果関係はない。交絡因子の環境から1つの栄養素、食品、食事パターンの役割を見つけ出すことは困難な作業である。しかも、個人が何を食べているかを把握する方法は、まだ粗雑なままである。それぞれの証拠が洞察を与えてくれるが、栄養学研究において完璧なもの、理想的なものはない」
エビデンスの有無 「すべての専門家が、理論とデータの両方を含む同じデータに同じようにアクセスできるわけではない。だから、実際には、証拠の入手可能性とアクセス性が重要である』。[E1] 例えば、Carpenterら(2016)が述べているように、専門家Aからあるサプリメントの摂取を勧められ、その後、専門家Bからそのようなサプリメントは副作用xを引き起こす可能性があると助言されたとする。専門家Aは、そのサプリメントが副作用xを引き起こさないとは言っていないので、両専門家は矛盾する命題を提示していない。しかし、サプリメントを摂取している本人にとっては、この状況は専門家の不一致と受け取られる可能性がある(Carpenter et al.、2016)
「従来、公衆衛生専門家は、公表された文献からエビデンスを求める。しかし、タバコの場合、多くの研究が、公表されないことを明確に意図して業界によって行われた』。(ローゼンら、2010)*。
入力のあいまいさ 心理学の例としては、自制心とそれがウェルビーイングに与える影響に関する研究がある。自制心の定義は曖昧で、専門家によってこの構成が異なっている。例えば、それは長期的な目標に到達するために行うことなのかどうか、といった具合である」[E3] ビタミンDと骨粗鬆症に関するエビデンスでは、次のように入力があいまいな例がある:「[ … ]ほとんどの研究は、ビタミンDの不足が骨粗鬆症のリスクを高め、股関節やその他の非脊椎骨折の可能性を高めることを示している。[ビタミンDを単独で投与する研究、ビタミンDと様々な量のカルシウムを併用する研究、ビタミンDを1日400国際単位(IU)投与する研究、1日800IUまで投与する研究がある[……]」ビタミンDとあなたの健康Breaking old rules, raising new hopes, 17 May 2019.(ハーバード・ヘルス出版、2019)*。
成果の曖昧さ 「私たちが行った研究が、同じ従属変数に焦点を当てていると言うのは、とても難しいことである。実際には同じような構成要素を表す似たような変数を使用しているが、わずかに異なる側面に焦点を当てている」[E1] 健康という文脈では、サロゲートマーカーと複合アウトカムが研究に使用されることがあり、これが(認識された)不一致の原因となることがある。サロゲートマーカーは、実際の結果変数との相関が期待される間接的な指標であり、例えば、より迅速かつ容易に評価できることから使用されている(Healthnewsreviews.org)。しかし、介入がサロゲートマーカー(例:骨密度)に影響を与え、それが意味のある臨床結果(例:骨折)をもたらさないことが判明した場合、認識される対立が生じる可能性がある。複合アウトカム、すなわち複数の測定可能なアウトカムが1つの結果に統合される場合の潜在的な問題は、治療や介入を実際よりも効果的に見せることができるということである(Healthnewsreviews.org); ‘[…] ある薬が、「死亡または胸痛」という複合結果を大きく減らすことになったとしよう。この発見は、その薬がより少ない死亡とより少ない胸痛をもたらしたことを意味する可能性がある。しかし、この複合結果は、胸痛の減少のみによってもたらされ、死亡は変化しないか、あるいは増加した可能性もある[…]’ (Cordoba et al., 2010)*。
不確定要素に関連する原因
専門家としての適性 栄養士が重要視することと、栄養学者が重要視することは違う。栄養士は、何かをどのように測定したのか、測定方法や装置の誤差はどうなのか、もっと気にすることだろう。栄養士は、測定方法や測定機器の誤差を気にするし、栄養士は、測定機器の誤差を気にする。[E5]
基礎研究と応用研究を比較すると、基礎研究は効果を示したいのであって、その効果の大小は問題ではない。しかし、応用研究では、実生活に影響を与えるような大きな効果に関係している場合のみ、興味深い」[E3]
基礎科学者は、ある栄養素が何をするのか、あるいは栄養素の状態が分子機構にどのような影響を及ぼすのか、その分子メカニズムを見つけることを優先する。それがなければ、彼らはその現象に納得しない。このアプローチの批評家は反対である。試験管内試験で得られた知見は、人間の状態を表しているとは限らず、操作された環境によるアーチファクトである可能性が極めて高い。動物モデルには、病気の結果を長期的にコントロールした食事設計が可能という明確な利点がある。しかし、どの動物モデルもヒトの疾病を完全に満足させるモデルにはなり得ない。[… …]’(Weaver and Miller, 2017)
問題構造に関する人間の判断 「では、ここで本当の問題は何なのだろうか?なぜ何かが出現するのか、あるいはそれに対してどうすればいいのか』。[E4]
「研究者はしばしば何かの小さな一部分しか扱わず、その後、より大きなものに対して結論や勧告を出すよう求められることがある。しかし、彼らはしばしば、政治や介入において発見を実行する方法を知らない」[E3]
「人は、観察する要因の種類と、知見の解釈を決める必要がある。この解釈は2つのレベルで行われる。研究データの解釈と、自分の結果だけでなく他の研究者の結果も参照しながら結果全体のパターンを解釈することである」[E1]
専門家が事実と価値の混同によって異なる問題定義を使用する場合、専門家の意見の相違が生じることがある(Eliott, 2019*; Parkkinen et al., 2017* )。
‘[…] ほとんどの研究は、ビタミンDの不足が骨粗鬆症のリスクを高め、股関節や他の非脊椎骨折の可能性を高めることを示している。しかし、サプリメントがどの程度骨折のリスクを減らすかについては、かなり意見が分かれている。[… …]’(Harvard Health Publishing, 2019)* その結果、この例では、対立は「何があるか」(vit Dと骨粗鬆症の間に関連がある)という問いについての不一致によって引き起こされるのではなく、「これに対して何をすべきか」(vit Dサプリメントは推奨されるか)、あるいは社会的価値や意味合いについての不一致の結果である可能性がある。なお、この事実-価値の混乱は、専門家は、実際には、もっぱら新しい現象を発見し、「何があるのか」という問いに答えることを望むかもしれないが、他者はしばしば政策決定に情報を与えることを期待するという考え方に裏付けられているかもしれない(Holst and Molander, 2018)*。
内在する不確実性 自分の発見を否定する別の発見が常に存在する、特に人間科学の分野では、100%の確信が持てない」[E4] コーヒーの効果については、相反する情報があふれている。[… …] おそらく、これほど多くの研究が異なる結論を出しているのは、人それぞれ、特に物質の代謝の仕方がある程度異なるからだろう。[… …]’ (ZME Science, 2019)*。
仮の知識 測定やテストが上手になり、研究プロセスが年々変化したため、調査結果が変化した」[E5]
まだ解明中だが、完璧な情報を待っていては判断できない』。[E5]
コーヒーの効果については、矛盾した情報があふれている。少し前まで、WHOはコーヒーを発がん性の「可能性がある」と分類していたが、後に「コーヒーとがんの関連性を示す証拠は不十分である」と発言を覆している。[… …]』(ZMEサイエンス、2019)*。
一般大衆は通常、科学が健全で決定的な情報を提供することを期待している。多くの読者は、暫定的なものへの言及を信頼性の低下と関連付けるようだ(Flemming et al., 2015)*。

