0:00:00.952,0:00:02.714
私は気象学者です

0:00:02.738,0:00:05.881
物理気象学の学士、修士[br]博士号まで持っているので

0:00:05.905,0:00:08.041
れっきとした気象学者です

0:00:08.444,0:00:13.143
そうすると いつもされる[br]質問が４つあります

0:00:13.167,0:00:15.723
この予想はまず当たります

0:00:15.747,0:00:17.603
（笑）

0:00:17.627,0:00:19.675
その質問というのは—

0:00:19.699,0:00:22.183
「マーシャル どのチャンネルに出てるの？」

0:00:22.207,0:00:24.024
（笑）

0:00:24.048,0:00:26.889
「シェファード博士 [br]明日の天気を教えてください」

0:00:26.913,0:00:27.913
（笑）

0:00:27.937,0:00:29.524
そして お気に入りのやつ

0:00:29.548,0:00:32.867
「娘が９月に結婚するんですが[br]式は屋外なんです

0:00:32.867,0:00:34.227
雨は降るでしょうか？」

0:00:34.251,0:00:35.633
（笑）

0:00:35.657,0:00:38.562
冗談じゃなく 聞かれるんですが [br]答えられません

0:00:38.586,0:00:40.526
現在の科学ではまだ無理です

0:00:41.185,0:00:44.088
でも最近よく聞かれるのは

0:00:44.112,0:00:49.194
「シェファード博士 気候変動を[br]信じますか？」

0:00:49.331,0:00:52.607
「地球温暖化が起こっていると[br]信じますか？」

0:00:52.807,0:00:56.430
この質問には[br]いつもぎょっとします

0:00:56.430,0:00:58.392
間違った質問の仕方だからです

0:00:58.392,0:01:00.886
科学は「信念体系」ではありません

0:01:00.911,0:01:04.667
私の10歳の息子は「歯の妖精」を[br]信じています

0:01:04.838,0:01:09.097
卒業してもらわないと 歯が抜けるたびに[br]お金を取られてかないませんが—

0:01:09.097,0:01:10.728
（笑）

0:01:10.752,0:01:12.577
歯の妖精を信じています

0:01:12.601,0:01:14.732
考えてみてください

0:01:15.361,0:01:17.909
バンク・オブ・アメリカのビルが[br]アトランタにありますが

0:01:17.933,0:01:20.488
こんなことを言う人はいないでしょう

0:01:20.512,0:01:23.091
「あのビルの上からボールを投げたら

0:01:23.115,0:01:25.629
落下するって 信じます？」

0:01:25.807,0:01:29.491
そんな質問ないですよね [br]重力は事実なんだから

0:01:30.427,0:01:34.541
ではなぜ 「重力を信じますか？」[br]という質問は耳にしないのに

0:01:34.565,0:01:39.040
「地球温暖化を信じますか？」[br]という質問は耳にするのでしょう？

0:01:40.161,0:01:42.923
考えてほしいことがあります

0:01:43.799,0:01:46.869
アメリカ科学振興協会（AAAS）は

0:01:46.869,0:01:49.768
科学界でも有数の組織の一つですが

0:01:49.792,0:01:53.712
科学者や一般の人に[br]様々な科学トピックについて尋ねました

0:01:53.736,0:01:54.935
こういった内容です

0:01:54.959,0:01:59.676
遺伝子組み換え食品や 動物実験の是非[br]人類の進化はあったのかなど

0:01:59.709,0:02:02.209
科学者たちの反応を見てください

0:02:02.233,0:02:04.947
こうしたトピックの研究者たちの[br]答えが赤のグラフ

0:02:04.971,0:02:07.598
対して グレーは一般人の答えです

0:02:07.622,0:02:09.978
どうしてこうなったのでしょう？

0:02:09.982,0:02:11.844
どうしてこんな差が？

0:02:12.743,0:02:17.364
科学者と 一般の方の意見に[br]こんなにも差があるなんて

0:02:17.364,0:02:19.656
私の分野ではどうでしょう

0:02:19.680,0:02:21.330
例えば「気候変動」です

0:02:21.330,0:02:24.231
科学者の87%は

0:02:24.255,0:02:29.173
