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経験的研究へのシナリオ　(2001/01/11)

　シミュレーションそれ自体は理論的操作です。が、シミュレーションという研究手法が社会心理学の中で定着したとき、経験的研究の側にも望ましい変化があるのではないか、と私は想像しています。むろん私が描くの「良いシナリオ」です。

１．経験的研究もしばしば変ではないか？

　別の項で私は、シミュレーションはいい加減に実行できてしまう（かも知れない）という趣旨の議論をしました。シミュレーションモデルは比較的簡単に構成できる場合があります。さらに新たな要因を付け加えることも簡単にできることが多い。こうした事情のために、順列組み合わせ的にいろんな要因を次々に入れて行けば、見かけ上は「多産的」に、「結果らしきもの」は多数出てくる。中にはどうでもよいような、例えば前提から当り前であったり、偶々用いた計算上の恣意的前提（別の前提でもよかった）から帰結したに過ぎないような結果も含まれる。そうした結果までいちいち取り上げて「成果」と称するとすれば、シミュレーションは非常に安易な、場合によっては有害な方法と評価されることになるでしょう。
　しかし、同じようにいい加減になる可能性は、経験的研究の側にもあるだろうと思います。シミュレーションも簡単に実行できるかも知れないけれど質問紙調査のような実験も、特に授業中に学生に質問紙に回答させるような形式であれば、簡単に出来てしまう。むろん簡単に出来るから悪い訳ではないけれども、簡単にできる分安易に決まりきった要因や測定項目を順列組み合わせ的に入れるだけのことが多いかも知れない。そして同様に成果らしきものは多数、安価に生み出せるでしょう。むろん意味のある結果もあるでしょうが、そうでないものも多くなる可能性があります。
　シミュレーションにせよ経験的研究にせよ、問題は結果に理論的に意味があるか、ということになるはずです。しかし理論的な意味が曖昧になると、シミュレーションの研究も経験的研究も、訳の分からない結果を陳列するだけになってしまう。経験的研究の場合、「経験重視」という奇麗ごとの建前がその傾向を弁護しがちであるけれど、下らない経験的結果が下らないのは、無意味なシミュレーション結果が無意味であるのと同じだと思う。この点でシミュレーションも経験的研究も変わりはないでしょう。
　今年度、拙大学の院生が、修論に使えるかも知れない、として紹介してくれた経験的研究がありました。その研究では対人関係（人の好き嫌い）が関係の初期に固まる（安定的になる）、という話で、初期に固まることを「関係の○○性」といった名前で呼んでいて、ある種の効果ないし法則のような扱いになっていた。私が変だと思ったのは、初期か後期かは恣意的な測定区間から決まることに過ぎないだろう、という点です。結局この「関係の○○性」というのは、関係はどこかで安定する（そりゃそうだろう）といっているに過ぎず、何の意味もないことではないか？

２．Baseline Model としてのシミュレーションモデル

　上で「関係の○○性」の話を取り上げたのは、私が以前に対人関係のシミュレーションモデルを試した経験に由来しています。そのモデルとは、態度の類似性が対人魅力を規定する、魅力が高いほど接触確率が高まる、といった、既存の知見、あるいは当然のことを前提として組み込んだものでした。そのモデルからは関係が（パラメータ設定によって時期は変わるけれど）適当な時点で関係が安定することや、ペア間の魅力の相互性が次第に高まって行くことが容易に予測できます。
　この例のように、既存の分かり切った知見をシミュレーションモデルの中で組み合わせれば、意味のある予測が相当出てくるのではないか、というのが私の予想です。
　理論モデル（この場合はシミュレーションモデル）は予測を生むものであり、その予測を経験的に検証するのは経験的研究の常道です。シミュレーションモデルの生み出す予測を経験的に検証する研究は、シミュレーションと経験的研究との理想的な組み合わせでしょう。
　が、それだけでいいのか、という気がしないでもありません。単にシミュレーションモデルの予測を確認するだけでは、経験的研究の積極的な意味がない、あるいは薄いように思うからです。
　予測を生み出すシミュレーションモデルにもよるでしょう。もし新機軸のもとに構成されたシミュレーションモデルの予測を経験的に検証したなら、素晴らしい経験的研究なのだと思います。しかし先ほどの例のように、ありきたりの要因を組み合わせただけの帰結＝予測を確認するだけでは、経験的研究は何か付随的な作業に過ぎないような印象を受けてしまいます。
　もしシミュレーションモデルがありきたりの要因を常識的に組み合わせただけなら、そのモデルの予測を「新たな知見」と呼ぶべきかどうかは微妙になるように思います（場合によるでしょうが）。望み過ぎかも知れませんが、そうしたモデルの予測を超える経験的効果の確認を狙ってはじめて、積極的に意味のある経験的研究であるような気がします。そのような研究をするためには、経験的研究をする前に既存の知見を組み合わせたモデルを（もし可能なら）構成し、その予測を検討してみるべきなのかも知れません。そうしたモデルはいわば Baseline model です。Baseline model は、その予測から乖離した結果を求めることに意味があります。
　現実的には、ありきたりの要因を常識的に組み合せたモデルを走らせてみる作業がまだだいぶあるだろう、とは思いますが。

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