の付いた文献は、補足付録Bの参考文献リストで確認することができる。

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ディメンション1:情報提供者に関連する原因

最初の次元では、情報提供者の能力、興味、視点が不一致の原因となりうることを確認する。能力やモチベーションの違いは、科学者が互いに意見を異にする原因として考えられるが、すべてのハードルを回避し、すべてのバイアスを避け、「良い」科学的実践を「悪い」ものと区別する科学的方法は存在しないことを認識することが重要である。主張を三角測量できるようにするためには、多くの場合、複数のタイプの研究から得られた証拠が必要である。さらに、以下の「証拠の種類」と「人間の判断」の分類要素でさらに議論するように、専門家は科学的プロセスの中で常に判断を下す必要があり、その多くは等しく「正しい」かもしれない。この点は、情報提供者に関連する原因の焦点である、能力または動機に基づく方法論の違いとは無関係である。この区別は、同じレベルの専門知識や動機を持つ者(エピステミックの仲間)の間でさえ、争われ、発展していくという科学の本質を反映している。すなわち、専門家が異なるが等しく合理的な方法で価値を解釈し、計量する場合に、意見の相違が生じる可能性がある(Kuhn, 1962;Seidel, 2019)。とはいえ、能力も動機も、情報提供者に関連する不一致の重要な特徴であることは、概説したとおりである。

コンピテンス(適格性)