人間が気候変動に加担していると[br]思っています

0:02:29.450,0:02:32.237
しかし一般の人は50%だけ？

0:02:33.323,0:02:34.704
一体なぜ？

0:02:34.728,0:02:38.521
「何が科学に対する認識を[br]形作るのだろう？」と

0:02:38.521,0:02:41.592
疑問を持たずにはいられません

0:02:42.655,0:02:43.929
興味深い疑問です

0:02:43.929,0:02:46.647
私はこれについて[br]かなり考えてきました

0:02:48.434,0:02:53.100
私が思うに 一般の人々の[br]科学的認識を形成するものには

0:02:53.124,0:02:55.974
信念体系とバイアスがあります

0:02:56.219,0:02:57.935
「信念体系」と「バイアス」です

0:02:57.935,0:02:59.759
少しお付き合いください

0:03:00.005,0:03:02.458
その中の３つの要素を [br]お話ししたいと思います

0:03:02.482,0:03:06.155
「確証バイアス」[br]「ダニング＝クルーガー効果」

0:03:06.179,0:03:08.044
そして「認知的不協和」です

0:03:08.068,0:03:12.581
たいそう学術的で小難しそうで[br]まあその通りなんですが

0:03:12.585,0:03:16.892
説明を聞けば皆さんは[br]「ああ それなら分かる！

0:03:16.892,0:03:20.159
そういう人なら知ってるよ」[br]となるでしょう

0:03:21.355,0:03:23.554
「確証バイアス」というのは

0:03:24.260,0:03:28.732
自分が既に信じていることを支持する[br]証拠ばかり見つけること

0:03:28.756,0:03:32.440
これは私たち皆が[br]やってしまいがちなことでしょう

0:03:33.427,0:03:34.890
これを見てください

0:03:34.890,0:03:36.427
私はツイッターをやってますが

0:03:36.427,0:03:38.709
雪が降るとよく

0:03:38.709,0:03:40.928
こんなツイートが来ます

0:03:40.928,0:03:43.148
（笑）

0:03:43.172,0:03:47.031
「シェファード博士 うちの庭には[br]地球温暖化が50センチ積もってるぜ

0:03:47.031,0:03:49.843
気候変動って何の話よ？」

0:03:49.843,0:03:52.541
本当にこれがよく来るんですよ

0:03:52.909,0:03:55.846
まあ 可笑しいツイートです[br]私もクスリときますよ

0:03:55.870,0:04:00.295
でも これには科学的に[br]根本的な勘違いがあるんです

0:04:00.295,0:04:01.870
だって このツイートで

0:04:01.870,0:04:04.865
書いている人は「天気」と「気候」の[br]違いが分かっていないのが

0:04:04.865,0:04:06.611
明白ですから

0:04:07.466,0:04:11.014
私はよく 天気は「気分」で

0:04:11.038,0:04:14.047
気候は「性格」だと例えています

0:04:14.981,0:04:16.132
考えてみましょう

0:04:16.156,0:04:18.680
天気は「気分」で [br]気候は「性格」です

0:04:18.680,0:04:22.609
今日の皆さんの気分からは[br]皆さんの性格は必ずしも判断できません

0:04:22.633,0:04:25.403
寒い１日からも[br]気候変動について何も判断できません

0:04:25.427,0:04:27.557
暑い日だってそうです

0:04:29.974,0:04:31.674
「ダニング＝クルーガー効果」

0:04:31.674,0:04:34.535
コーネル大学の２人の学者によって[br]報告されたもので

0:04:34.535,0:04:36.730
これに関する論文を読めば

0:04:36.730,0:04:39.669
あらゆる小難しい学術用語が[br]並んでいることでしょう

0:04:39.669,0:04:43.386
自分はものを知っているという[br]優越感の錯覚をもたらすコンプレックス ―

0:04:43.386,0:04:46.897
つまり 人は自分が実際より物事を[br]知っていると考えがちで

0:04:47.553,0:04:50.866
また 自分の無知を[br]過小評価しがちだということです

0:04:50.866,0:04:53.314
それから「認知的不協和」です

0:04:54.831,0:04:57.164
認知的不協和は興味深いですよ

0:04:57.538,0:05:01.098
