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Why Young Women Moved Left While Young Men Stayed Sane

要約:

■ 1. 現象の概要

  • 過去25年間で若年層の男女間における政治的な党派ギャップがほぼ2倍に拡大
  • 女性が急進的に左傾化し男性はほぼ同じ位置に留まった
  • 従来の説明は「男性が右傾化している」というものだったが実際のデータは逆を示している
  • 女性が20ポイント以上左に移動し男性はほとんど動いていない

■ 2. グローバルな傾向

  • この現象はアメリカ固有ではなく世界的に発生
  • 対象国:
    • イギリス、ドイツ、オーストラリア、カナダ、韓国、ポーランド、ブラジル、チュニジア
  • Financial Timesが複数の国で同時期に同様のパターンを記録
  • 韓国は極端な事例で若年男性が圧倒的に保守的で若年女性が圧倒的に進歩的
  • アメリカ特有の政策や文化戦争では説明できない規模の現象

■ 3. 生物学的基盤

  • 女性の進化的背景:
    • 社会的排除が生存コストに直結する環境で進化
    • 妊娠中や授乳中は狩猟や戦闘が不可能
    • 部族の受容が生存に必須であり社会的拒絶を深刻な脅威として扱うハードウェアが形成された
  • 男性の進化的背景:
    • 数日間の狩猟や探索や戦闘に従事
    • 長期間グループ外にいることや嫌われることへの耐性が必要
    • 一時的な排除に耐える能力が選択された
  • David Schmittの55文化圏における研究結果:
    • 女性は協調性と神経症傾向が平均的に高い
    • 男性は不一致や社会的対立への耐性が高い
    • すべての文化で一貫したパターン
  • 同じ環境でも異なる影響を受けることを意味しコンセンサス圧力が一方のグループにより強く作用

■ 4. ソーシャルメディアの影響

  • ソーシャルメディアはコンセンサスエンジンとして機能
  • タイムラインの重要性:
    • Facebook は2004年開始だが2006年まで大学限定
    • iPhone は2007年6月発売
    • Instagram は2010年開始
  • 女性の政治的変化のタイミング:
    • 2000年代初頭まではほぼ安定
    • 2007-2008年頃から加速開始
    • スマートフォンが普及し洗練されていく2010年代を通じて曲線が急勾配化
  • 10代女子の精神衛生崩壊とスマートフォン普及の相関が極めて高く女子への影響が男子より強い
  • コンセンサス圧力への感受性が高い人々をより効果的に捕捉するよう設計
  • フィードバックループ:
    • 女性は男性より不満を表明する頻度が高い
    • プラットフォーム上で女性がより苦しんでいるように見える
    • 可視化された苦痛は責任やPRリスクや規制圧力を生み出す
    • 女性は弱者として見られ被害者扱いされやすい
    • 機関は環境を「安全」にする対応を取る
    • 対立の除去と意見の相違の検閲によりコンセンサスが強化
    • 反論が削除されプラットフォームから排除されループが閉じる

■ 5. 教育機関の役割

  • 大学は女性60%になると同時に進歩的モノカルチャーに変化
  • FIREのキャンパス言論調査の示すパターン:
    • 学生が自己検閲を行う
    • 意見表明への恐怖を報告
    • 受け入れ可能な意見へ集約
  • 女性は現在高等教育により深く組み込まれている
  • 女性が支配的な分野は最も思想的に均一:
    • 人文科学、社会科学、教育、人事
  • 4年間同じことを信じる仲間に囲まれ同じことを信じる教授から学び一方向を示す読書リストで学習
  • 意見の相違は稀なだけでなく社会的に罰せられる
  • 卒業後も女性支配的分野に就職:
    • 人事、メディア、教育、医療、非営利団体
  • 18歳から35歳まで尊敬する人々からの持続的な異論に遭遇しない女性が多数
  • 男性の異なる進路:
    • 職人、エンジニアリング、金融、軍事
    • 結果がコンセンサスより重要な分野
    • 意見の相違が許容または報奨される分野
  • 男性は捕捉される機関に所属していなかったため捕捉されなかった