専門家は、学歴や職歴、経験、科学的な専門知識に基づいて、異なるレベルの能力を持っている場合がある。専門家の能力レベルは、研究課題に答えるために使用する手法や研究プロセスに影響を与える可能性がある。これには、問題の解釈の仕方や、データの収集、統合、分析、解釈の仕方が含まれる(Gerrits et al.、2019)。研究で使用される方法論は、いくつかのタイプのバイアスに左右される。異なる方法は、これらのバイアスを多かれ少なかれ回避することができ、したがって、異なる知見と結論に至る可能性がある。専門家の力量は、経歴や経験の次に、十分な情報を得た上で根拠のある決定を行うために必要な量の時間と労力を投資する能力にも影響されるかもしれない。

モチベーション

専門家は基本的に有能だが、根底にある動機のために、正確で十分な情報を提供する意思がない、あるいはできない場合がある。しかし、不正行為、誠実な誤り、科学的不一致を区別することの重要性と複雑さは、注目に値する(Resnik and Stewart, 2012)。専門家の意見の相違は、利害関係や視点に影響される動機の違いによって引き起こされることがある。専門家、あるいは専門家が所属する企業・組織は、利害関係によって影響を受けることがある。利害関係には物質的なものと金銭的なものがある。例えば、業界で働く専門家は、その業界が生産または提供する製品に有利な知見のみを報告することに金銭的な利害関係を持つかもしれない。利害の相違は、知見の選択的な報告をもたらし、報告された知見に関する不確実性を認める専門家の意思に影響を与える可能性がある。一般人にとっては、情報源を評価する際に個人的な利害関係の可能性を考慮し、資金調達環境や政治的要因が研究テーマやアウトプットにどのように影響するかを認識することは、有益なことかもしれない。おそらく、より意図的でないレベルで、専門家(または専門家が関連する企業・組織)は、社会的、倫理的、文化的、宗教的、政治的側面に関する世界観、価値観、信念などの影響を受けることがある(Massimi, 2019;Montpetit, 2011;Weaver and Miller, 2017)。そのような信念やトピックに関する先入観は、意図的であれ無意識であれ、自分の事前の信念や仮説を確認する傾向を引き起こす可能性がある。

ディメンション2:情報関連の原因

情報提供者に関連する不一致の原因の次に、4種類の情報関連原因を特定した。専門家の意見の相違の原因として、証拠の種類や入手可能性の違いは、専門家にとっては一般的に明らかだが、冒頭で述べたように、一般人にはあまり認識されない。また、ある情報の確率が問題となるのではなく、入力変数や結果変数の関連性についての曖昧さが専門家の不一致の原因となる場合もある。

エビデンスタイプ

すべての科学的証拠の強度、品質、厳密性が同じレベルであるとは限らず、そのような違いは、異なる知見や結論の原因となり得る。問題空間のメンタルモデルを構築する際、人々は、存在する証拠の種類と、特定の問題に対処するためのその質を考慮すべきである。例えば、単一の症例を記述した研究に基づく証拠と、複数の研究結果を組み合わせ、それらの研究の質の指標を含む研究とは、異なる重みが与えられるべきである。複数の専門家が、相関研究と因果研究の違いと、エビデンスの評価におけるこの違いの重要性を強調した。エビデンス階層は、メタアナリシスと症例報告の高いレベルの強度を示すのに有用だが、固定された階層を用いるよりも、異なる研究デザインの知識と研究課題に答える相対的な能力に基づいてエビデンスを評価する方がよいかもしれない。

エビデンスの有無

情報の欠落は、一見、不一致ではなく、理解のギャップを生じさせるが、それにもかかわらず、対立を認識させることがある。専門家の情報欠落に関連する情報格差は、その専門家が特定の時間にその情報を利用できなかったり、アクセスできなかったりすることが原因である可能性がある。すべての専門家が、理論とデータの両方を含む同じ証拠に常にアクセスできるわけではない。学術論文は必ずしもオープンアクセスのデータベースで公開されているとは限らないため、一部の人にとってアクセスできない可能性がある。あるいは、新しいデータの普及が遅れているために、一時的にアクセスが可能になることもある。企業が作成したデータの場合、他者に情報を知らせないという利益や動機付けが存在することさえある(Rosen et al.、2010)。その結果、専門家は最も関連性の高い最新の情報にアクセスできなくなる可能性がある。