この間は (マーモットで天気占いをする)[br]グラウンドホッグデーでしたね？

0:05:01.132,0:05:03.923
これは認知的不協和を説明するのに[br]ぴったりです

0:05:03.923,0:05:07.785
知的な人が マーモットによる天気予想が[br]当たるか聞いてくるんですから

0:05:07.785,0:05:10.150
（笑）

0:05:10.174,0:05:13.031
でも これもいっつも[br]聞かれるんです

0:05:13.031,0:05:13.999
（笑）

0:05:14.023,0:05:17.796
農業暦 (Farmer's Almanac) [br]というのもあります

0:05:17.796,0:05:21.849
農業暦は昔からあり [br]皆さんにおなじみです

0:05:22.259,0:05:25.671
しかしペンシルベニア州立大学の[br]研究によると

0:05:25.695,0:05:29.109
その正確性はたったの37%なんです

0:05:31.458,0:05:35.029
現在は科学の時代で

0:05:35.053,0:05:36.951
天気は予測できます

0:05:36.951,0:05:39.376
半信半疑の方もいらっしゃるのは[br]知っていますが

0:05:39.376,0:05:42.843
今の天気予報は90%以上の[br]精度があります

0:05:42.843,0:05:46.141
たまに外れたのばかり[br]印象に残っているだけです

0:05:46.141,0:05:47.641
（笑）

0:05:50.043,0:05:53.878
確証バイアス[br]ダニング＝クルーガー効果、認知的不協和

0:05:53.878,0:05:59.454
これらが人々の科学に対する認識や[br]バイアスを形作っているのだと思います

0:05:59.625,0:06:01.774
でも リテラシーの不足や[br]ニセ情報というのも

0:06:01.798,0:06:04.395
私たちを真実から遠ざけます

0:06:05.911,0:06:08.299
2017年のハリケーンの季節に

0:06:08.299,0:06:11.226
メディアはリポーター達に

0:06:11.226,0:06:16.953
天気予報に関するフェイクニュースを[br]声高に指摘させなければなりませんでした

0:06:18.204,0:06:20.628
私たちはそんな時代にいるんです

0:06:20.628,0:06:23.111
私はソーシャルメディアで[br]しょっちゅう これに対処しています

0:06:23.111,0:06:24.812
誰かが予報をツイートして—

0:06:24.812,0:06:26.866
ハリケーン・イルマに関する[br]ものでしたが

0:06:26.866,0:06:30.346
問題はそれが ハリケーンセンターによる[br]ものでなかったことです

0:06:30.608,0:06:33.395
人々はそれをリツイートして[br]爆発的に広めてしまいました

0:06:33.419,0:06:36.674
その情報は国立ハリケーンセンターから[br]出たものではなかったのに

0:06:38.363,0:06:40.631
私はジョージア大学に来る前

0:06:40.631,0:06:42.747
12年間 NASAで働き

0:06:42.747,0:06:45.406
今は地球科学諮問委員会の[br]委員長をしていて

0:06:45.406,0:06:47.283
先週ワシントンに[br]行っていたんですが

0:06:47.307,0:06:49.294
とても面白いものを見つけました

0:06:49.318,0:06:52.556
これは衛星を使った[br]NASAのモデルと科学データですが

0:06:52.580,0:06:54.863
2017年のハリケーンの動きを[br]表しています

0:06:54.887,0:06:57.693
ハリケーン・ハービーが分かりますか？

0:06:57.693,0:07:00.538
アフリカから飛んで来る[br]塵を見てください

0:07:00.617,0:07:05.604
アメリカ北西部や[br]カナダ西部の山火事も

0:07:05.628,0:07:08.078
そしてハリケーン・イルマが来ます

0:07:08.923,0:07:11.526
本当に興味深いものです

0:07:11.688,0:07:13.993
私は天気オタクなので

0:07:14.982,0:07:20.825
重要なことは このように[br]天気や気候システムを観察するだけでなく

0:07:20.825,0:07:22.745
予測できる技術があるということです

0:07:22.745,0:07:24.567
このような科学的知見があります

0:07:24.567,0:07:27.498
先ほどお話ししたような[br]誤認識やバイアスは

