# おはようございます‪🔆‬ おはようございます。心理学者の神平です。 今日も心理学の最新の論文を紹介していきたいと思います。 今日はコミュニケーション・サイコロジーという雑誌に載った論文で、 100年以上もの間の文字情報を調べ尽くして、 調べ尽くしてというと変か、 そういうコーパスという文とか文字とか、 そういうのが凝縮されたデータがあるんですけど、 それが1900年くらいからあって、それを年代によって集計して、 情報のカオスさ、カオス具合というのの変遷を見たような研究になっています。 このソーシャルメディアとか、アテンション・エコノミーといわれる時代において、 どういう風にカオスさが変化していったのかというのは、 結構面白いチェックアウトだなと思っています。 # エントロピーは情報の多様性、新規性、不確実性を表す まずこの研究で使われている言葉の確認なんですけど、 情報のカオス度合いというのを測る仕様として、 エントロピーという言葉が使われています。 エントロピーという言葉はなかなか難しそうな匂いがしているんですが、 聞いたことのある人も多いかもしれません。 もともとはおそらく物理学の世界とか、 また情報科学の世界とかで使われているのかな、の言葉で、 システムとか情報とかの乱雑さ、不確実さを測るような仕様になっています。 今回の研究でいうと、いろんな単語とかを計算していくわけなんですけど、 単語が例えば、同じような単語が何回も出てくると、 これはエントロピーが低いというふうに言える。 新しい単語がどんどん出てきたりとか、 ちょっと文脈から反れた感じで単語が現れだしたりすると、 エントロピーが高くなる、カオスさが上がっていくという、 そういうことが言えるわけです。 ここまでなんとなく大丈夫ですかね。 エントロピーの高さというのは何を表すかというと、 言ったように神奇性というのはもちろんそうなんですけど、 その他にも予測不可能性。 予測不可能な言葉がくればくるほどエントロピーが高くなる。 逆に言うと、 エントロピーが高いというのは予測不可能性を表すということだったりとか、 あとは情報の多様性。 これも言葉を言い換えているだけかもしれないんですけど、 情報が多様になると、もちろん別の言葉が使われるはずなので、 高エントロピーと関係しているだろうということとか、 情報密度というのもそうで、 エントロピーが高いテキストというのは、 短い時間で多くの情報を提供する傾向があるというふうに言える。 それは言い換えると情報密度。 同じ時間の中でも情報量が多いということが言えるんじゃないかとか、 そういうことを表している指標です。 これをいろんなテキストから計算して、 年代ごとに並べたりとか、 あとはメディアごとに並べているのも、 これもすごい面白いなと思いました。 比較したような研究になっています。 もうちょっと情報の話しましょうか。 どういうテキストを使ったかというと、 先ほど1900年とか言ったんですけど、1800年代でした。 1810年から2000年代とか、それぐらいのレベル感です。 かつ、超最新のTwitterとか、レディットという、 レディットって2チャンネルみたいな感じかな、海外版の。 掲示板みたいなところだと思いますが、 コミュニティって言ってもいいのかな、 のテキストも使われているみたいですが、 そういうふうに本当に古いところから、 最新の2024年みたいなところまで、 テキストデータが使われているというのがすごい面白いなと思います。 一例を挙げると、アメリカ映画のコーパス、 テキストデータが使われていて、 例えば新聞から取られたり、雑誌から取られていたりとかするものだそうです。 イギリス英語のやつも使ってますね。 いろんなところから持ってきて、 それらを統合しながら計算しているということです。 ソーシャルメディアで言うと、さっきも言ったように、 Twitterの2009年のツイート、160万のツイートとか、 2020年のツイート、これは1600万ものツイートを使ったりとか、 リディットのホームページフィードから取ってきたということとかで、 本当に多様なテキストデータがあるなというところと、 時代の変遷を語れるのかなと思います。 結果に移るんですが、 全体的な結果で言うと、 全テキストをまとめて計算すると、 1900年ぐらいまでは、上がったり下がったりなんですけど、 1900年代を境にして、 ガーッとエントロピーが急激に増加しているというのが、 全体的な傾向です。 当然とは当然かもしれないんですけど、 情報の幅が広がったというのもそうなんですけど、 他にもいろいろ背景があって、 例えば印刷技術が向上したというのがこの辺りらしいんですよね。 