入力のあいまいさ

場合によっては、ある情報の確率が問われるのではなく、入力変数の関連性についての曖昧さによって専門家の意見の相違が生じることがある。つまり、次のような主張において、「x」が何だろうかを明確に定義する必要がある。つまり、「x」が「y」を引き起こすというような主張において、「x」が何だろうかを明確に定義する必要がある。これは、ある入力変数の中のサブカテゴリーに特に関連している可能性がある。例えば、ワインの消費による健康への影響について話すとき、特にワインではなく、アルコール全般の健康への影響に関する研究は、どの程度関連するのだろうか。標準的なワインにはアルコールが含まれており、ワインの消費は、したがって、アルコール消費に関連する多くの結果に左右されるかもしれない。しかし、ワインとワイン消費者は、例えば、特定のフェノール化合物の存在や、ワインはしばしば食事と一緒に適度に消費されるという概念を通じて、他のアルコール飲料やその消費者とは異なる可能性がある(Klatsky et al. 2003)。その結果、ワインの健康への影響に関する議論の入力変数としてアルコール消費量を使用した研究の関連性についての曖昧さから、専門家の意見の相違が生じる可能性がある。

成果の曖昧さ

結果変数の関連性も曖昧になる可能性がある。つまり、「y」が何だろうかを明確に定義する必要性がある。x’が’y’を引き起こす」という主張において、’y’が何だろうかを明確に定義する必要がある。多くの場合、健康や幸福といった概念が最終的に関心のある結果変数となるが、このような変数は定義が難しく、個人差や文脈の違いに依存する可能性がある。そのため、専門家によって同じ概念でも異なる定義がなされることがある。

ディメンション3: 不確実性に関わる原因

現実の世界で科学を行うことは、高度な不確実性を伴う。この不確実性は、世界のランダム性、科学的プロセスにおける人間の判断の必要性、そして私たちの知識の限界から来るものである。専門家は自身の推定や発見についてしばしば不確実であり、競合する説明や解釈について議論することは、科学的精神の本質的側面と考えられている(例えば、Merton and Merton(1968)における「組織的懐疑主義」。素人は、このように公然と示される不確実性をシニシズムをもって受け止め、その結果、その問題/専門家は結局のところ科学/専門家ではないに違いないと結論づけるかもしれない(Flemming et al.)専門家の不確実性の原因を知ることで、人々は伝達された不確実性を評価することができるかもしれない(Jensen, 2008;Jensen et al.、2011)

専門家としての適性

専門家が有能で、バイアスが問題ないと思われる場合でも、特定の質問に答えるためのその専門家の関連性については不確実な場合がある。これは、複数の分野が関与し、あるトピックの見方が異なる可能性がある複雑なトピックに特に関連する。例えば、アルコール消費に関する政策立案には、飲料業界、健康促進者、政治家、ソーシャルワーカーなど、さまざまな分野の専門家が関与しているが、彼らの声の相対的な重みについては疑問が残ることがある。

問題構造に関する人間の判断

専門家は、専門家のネットワークを利用し、それに貢献する社会的営為としての科学をどのように実施するのが最善かについて、異なる考えを持っているかもしれない(Cranor, 2005)。専門家は、(a)問題の定義と(b)情報の統合の方法について判断する必要がある(Mumpower and Stewart, 1996)専門家によって問題の捉え方が異なると、問題の定義、調査方法、調査結果の解釈、結論の形成が異なる可能性がある。また、専門家による情報の整理・統合の仕方の違いも、不一致の原因となり得る。
(1)変数の同一性、因果関係の方向性、要因の相対的重要性などのメンタルモデルの構築、
(2)情報を判断するための認知プロセスの使用、例えば、情報の選択と評価における分析的アプローチと直感的アプローチの使用、
(3)整理統合モデルの採用、例えば、異なるタイプのモデルが異なる専門家の判断プロセスに良い形で適合するかもしれない(Mumpower and Stewart, 1996)、などが求められる(整理主義に対する専門家の判断は異なるレベルである)。
最近、Lichtenstein (2021)は、理論選択が、疑問や現象を扱うのに最も成功した理論だろうかどうかよりも、追求の価値に基づいていることが多いことを指摘した。その結果、理論選択が発展的有望性、問題の顕著性、方法論的アプローチなど科学的プロセスの考慮事項に影響されることに留意しない場合、追求する理論の現在の認識価値や説明価値に対する科学者の信念は過大評価されることがある(Lichtenstein, 2021)