0:07:27.522,0:07:29.092
必要ないんです

0:07:29.116,0:07:30.475
知識がありますから

0:07:30.475,0:07:31.857
でもこの例を考えてみましょう

0:07:31.857,0:07:35.543
これはハリケーン・ハービーの後の[br]テキサス州ヒューストンです

0:07:35.736,0:07:38.673
私は『フォーブス』誌へ[br]定期的に寄稿していて

0:07:38.673,0:07:43.128
ハリケーン・ハービーが上陸する[br]１週間前にこんな記事を書きました

0:07:43.128,0:07:46.750
「降雨量は1000〜1300ミリとなるでしょう」

0:07:46.776,0:07:49.260
それを１週間前に書いていたんです

0:07:49.284,0:07:51.410
それなのに[br]ヒューストンの人々と話すと

0:07:51.434,0:07:55.003
「こんなにひどくなるなんて[br]思ってもいなかったよ」と言うんです

0:07:55.003,0:07:56.268
もう本当に…

0:07:56.292,0:07:57.473
（ため息）

0:07:57.497,0:07:58.577
（笑）

0:07:58.577,0:07:59.991
１週間も前に言ったのに

0:07:59.991,0:08:01.045
でも…

0:08:01.069,0:08:03.567
ええ 可笑しいですよね　でも現実には

0:08:03.591,0:08:09.735
私たちは皆 自分の経験の範囲外のことを[br]理解するのが難しいんです

0:08:09.759,0:08:12.119
ヒューストンの人々は雨に慣れっこです

0:08:12.119,0:08:14.413
洪水もいつものことです

0:08:14.413,0:08:17.597
でもあそこまでひどいのは[br]経験がなかった

0:08:17.597,0:08:21.950
ヒューストンの降雨量は[br]だいたい年間860ミリです

0:08:21.974,0:08:25.369
でもその時は３日で[br]1300ミリ降ったんです

0:08:25.369,0:08:28.681
例外的な出来事[br]異常なことでした

0:08:30.188,0:08:33.029
信念体系とバイアス[br]リテラシー、誤情報

0:08:33.053,0:08:37.806
私たちの認識を制限するこうしたものから[br]どうやったら自由になれるんでしょう？

0:08:38.633,0:08:42.366
ヒューストンまで行かなくても[br]身近な例があります

0:08:42.390,0:08:43.571
（笑）

0:08:43.595,0:08:45.508
「スノーポカリプス」を覚えていますか？

0:08:45.532,0:08:47.333
（笑）

0:08:47.357,0:08:48.857
「スノーマゲドン」？

0:08:48.881,0:08:50.032
「スノーゴジラ」は？

0:08:50.056,0:08:52.029
どう呼んでもいいんですが

0:08:52.029,0:08:54.906
結局５センチぽっちの降雪でした

0:08:54.906,0:08:57.053
（笑）

0:08:57.077,0:09:00.482
アトランタはたった５センチの雪のために[br]街が麻痺したんです

0:09:00.482,0:09:01.967
（笑）

0:09:02.982,0:09:07.236
実際には当時[br]冬季暴風雨警戒警報が出ていたんです

0:09:07.260,0:09:09.895
それを冬期気象注意報にしました

0:09:09.919,0:09:12.483
多くの人は警報が緩和されたと誤解して

0:09:12.483,0:09:15.470
「そんなにひどくならなさそうだな」[br]と思ったんです

0:09:15.470,0:09:17.318
実際の警戒レベルは

0:09:17.318,0:09:19.172
緩和ではなく引き上げでした

0:09:19.196,0:09:21.923
予測モデルが送られて来るたびに[br]様相は悪化して行きました

0:09:21.923,0:09:25.903
誤認識によって窮地に[br]追いやられた一例です

0:09:26.165,0:09:28.141
そこで質問は

0:09:28.165,0:09:32.486
どうやって自分の範囲を[br]広げれば良いかということです

0:09:33.823,0:09:35.863
円の面積は「π X r の２乗」です

0:09:35.863,0:09:38.280
半径(範囲)を伸ばすと [br]面積(領域)も広がります

0:09:38.280,0:09:42.655
科学に対する理解の範囲は[br]どうすれば広げられるんでしょう？

0:09:42.655,0:09:44.713
私の考えはこうです

0:09:44.720,0:09:47.791
