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ダニング＝クルーガー効果は、オンラインの議論で他人の考えを信用できないと判断するためによく引き合いに出される。
この効果は、あるトピックについて最も知識の少ない人がそのトピックについて最も自信過剰になるのに対し、最も知識のある人は自己評価においてより謙虚で正確になる傾向があるとしている。
直感的に正しいように思われ、自分の意見や議論を「絶対的な確信」を持って提示する人を弱める方法となることが多い。
唯一の問題は、ダニング＝クルーガー効果自体が間違っていることだ。
ダニング＝クルーガー効果に関する議論は、ブログ投稿への反応としてオンラインで表面化した。
そのブログ投稿では、あるブロガーがジョージ・メイソン大学の統計に詳しい心理学者、パトリック・マックナイトに連絡を取り、この効果に対する最近の批判について検討した。
彼らがこの問題に取り組んだ方法は、心理学研究について私たちが知っていると思っていることをどのように確認するかについて多くのことを明らかにしている。
まず、ダニング＝クルーガー効果がなぜ信じられるようになったかを考えてみよう。
このテーマに関する古典的な研究では、人々に知能や社会技能のさまざまなテストで自分がどの程度の成績を収めるか判断してもらい、それらのテストでの実際の成績を同僚と比較する。
最も成績が悪かった人は、自分の成績を他の人よりもずっと高く見積もっているとされた。
このことから、心理学者のダニングとクルーガーは、あまり知らない人の方が、よく知っている人よりも自信過剰であると考えた。
しかし、他の科学ではよく行われる次のステップは、効果の根底にあるプロセスを数学的に具体的に記述することですが、心理学研究の多くの分野ではほとんど行われていない。これがモデルと呼ばれる。
モデルを使用すると、起こっていると思われることを書き出すことで、すべての部分がどのように組み合わさるかを正確に把握できる単純化された世界を作成できる。
目標は、このプロセスの説明が収集した実際のデータにどれだけ適合するかを確認することである。
モデルから取得した偽のデータが、実際に人々を測定したときに表示される実際のデータに似ている場合、モデルが正しいとある程度確信できる。
ダニング＝クルーガー効果をめぐる論争は、最も成績の悪い人々が自分のスキル レベルについてそれほど間違っていなかったというモデルから、ダニング＝クルーガー効果によく似たものを作成できることをマックナイトが発見したことに基づいている。
人々は単にランダムに間違っており、そのパターンはダニングとクルーガーが最初に発表したものに似ていた。
その後、これを改良したものが、スコットランドのダンディー大学のベンジャミン ヴィンセントによって投稿された。
ヴィンセントのバージョンでは、人々は偏りがあったが、最もよく知っている人と最も知らない人の間に違いはなかった。
自分の能力に少し自信過剰だっただけで、レベルは関係なかった。
これは、観察されたデータと見事に一致した。
今年発表された論文の中で、ジル・ジニャックとマルチン・ザジェンコウスキーは、ダニング＝クルーガー効果は次の 2 つの要因の組み合わせによってより適切に説明できると主張している。
さらに、彼らは、ダニング＝クルーガー効果が、ある分野について知識がほとんどない人が、自分がどれだけ知らないかを知らないということであるならば、実際のデータには見られない他の統計パターンが予想されると主張している。
代わりに、彼らは 929 人の IQ テストのスコアのサンプルを使用して、結果が典型的なダニング＝クルーガー効果のように見えることを示しているが、実際には、誰もが自信過剰であり、通常の統計誤差があるという方がうまく説明できる。
ダニング＝クルーガーのデータは、実際には誰もが少し自信過剰になっていることを示しているだけである。
この論争は、心理学をどのように改革するのが最善かという最近の議論の中心となる点を浮き彫りにしている。
一方では、改革者は、発表する効果が再現可能であることを確認する必要があると示唆している。
そうしないと、単なる偶然だったかもしれないデータのパターンについて結論を導き出す危険がある。
他方では、数理心理学やモデリングコミュニティの改革者は、どのような結果が期待できるかを決める前に、モデルから始めて、プロセスがどのように機能するかを検討することから始める必要があると示唆している。
彼らは、ダニング＝クルーガー効果のように一貫して再現される結果であっても、その結果に至るプロセスについて立ち止まって考えなければ、何が起こっているのかを適切に説明できない可能性があると主張するだろう。
2020年12月のダニング＝クルーガー論争は、心理学改革が研究の再現を確実にする以上のことを行う必要がある理由を非常に明確に示している。
だから、もし誰かがオンラインで、議論している相手が愚かすぎて自分が間違っていることに気づいていないと辛辣なことを言ったら、その人にこの投稿を教えてあげればいい。