内在する不確実性

固有な不確実性とは、世界のランダム性に起因する不確実性のことである。これは、人が何かについて実際にどれくらい知っているかというタイプの不確実性を指す、認識論的不確実性とは区別される。この固有の不確実性は、将来の結果に関連する確率と定義した一部の人々によって「aleatory uncertainty」と呼ばれてきたものに似ている(van der Bles et al.、2019)。固有の不確実性が将来を指すのに対し、認識論的不確実性は現在の問題についての確信に関するものであり、私たちの知識の限界を認識することを表す。認識論的不確実性とは、現在不完全であるが理論的に到達可能な現象に関する知識を指す。その結果、認識論的不確実性は、例えば、科学的方法論の変更によって低減することができるが、aleatoryまたは固有の不確実性はできない(Dieckmann et al.、2017)

仮の知識

専門家は、(a) 状況や制約が変化するダイナミックな状況の中で仕事をし、(b) 既存の知識を基に、アイデア、理論、概念を修正し更新し続ける(Shanteau, 2000)。このような知識のダイナミックな性質は、今日の「事実」が明日には時代遅れとなり、昨日の欠点とみなされる可能性があることを意味する。さらに、社会的(政策の必要性)、財政的(資金不足)な要因が、迅速に解決策を導き出すプロセスを急がせ、科学者が議論に参加したり、不確実性を表明しないよう圧力をかけることもある(Shapin, 1992;Yearley, 1994)

4. 矛盾する情報をどのようにナビゲートするか、提案された分類法の使い勝手についての見解

文献や専門家によるインタビューでは、上記のような次元とその要素が個別に認識されているが、分類法の目的は、これらの不一致の次元をまとめて、(表2が示すように)共通の概念化を提供することである。第2章(方法論)で述べたように、分類法の開発における専門家へのインタビューでは、分類法の実際の使用とそれに伴う潜在的な障害に焦点が当てられた。以下では、これらの知見を紹介し、考察する。

各特徴の相対的な重要性と難易度

専門家は、「最も重要な」または「最も解決しにくい」紛争や変数の種類に関連する問題について議論するよう促された。これらの質問は、専門家の意見の相違を一般人が理解するために分類法をどのように利用するか、また、リソースの開発において注意を払うべき領域について重要な洞察を与えてくれる。情報提供者に関連する原因、すなわち「能力」と「動機」は、「証拠の種類」とともに、理解するために最も重要なカテゴリーであると最も頻繁に考えられており、次いで「固有の不確実性」、「知識の暫定性」、「結果の曖昧さ」であった。最も理解しにくいカテゴリーとしては、結果の曖昧さ、エビデンスタイプ、固有の不確実性が最も多く挙げられた。また、「入力の曖昧さ」は、2番目に理解しにくいとされたカテゴリーであり、「専門家の卓越性」、「人間の判断」、「知識の不確実性」がそれに続いた。

対処方法

インタビューから、人々が矛盾した情報に対処するために使う可能性のある、多かれ少なかれ適応的と思われる5つの非相対的な例示的戦略が、これらの対処戦略に影響を与える可能性のある決定要因とともに、3の引用で示されるように、浮かび上がった。

  1. 情報を評価し、どの主張が代替、補完、混合される可能性があるかを特定する。
  2. 信頼性または能力マーカーなど、ソース情報の評価。
  3. 動機づけされた推論、または新しい情報を評価するために、自分の以前の知識や信念に依存すること。
  4. 評価に基づいて判断するのではなく、情報源の権威(=ステータス)や権威性(=ステータスシンボル)などのヒューリスティックな手がかりを判断材料とする。
  5. 再帰性効果やプライマシー効果などの心理的バイアス。

表3.「人々は相反する情報に対処するためにどのような戦略を用いるか」に対する専門家の回答の分析

インタビューから、人々が矛盾する情報に対処するために使用する可能性のある5つの相互排他的でない例示的な戦略が、これらの対処戦略に影響を与える可能性のある決定因子とともに、引用で示されたように浮かび上がった。