まず自分のバイアスを振り返ってみる

0:09:47.815,0:09:49.961
皆さんにそうしてもらいたいのです

0:09:49.961,0:09:52.853
自分の中のバイアスを振り返ってみて

0:09:52.853,0:09:54.378
どこから来たかを考えるんです

0:09:54.378,0:09:57.586
自分の生い立ちか 政治観か 信仰か—

0:09:57.610,0:10:00.709
自分のバイアスは何で出来ているのか？

0:10:01.982,0:10:03.419
そして情報の出所を見直す

0:10:03.443,0:10:06.224
どこから科学情報を得ているのか？

0:10:06.553,0:10:08.529
科学的知識を得るのに

0:10:08.553,0:10:11.023
どんなものを読み[br]何を聞いているか？

0:10:11.023,0:10:13.612
それから周りに伝えることも大事です

0:10:13.612,0:10:18.210
どうやって自分のバイアスを見つめ直し[br]情報源を評価し直したかを話してください

0:10:18.210,0:10:20.704
この40秒のビデオを聞いてみましょう

0:10:20.728,0:10:25.506
グレッグ・フィシェルという[br]アメリカの有名なTV気象予報士です

0:10:25.530,0:10:27.053
ローリー・ダーラム地域の方で

0:10:27.077,0:10:28.842
その地域では尊敬されている予報士ですが

0:10:28.842,0:10:30.181
気候変動懐疑論者でした

0:10:30.205,0:10:32.186
でも彼がこう明かしたのを[br]聞いてください

0:10:32.186,0:10:34.116
（グレッグ・フィシェル）[br]私が間違っていたのは

0:10:34.116,0:10:36.210
最近まで気づいていなかったのですが

0:10:36.210,0:10:39.247
私は自分が信じていたことを[br]支持する情報だけを

0:10:39.247,0:10:41.682
探していたということです

0:10:41.706,0:10:46.103
そして反対の情報には[br]耳を貸しませんでした

0:10:46.559,0:10:48.630
ある日 目が覚めて

0:10:48.654,0:10:52.352
ある疑問が芽生えました

0:10:52.918,0:10:55.522
「グレッグ 確証バイアスに[br]陥っているんじゃないか？

0:10:55.546,0:11:00.051
自分がそうだと考えることを[br]支持する情報だけを見ているのでは？」

0:11:00.069,0:11:02.508
もし自分に正直になるなら—[br]そう努めているのですが

0:11:02.522,0:11:05.340
そうだと認めるしかありませんでした

0:11:05.340,0:11:07.783
それで科学者たちと話し

0:11:07.807,0:11:09.865
査読を受けた論文を読み

0:11:09.889,0:11:13.245
ペンシルベニア州立大学で[br]学生の頃に

0:11:13.245,0:11:16.988
教え込まれた姿勢を取ってみると

0:11:17.665,0:11:20.357
人間が気候変動に影響を[br]与えていないと論じるのは

0:11:20.381,0:11:22.355
かなり難しくなってきました

0:11:22.355,0:11:25.041
程度については[br]議論の余地があったとしても

0:11:25.041,0:11:29.584
「全くそんな現象は無い」と言うのは[br]科学者として人として

0:11:29.584,0:11:32.024
とても無責任なことでした

0:11:33.387,0:11:37.248
（シェファード）グレッグ・フィシェルは[br]自分の科学理解の範囲を

0:11:37.272,0:11:38.895
どのように広げたかを語りました

0:11:38.919,0:11:41.144
私たちが自分の範囲を広げる時

0:11:41.144,0:11:44.196
それは「より良い未来を作る」とかではなく

0:11:44.220,0:11:48.137
私たちの知る世界の姿を[br]守ることなのです

0:11:48.180,0:11:53.604
科学の理解に関する「半径」を[br]広げることは

0:11:54.292,0:11:57.664
ここジョージア州のアセンズにも[br]アトランタにも

0:11:57.688,0:12:00.906
ジョージア州全体にも 世界にも[br]とても大切なことなんです

0:12:00.906,0:12:02.928
ですから自分の半径を[br]広げてください

0:12:02.952,0:12:04.135
ありがとうございました

0:12:04.159,0:12:08.174
（拍手）