多くの雑誌とか新聞とか大量印刷が可能になったりとか、 スピードも速くなったりしたとか、 あとは都市化が進んで、 人々が都市に移り住んだというのも影響しているらしいです。 教育の普及というのもあるようですね。 いろんな人が読み書きできるようになって、 それのニーズに合わせるように、 出版物とかメディアとかの消費量が増えたということとか、 いろんな1900年初頭というのの影響を受けて、 エントロピーの急激な増加というのが始まりだしたということのようです。 それが一個面白い結果、ある種当たり前かもしれないですが、 面白い結果かなと思います。 他にも、例えばメディアごとの比較で言うと、 平均エントロピーが一番高いのがソーシャルメディアです。 これは当然ですよね。 ツイッターとか検証で140字しか書けないので、 どんどん新しいトピックが並べられて、 これはフィクションとか、 皆さんが読んできた小説とかを思い浮かべると、 言ったら全部同じ物語が進んでいるはずなので、 同じような言葉が使われている。 田中さんが出るとしたら、ずっと田中さんが出続けるだろうし、 言葉としても、みたいな話です。 でもツイッターはそれがなかなかないとか、 レディーってもそうですよね。 ソーシャルメディアが一番高い、 次にニュース。 ニュースも比較的短くて、 いろんなトピックを扱うので、 エントロピーが高そうだというのもよく分かる。 次に雑誌、フィクション、ノンフィクションという風に続きます。 時代背景をジャンルごとに比べてみると、 おおむね似たような結果になっていて、 先ほど言ったように1900年頃から2000年ぐらいにかけて、 ぐっと伸びていく傾向が見られていたそうです。 個人的に面白いなと思ったのが、 フィクションに関しては、 結構1800年代とかも高くて、 それを超えるぐらいに上がりきってないんですよね。 古典的な小説とかって、 エントロピーが高かったというよりも、 そこまで変わらないですよね。 作風ちょっと変わったとしても、 その中に出てくるエントロピーとか、 情報の不確実性とかっていうのは、 おそらくもともと小説というのは、 カオスさみたいなのがある種当たり前。 そこを楽しませるっていうところもあるはずなので、 この結果もなんとなく納得感のあるものの、 すごく興味深いなと思いました。 この論文、実はアテンション・エコノミーという言葉が タイトルにも入っていて、 最後にそれだけお伝えできたらと思うんですけども、 アテンション・エコノミーと今回の研究の関わり方ですよね。 アテンション・エコノミーというのは、 特にソーシャルメディア、 ツイッターとかでも顕著ですけど、 注意を集めて、 それによって経済活動を回していくようなことですね。 人の注意を集めるというのは、 注意というのは有限なので、 いくらその注意を引き付けられるかというのを、 リソースを割き合うような社会なので、 あんまり個人的にはこういう社会って好きじゃないんですけど、 今は実際そういう社会になっているかなと思います。 それとエントロピーの話の関連で言うと、 高エントロピーの情報というのは、 注意を引き付けるであろうというふうに言われています。 より多様で、どんどん新しい情報、 TikTokとかまさにそうですよね。 1分ぐらいでどんどん新しい展開になっていくみたいなのって、 エントロピーすごく高いと思うんですけど、 ああいうのって飽きさせない、 注意を引き続けるという意味で、 現在のこのアテンション・エコノミーと エントロピーの高さというのは、 確かに神話性が高そうだということが言及されていたりします。 これもそうだなって思いましたね。 でも、こういう大規模なデータで 明らかにする価値がとってもあったんじゃないかな というふうにも思っています。 # まとめ はい、というわけで今日は各種メディアとその情報のカオス度合い、 それを図るエントロピーという言葉を紹介させてもらいましたけど、 エントロピーを計算してそれがどんどん上がってきたよと。 特に1900年の印刷技術の向上とか教育的な、教育の普及とかによってどんどん上がってきた。 ジャンルごとによってもちょっと違いがあるよ。 ソーシャルメディアは特に高いよみたいな話をさせてもらいました。 納得感のある結果だけど、大規模なデータで これだけ現実場面をデータで映すというのはすごく楽しいことだなと思って読んでおりました。 皆さんにもこの楽しさが伝わっていたらとても嬉しいです。 最後まで聞いてくださってありがとうございました。 今日も一日にしていきましょう。 神平でした。心を込めて。