ストラテジー 心理的な偏りのある思考 再帰性効果とプライマシー効果 最初に読んだものが正しいと信じている、あるいは、最後に読んだものが正しいと信じていることがある」[E4]
人は、後から聞いたことよりも、最初に聞いたことを信じる」【E5】。
ヒューリスティックキュー 誰が伝えるか、信頼できるかどうか、自信を持って提示するかどうかによって、情報の重みを変えている」[E5]
「人がメディアを読むとき、ヒューリスティックな手がかりに従うことが多い。例えば、「教授のことを信じるのは、彼のステータスが彼をより信じやすくしているからだ”といった具合に。人は手がかりを探すのである』。[E3]
動機づけされた推論 「人は自分が信じたい情報で動く。人は自分が望む答えに投資する。「その感情的な側面を回避するのは難しいだろう」[E2]
情報の批判的評価 評価ソース まず、誰が書いたのか、著者の経歴はどうなのか、といったソーシング戦略を用いるだろう。そして、信頼できる知識生産の目印を探すのです」[E6]
評価内容 「人々は、証拠に基づくものと逸話的なものを区別しない。実際、物語は非常に強力なものになり得る』。[E2]
決定要因 コンテクスト要因 プレゼンテーション 「コンテクストが使用する戦略を大きく左右すると思う。例えば、フォーマットやレイアウトだけでなく、読みやすさや情報検索のしやすさも重要な役割を果たすだろう」[E4]
トピックのドメイン/フィールド 「人々は、自分がいる領域によって、相反する情報に異なる方法で対処することがある。例えば、医学などの科学分野では、より客観的な研究方法のみを使用し、その基準もより客観的であると認識されているが、社会科学では、知識はより主観的で、より個人的で、より意見を通して得られると認識されている」[E1]
個別要因 性格の特徴 人の性格特性は、その人が相反する情報に対処するための戦略にも重要な影響を与えるだろう。例えば、人は不確実性に対して異なるレベルの耐性を持っている」[E4]
情報との関係 話題への関与や情報の関連性が、人々が矛盾する情報にどう対処するかに影響する」[E4]
不一致の外観は、読者にとっての情報の関連性に依存する」[E4]

人々が矛盾する情報にどのように対処するかについての見解を示すために、インタビューに応じた人々による引用。

ビューアーで開く

インタビューでは、人々が矛盾する情報に対処するために使用する可能性があるこれらの戦略のほかに、人々が矛盾する情報に対処する方法に影響を与える可能性がある要因や決定要因も特定された。テキストの読みやすさなどの文脈的な要因は、使用される戦略に影響を与える可能性があるが、トピックが位置する領域も使用される戦略に重要な影響を与える可能性がある。個人的な要因としては、性格的特徴(不確実性に対する耐性、終結の必要性など)が、人々が矛盾する情報に対処する方法において役割を果たすと考えられる。さらに、トピックの関与や読者との情報の関連性が情報処理に影響を与える可能性もある。

これらの戦略や決定要因は、人々が矛盾する情報に対処する方法の特徴である。したがって、これらを理解し、素人や専門家が不一致の文脈でこれらの特徴を意識するのを助ける可能性があることが重要である。インタビューから得られたデータが示唆するように、この分類法の知識と意識は、情報のソースと内容の評価において直接的に、また、人々が矛盾する情報に対処する方法の意識を促進することによって間接的に人々を助けることができるかもしれない。矛盾する情報や専門家の意見の相違に直面したときに、人々が使う可能性のある対処戦略やそのメカニズムについてさらに詳しく説明することは、この記事の範囲外である。しかし、いくつかのテキスト的、文脈的、状況的、個人的な決定要因が、人がどのように科学的情報に関わり、健康上の主張について批判的に考え、相反する情報をどのように処理するかを決める役割を担っており(Kahan, 2012;Stadtler and Bromme, 2014;Walton, 2017)、この分類法がどの程度までそれを支援できるかも重要であることに注意しなければならない。例えば、個人の特性については、実際には、ある要素が一般大衆の中の特定のサブグループの間で他のものと比べてより顕著になる可能性がある。例えば、様々な職業や教育の場に身を置いている人は、その教育的背景から専門家の意見が異なることを認識しやすいかもしれない。また、認知的閉鎖性(Webster and Kruglanski, 1994)の必要性が低いため、不確実性の認識や経験が異なる可能性がある。さらに、文化的認知、つまり自分の価値観に合ったリスク認知を形成する傾向が、科学的コンセンサスの存在や情報の健全性に関する個人の信念を形成することが示されている(Kahan et al.、2011)。今後、このような個人差の影響を調査する必要がある。

分類の実践への活用

本稿で紹介する分類法は、不一致の原因として考えられるものを列挙・分類し、不一致に関するコミュニケーションに使用する用語集を提案することを目的としている。そのため、研究者に今後の研究で使用するためのフレームワークと用語を提供する。さらに、この分類法は、実践に役立てることができるかもしれない。発信者(メッセージを提供する側)にとっては、読み手が情報源や情報そのものを評価するのに役立つようにメッセージを構成するのに役立ち、より効果的な科学コミュニケーション活動を促進することができる。読み手(メッセージを受け取る側)にとっては、矛盾する情報の取り扱いを支援することができる。