■ 6. 経済的要因

  • 結婚の崩壊が想定以上に重要な可能性
  • 独身女性は既婚女性より左派に投票する傾向が数十年の出口調査で一貫
  • 経済的理由の可能性:
    • 独身女性は政府をサービス提供者として認識
    • 既婚女性は政府を税金徴収者として認識
  • 結婚率は分岐期間中に正確に崩壊
  • 男性の異なる経験:
    • 家庭裁判所、養育費、慰謝料
    • 合理的反応として国家権力拡大への懐疑
  • 同じ現象でも異なる立場により異なる政治的反応

■ 7. アルゴリズムの作用

  • アルゴリズムはエンゲージメント最適化を目的として設計
  • エンゲージメントは感情的反応、プラットフォーム滞在時間、クリック、シェア、コメントを意味
  • 女性の特性:
    • 平均的に感情的コンテンツにより強く反応
    • より共感的で悲しい物語で操作されやすい
    • より高い神経症傾向とネガティブ刺激への感受性
  • 機械がこれを学習し反応パターンに調整されたコンテンツを提供:
    • 恐怖、怒り、道徳的パニック、危険と不正義と脅威と戦争と「被害者」の物語
  • 男性は異なるトリガーに反応するため異なるフィードを受信
  • アルゴリズムには性別アジェンダはなくエンゲージメントアジェンダのみ
  • 人口統計によりエンゲージメントが異なるためフィードが分岐
  • 女性は感情的活性化に最適化された情報環境に配置
  • 男性は代替手段を発見:
    • ポッドキャスト、フォーラム、車、戦争、マノスフィア等

■ 8. イデオロギーの影響

  • フェミニズムが女性に本能と生物学は抑圧であり間違いだと伝達
  • 主張内容:
    • 子供を欲することは洗脳
    • 養ってくれる夫を欲することは内面化された女性蔑視
    • 自然な欲求は家父長制によってインストールされた虚偽意識
  • 多くが信じてそれを中心に人生を構築:
    • キャリア優先、独立、伝統的制約からの自由
  • 35歳で未婚の状態でキャリアの成果と低下する生殖能力を測定
  • サンクコストの罠:
    • イデオロギーの失敗を認めるコストが膨大
    • 生殖可能期間を嘘のために浪費したことを認める必要
    • イデオロギーを無視して若くして結婚した女性が正しかったことを認める必要
    • 自分の母親が正しかったことを認める必要
  • 離脱が少ない理由はイデオロギーが真実だからではなく離脱の心理的コストが滞在コストより高いため
  • 問題は社会がまだ十分に変化していないことだと信じる方が容易

■ 9. 男性の捕捉

  • 男性も捕捉を免れていない
  • 女性と異なる形での捕捉:
    • 女性はイデオロギー的画一性を獲得
    • 男性は引きこもりを獲得
  • 男性の捕捉の内容:
    • ポルノ、ビデオゲーム、ギャンブルアプリ、怒りコンテンツ
  • 男性の捕捉メカニズム:
    • 「これを信じないと社会的死」ではない
    • 「実際のものを構築する必要がないよう無限のドーパミンを提供」
  • 異なる機械と異なる失敗モード
  • 女性は服従を男性は受動性を獲得
  • 2020年までグラフ上で男性ラインが平坦なのは必ずしも健全ではない
  • 別の種類の病気の可能性:
    • 男性が引き込まれる代わりにチェックアウト
    • または全員とすべてがより左に移動し女性がさらに左に移動