読者が矛盾する情報を効果的に処理するためには、読者を支援しなければならない。そのための重要な要素は、対立の存在とその原因に関する教育である(Smith and Scharmann, 1999;Solomon, 2021)。専門家が真実の守護者であり、確実で曖昧さのない情報のメッセンジャーとみなされている場合、専門家の意見の相違に触れることで、情報の混乱や拒絶が生じる可能性がある(Nagler, 2014;Shapin, 1992)。そのような場合、相反する情報に触れることで、科学者や科学、その助言の信頼性についての読者の一般的な信念にも影響を与える可能性がある(Chang, 2015;Lee et al.)この分類法の特徴は、科学者が何をしているのか、それがどのように知識に反映されるのか、専門家の意見の相違が正常であることについての認識を高めるために使用されるかもしれない。このような意識は、より適応的な認識論的信念、すなわち、知識は不確実で動的であり、知るためには正当化、例えば複数の情報源間の相互確証が必要であるという信念をもたらすかもしれない(Flemming et al.)認識論的信念は、人々が情報を処理し、対立を処理する方法において重要な役割を果たすと考えられている(Knight et al.、2017)。より適応的な信念を持つ人は、健康アドバイスや科学一般を信用せず、情報を無視するのではなく、不一致の両側の情報に積極的に関わり、十分な情報に基づいた意思決定に至ると予想される(Ferguson, 2015;Rogers and Gould, 2015)

最近、医療の世界では、患者に力を与え、選択肢を与えようという動きがある。私たちは、これがコスト、リスク、ベネフィットであり、あなたが決断するのだと言っている。[E2]

専門家の意見の相違が普通であることを理解してもらうことは、とても重要だと思う。[E3]

これまでの研究では、専門家の意見の相違の存在を説明するために、一般人は非常に狭い属性のセットを使用する傾向があることが分かっている(Dieckmann et al., 2017;Dieckmann and Johnson, 2019;Thomm et al., 2015,2017)。この分類法は、不一致の追加の可能な原因について人々を教育することができる;例えば、情報提供者関連の原因の次に、認識された不一致を説明することができる情報と不確実性関連の原因の範囲があることを人々に知らせることができる。例えば、情報提供者に関連する原因の他に、情報や不確実性に関連する様々な原因があることを知らせることで、認識された不一致を説明できるかもしれない。しかし、解決は不一致のタイプによって異なり、例えば、不確実性や曖昧さに「慣れる」ことを意味する場合もあれば、専門知識の関連性の理解を深めることで解決を意味する場合もある。今後、一般読者がどのように分類学上の対立を解決していくのか、さらなる研究が必要であろう。

この分類法は、意見の相違にはさまざまな潜在的原因があることを理解するのに役立つかもしれない。また、遭遇した特定の対立を解決するのに役立つかどうかは、その対立の種類による。もし、不一致が動機の違いに基づくものであれば、この点を解消するための直接的な説明や直接的な戦略になりえる。しかし、たとえば、不一致の原因が複雑さや不確実性にあると説明する場合、説明できることが解決につながるわけではないので、彼らにとってはかなり難しくなる。なので、説明には、実際に解決するための戦略をすでに示しているのか、それとも、説明を解決するために他の戦略が必要なのか、質の違いもあるのである。[E1]

この分類法は、理想的には、Learning-by-Doingの文脈で、そのような反省的認知の努力を助ける、または導く道具として機能するように、反対意見に対する考察を促すリーディングとライティングのタスクとの組み合わせで使用することを提案する。

この分類法は、カリキュラムの一部として使用することができる。生徒にメディアの報道を見せ、分類法を使って情報を調査させることができる。メディアトレーニングは現在、学校で行われている。科学、情報、健康リテラシーを学校のカリキュラムに追加することができる。[E3]

学生にとって、知識とは何かということを明確に考えることは非常に重要である。この分類法は、それを解き明かすのに役立つ。知識構築の複雑さと多くの要因の理解が容易になる。[E6]

例えばこの分類法を通じて習得するような、論争意識、適応的な認識論的信念、専門家の意見の相違の原因に関する知識は、情報リテラシーの一部分に過ぎない。批判的に考え、情報に対してバランスの取れた判断をする方法を学ぶための支援には、読解力、計算力、科学的推論力など、多面的なアプローチが必要である(Pickard et al,2014)

バリア

専門家の見解の相違の原因について人々に教えることは、人々の信念を高めるというよりも、科学や科学者に対する懐疑心を助長するのではないかという懸念から、科学・健康リテラシーの一部と見なすべきかどうかを問う人もいるだろう(Flemming et al.2020;Frewer et al.2003;Simis et al.2016 )。すべての情報は暫定的であり、争点があることを認識するような認知状態を育成し、その結果、絶対にすべてを疑うように促すと、人々は批判的ではなく、冷笑的になる可能性がある。その結果、人々は、高度に絶対主義的な信念(「真実は固定的で単一である」)を持つ論争知らずの人々と同様に、過度に多元的な認識論的信念(「真実には多くの方法がある」)を採用したり、「反科学主義」に陥ったりする可能性もある。不一致の原因に関する知識や信念が、人々が矛盾する情報を処理する方法、健康リテラシーのレベル、意思決定、健康関連行動に与える影響を調査するためには、さらなる研究が不可欠である(Dieckmann et al.、2017)。具体的には、非生産的な無知と非生産的な相対主義の間にある生産的な評価主義の微妙な線についてのさらなる調査が必要である(「知識は進化する、不完全な、方法を通じて正当化される」)。さらに、情報の正確でバランスのとれた評価に至るために、情報の評価を促すこの分類法の実用的な使い勝手の検討も必要であろう。

5.本調査手法の限界

本研究は、文献レビューと専門家へのインタビューからなる分類法開発手法に基づき、意見の相違の分類法を提供するものである。この定性的分析の妥当性と信頼性を支えるために、いくつかのアプローチがとられた。まず、質的データ分析の信頼性、移転性、信頼性、確認性を高めるために、Nowellら(2017)による主題分析のための方法論を用いた。第二に、Nickersonら(2013)による体系的な分類法の開発と、Szopinskiら(2019)による分類法の理解度、完全性、知覚的有用性の評価に、終了基準を詳述した、確立された厳密な方法を使用した。第三に、インタビュー対象者は、分類法構築と評価における要件である専門家の意見の相違を議論するための専門性と関連性に基づいて選択された(Szopinski et al.、2019)。とはいえ、サンプルサイズが小さく、このような目的別サンプリング手法には、代表性と一般化可能性に関する重要な限界もある。さらに、最良の、正しい、あるいは完成された分類法は定義できない可能性があり、動く目標である可能性が非常に高いので、目的や目標と見なすべきではないことを認識したい。その代わりに、この分類法は拡張可能であり、認識を高め、議論を喚起し、さらなる研究を奨励するためのツールを提供することを目的としている。今後の研究では、矛盾する情報の取り扱いを改善するための教育的介入策の設計に、この分類法をツールとして使用することを検証する必要がある。最後に、インタビューや質的データ分析において、研究者の直接的・間接的な影響を認めることが不可欠である。しかし、専門家の意見の相違という概念の理解は、理想的には、研究者とインタビュー対象者の主観的知識と文脈依存の現実に基づいて行動する複数の見解から生まれると考え、研究パラダイムの連続体の構成主義側におけるこの協調的アプローチを制限ではなく、資産とみなす(Guba and Lincoln, 1994)

6.まとめ

専門家の意見の相違を概念化することは、専門家による情報の拒絶を防ぎ、混乱を減らすために、そのような意見の相違に対する一般人の理解を支援する上で重要なステップである。本稿は、専門家の見解の相違の概念化に貢献し、その相違を認識しやすくすることを目的としている。本稿では、専門家へのインタビューや文献調査を含む分類法開発のアプローチに基づき、10の特徴を明らかにした。これらは、情報提供者、情報、不確実性に関連した専門家の意見の相違の原因という3つの次元で分類されている。この分類法の主な用途は、専門家の意見の相違に関するさらなる研究とコミュニケーションのための理論的基盤を提供することである。さらに、情報を見分けるための様々な原因に関する知識は、例えば、健康情報の効果的な評価に役立ち、開発された分類法は、コミュニケーション担当者と読者の両方に、証拠に基づく情報を伝達するための情報を提供し、手助けすることができるかもしれない。

資金調達

著者は、本論文の研究、執筆、出版に関して、以下の財政支援を受けていることを明らかにした。本研究は、オーストラリア政府の研究訓練プログラム(RTP)奨学金による支援を受けている。

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