■ 10. 最近の変化

  • 2024年以降のデータで若年男性が右にシフト
  • 最近の調査すべてが同じ傾向を示す
  • 解釈:
    • 女性がコンセンサス圧力への感受性が高いため最初に捕捉された
    • 捕捉は迅速だった(2007-2020)
    • 男性は感受性が低く捕捉された機関への組み込みが少ないためより長く抵抗
    • ギャップが可視化され文化的に顕著になるにつれて変化
    • 「男性が問題」という明示的な主流メッセージング
    • 嘘のために男性が社会から排除され始める
    • 男性性または男性を男性たらしめるものが有害になる
    • 男性が対抗整列を開始する必要が生じた
  • 受動性が対立に変換
  • 引きこもりが積極的拒絶になりつつある
  • これは男性が「正しい」または「自由」を意味しない
  • 別の機械に捕捉されている可能性:
    • 女性のコンセンサスではなく男性の不満に最適化
  • Andrew Tateもマノスフィアも無から出現していない
  • これらも異なる心理的脆弱性を標的とする捕捉システム
  • グラフは現在反対方向に分岐する2本の線
  • 2つの異なる機械が2つの異なる人口統計を2つの異なる失敗モードに引っ張っている

■ 11. 代替説明の検討

  • 教育説:
    • 女性の大学進学率が高く大学がリベラル化させるという説
    • 部分的に正しいが2007年以降の急激な拡大や異なる教育システムを持つ国々での発生を説明できない
  • 経済説:
    • 若年男性が苦境にあり怨恨が保守化させるという説
    • 部分的に正しいが男性の経済的苦境は最近の右傾化に先行
    • 女性の左傾化は女性の経済的成功上昇期間中に発生
  • 文化的人物説:
    • 男性のTate、女性のTaylor Swiftという説
    • これらは症状であり原因ではない
    • 機械が作り出したニッチを埋めただけで機械を作り出していない

■ 12. 多因果モデル

  • より適合するモデルの構成要素:
    • 生物学的基盤(コンセンサスへの感受性の差異)
    • 技術的トリガー(スマートフォン、アルゴリズムフィード)
    • 機関による増幅(捕捉された大学、女性支配的分野)
    • 経済的インセンティブ(結婚崩壊、国家依存)
    • イデオロギー的固定(サンクコスト、離脱への社会的罰)
  • 単一の原因ではなく一方の性別に他方より速くより強く影響した連動する原因のシステム

■ 13. 予測と解決の不可能性

  • モデルが正しい場合の予測:
    • スマートフォン普及が遅いまたはソーシャルメディア浸透が低い国ではギャップが小さいはず(東欧や多くのアフリカでは分岐が極端でないことで真と思われるが韓国は他の要因により主要な例外)
    • 子供を持つ女性の間でギャップが狭まるはず(出産が機関のフィードバックループを破壊し競合する優先事項を導入するため。出口調査で一貫して示される:母親は子供のいない女性より保守的に投票)
    • 機械が破壊されるかまたは世代がそこから年齢を重ねて出るまでギャップは拡大し続ける
  • 解決方法が不明な部分:
    • これらのシステムは自己強化的
    • 機関は自己改革しない
    • アルゴリズムは最適化を停止しない
    • イデオロギーは失敗を認めない
    • 男性の対抗捕捉も健全な結果を生まない
  • 一部の女性は脱出する:
    • 子供を持つ女性は現実がイデオロギーの強力な溶剤であるため脱出することが多い
    • 機関の捕捉外で人生を構築する女性は時々脱出
  • 一部の男性は引きこもりまたは怒りスクロールを停止する:
    • 構築する価値のあるものを見つける男性
    • シミュレーションに疲れた男性
  • システムは他のすべての人々に対して動き続ける

■ 14. 結論

  • Bill Ackmanの質問への回答:
    • 「女性は感情的」でも「ソーシャルメディアは悪い」でもない
    • グローバルスケールのコンセンサスエンジンを構築し性的二形性を持つ種にそれを展開した
    • 機械がコンセンサス圧力により感受性の高い半分を捕捉
    • その後異なるメカニズムを通じてもう半分の捕捉を開始
  • 現在リアルタイムで結果を観察中
  • 2つの失敗モード、1つのグラフ、両方のラインが互いから離れ健全なものからも離れて移動
  • どのように終わるかは不明であり誰も知らないと思われる
  • 終わらないと思われる
  • 両方の機械がまだ稼働中